Schița de curs

Introducere în Inteligența Artificială

  • Ce este IA și unde se folosește?
  • IA vs. Machine Learning vs. Deep Learning
  • Instrumente și platforme populare

Python pentru IA

  • Repetarea conceptelor de bază ale Python
  • Utilizarea Jupyter Notebook
  • Instalarea și gestionarea bibliotecilor

Lucrul cu Date

  • Prepararea și curățarea datelor
  • Utilizarea Pandas și NumPy
  • Visualizare cu Matplotlib și Seaborn

Machine Learning pentru Începători

  • Supervisat vs. Unsupervised Learning
  • Clasificare, regresie și agregare
  • Antrenamentul, validarea și testarea modelului

Neural Networks și Deep Learning

  • Arhitectura rețelelor neuronale
  • Utilizarea TensorFlow sau PyTorch
  • Construirea și antrenamentul modelului

Limbaj Natural și Computer Vision

  • Clasificarea textelor și analiza sentimentelor
  • Bazele recunoașterii imaginilor
  • Modele preantrenate și învățarea transferată

Implementarea IA în Aplicații

  • Salvarea și încărcarea modelului
  • Utilizarea modelelor AI în API-uri sau aplicații web
  • Cele mai bune practici pentru testare și menținere

Rezumat și Pasul Următor

Cerințe

  • Oierețenie cu logica și structurile de programare
  • Experiență cu Python sau limbi de programare la nivel înalt similare
  • Cunoașterea de bază a algoritmilor și structurilor de date

Publicul țintă

  • Profesionali din domeniul sistemelor IT
  • Dezvoltatori de software care doresc să integreze AI
  • Ingineri și manageri tehni care exploră soluții bazate pe IA
 40 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Upcoming Courses

Categorii înrudite