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.
План на курса
Учене под наблюдение: класификация и регресия
- Machine Learning в Python: въведение в scikit-learn API
- линейна и логистична регресия
- поддържаща векторна машина
- невронни мрежи
- произволна гора
- Настройване на тръбопровод за контролирано обучение от край до край с помощта на scikit-learn
- работа с файлове с данни
- импутиране на липсващи стойности
- работа с категориални променливи
- визуализиране на данни
Python рамки за за AI приложения:
- TensorFlow, Теано, Caffe и Keras
- AI в мащаб с Apache Spark: Mlib
Разширени архитектури на невронни мрежи
- конволюционни невронни мрежи за анализ на изображения
- повтарящи се невронни мрежи за структурирани във времето данни
- клетката на дългата краткосрочна памет
Неконтролирано обучение: групиране, откриване на аномалии
- прилагане на анализ на главни компоненти със scikit-learn
- внедряване на автоенкодери в Keras
Практически примери за проблеми, които AI може да реши (практически упражнения с помощта на преносими компютри Jupyter), напр.
- анализ на изображението
- прогнозиране на сложни финансови серии, като цени на акции,
- сложно разпознаване на образи
- обработка на естествен език
- препоръчителни системи
Разберете ограниченията на методите на ИИ: начини на отказ, разходи и често срещани трудности
- пренатоварване
- компромис пристрастие/вариация
- отклонения в данните от наблюденията
- отравяне на невронната мрежа
Приложна работа по проект (по избор)
Изисквания
Няма специфични изисквания, необходими за посещаване на този курс.
28 Часа
Oтзиви от потребители (2)
Това е приложено истински данни на компанията. Треньорът е приложил много добър подход, като включваше участниците да се включват и съревновават.
Jimena Esquivel - Zaklad Uslugowy Hakoman Andrzej Cybulski
Курс - Applied AI from Scratch in Python
Машинен превод
Треньорът беше професионалист в дадената област и свързвал теорията с приложението изключително добре
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Курс - Applied AI from Scratch in Python
Машинен превод