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.
Durata 35 ore
Schița de curs
Prezentare generală a AI în Python
- Concepte cheie și sfera AI
- Biblioteci Python pentru dezvoltarea AI
- Structura și fluxul de lucru al unui proiect AI
Pregătirea datelor pentru AI
- Curățarea și transformarea datelor, precum și ingineria caracteristicilor
- 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
- Ajustarea hiperparametrilor și validarea încrucișată
Tehnici de învățare nesupervizată
- Metode de clustering: K-Means, DBSCAN, clustering ierarhic
- Reducerea dimensionalității: PCA, t-SNE
- Cazuri de utilizare pentru învățarea nesupervizată
Rețele neuronale și deep learning
- Introducere în TensorFlow și Keras
- Construirea și antrenarea rețelelor neuronale feedforward
- Optimizarea performanței rețelelor neuronale
Reinforcement learning (Introducere)
- Concepte de bază despre agenți, medii și recompense
- Implementarea algoritmilor de bază de reinforcement learning
- Aplicații ale reinforcement learning
Lansarea modelelor AI
- Salvarea și încărcarea modelelor antrenate
- Integrarea modelelor în aplicații prin intermediul API-urilor
- Monitorizarea și întreținerea sistemelor AI în producție
Rezumat și pașii următori
Cerințe
- Înțelegere solidă a fundamentelor programării în Python
- Experiență cu biblioteci de analiză a datelor precum NumPy și pandas
- Cunoștințe de bază despre conceptele și algoritmii de machine learning
Public țintă
- Dezvoltatori software care își doresc să își extindă abilitățile de dezvoltare AI
- Analiști de date care vor să aplice tehnici AI pe seturi de date complexe
- Profesioniști din cercetare și dezvoltare care construiesc aplicații bazate pe AI
Mărturii (2)
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
Instrucționistul dezvoltă instruirea în funcție de ritmul participanților
Farris Chua
Curs - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Tradus de catre o masina
