План на курса
Общ преглед на изкуствения интелект в Python
- Основни концепции и обхват на изкуствен интелект
- Библиотеки за разработване на изкуствен интелект в Python
- Структура и работен процес на проектите за изкуствен интелект
Подготовка на данни за изкуствен интелект
- Очистване, преобразуване и特征工程
- Обработка на липсващи и несъответстващи данни
- Масштабиране и кодиране на функции
Техники за контролирано обучение
- Алгоритми за регресия и класификация
- Комбинирани методи: Random Forest, Gradient Boosting
- Настройване на хиперпараметри и кръстосано проверяване
Техники за неконтролирано обучение
- Методи за групиране: K-Means, DBSCAN, иерархично групиране
- Редукция на размерността: PCA, t-SNE
- Приложения на методите за неконтролирано обучение
Невронни мрежи и дълбоко обучение
- Въведение в TensorFlow и Keras
- Създаване и обучаване на фид форвард невронни мрежи
- Оптимизиране на ефективността на невронните мрежи
Укрепено обучение (Въведение)
- Основни концепции за агенти, среда и награди
- Реализация на основни алгоритми за укрепено обучение
- Приложения на методите за укрепено обучение
Внедряване на модели за изкуствен интелект
- Запазване и зареждане на обучени моделите
- Интегриране на моделите в приложения чрез API-то
- Мониторинг и поддръжка на системите за изкуствен интелект в продажбата
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Здравословно разбиране на основните принципи на програмирането с Python
- Опит с библиотеки за анализ на данни като NumPy и pandas
- Основни знания за концепциите и алгоритмите в машинното обучение
Публика
- Програмисти, които се стремят да разшират уменията си за разработване на изкуствен интелект
- Аналитици на данни, търсещи приложения на методите на изкуствен интелект към сложни набори от данни
- Профессионалисти в R&D, които създават приложения за изкуствен интелект
Отзиви от потребители (3)
Фактът, че имаме повече практически упражнения, използващи повече подобни данни на тези, които използваме в нашите проекти (сателитни изображения в растерен формат)
Matthieu - CS Group
Курс - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Машинен превод
Отлична подготовка и експертиза на треньора, перфектна комуникация на английски. Курсът е практическо обучение (упражнения + споделяне на примерни случаи на приложение)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Курс - Developing APIs with Python and FastAPI
Машинен превод
Треньор разработва обучение според темпа на участниците
Farris Chua
Курс - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Машинен превод