Schița de curs

Introducere în Inteligenta Artificială

  • Ce este IA și unde se folosește?
  • IA vs. Învățarea Mașinii (Machine Learning) vs. Învățarea Profundă (Deep Learning)
  • Unelte și platforme populare

Python pentru IA

  • Refresher de baze ale Python
  • Utilizarea Jupyter Notebook
  • Instalarea și gestionarea bibliotecilor

Lucrul cu Date

  • Prepararea și curățarea datelor
  • Utilizarea Pandas și NumPy
  • Vizualizarea cu Matplotlib și Seaborn

Bazele Învățării Mașinii

  • Învățarea supravegheată vs. nesupravegheată
  • Clasificare, regresie și clustering
  • Antrenamentul, validarea și testarea modelelor

Rețele Neuronale și Învățarea Profundă

  • Arhitectura rețelelor neuronale
  • Utilizarea TensorFlow sau PyTorch
  • Construirea și antrenamentul modelelor

Limbaj Natural și Viziune Artificială

  • Clasificarea textului și analiza sentimentului
  • Bazele recunoașterii imaginilor
  • Modele pre-antrenate și transferul învățării

Implementarea IA în Aplicații

  • Salvarea și încărcarea modelelor
  • Utilizarea modelelor de IA în API-uri sau aplicații web
  • Practici optime pentru testare și menținere

Rezumat și Următoarele Pași

Cerințe

  • O înțelegere a logicii și structurilor de programare
  • Experiență cu Python sau alte limbaje de programare de nivel înalt similare
  • Familiaritate basică cu algoritmi și structuri de date

Public țintă

  • Profesionali IT și sisteme
  • Dezvoltatori de software care doresc să integreze IA
  • Ingineri și manageri tehnici care exploră soluții bazate pe IA
 40 ore

Numărul de participanți


Prețul pe participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite