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課程簡介
AI和ML簡介
- AI和ML概念概述。
- 數據收集和預處理。
- Python在AI中的應用簡介。
數據分析和可視化
- 探索性數據分析。
- 數據可視化技術。
- ML的統計基礎。
機器學習模型
- 監督學習算法。
- 無監督學習算法。
- 模型評估和選擇。
深度學習和神經網絡
- 神經網絡基礎。
- 卷積神經網絡（CNN）。
- 循環神經網絡（RNN）。
自然語言處理（NLP）
- 文本處理和特徵提取。
- 情感分析和文本分類。
- 語言模型和聊天機器人。
計算機視覺
- 圖像處理基礎。
- 目標檢測和圖像分類。
- 計算機視覺高級主題。
部署和擴展
- AI應用部署策略。
- 擴展AI應用。
- 監控和維護AI系統。
AI倫理與未來
- AI的倫理考量。
- AI政策與法規。
- AI和ML的未來趨勢。
實驗項目
- 開發一個小型智能應用。
- 使用真實數據集。
- 合作解決行業相關問題的團隊項目。
總結與下一步
最低要求
- 瞭解基本的編程概念。
- 具備Python編程經驗和基礎數據科學技術。
- 熟悉核心的AI和ML原則。
受衆
- AI專業人員。
- 軟件開發人員。
- 數據分析師。
課程形式
- 互動式講座和討論。
- 大量練習和實踐。
- 在即時實驗室環境中進行實際操作。
課程定製選項
如需定製本課程，請聯繫我們進行安排。
28 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
