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 unui proiect de AI
Pregătirea datelor pentru AI
- Curățarea, transformarea și inginerie de caracteristici a 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
- Optimizarea 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
Învățare prin Întărire (Introducere)
- Concepte de bază: 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 programării în Python
- Experiență cu biblioteci de analiză a datelor precum NumPy și pandas
- Cunoștințe de bază despre concepte și algoritmi de învățare automată
Publicul țintă
- Dezvoltatori de software care doresc să își 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 alimentate de AI
Mărturii (3)
Faptul că există mai multe exerciții practice care folosesc date mai similare cu cele pe care le utilizăm în proiectele noastre (imaginea satelitării în format rastersc)
Matthieu - CS Group
Curs - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Tradus de catre o masina
Prepararea și expertiza excelente a instrucționarului, comunicare perfectă în limba engleză. Cursul a fost practic (exerciții + împărtășirea exemplelor de cazuri de utilizare)
Monika - Procter & Gamble Polska Sp. z o.o.
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