Schița de curs

Introducere în Ingineria AI

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

Tehnologii de Bază în AI

  • Înțelegerea învățării automate
  • Învățarea profundă și rețelele neuronale
  • Prelucrarea limbajului natural (NLP)

Rezolvarea Problemelor cu AI

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

AI în Dezvoltarea de Software

  • Instrumente AI pentru dezvoltatori
  • Integrarea AI în sisteme existente
  • Controlul versiunilor și gestionarea modelelor

AI și Ingineria Datelor

  • Tehnologii de big data și rolul lor în AI
  • Conducte de date și procese ETL
  • Stocarea și gestionarea datelor pentru AI

Etica în AI

  • Înțelegerea părtinirii și echității în sistemele AI
  • Confidențialitate și securitate în inginerie AI
  • Considerații etice și cele mai bune practici

Managementul Proiectelor AI

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

Practică în Ingineria AI

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

Viitorul Ingineriei AI

  • Tendințe emergente în AI
  • Învățare continuă și dezvoltarea abilităților
  • Oportunități de carieră în inginerie AI

Rezumat și Următorii Pași

Cerințe

  • Înțelegerea conceptelor de bază ale programării
  • Experiență în programarea Python
  • Familiaritate cu elementele de bază ale statisticii și algebrei liniare

Publicul țintă

  • Ingineri AI
  • Dezvoltatori de software
  • Analiști de date
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite