Bądźmy w kontakcie

Plan Szkolenia

Wprowadzenie do AI i ML

  • Przegląd koncepcji AI i ML
  • Zbieranie i przetwarzanie danych
  • Wprowadzenie do Pythona dla AI

Analiza i wizualizacja danych

  • Eksploracyjna analiza danych
  • Techniki wizualizacji danych
  • Podstawy statystyczne dla ML

Modele uczenia maszynowego

  • Algorytmy uczenia nadzorowanego
  • Algorytmy uczenia nienadzorowanego
  • Ocena i wybór modelu

Głębokie uczenie i sieci neuronowe

  • Podstawy sieci neuronowych
  • Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN)
  • Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN)

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP)

  • Przetwarzanie tekstu i ekstrakcja cech
  • Analiza sentymentu i klasyfikacja tekstu
  • Modele językowe i chatboty

Wizja komputerowa

  • Podstawy przetwarzania obrazów
  • Wykrywanie obiektów i klasyfikacja obrazów
  • Zaawansowane tematy w wizji komputerowej

Wdrażanie i skalowanie

  • Strategie wdrażania aplikacji AI
  • Skalowanie aplikacji AI
  • Monitorowanie i utrzymywanie systemów AI

Etyka i przyszłość AI

  • Zagadnienia etyczne w AI
  • Polityka i regulacje dotyczące AI
  • Przyszłe trendy w AI i ML

Projekt laboratoryjny

  • Rozwijanie małej inteligentnej aplikacji
  • Praca z rzeczywistymi zbiorami danych
  • Współpraca nad grupowym projektem rozwiązującym problem branżowy

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Zrozumienie podstawowych koncepcji programowania
  • Doświadczenie w pracy z Pythonem i podstawowymi technikami nauki o danych
  • Znajomość podstawowych zasad AI i ML

Grupa docelowa

  • Specjaliści AI
  • Programiści
  • Analitycy danych

Format kursu

  • Interaktywne wykłady i dyskusje.
  • Wiele ćwiczeń i praktyki.
  • Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

 28 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Opinie uczestników (1)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie