План на курса

Въведение в ИИ инженерството

  • Какво е AI инженерство?
  • Еволюцията на AI и неговото въздействие върху инженерството
  • Ключови понятия и терминология в AI

Основни AI технологии

  • Разбиране на машинното обучение
  • Дълбоко обучение и невронни мрежи
  • Обработка на естествен език (NLP)

AI Решаване на проблеми

  • Идентифициране на проблеми, подходящи за AI решения
  • Събиране и предварителна обработка на данни
  • Избор и обучение на модел

AI в разработката на софтуер

  • AI инструменти за разработчици
  • Интегриране на AI в съществуващи системи
  • Контрол на версиите и управление на модела

ИИ и инженерство на данни

  • Технологии за големи данни и тяхната роля в AI
  • Тръбопроводи за данни и ETL процеси
  • Съхранение и управление на данни за AI

Етичен AI

  • Разбиране на пристрастието и справедливостта в системите с изкуствен интелект
  • Поверителност и сигурност в ИИ инженерството
  • Етични съображения и най-добри практики

AI проект Management

  • Agile методологии за AI проекти
  • Екипни роли и отговорности
  • Documentation и докладване

Практическо инженерство с изкуствен интелект

  • Настройване на вашата среда за разработка на AI
  • Изграждане и оценяване на прости AI модели
  • Съвместни инженерни проекти за AI

Бъдещето на ИИ инженерството

  • Нововъзникващи тенденции в AI
  • Непрекъснато обучение и развитие на уменията
  • Възможности за кариера в ИИ инженерството

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на основните концепции за програмиране
  • Опит с Python програмиране
  • Познаване на основни статистики и линейна алгебра

Публика

  • AI инженери
  • Разработчици на софтуер
  • Анализатори на данни
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории