Kurzusleírás

Bevezetés a mesterséges intelligenciába

  • Mi az AI és hol használják?
  • AI vs. Gépi tanulás vs. Mély tanulás
  • Népszerű eszközök és platformok

Python az AI-ban

  • Python alapok ismétlése
  • Jupyter Notebook használata
  • Könyvtárak telepítése és kezelése

Adatokkal való munka

  • Adatok előkészítése és tisztítása
  • Pandas és NumPy használata
  • Megjelenítés Matplotlib és Seaborn segítségével

Gépi tanulás alapjai

  • Felügyelt vs. Felügyelet nélküli tanulás
  • Osztályozás, regresszió és klaszterezés
  • Modell képzése, validálás és tesztelés

Neurális hálózatok és mély tanulás

  • Neurális hálózatok architektúrája
  • TensorFlow vagy PyTorch használata
  • Modellek építése és képzése

Természetes nyelv és számítógépes látás

  • Szöveg osztályozás és érzelmek elemzése
  • Képek felismerésének alapjai
  • Előre betanított modellek és átviteli tanulás

AI üzembe helyezése alkalmazásokban

  • Modellek mentése és betöltése
  • AI modellek használata API-kban vagy webalkalmazásokban
  • Tesztelés és karbantartás ajánlott gyakorlatai

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • A programozási logika és szerkezetek ismerete
  • Tapasztalat Pythonban vagy hasonló magas szintű programozási nyelvekben
  • Alapfokú ismeretek az algoritmusok és adatszerkezetek területén

Közönség

  • IT rendszerszervezők
  • Szoftverfejlesztők, akik AI integrálását tervezik
  • Mérnökök és műszaki menedzserek, akik AI-alapú megoldásokat vizsgálnak
 40 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (1)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák