Kurzusleírás

Bevezetés az AI-mérnökségbe

  • Mi az AI tervezés?
  • Az AI evolúciója és hatása a mérnöki munkára
  • Kulcsfogalmak és terminológia az AI-ban

Alapvető AI-technológiák

  • A gépi tanulás megértése
  • Mély tanulás és neurális hálózatok
  • Természetes nyelvi feldolgozás (NLP)

AI problémamegoldás

  • Az AI megoldásokhoz alkalmas problémák azonosítása
  • Adatgyűjtés és előfeldolgozás
  • Modellválasztás és betanítás

AI a szoftverfejlesztésben

  • AI-eszközök fejlesztőknek
  • AI integrálása meglévő rendszerekbe
  • Verziókezelés és modellkezelés

AI és adatmérnökség

  • Big data technológiák és szerepük az AI-ban
  • Adatfolyamok és ETL folyamatok
  • Adattárolás és -kezelés mesterséges intelligencia számára

Etikus AI

  • Az elfogultság és az igazságosság megértése az AI-rendszerekben
  • Adatvédelem és biztonság az AI tervezésben
  • Etikai megfontolások és legjobb gyakorlatok

AI projekt Management

  • Agile módszertan AI-projektekhez
  • A csapat szerepei és felelősségei
  • Documentation és jelentéstétel

Praktikus mesterséges intelligencia tervezés

  • Az AI fejlesztői környezet beállítása
  • Egyszerű AI-modellek készítése és értékelése
  • Együttműködő AI mérnöki projektek

Az AI-mérnökség jövője

  • Új trendek az AI-ban
  • Folyamatos tanulás és készségfejlesztés
  • Karrier lehetőségek a mesterséges intelligencia mérnöki területén

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • Az alapvető programozási fogalmak megértése
  • Python programozási tapasztalat
  • Az alapstatisztika és a lineáris algebra ismerete

Közönség

  • AI mérnökök
  • Szoftverfejlesztők
  • Adatelemzők
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák