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 domeniul de aplicare al AI
- Biblioteci Python pentru dezvoltare în AI
- Structura proiectelor de AI și fluxul de lucru
Pregătirea datelor pentru AI
- Curățarea, transformarea datelor și feature engineering
- Gestionarea datelor lipsă și a datelor neechilibrate
- Scalarea și codificarea caracteristicilor (features)
Tehnici de Supervised Learning
- Algoritmi de regresie și clasificare
- Metode Ensemble: Random Forest, Gradient Boosting
- Reglarea hiperparametrilor și validarea încrucișată (cross-validation)
Tehnici de Unsupervised Learning
- Metode de clustering: K-Means, DBSCAN, clustering ierarhic
- Reducerea dimensionalității: PCA, t-SNE
- Cazuri de utilizare pentru unsupervised learning
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: agenți, medii și recompense
- Implementarea algoritmilor bazici de reinforcement learning
- Aplicații ale reinforcement learning
Lansarea 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 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 algoritmi de machine learning
Publica țintă
- de dezvoltatori software care doresc să-și extindă abilitățile de dezvoltare în AI
- analiști de date care doresc să aplice tehnici de AI pe seturi de date complexe
- specialiști R&D care construiesc aplicații propulsate de 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
