Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Időtartalma 35 órák
Kurzusleírás
A mesterséges intelligencia áttekintése Pythonban
- Az MI kulcsfogalmai és alkalmazási területei
- Python-könyvtárak az MI-fejlesztéshez
- MI-projektek felépítése és munkafolyamata
Adatelőkészítés az MI-hez
- Adattisztítás, transzformáció és jellemzők tervezése
- Hiányzó és kiegyensúlyozatlan adatok kezelése
- Jellemzők skálázása és kódolása
Felügyelt tanulási technikák
- Regressziós és osztályozási algoritmusok
- Ensemble módszerek: Random Forest, Gradient Boosting
- Hiperparaméter-hangolás és keresztvalidáció
Felügyelet nélküli tanulási technikák
- Klaszterezési módszerek: K-Means, DBSCAN, hierarchikus klaszterezés
- Dimenziócsökkentés: PCA, t-SNE
- Felügyelet nélküli tanulás felhasználási esetei
Neurális hálózatok és mély tanulás
- A TensorFlow és a Keras bemutatása
- Előrecsatolt neurális hálózatok építése és tanítása
- Neurális hálózatok teljesítményének optimalizálása
Megerősítéses tanulás (bevezetés)
- Az ágensek, környezetek és jutalmak alapfogalmai
- Alapvető megerősítéses tanulási algoritmusok megvalósítása
- A megerősítéses tanulás alkalmazásai
MI-modellek üzembe helyezése
- Tanított modellek mentése és betöltése
- Modellek integrálása alkalmazásokba API-kon keresztül
- MI-rendszerek nyomon követése és karbantartása éles környezetben
Összefoglalás és a következő lépések
Követelmények
- A Python programozás alapjainak biztos ismerete
- Tapasztalat adatelemzési könyvtárakkal, például a NumPy-val és a pandas-szal
- A gépi tanulási fogalmak és algoritmusok alapszintű ismerete
Célközönség
- Szoftverfejlesztők, akik MI-fejlesztési készségeiket szeretnék bővíteni
- Adatelemzők, akik MI-technikákat szeretnének alkalmazni összetett adathalmazokon
- K+F szakemberek, akik MI-alapú alkalmazásokat fejlesztenek
Vélemények (2)
A képző rendkívül elérhető volt, hogy válaszoljon az összesféle kérdésemmel.
Caterina - Stamtech
Kurzus - Developing APIs with Python and FastAPI
Gépi fordítás
A tanár a képzést a résztvevők tempójára szabja
Farris Chua
Kurzus - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Gépi fordítás
