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課程簡介
AI介紹
- AI歷史
- 定義與術語
- AI與人類智慧的區別
- 未來趨勢與潛力
機器學習基礎
- 機器學習類型:監督式、非監督式、增強式
- 關鍵ML算法
- ML工作流程:從數據收集到模型評估
數據管理
- 數據收集技術
- 數據清洗與預處理
- 數據分析與可視化
AI實務應用
- AI應用案例研究
- 特定產業的AI解決方案
- 消費者產品中的AI應用
倫理考量
- AI與就業替代
- AI中的偏見與公平性
- 隱私與安全問題
- AI倫理的未來發展
實驗室項目
- Python程式設計作業
- 使用真實世界數據集的數據分析項目
- 開發簡單的ML模型
總結與後續步驟
最低要求
- 具備基礎程式設計概念
- 有Python程式設計經驗
- 熟悉基礎統計學與數學
受眾對象
- IT專業人員
14 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