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課程時長 35 時間:
課程簡介
Python 中的人工智能概覽
- 人工智能的核心概念及範疇
- 用於人工智能開發的 Python 程式庫
- 人工智能專案結構及工作流程
人工智能數據準備
- 數據清理、轉換及特徵工程
- 處理缺失數據及不平衡數據
- 特徵縮放及編碼
監督式學習技術
- 迴歸及分類演算法
- 集成方法:隨機森林、梯度提升
- 超參數調整及交叉驗證
無監督式學習技術
- 聚類方法:K-Means、DBSCAN、層狀聚類
- 降維:PCA、t-SNE
- 無監督式學習的用例
神經網絡與深度學習
- TensorFlow 及 Keras 入門
- 構建及訓練前饋神經網絡
- 優化神經網絡效能
強化学習(入門)
- 代理、環境及獎勵的核心概念
- 實作基礎強化学習演算法
- 強化学習的應用
部署人工智能模型
- 儲存及載入已訓練的模型
- 透過 API 將模型整合至應用程式
- 監控及維護生產環境中的人工智能系統
總結及後續步驟
最低要求
- 對 Python 編程基礎有紮實的瞭解
- 具備使用 NumPy 及 pandas 等數據分析程式庫的經驗
- 具備機器學習概念及演算法的基本知識
目標受眾
- 旨在拓展人工智能開發技能的軟件開發者
- 希望將人工智能技術應用於複雜數據集的數據分析師
- 構建人工智能驅動應用的研發專業人員
客戶評論 (2)
培訓師非常樂於回答我提出的各種問題
Caterina - Stamtech
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