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課程簡介
人工智慧簡介
- 什麼是AI及其應用領域?
- AI與機器學習、深度學習的差異
- 熱門工具和平台
Python用於AI
- Python基礎複習
- 使用Jupyter Notebook
- 安裝和管理函式庫
資料處理
- 資料準備和清理
- 使用Pandas和NumPy
- 使用Matplotlib和Seaborn進行視覺化
機器學習基礎
- 監督式與非監督式學習
- 分類、迴歸和聚類
- 模型訓練、驗證和測試
神經網路與深度學習
- 神經網路架構
- 使用TensorFlow或PyTorch
- 建構和訓練模型
自然語言與電腦視覺
- 文字分類和情感分析
- 影像辨識基礎
- 預訓練模型和遷移學習
在應用程式中部署AI
- 儲存和載入模型
- 在API或網頁應用程式中使用AI模型
- 測試和維護的最佳實踐
總結與後續步驟
最低要求
- 具備程式邏輯和結構的理解
- 有Python或類似高階程式語言的經驗
- 對演算法和資料結構有基本熟悉
目標學員
- IT系統專業人員
- 尋求整合AI的軟體開發者
- 探索AI解決方案的工程師和技術經理
40 小時
客戶評論 (1)
我獲得了關於Python中Streamlit庫的知識,我肯定會嘗試使用它來改進我們團隊中基於R Shiny開發的apps。
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
課程 - GitHub Copilot for Developers
機器翻譯