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課程簡介
AI工程導論
- AI工程是什麼?
- AI的演變及其對工程的影響
- AI中的關鍵概念和術語
核心AI技術
- 理解機器學習
- 深度學習和神經網絡
- 自然語言處理(NLP)
AI問題解決
- 識別適合AI解決方案的問題
- 數據收集與預處理
- 模型選擇與訓練
AI在軟件開發中的應用
- 開發者的AI工具
- 將AI集成到現有系統中
- 版本控制與模型管理
AI與數據工程
- 大數據技術及其在AI中的作用
- 數據管道與ETL流程
- AI的數據存儲與管理
倫理AI
- 理解AI系統中的偏見與公平
- AI工程中的隱私與安全
- 倫理考量與最佳實踐
AI項目管理
- AI項目的敏捷方法
- 團隊角色與職責
- 文檔與報告
實踐AI工程
- 設置AI開發環境
- 構建與評估簡單的AI模型
- 協作AI工程項目
AI工程的未來
- AI的新興趨勢
- 持續學習與技能發展
- AI工程的職業機會
總結與下一步
最低要求
- 瞭解基本的編程概念
- 具備Python編程經驗
- 熟悉基礎統計學和線性代數
受衆
- AI工程師
- 軟件開發人員
- 數據分析師
14 時間:
客戶評論 (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.
課程 - Intelligent Applications Fundamentals
機器翻譯