Schița de curs

Introducere în Inteligența Artificială

  • Ce este AI și unde este folosită?
  • AI vs. Învățare Automată vs. Învățare Profundă
  • Instrumente și platforme populare

Python pentru AI

  • Recapitulare bazelor Python
  • Folosirea Jupyter Notebook
  • Instalarea și gestionarea bibliotecilor

Lucrul cu Date

  • Pregătirea și curățarea datelor
  • Folosirea Pandas și NumPy
  • Vizualizare cu Matplotlib și Seaborn

Bazele Învățării Automate

  • Învățare Supervizată vs. Nesupervizată
  • Clasificare, regresie și clustering
  • Antrenarea, validarea și testarea modelelor

Rețele Neuronale și Învățare Profundă

  • Arhitectura rețelelor neuronale
  • Folosirea TensorFlow sau PyTorch
  • Construirea și antrenarea modelelor

Procesarea Limbajului Natural și Visionul Artificial

  • Clasificarea textului și analiza sentimentelor
  • Bazele recunoașterii imaginilor
  • Modele pre-antrenate și transferul de învățare

Implementarea AI în Aplicații

  • Salvarea și încărcarea modelelor
  • Folosirea modelelor AI în API-uri sau aplicații web
  • Bune practici pentru testare și întreținere

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegerea logicii și structurilor de programare
  • Experiență cu Python sau alte limbaje de programare de nivel înalt
  • Familiaritate de bază cu algoritmi și structuri de date

Publicul Țintă

  • Profesioniști în sisteme IT
  • Dezvoltatori software care doresc să integreze AI
  • Ingineri și manageri tehnici care explorează soluții bazate pe AI
 40 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite