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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)
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