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课程大纲
AI与ML简介
- AI与ML概念概述
- 数据收集与预处理
- Python在AI中的介绍
数据分析与可视化
- 探索性数据分析
- 数据可视化技术
- ML的统计基础
机器学习模型
- 监督学习算法
- 无监督学习算法
- 模型评估与选择
深度学习与神经网络
- 神经网络基础
- 卷积神经网络（CNNs）
- 循环神经网络（RNNs）
自然语言处理（NLP）
- 文本处理与特征提取
- 情感分析与文本分类
- 语言模型与聊天机器人
计算机视觉
- 图像处理基础
- 目标检测与图像分类
- 计算机视觉高级主题
部署与扩展
- AI应用部署策略
- AI应用扩展
- AI系统监控与维护
AI伦理与未来
- AI伦理考量
- AI政策与法规
- AI与ML未来趋势
实验项目
- 开发小型智能应用
- 使用真实世界数据集
- 合作解决行业相关问题
总结与下一步
要求
- 对基本编程概念的理解
- 具备Python和基础数据科学技术的经验
- 熟悉核心AI和ML原理
受众
- AI专业人士
- 软件开发人员
- 数据分析师
课程形式
- 互动式讲座与讨论
- 大量练习与实践
- 在实验室环境中进行动手操作
课程定制选项
如需为此课程定制培训，请联系我们进行安排。
28 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
