Schița de curs

Rețele Neuronale Avansate

  • Arhitecturi de învățare profundă
  • Rețele neuronale convoluționale și recurente
  • Modele generative și învățare nesupervizată

Învățarea Automată la Scară

  • Analiza datelor mari
  • Calcul distribuit pentru ML
  • Tehnici avansate de optimizare

Învățarea prin Întărire și Luarea Deciziilor

  • Procese de decizie Markov
  • Metode de gradient de politică
  • Sisteme multi-agent și teoria jocurilor

Procesarea și Înțelegerea Limbajului Natural

  • Tehnici avansate de NLP
  • Analiza sentimentelor și clasificarea textului
  • Modele de limbaj și transformatoare

Visionare Computerizată și Percepție

  • Recunoașterea imaginilor și detectarea obiectelor
  • Analiza videoclipurilor și recunoașterea acțiunilor
  • Reconstrucție 3D și realitate augmentată

Etica și Societatea în AI

  • Părtinire și corectitudine în sistemele AI
  • Guvernanță și politică AI
  • Impactul viitor al AI asupra societății

Proiect de Laborator

  • Implementarea modelelor avansate de ML
  • Analiza seturilor de date mari
  • Colaborare la un proiect de cercetare în grup

Rezumat și Următorii Pași

Cerințe

  • O înțelegere solidă a conceptelor de bază din AI și ML
  • Competență în Python și familiaritate cu toolkit-uri de știința datelor
  • Finalizarea unui curs introductiv în AI sau experiență echivalentă

Public țintă

  • Specialiști în știința datelor
  • Ingineri
  • Practicieni AI
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite