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課程簡介

人工智能入門

  • 什麼是 AI 及其應用場景?
  • AI 與機器學習及深度學習的區別
  • 流行工具和平台

用於 AI 的 Python

  • Python 基礎回顧
  • 使用 Jupyter Notebook
  • 安裝和管理庫

數據處理

  • 數據準備與清理
  • 使用 Pandas 和 NumPy
  • 使用 Matplotlib 和 Seaborn 進行可視化

機器學習基礎

  • 監督學習與非監督學習
  • 分類、回歸和聚類
  • 模型訓練、驗證和測試

神經網絡與深度學習

  • 神經網絡架構
  • 使用 TensorFlow 或 PyTorch
  • 構建和訓練模型

自然語言處理與計算機視覺

  • 文本分類和情感分析
  • 圖像識別基礎
  • 預訓練模型和遷移學習

在應用中部署 AI

  • 模型保存與加載
  • 在 API 或網絡應用中使用 AI 模型
  • 測試和維護的最佳實踐

總結與後續步驟

最低要求

  • 理解編程邏輯和結構
  • 具有 Python 或類似高級編程語言的經驗
  • 熟悉演算法和基本數據結構

受眾

  • IT 系統專業人員
  • 尋求整合 AI 的軟體開發者
  • 探索基於 AI 解決方案的工程師和技術經理
 40 小時

客戶評論 (1)

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