Schița de curs

Introducere în Ingineria AI

  • Ce este ingineria AI?
  • Evoluția AI și impactul său asupra ingineriei
  • Concepte și terminologie cheie în domeniul AI

Tehnologii de bază AI

  • Comprehenerea învățării automate (machine learning)
  • Învățarea profundă și rețele neuronale
  • Procesare a limbajului natural (NLP)

Rezolvarea problemelor cu AI

  • Identificarea problemelor potrivite pentru soluții AI
  • Colectarea și preprocesarea datelor
  • Selectarea și antrenarea modelului

AI în dezvoltarea software-ului

  • Unelte AI pentru dezvoltatori
  • Integrarea AI în sistemele existente
  • Controlul versiunilor și gestionarea modelelor

AI și ingineria datelor

  • Tehnologiile Big Data și rolul lor în AI
  • Canale de date și procesele ETL
  • Stocarea și gestionarea datelor pentru AI

AI etică

  • Comprehenerea biaza și corectitudinii în sistemele AI
  • Confidențialitatea și securitatea în ingineria AI
  • Considerente etice și cele mai bune practici

Gestionarea proiectelor AI

  • Metodologii Agile pentru proiectele AI
  • Roluri și responsabilități ale echipei
  • Documentare și raportare

Ingineria practică AI

  • Configurarea mediului de dezvoltare AI
  • Construirea și evaluarea modelelor simple AI
  • Proiecte collaborative de inginerie AI

Viitorul Ingineriei AI

  • Trenduri emergente în AI
  • Cunoștințele continue și dezvoltarea abilităților
  • Oportunități de carieră în ingineria AI

Rezumat și următoarele pași

Cerințe

  • Oțelul conceptelor de bază ale programării
  • Experiență cu programarea în Python
  • Cunoașterea statisticilor și algebrei liniare de bază

Publicul Închiriat

  • Inginerii AI
  • Dezvoltatorii software
  • Analistii de date
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Upcoming Courses

Categorii înrudite