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.
Durata 35 ore (5 zile)
Schița de curs
Prezentare generală a AI în Python
- Concepte cheie și sfera de aplicare a AI
- Biblioteci Python pentru dezvoltarea AI
- Structura proiectului AI și fluxul de lucru
Pregătirea datelor pentru AI
- Curățarea datelor, transformare și feature engineering
- Gestionarea datelor lipsă și dezechilibrate
- Scalarea și codificarea caracteristicilor
Tehnici de învățare supervizată
- Algoritmi de regresie și clasificare
- Metode ensemble: Random Forest, Gradient Boosting
- Ajustarea hiperparametrilor și validare încrucișată
Tehnici de învățare nesupervizată
- Metode de clustering: K-Means, DBSCAN, clustering ierarhic
- Reducerea dimensionalității: PCA, t-SNE
- Cazuri de utilizare pentru învățarea nesupervizată
Rețele neuronale și deep learning
- Introducere în TensorFlow și Keras
- Construirea și antrenarea rețelelor neuronale feedforward
- Optimizarea performanței rețelelor neuronale
Învățare prin consolidare (introducere)
- Concepte de bază despre agenți, medii și recompense
- Implementarea algoritmilor de bază de învățare prin consolidare
- Aplicații ale învățării prin consolidare
Implementarea modelelor AI
- Salvarea și încărcarea modelelor antrenate
- Integrarea modelelor în aplicații prin API-uri
- Monitorizarea și întreținerea sistemelor AI în producție
Rezumat și pașii următori
Cerințe
- Înțelegere solidă a fundamentelor programării Python
- Experiență cu biblioteci de analiză a datelor precum NumPy și pandas
- Cunoștințe de bază despre concepte și algoritmi de machine learning
Public țintă
- Dezvoltatori de software care doresc să își extindă abilitățile de dezvoltare AI
- Analiști de date care vor să aplice tehnici AI pe seturi de date complexe
- Profesioniști din cercetare și dezvoltare care construiesc aplicații bazate pe AI
Mărturii (2)
Formatorul a fost foarte disponibil pentru a răspunde la toate tipurile de întrebări pe care le-am avut.
Caterina - Stamtech
Curs - Developing APIs with Python and FastAPI
Tradus de catre o masina
Instrucționistul dezvoltă instruirea în funcție de ritmul participanților
Farris Chua
Curs - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Tradus de catre o masina
