Schița de curs
Introducere în Modelele Avansate de Învățare Automată
- Prezentare generală a modelelor complexe: Păduri Aleatoare, Gradient Boosting, Rețele Neuronale
- Când să folosim modele avansate: Bune practici și cazuri de utilizare
- Introducere în tehnicile de învățare ensemble
Ajustarea și Optimizarea Hiperparametrilor
- Tehnici de căutare în grilă și căutare aleatoare
- Automatizarea ajustării hiperparametrilor cu Google Colab
- Utilizarea tehnicilor avansate de optimizare (Bayesiane, Algoritmi Genetici)
Rețele Neuronale și Învățare Profundă
- Construirea și antrenarea rețelelor neuronale profunde
- Învățarea prin transfer cu modele preantrenate
- Optimizarea modelelor de învățare profundă pentru performanță
Implementarea Modelelor
- Introducere în strategiile de implementare a modelelor
- Implementarea modelelor în medii cloud folosind Google Colab
- Inferență în timp real și procesare pe loturi
Lucrul cu Google Colab pentru Învățarea Automată la Scară Mare
- Colaborarea la proiecte de învățare automată în Colab
- Utilizarea Colab pentru antrenament distribuit și accelerare GPU/TPU
- Integrarea cu servicii cloud pentru antrenament scalabil al modelelor
Interpretabilitatea și Explicabilitatea Modelelor
- Explorarea tehnicilor de interpretabilitate a modelelor (LIME, SHAP)
- Explicabilitatea AI pentru modelele de învățare profundă
- Gestionarea părtinirii și echității în modelele de învățare automată
Aplicații din Lumea Reală și Studii de Caz
- Aplicarea modelelor avansate în domenii precum sănătate, finanțe și comerț electronic
- Studii de caz: Implementări de succes ale modelelor
- Provocări și tendințe viitoare în învățarea automată avansată
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Înțelegere solidă a algoritmilor și conceptelor de învățare automată
- Competențe în programarea Python
- Experiență cu Jupyter Notebooks sau Google Colab
Audiență
- Specialiști în știința datelor
- Practicieni în învățarea automată
- Ingineri AI
Mărturii (2)
Oferindu-le celor care nu au folosit niciodată AI o oarecare repetiție în formularea prompturilor și celor care folosesc deja AI posibilitatea de a lua în considerare metode diferite de utilizare.
Matthew Gay - Tarsus Pharmaceuticals
Curs - Artificial Intelligence (AI) Overview
Tradus de catre o masina
Lucrând pe baza principiilor de bază într-un mod concentrat, și trecerea la aplicarea studiilor de caz în aceeași zi
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Curs - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Tradus de catre o masina
