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課程簡介
AI與ML簡介
- AI與ML概念概覽
- 數據收集與預處理
- AI的Python入門
數據分析與可視化
- 探索性數據分析
- 數據可視化技巧
- ML的統計基礎
機器學習模型
- 監督式學習算法
- 非監督式學習算法
- 模型評估與選擇
深度學習與神經網絡
- 神經網絡基礎
- 卷積神經網絡 (CNNs)
- 循環神經網絡 (RNNs)
自然語言處理 (NLP)
- 文本處理與特徵提取
- 情感分析與文本分類
- 語言模型與聊天機器人
計算機視覺
- 圖像處理基礎
- 物體檢測與圖像分類
- 計算機視覺進階主題
部署與擴展
- AI應用部署策略
- AI應用擴展
- AI系統的監控與維護
AI的倫理與未來
- AI中的倫理考量
- AI政策與法規
- AI與ML未來趨勢
實驗室項目
- 開發小型智能應用
- 使用真實世界數據集
- 透過團隊合作解決行業相關問題
總結與下一步
最低要求
- 具備基礎程式設計概念
- 有Python使用經驗及基本資料科學技巧
- 熟悉核心AI與ML原理
對象
- AI專業人員
- 軟件開發者
- 數據分析師
課程形式
- 互動式講座與討論。
- 大量練習與實作。
- 在實演環境中進行動手實作。
課程客製化選項
如需本課程的客製化培訓，請聯繫我們以安排。
28 小時
客戶評論 (1)
逐步進行的培訓，包含大量練習。這就像一場研討會，我對此感到非常高興。
Ireneusz - Inter Cars S.A.
課程 - Intelligent Applications Fundamentals
機器翻譯
