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課程簡介
AI與ML簡介
- AI和ML概念概述
- 數據收集與預處理
- Python入門用於AI
數據分析與可視化
- 探索性數據分析
- 數據可視化技術
- ML的統計基礎
機器學習模型
- 監督學習算法
- 非監督學習算法
- 模型評估與選擇
深度學習與神經網絡
- 神經網絡基礎
- 卷積神經網絡（CNNs）
- 循環神經網絡（RNNs）
自然語言處理（NLP）
- 文本處理與特徵提取
- 情感分析與文本分類
- 語言模型與聊天機器人
計算機視覺
- 圖像處理基礎
- 物體檢測與圖像分類
- 計算機視覺的先進主題
部署與擴展
- AI應用部署策略
- 擴展AI應用
- AI系統的監控與維護
AI的倫理與未來
- AI中的倫理考量
- AI政策與監管
- AI和ML的未來趨勢
實驗室項目
- 開發小型智能應用程序
- 使用真實數據集工作
- 通過小組合作解決行業相關問題
總結與後續步驟
最低要求
- 了解基本編程概念
- 具有Python使用和基礎數據科學技術經驗
- 熟悉核心AI和ML原則
對象
- AI專業人士
- 軟件開發人員
- 數據分析師
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量的練習和實踐。
- 在實時實驗室環境中進行動手實施。
課程定製選項
如需要求本課程的定製培訓，請聯繫我們安排。
28 小時
客戶評論 (1)
逐步進行的培訓，包含大量練習。這就像一場研討會，我對此感到非常高興。
Ireneusz - Inter Cars S.A.
課程 - Intelligent Applications Fundamentals
機器翻譯
