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
Computer Vision
Data Analysis и визуализация
Deep Learning и Neural Networks
Развой и масштабиране
Етика и бъдеще на ИИ
Введение в ИИ и ML
Лабораторен проект
Machine Learning модели
Natural Language Processing (NLP)
Резюме и следващи стъпки
- Стратегии за развой на приложения за ИИ
- Масштабиране на приложения за ИИ
- Мониторинг и поддръжка на системи за ИИ
- Развой на малка интелигентна приложение
- Работа с реални данни
- Сътрудничество в група за решение на проблем, релевантен за индустрията
- Етични разсъждения в ИИ
- Политика и регулиране на ИИ
- Бъдещи тенденции в ИИ и ML
- Изследователски анализ на данни
- Техники за визуализация на данни
- Статистически основи за ML
- Основи на невронни мрежи
- Конволюционни невронни мрежи (CNNs)
- Рекурентни невронни мрежи (RNNs)
- Основи на обработка на изображения
- Разпознаване на обекти и класификация на изображения
- Напредни теми в компютърно зрение
- Преглед на концепциите на ИИ и ML
- Сбор и предобработка на данни
- Введение в Python за ИИ
- Алгоритми за надзорено обучение
- Алгоритми за необучено обучение
- Оценка и избор на модели
- Обработка на текст и извличане на характеристики
- Анализ на настроение и класификация на текст
- Лингвистични модели и чатботи
Изисквания
Целева аудитория
- Специалисти по AI
- Софтуерни разработчици
- Аналитици на данни
- Разбиране в основните концепции на програмирането
- Опит с Python и основни техники на науката за данни
- За bekendст с основните принципи на AI и ML
28 Часа
Oтзиви от потребители (1)
Стъпка по стъпка обучение с много упражнения. Бяха като работилница и съм много доволен от това.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Курс - Intelligent Applications Fundamentals
Машинен превод
