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

人数



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