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課程簡介
Python中的AI概述
- AI的關鍵概念與範圍
- 用於AI開發的Python函式庫
- AI專案結構與工作流程
AI資料準備
- 資料清洗、轉換與特徵工程
- 處理遺漏值與不平衡資料
- 特徵縮放與編碼
監督式學習技術
- 迴歸與分類演算法
- 集成方法:隨機森林、梯度提升
- 超參數調整與交叉驗證
非監督式學習技術
- 聚集方法:K-Means、DBSCAN、分層聚集
- 維度簡化:PCA、t-SNE
- 非監督式學習的應用案例
神經網路與深度學習
- TensorFlow與Keras簡介
- 建構與訓練前饋神經網路
- 優化神經網路效能
強化學習(入門)
- 代理、環境與獎勵的核心概念
- 實施基礎強化學習演算法
- 強化學習的應用
部署AI模型
- 儲存與載入已訓練的模型
- 透過API將模型整合至應用程式中
- 監控與維護生產環境中的AI系統
總結與後續步驟
最低要求
- 扎實的Python程式設計基礎知識
- 具備使用NumPy和pandas等資料分析函式庫的經驗
- 了解機器學習概念與演算法的基礎知識
目標受眾
- 希望擴充AI開發技能的軟體開發人員
- 尋求將AI技術應用於複雜資料集的分析師
- 建構AI驅動應用程式的研發專業人員
35 小時
客戶評論 (2)
培訓師非常樂於回答我提出的各種問題
Caterina - Stamtech
課程 - Developing APIs with Python and FastAPI
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培訓師根據學員的進度開展培訓
Farris Chua
課程 - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
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