Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Продължителност 35 часa
Съдържание и теми, включени в курса
Преглед на изкуствения интелект в Python
- Ключови концепции и обхват на изкуствения интелект
- Библиотеки на Python за разработка на изкуствен интелект
- Структура и работен процес на проекти с изкуствен интелект
Подготовка на данните за изкуствен интелект
- Почистване, трансформиране на данни и създаване на признаци
- Справяне с липсващи и небалансирани данни
- Мащабиране и кодиране на признаци
Техники за обучение с учител
- Алгоритми за регресия и класификация
- Ансамблови методи: Random Forest, Gradient Boosting
- Настройка на хиперпараметри и кръстосано валидиране
Техники за обучение без учител
- Методи за клъстеризация: K-Means, DBSCAN, йерархична клъстеризация
- Намаляване на размерността: PCA, t-SNE
- Приложения на обучението без учител
Невронни мрежи и дълбоко обучение
- Въведение в TensorFlow и Keras
- Изграждане и обучение на невронни мрежи с права връзка
- Оптимизиране на производителността на невронните мрежи
Подсилващо обучение (въведение)
- Основни концепции за агенти, среди и награди
- Реализиране на основни алгоритми за подсилващо обучение
- Приложения на подсилващото обучение
Внедряване на модели с изкуствен интелект
- Запазване и зареждане на обучени модели
- Интегриране на модели в приложения чрез API
- Наблюдение и поддръжка на системи с изкуствен интелект в продукционна среда
Обобщение и следващи стъпки
Изисквания
- Солидно разбиране на основите на програмирането с Python
- Опит с библиотеки за анализ на данни като NumPy и pandas
- Базови познания за концепциите и алгоритмите на машинното обучение
Аудитория
- Софтуерни разработчици, които искат да разширят уменията си за разработка на изкуствен интелект
- Анализатори на данни, които търсят начини да прилагат техники на изкуствения интелект върху сложни набори от данни
- Професионалисти в научноизследователската и развойната дейност, изграждащи приложения, базирани на изкуствен интелект
Отзиви от участници (2)
Тренерът беше много наличен, за да отговори на всички видове въпроси, които имах.
Caterina - Stamtech
Курс - Developing APIs with Python and FastAPI
Машинен превод
Тренерът разработва обучението според темпото на участника
Farris Chua
Курс - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Машинен превод
