Schița de curs

Introducere în Perplexity AI

  • Prezentare generală a Perplexity AI și a caracteristicilor sale
  • Configurarea mediului pentru aplicații avansate de AI

Înțelegerea Conceptelor Avansate de AI

  • Învățare profundă și rețele neuronale
  • Progrese în procesarea limbajului natural
  • Tehnici de învățare prin întărire

Pregătirea și Analiza Datelor

  • Tehnici de curățare și preprocesare a datelor
  • Selectarea și inginerie caracteristicilor
  • Analiza exploratorie a datelor cu Perplexity AI

Construirea și Antrenarea Modelelor

  • Crearea de modele complexe folosind Perplexity AI
  • Antrenarea și validarea eficientă a modelelor
  • Reglarea hiperparametrilor pentru performanță optimă

Aplicarea AI în Rezolvarea Problemelor Complexe

  • Studii de caz privind rezolvarea problemelor cu Perplexity AI
  • Aplicații practice în diverse industrii
  • Integrarea soluțiilor AI în fluxurile de lucru ale afacerilor

Tehnici Avansate de Cercetare

  • Valorificarea Perplexity AI pentru proiecte de cercetare
  • Implementarea metodelor de ultimă generație în AI
  • Evaluarea și interpretarea rezultatelor cercetării

Tendințe Viitoare în AI

  • Explorarea progreselor viitoare în tehnologiile de AI
  • Considerații etice în dezvoltarea AI
  • Pregătirea pentru viitorul AI în diverse sectoare

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegere solidă a conceptelor de AI și învățare automată
  • Experiență în programare Python
  • Familiaritate cu tehnicile de analiză a datelor

Public țintă

  • Pasionați de AI
  • Dezvoltatori care doresc să-și îmbunătățească abilitățile în AI
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite