Cursuri de pregatire Construire Intelligent Applications cu IA și ML

Computer Vision

Data Analysis și Visualizare

Deep Learning și Neural Networks

Implementarea și Scalabilitatea

Etica și Viitorul AI

Introducere în Inteligența Artificială și Aprenderea Automată

Proiect Laborator

Modele Machine Learning

Natural Language Processing (NLP)

Rezumat și Următoarele Pași

• Strategii de implementare a aplicațiilor AI
• Scalarea aplicațiilor AI
• Monitorizarea și menținerea sistemelor AI

• Dezvoltarea unei aplicații inteligente de scară mică
• Lucrul cu seturi de date din lumea reală
• Colaborarea la un proiect în grup pentru a rezolva o problemă relevantă pentru industrie

• Considerente etice în ceea ce privește AI
• Politica și reglementarea AI
• Trendurile viitoare în domeniul AI și Aprenderea Automată

• Analiza exploratorie a datelor
• Tehnici de visualizare a datelor
• Fundamente statistice pentru Aprenderea Automată

• Noțiuni de bază despre rețele neuronale
• Rețele neuronale convolutionale (CNNs)
• Rețele neuronale recurente (RNNs)

• Fundamentele procesării imaginilor
• Detectarea obiectelor și clasificarea imaginilor
• Subiecte avansate în viziunea computerizată

• Prezentare generală a conceptelor AI și Aprenderea Automată
• Colectarea și prelucrarea datelor
• Introducere în Python pentru Inteligența Artificială

• Algoritmi de învățare supravegheată
• Algoritmi de învățare ne-supravegheată
• Evaluarea și selecția modelului

• Procesarea textului și extracția caracteristicilor
• Analiza sentimentelor și clasificarea textului
• Modele lingvistice și chatbot-uri