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.
Schița de curs
Introducere în Inteligența Artificială
- Ce este AI și unde este folosită?
- AI vs. Machine Learning vs. Deep Learning
- Instrumente și platforme populare
Python pentru AI
- Recapitulare a noțiunilor de bază Python
- Utilizarea Jupyter Notebook
- Instalarea și gestionarea librăriilor
Lucrul cu Datele
- Pregătirea și curățarea datelor
- Utilizarea Pandas și NumPy
- Vizualizare cu Matplotlib și Seaborn
Bazele Machine Learning
- Învățare supervizată vs. nesupervizată
- Clasificare, regresie și clustering
- Antrenarea, validarea și testarea modelelor
Rețele Neuronale și Deep Learning
- Arhitectura rețelelor neuronale
- Utilizarea TensorFlow sau PyTorch
- Construirea și antrenarea modelelor
Limbaj Natural și Computer Vision
- Clasificarea textului și analiza sentimentelor
- Bazele recunoașterii imaginilor
- Modele pre-antrenate și transfer learning
Implementarea AI în Aplicații
- Salvarea și încărcarea modelelor
- Utilizarea modelelor AI în API-uri sau aplicații web
- Cele mai bune practici pentru testare și mentenanță
Rezumat și Pașii Următori
Cerințe
- Înțelegerea logicii și structurilor de programare
- Experiență cu Python sau limbaje de programare similare de nivel înalt
- Familiaritate de bază cu algoritmi și structuri de date
Public țintă
- Profesioniști în sisteme IT
- Developeri software care doresc să integreze AI
- Ingineri și manageri tehnici care explorează soluții bazate pe AI
40 Ore
Mărturii (1)
Am dobândit cunoștințe despre biblioteca Streamlit din Python și cu siguranță voi încerca să o folosesc pentru a îmbunătăți aplicațiile din echipa mea, care sunt realizate în R Shiny.
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
Curs - GitHub Copilot for Developers
Tradus de catre o masina