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
Computer Vision
Data Analysis és vizualizáció
Deep Learning és Neural Networks
Deployment és skálázás
Etika és az AI jövője
AI és ML bevezetése
Laborprojekt
Machine Learning modellek
Natural Language Processing (NLP)
Összegzés és következő lépések
- AI alkalmazások deployment stratégiái
- AI alkalmazások skálázása
- AI rendszerek monitorozása és karbantartása
- Kis méretű intelligens alkalmazás fejlesztése
- Valós világbeli adathalmazokkal való munkavégzés
- Csoportprojekten való együttműködés egy iparágreleváns problémát megoldva
- Etikai megfontolások az AI-ben
- AI politika és szabályozás
- AI és ML jövőbeli trendjei
- Exploratory data analysis
- Adatvizualizációs technikák
- ML alapjai a statisztikában
- Neurális hálók alapjai
- Konvolúciós neurális hálók (CNNs)
- Rekurzív neurális hálók (RNNs)
- Képfeldolgozás alapjai
- Objektdetekció és képkategórizálás
- Számítógépes látás előrehaladott témái
- AI és ML fogalmai áttekintése
- Adatgyűjtés és előfeldolgozás
- Python bevezetése az AI-ben
- Felügyelt tanulási algoritmusok
- Fel nem ügyelt tanulási algoritmusok
- Modellértékelés és -választás
- Szövegfeldolgozás és jellemzők kivonása
- Érzésanalízis és szövegek kategórizálása
- Nyelvi modellek és chatbots
Követelmények
Célcsoport
- Műszaki intelligencia szakemberek
- Szoftverfejlesztők
- Adatanalitikusok
- Alapvető programozási fogalmak megértése
- Tapasztalat Python és alapvető adattudományi technikák használatában
- Ismeret alapvető AI és ML elvekből
28 Órák
Vélemények (1)
Lépésről-lépésre tanulás sok gyakorlattal. Mint egy munkahelyi workshop volt és nagyon örülök annak.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Kurzus - Intelligent Applications Fundamentals
Gépi fordítás
