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Course Outline
Computer Vision
Data Analysis 및 시각화
Deep Learning 및 Neural Networks
배포 및 확장
AI 윤리와 미래
AI 및 ML 소개
랩 프로젝트
Machine Learning 모델
Natural Language Processing (NLP)
요약 및 다음 단계
- AI 애플리케이션 배포 전략
- AI 애플리케이션 확장
- AI 시스템 모니터링 및 유지보수
- 소규모 지능형 애플리케이션 개발
- 실제 세계 데이터셋 작업
- 산업 관련 문제 해결을 위한 그룹 프로젝트 협업
- AI 윤리적 고려사항
- AI 정책 및 규제
- AI 및 ML의 미래 동향
- 탐색적 데이터 분석
- 데이터 시각화 기법
- ML을 위한 통계적 기초
- 뉴럴 네트워크 기본 원리
- 합성곱 신경망(CNN)
- 순환 신경망(RNN)
- 이미지 처리 기본 원리
- 객체 탐지 및 이미지 분류
- 컴퓨터 비전 고급 주제
- AI 및 ML 개념 개요
- 데이터 수집 및 전처리
- AI를 위한 Python 소개
- 감독 학습 알고리즘
- 비감독 학습 알고리즘
- 모델 평가 및 선택
- 텍스트 처리 및 특징 추출
- 감정 분석 및 텍스트 분류
- 언어 모델 및 챗봇
Requirements
대상
- AI 전문가
- 소프트웨어 개발자
- 데이터 분석가
- 기본 프로그래밍 개념에 대한 이해
- Python 및 기본 데이터 과학 기법 경험
- 핵심 AI 및 ML 원칙에 대한 익숙함
28 Hours
회원 평가 (1)
단계별 훈련으로 많은 연습을 할 수 있습니다. 마치 워크숍을 하는 듯한 느낌이었고, 그 점에 대해 매우 만족합니다.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Course - Intelligent Applications Fundamentals
Machine Translated
