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课程大纲
人工智能工程概论
- 什么是人工智能工程?
- 人工智能的演变及其对工程的影响
- 人工智能中的关键概念和术语
核心人工智能技术
- 了解机器学习
- 深度学习和神经网络
- 自然语言处理 (NLP)
人工智能问题解决
- 识别适合 AI 解决方案的问题
- 数据收集和预处理
- 模型选择和训练
软件开发中的人工智能
- 面向开发人员的 AI 工具
- 将 AI 集成到现有系统中
- 版本控制和模型管理
人工智能和数据工程
- 大数据技术及其在人工智能中的作用
- 数据管道和 ETL 流程
- 面向 AI 的数据存储和管理
道德 AI
- 了解人工智能系统中的偏见和公平性
- 人工智能工程中的隐私和安全
- 道德考量和最佳实践
人工智能项目 Management
- Agile 人工智能项目的方法论
- 团队角色和职责
- Documentation 和报告
动手实践 AI 工程
- 设置 AI 开发环境
- 构建和评估简单的 AI 模型
- 协作式 AI 工程项目
人工智能工程的未来
- 人工智能的新兴趋势
- 持续学习和技能发展
- 人工智能工程的职业机会
摘要和后续步骤
要求
- 了解基本编程概念
- 具有 Python 编程经验
- 熟悉基本统计和线性代数
观众
- 人工智能工程师
- 软件开发人员
- 数据分析师
14 小时