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课程大纲
AI和ML简介
- AI和ML概念概述。
- 数据收集和预处理。
- Python在AI中的应用简介。
数据分析和可视化
- 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。
- 模型评估和选择。
深度学习和神经网络
- 神经网络基础。
- 卷积神经网络（CNN）。
- 循环神经网络（RNN）。
自然语言处理（NLP）
- 文本处理和特征提取。
- 情感分析和文本分类。
- 语言模型和聊天机器人。
计算机视觉
- 图像处理基础。
- 目标检测和图像分类。
- 计算机视觉高级主题。
部署和扩展
- AI应用部署策略。
- 扩展AI应用。
- 监控和维护AI系统。
AI伦理与未来
- AI的伦理考量。
- AI政策与法规。
- AI和ML的未来趋势。
实验项目
- 开发一个小型智能应用。
- 使用真实数据集。
- 合作解决行业相关问题的团队项目。
总结与下一步
要求
- 了解基本的编程概念。
- 具备Python编程经验和基础数据科学技术。
- 熟悉核心的AI和ML原则。
受众
- AI专业人员。
- 软件开发人员。
- 数据分析师。
课程形式
- 互动式讲座和讨论。
- 大量练习和实践。
- 在实时实验室环境中进行实际操作。
课程定制选项
如需定制本课程，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。这就像一场研讨会，我对此感到非常高兴。
Ireneusz - Inter Cars S.A.
课程 - Intelligent Applications Fundamentals
机器翻译
