课程大纲

AI工程导论

  • AI工程是什么?
  • AI的演变及其对工程的影响
  • AI中的关键概念和术语

核心AI技术

  • 理解机器学习
  • 深度学习和神经网络
  • 自然语言处理(NLP)

AI问题解决

  • 识别适合AI解决方案的问题
  • 数据收集与预处理
  • 模型选择与训练

AI在软件开发中的应用

  • 开发者的AI工具
  • 将AI集成到现有系统中
  • 版本控制与模型管理

AI与数据工程

  • 大数据技术及其在AI中的作用
  • 数据管道与ETL流程
  • AI的数据存储与管理

伦理AI

  • 理解AI系统中的偏见与公平
  • AI工程中的隐私与安全
  • 伦理考量与最佳实践

AI项目管理

  • AI项目的敏捷方法
  • 团队角色与职责
  • 文档与报告

实践AI工程

  • 设置AI开发环境
  • 构建与评估简单的AI模型
  • 协作AI工程项目

AI工程的未来

  • AI的新兴趋势
  • 持续学习与技能发展
  • AI工程的职业机会

总结与下一步

要求

  • 了解基本的编程概念
  • 具备Python编程经验
  • 熟悉基础统计学和线性代数

受众

  • AI工程师
  • 软件开发人员
  • 数据分析师
 14 小时

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