Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в изкуствения интелект

  • Какво представлява AI и къде се използва?
  • AI срещу машинно обучение срещу дълбоко обучение
  • Популярни инструменти и платформи

Python за AI

  • Освежаване на основите 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

Основи на машинното обучение

  • Обучение с учител срещу обучение без учител
  • Класификация, регресия и клъстеризация
  • Обучение, валидиране и тестване на модели

Невронни мрежи и дълбоко обучение

  • Архитектура на невронната мрежа
  • Използване на TensorFlow или PyTorch
  • Изграждане и обучение на модели

Обработка на естествен език и компютърно зрение

  • Класификация на текст и анализ на тоналността
  • Основи на разпознаването на изображения
  • Предварително обучени модели и трансферно обучение

Внедряване 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

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на програмната логика и структури
  • Опит с Python или подобни езици за програмиране от високо ниво
  • Основна запознатост с алгоритми и структури от данни

Аудитория

  • ИТ системни професионалисти
  • Софтуерни разработчици, стремящи се да интегрират AI
  • Инженери и технически мениджъри, проучващи решения, базирани на AI
 40 Часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории