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課程簡介
AI與ML簡介
- AI與ML概念概述
- 數據收集與預處理
- Python在AI中的介紹
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
- 無監督學習算法
- 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
- 目標檢測與圖像分類
- 計算機視覺高級主題
部署與擴展
- AI應用部署策略
- AI應用擴展
- AI系統監控與維護
AI倫理與未來
- AI倫理考量
- AI政策與法規
- AI與ML未來趨勢
實驗項目
- 開發小型智能應用
- 使用真實世界數據集
- 合作解決行業相關問題
總結與下一步
最低要求
- 對基本編程概念的理解
- 具備Python和基礎數據科學技術的經驗
- 熟悉核心AI和ML原理
受衆
- 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
- 大量練習與實踐
- 在實驗室環境中進行動手操作
課程定製選項
如需爲此課程定製培訓，請聯繫我們進行安排。
28 時間：
客戶評論 (1)
逐步进行的培训，包含大量练习。整个过程就像一场工作坊，对此我感到非常满意。
Ireneusz - Inter Cars S.A.
課程 - Intelligent Applications Fundamentals
機器翻譯
