Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés az AI mérnökségbe
- Mi az AI mérnökség?
- Az AI fejlődése és hatása a mérnökségre
- Kulcsfogalmak és terminológia az AI-ban
Alapvető AI technológiák
- A gépi tanulás megértése
- Mélytanulás és neurális hálózatok
- Természetes nyelvfeldolgozás (NLP)
AI problémamegoldás
- Az AI megoldásokhoz alkalmas problémák azonosítása
- Adatgyűjtés és előfeldolgozás
- Modellválasztás és betanítás
AI a szoftverfejlesztésben
- AI eszközök fejlesztők számára
- AI integrálása meglévő rendszerekbe
- Verziókövetés és modellkezelés
AI és adatmérnökség
- Big data technológiák és szerepük az AI-ban
- Adatcsatornák és ETL folyamatok
- Adattárolás és -kezelés az AI számára
Etikus AI
- Az elfogultság és a tisztesség megértése az AI rendszerekben
- Adatvédelem és biztonság az AI mérnökségben
- Etikai megfontolások és legjobb gyakorlatok
AI projektmenedzsment
- Agilis módszertanok AI projektekhez
- Csapat szerepkörök és felelősségek
- Dokumentáció és jelentéskészítés
Gyakorlati AI mérnökség
- AI fejlesztői környezet beállítása
- Egyszerű AI modellek építése és értékelése
- Együttműködő AI mérnöki projektek
Az AI mérnökség jövője
- Új trendek az AI-ban
- Folyamatos tanulás és szakmai fejlődés
- Karrierlehetőségek az AI mérnökségben
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- Alapvető programozási fogalmak ismerete
- Tapasztalat Python programozásban
- Alapvető statisztika és lineáris algebra ismerete
Közönség
- AI mérnökök
- Szoftverfejlesztők
- Adatelemzők
14 Órák
Vélemények (1)
Lépésről lépésre haladó képzés sok gyakorlással. Olyan volt, mint egy műhely, és nagyon örülök ennek.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Kurzus - Intelligent Applications Fundamentals
Gépi fordítás