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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
客户评论 (1)
逐步进行的培训,包含大量练习。整个过程就像一场工作坊,对此我感到非常满意。
Ireneusz - Inter Cars S.A.
课程 - Intelligent Applications Fundamentals
机器翻译