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
Schița de curs
Prezentare generala a AI in Python
- Concepte cheie si domeniul AI
- Biblioteci Python pentru dezvoltare AI
- Structura proiectului AI si workflow
Prepararea datelor pentru AI
- Curatarea datelor, transformarea si feature engineering
- Manevrarea datelor lipsa si a datelor neechilibrate
- Scalarea si codarea feature-urilor
Tehnici de supervised learning
- Algoritmi de regresie si clasificare
- Metode ensemble: Random Forest, Gradient Boosting
- Reglarea hiperparametrilor si cross-validation
Tehnici de unsupervised learning
- Metode de clustering: K-Means, DBSCAN, clustering ierarhic
- Reducerea dimensionalitatii: PCA, t-SNE
- Cazuri de utilizare pentru unsupervised learning
Retele neurale si deep learning
- Introductie in TensorFlow si Keras
- Construirea si antrenarea retelelor neurale feedforward
- Optimizarea performantei retelelor neurale
Reinforcement learning (Intro)
- Concepte de baza: agenti, medii si recompense
- Implementarea algoritmilor de bază pentru reinforcement learning
- Aplicatii ale reinforcement learning
Deploy-ul modelelor AI
- Salvarea si incarcarea modelelor antrenate
- Integrarea modelelor in aplicatii prin API
- Monitorizarea si mentinerea sistemelor AI in productie
Concluzii si urmatoarele pasi
Cerințe
- Stiinte solide de baza in programare cu Python
- Experienta cu biblioteci de analiza de date, precum NumPy si pandas
- Cunostinte de baza in conceptele si algoritmi de machine learning
Public tinta
- Dezvoltatori de software care isi doresc sa extinda abilitatile de dezvoltare AI
- Analisti de date care vor sa aplici tehnici AI pe seturi de date complexe
- Profesionisti in R&D care construiesc aplicatii alimentate de 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
