Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Prezentare generală a AI în Python
- Concepte cheie și domeniul de aplicare al AI
- Biblioteci Python pentru dezvoltarea AI
- Structura și fluxul de lucru al proiectelor de AI
Pregătirea datelor pentru AI
- Curățarea, transformarea și inginerie a caracteristicilor datelor
- Gestionarea datelor lipsă și dezechilibrate
- Scalarea și codificarea caracteristicilor
Tehnici de învățare supervizată
- Algoritmi de regresie și clasificare
- Metode de ansamblu: Random Forest, Gradient Boosting
- Reglarea hiperparametrilor și validarea încrucișată
Tehnici de învățare nesupravegheată
- Metode de clustering: K-Means, DBSCAN, clustering ierarhic
- Reducerea dimensionalității: PCA, t-SNE
- Cazuri de utilizare pentru învățarea nesupravegheată
Rețele neuronale și învățare profundă
- Introducere în TensorFlow și Keras
- Construirea și antrenarea rețelelor neuronale feedforward
- Optimizarea performanței rețelelor neuronale
Învățarea prin întărire (Introducere)
- Concepte de bază despre agenți, medii și recompense
- Implementarea algoritmilor de bază de învățare prin întărire
- Aplicații ale învățării prin întărire
Implementarea modelelor de AI
- Salvarea și încărcarea modelelor antrenate
- Integrarea modelelor în aplicații prin API-uri
- Monitorizarea și întreținerea sistemelor de AI în producție
Rezumat și pași următori
Cerințe
- Înțelegere solidă a fundamentelor de programare în Python
- Experiență cu biblioteci de analiză a datelor, cum ar fi NumPy și pandas
- Cunoștințe de bază despre conceptele și algoritmii de învățare automată
Publicul țintă
- Dezvoltatori de software care doresc să-și extindă abilitățile de dezvoltare a AI
- Analiști de date care doresc să aplice tehnici de AI pe seturi de date complexe
- Profesioniști din cercetare și dezvoltare care construiesc aplicații bazate pe AI
35 Ore
Mărturii (2)
Exemplele/exercițiile perfect adaptate domeniului nostru
Luc - CS Group
Curs - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Tradus de catre o masina
Formatorul a fost foarte disponibil pentru a răspunde la toate tipurile de întrebări pe care le-am avut.
Caterina - Stamtech
Curs - Developing APIs with Python and FastAPI
Tradus de catre o masina