План на курса

Въведение в AI

  • История на AI
  • Дефиниции и терминология
  • AI срещу човешкия интелект
  • Бъдещи тенденции и потенциал

Machine Learning Основи

  • Видове машинно обучение: контролирано, неконтролирано, подсилване
  • Ключови ML алгоритми
  • Работен процес на ML: от събиране на данни до оценка на модела

Data Management

  • Техники за събиране на данни
  • Почистване и предварителна обработка на данни
  • Анализ и визуализация на данни

AI на практика

  • Казуси от AI приложения
  • Специфични за индустрията AI решения
  • AI в потребителските продукти

Етични съображения

  • AI и изместване на работа
  • Пристрастност и справедливост в AI
  • Проблеми с поверителността и сигурността
  • Бъдещето на етиката на ИИ

Лабораторен проект

  • Python задачи по програмиране
  • Проекти за анализ на данни, използващи набори от данни от реалния свят
  • Разработване на прост ML модел

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на основните концепции за програмиране
  • Опит с Python програмиране
  • Познаване на основни статистики и математика

Публика

  • ИТ специалисти
 14 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории