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课程大纲
Computer Vision
Data Analysis 和可视化
Deep Learning 和 Neural Networks
部署与扩展
AI的伦理与未来
AI与ML简介
实验项目
Machine Learning 模型
Natural Language Processing (NLP)
总结与下一步
- AI应用部署策略
- AI应用扩展
- AI系统的监控与维护
- 开发小规模智能应用
- 使用真实数据集
- 协作解决行业相关问题
- AI中的伦理考量
- AI政策与法规
- AI与ML的未来趋势
- 探索性数据分析
- 数据可视化技术
- ML的统计基础
- 神经网络基础
- 卷积神经网络 (CNNs)
- 循环神经网络 (RNNs)
- 图像处理基础
- 目标检测与图像分类
- 计算机视觉高级主题
- AI与ML概念概述
- 数据收集与预处理
- 介绍Python在AI中的应用
- 监督学习算法
- 无监督学习算法
- 模型评估与选择
- 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
要求
受众
- AI专业人士
- 软件开发人员
- 数据分析师
- 具备基本的编程概念理解
- 有Python和基础数据科学技术的经验
- 熟悉核心AI和ML原则
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
