Свържете се с нас

Съдържание и теми, включени в курса

Въведение в AI и ML

  • Преглед на концепциите на AI и ML
  • Събиране и предварителна обработка на данни
  • Въведение в Python за AI

Анализ и визуализация на данни

  • Изследователски анализ на данни
  • Техники за визуализация на данни
  • Статистически основи за ML

Модели за машинно обучение

  • Алгоритми за обучение с учител
  • Алгоритми за обучение без учител
  • Оценка и избор на модел

Дълбоко обучение и невронни мрежи

  • Основи на невронните мрежи
  • Конволюционни невронни мрежи (CNNs)
  • Рекурентни невронни мрежи (RNNs)

Обработка на естествен език (NLP)

  • Обработка на текст и извличане на характеристики
  • Анализ на настроения и класификация на текст
  • Езикови модели и чатботове

Компютърно зрение

  • Основи на обработката на изображения
  • Откриване на обекти и класификация на изображения
  • Напреднали теми в компютърното зрение

Внедряване и мащабиране

  • Стратегии за внедряване на AI приложения
  • Мащабиране на AI приложения
  • Мониторинг и поддръжка на AI системи

Етика и бъдеще на AI

  • Етични съображения при AI
  • Политика и регулация на AI
  • Бъдещи тенденции в AI и ML

Лабораторен проект

  • Разработване на малко интелигентно приложение
  • Работа с набори от данни от реалния свят
  • Сътрудничество по групов проект за решаване на проблем, релевантен за индустрията

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на основни концепции за програмиране
  • Опит с Python и фундаментални техники за наука за данни
  • Запознатост с основните принципи на AI и ML

Аудитория

  • AI специалисти
  • Софтуерни разработчици
  • Анализатори на данни

Формат на курса

  • Интерактивна лекция и дискусия.
  • Множество упражнения и практика.
  • Практическа реализация в среда на живо.

Опции за персонализиране на курса

За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас.

 28 Часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от участници (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории