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課程簡介
進階神經網路
- 深度學習架構
- 卷積與循環神經網路
- 生成模型與非監督式學習
大規模機器學習
- 大數據分析
- 用於機器學習的分散式運算
- 進階最佳化技術
強化學習與決策
- 馬可夫決策過程
- 政策梯度方法
- 多智能體系統與博弈論
自然語言處理與理解
- 進階NLP技術
- 情感分析與文本分類
- 語言模型與變壓器
電腦視覺與感知
- 影像識別與物件偵測
- 影片分析與動作識別
- 3D重建與擴增實境
AI倫理與社會影響
- AI系統中的偏見與公平性
- AI治理與政策
- AI對未來社會的影響
實驗室專案
- 實施進階ML模型
- 分析大型數據集
- 合作進行群組研究專案
總結與下一步
最低要求
- 具備紮實的基礎AI與ML概念理解
- 精通Python並熟悉數據科學工具庫
- 已完成AI入門課程或具備同等經驗
適用對象
- 資料科學家
- 工程師
- AI從業人員
21 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