Cursuri de pregatire Introducere în Inteligența Artificială Predicțivă

Introducere

• Definiția Inteligenței Artificiale Previzualizatoare (Predictive AI)
• Context istoric și evoluție a analizei predictive
• Principii de bază ale învățării automatizate și minerișterii datelor

Colectarea și Preprocesarea Datelor

• Colectarea datelor relevante
• Curățarea și pregătirea datelor pentru analiză
• Compreensiunea tipurilor și surselor de date

Analiza Exploratorie a Datelor (EDA)

• Vizualizarea datelor pentru găsirea de însărcinători
• Statistica descriptivă și rezumatul datelor
• Identificarea modelelor și relațiilor din date

Modelare Statistică

• Bazele inferenței statistice
• Analiza regresiei
• Modele de clasificare

Algoritmi de învățare automatizată pentru previziune

• Perspectivă asupra algoritmilor de învățare supervizată
• Arborele de decizii și pădurea aleatorie
• Rețele neuronale și bazele învățării profunde

Evaluarea și Selectarea Modelului

• Compreensiunea exactitudinii și a metricilor de performanță ale modelului
• Tehnici de validare cruzată
• Suprapusirea și ajustarea modelului

Aplicații Practice ale Inteligenței Artificiale Previzualizatoare

• Studii de caz din diferite industrii
• Considerații etice în modelarea previziunilor
• Limitările și provocările Inteligenței Artificiale Previzualizatoare

Proiect Practic

• Lucrarea cu un set de date pentru a crea un model previziunilor
• Aplicarea modelului pentru a face previziuni
• Evaluarea și interpretarea rezultatelor

Rezumat și Următoarele Pași