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课程大纲
通用人工智能简介
- 什么是AI?它的应用领域有哪些?
- AI vs. 机器学习 vs. 深度学习
- 流行的工具和平台
Python在AI中的应用
- Python基础知识复习
- 使用Jupyter Notebook
- 安装和管理库
数据处理
- 数据准备和清理
- 使用Pandas和NumPy
- 使用Matplotlib和Seaborn进行可视化
机器学习基础
- 监督学习 vs. 无监督学习
- 分类、回归和聚类
- 模型训练、验证和测试
神经网络和深度学习
- 神经网络架构
- 使用TensorFlow或PyTorch
- 构建和训练模型
自然语言处理和计算机视觉
- 文本分类和情感分析
- 图像识别基础
- 预训练模型和迁移学习
在应用中部署AI
- 保存和加载模型
- 在API或Web应用中使用AI模型
- 测试和维护的最佳实践
总结与下一步
要求
- 了解编程逻辑和结构。
- 具备Python或类似高级编程语言的经验。
- 基本熟悉算法和数据结构。
受众
- IT系统专业人员。
- 希望集成AI的软件开发人员。
- 探索AI解决方案的工程师和技术经理。
40 小时
客户评论 (2)
我获得了关于Python中Streamlit库的知识,我肯定会尝试使用它来改进我们团队中基于R Shiny开发的apps。
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
课程 - GitHub Copilot for Developers
机器翻译
培训师能够在培训过程中根据我们对主题的理解水平调整课程难度,这样我们可以获得更多有用的知识,进一步帮助我们在日常工作中更好地运用这些工具。
Tatt Juen - ViTrox Technologies Sdn Bhd
课程 - Intermediate GitHub Copilot
机器翻译