План на курса

Введение в изкуствен интелект

  • Какво е AI и къде се използва?
  • AI vs. Machine Learning vs. Deep Learning
  • Популярни инструменти и платформи

Python за AI

  • Основни принципи на Python
  • Използване на Jupyter Notebook
  • Инсталиране и управление на библиотеки

Работа с данни

  • Подготовка и почистване на данни
  • Използване на Pandas и NumPy
  • Визуализация с Matplotlib и Seaborn

Основни принципи на Machine Learning

  • Надзиран vs. Unsupervised Learning
  • Класификация, регресия и кластеризация
  • Обучение, валидация и тестване на модели

Neural Networks и Deep Learning

  • Архитектура на нейронни мрежи
  • Използване на TensorFlow или PyTorch
  • Създаване и обучение на модели

Естествен език и Computer Vision

  • Класификация на текст и анализ на настроения
  • Основни принципи на разпознаване на изображения
  • Предобучени модели и прехвърляне на обучение

Разработка на AI в приложения

  • Запазване и зареждане на модели
  • Използване на AI модели в API или уеб приложения
  • Най-добри практики за тестване и поддръжка

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на логиката и структурите на програмирането
  • Опит с Python или подобни високоуровневи езици за програмиране
  • Основно познаване на алгоритми и структури на данни

Целева аудитория

  • Професионалисти в областта на ИТ системи
  • Разработчици на софтуер, които искат да интегрират ИС
  • Инженери и технически мениджъри, които разглеждат решения, базирани на ИС
 40 часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от потребители (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории