Kurzusleírás
Mesterségi intelligencia áttekintése Pythonnal
- Főbb fogalmak és a mesterségi intelligencia hatóköre
- Python könyvtárak AI fejlesztéshez
- AI projektek szerkezete és munkafolyamatai
Adat előkészítése AI számára
- Adat tisztítása, átalakítása és jellemző műszerezése
- Hátrányos és nem kiegyensúlyozott adatok kezelése
- Jellemző méretezése és kodolása
Elnéző tanulási technikák
- Regressziós és osztályozó algoritmusok
- Többes módszerek: Random Forest, Gradient Boosting
- Hiperparaméter hangolása és keresztevaluáció
Nem-elnéző tanulási technikák
- Csoportosítási módszerek: K-Legelőzetes, DBSCAN, hierarchikus csoportosítás
- Dimenziócsökkentés: PCA, t-SNE
- Nem-elnéző tanulási alkalmazása
Hálózatok és mély tanulás
- Bevezetés a TensorFlow és Keras használatába
- Elerész hálózatok készítése és betanítása
- Hálózat teljesítményének optimalizálása
Erősítés-alapú tanulás (bevezetés)
- Agensek, környezetek és jutalmak alapvető fogalmai
- Nyomkövetési erősítés-alapú tanulási algoritmusok implementálása
- Erősítés-alapú tanulás alkalmazásai
AI modellek üzembe helyezése
- Tanított modellek mentése és betöltése
- Modell alkalmazásokba való integrálása API-kon keresztül
- Működő rendszerek figyelése és karbantartása éles környezetben
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- Szolid Python programozási alapok megismerése
- Tapasztalat az adatelemző könyvtárak, mint NumPy és pandas használattal
- Alapvető ismeretek a gépi tanulás fogalmairól és algoritmusairól
Célcsoport
- Szoftverfejlesztők, akik kiterjeszteni szeretnének AI fejlesztési képességeiket
- Adatelemzők, akik alkalmazni szeretnének AI technikákat összetettebb adathalmazokra
- Kutató és fejlesztő szakemberek, akik AI-meghajtott alkalmazásokat készítenek
Vélemények (3)
Az a tény, hogy több gyakorlati gyakorlatunk van, több hasonló adat felhasználásával, mint amit projekteinkben használunk (műholdképek raszteres formátumban)
Matthieu - CS Group
Kurzus - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Gépi fordítás
Jó előkészület és szakértelem a tréner részéről, tökéletes angol kommunikáció. A kurzus gyakorlati volt (gyakorlatok + használati példák megosztása).
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
Kurzus - Developing APIs with Python and FastAPI
Gépi fordítás
Trainer a saját tempójához igazítva fejleszti ki a képzéseket.
Farris Chua
Kurzus - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Gépi fordítás