課程簡介

AI工程導論

  • AI工程是什麼?
  • AI的演變及其對工程的影響
  • AI中的關鍵概念和術語

核心AI技術

  • 理解機器學習
  • 深度學習和神經網絡
  • 自然語言處理(NLP)

AI問題解決

  • 識別適合AI解決方案的問題
  • 數據收集與預處理
  • 模型選擇與訓練

AI在軟件開發中的應用

  • 開發者的AI工具
  • 將AI集成到現有系統中
  • 版本控制與模型管理

AI與數據工程

  • 大數據技術及其在AI中的作用
  • 數據管道與ETL流程
  • AI的數據存儲與管理

倫理AI

  • 理解AI系統中的偏見與公平
  • AI工程中的隱私與安全
  • 倫理考量與最佳實踐

AI項目管理

  • AI項目的敏捷方法
  • 團隊角色與職責
  • 文檔與報告

實踐AI工程

  • 設置AI開發環境
  • 構建與評估簡單的AI模型
  • 協作AI工程項目

AI工程的未來

  • AI的新興趨勢
  • 持續學習與技能發展
  • AI工程的職業機會

總結與下一步

最低要求

  • 瞭解基本的編程概念
  • 具備Python編程經驗
  • 熟悉基礎統計學和線性代數

受衆

  • AI工程師
  • 軟件開發人員
  • 數據分析師
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

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