Schița de curs

Introducere în IA

  • Istoria IA
  • Definiții și terminologie
  • IA vs. inteligența umană
  • Tendințe și potențial viitor

Bazele Învățării Automate

  • Tipuri de învățare automată: supravegheată, nesupravegheată, prin întărire
  • Algoritmi cheie de învățare automată
  • Fluxul de lucru în învățarea automată: de la colectarea datelor la evaluarea modelului

Gestionarea Datelor

  • Tehnici de colectare a datelor
  • Curățarea și preprocesarea datelor
  • Analiza și vizualizarea datelor

IA în Practică

  • Studii de caz ale aplicațiilor IA
  • Soluții IA specifice industriei
  • IA în produsele de consum

Considerații Etiche

  • IA și înlocuirea locurilor de muncă
  • Părtinire și corectitudine în IA
  • Probleme de confidențialitate și securitate
  • Viitorul eticii IA

Proiect de Laborator

  • Exerciții de programare în Python
  • Proiecte de analiză a datelor folosind seturi de date din lumea reală
  • Dezvoltarea unui model simplu de învățare automată

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegerea conceptelor de bază ale programării
  • Experiență în programarea Python
  • Cunoașterea elementelor de bază ale statisticii și matematicii

Public țintă

  • Profesioniști IT
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite