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

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (1)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák