Kurzusleírás

Haladó Neurális Hálózatok

  • Mélytanulási architektúrák
  • Konvolúciós és visszatérő neurális hálózatok
  • Generatív modellek és felügyelet nélküli tanulás

Gépi Tanulás Nagy Léptékben

  • Big data elemzés
  • Elosztott számítástechnika a gépi tanuláshoz
  • Haladó optimalizációs technikák

Megerősítő Tanulás és Döntéshozatal

  • Markov döntési folyamatok
  • Politika gradiens módszerek
  • Többagentes rendszerek és játékelmélet

Természetes Nyelvfeldolgozás és Megértés

  • Haladó NLP technikák
  • Érzelmek elemzése és szövegosztályozás
  • Nyelvi modellek és transzformerek

Számítógépes Látás és Észlelés

  • Képfelismerés és objektumdetektálás
  • Videóelemzés és cselekvésfelismerés
  • 3D rekonstrukció és kiterjesztett valóság

AI Etika és Társadalom

  • Előítéletek és méltányosság az AI rendszerekben
  • AI irányítás és politika
  • Az AI jövőbeli társadalmi hatásai

Laboratóriumi Projekt

  • Haladó ML modellek implementálása
  • Nagy adathalmazok elemzése
  • Csoportos kutatási projekt együttműködés

Összefoglalás és Következő Lépések

Követelmények

  • Alapvető AI és ML fogalmak alapos ismerete
  • Python nyelv ismerete és adattudományi eszköztárak ismerete
  • Bevezető kurzus teljesítése az AI területén vagy egyenértékű tapasztalat

Célközönség

  • Adattudósok
  • Mérnökök
  • AI-szakemberek
 21 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (1)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák