Tack för att du skickade din fråga! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Tack för att du skickade din bokning! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Varaktighet 35 timmar
Kursplan
Översikt över KI i Python
- Centrala begrepp och omfattning för KI
- Python-bibliotek för KI-utveckling
- Struktur och arbetsflöde för KI-projekt
Dataförberedelse för KI
- Rensning, transformering och funktionstillverkning av data
- Hantering av saknade och obalanserade data
- Funktionsskalning och kodning
Metoder för övervakad inlärning
- Regression och klassificeringsalgoritmer
- Ensamlemetoder: Random Forest, Gradient Boosting
- Hyperparameterjustering och korsvalidering
Metoder för övervakad inlärning
- Klustermetoder: K-Means, DBSCAN, hierarkisk klusterbildning
- Dimensionreducering: PCA, t-SNE
- Användningsfall för övervakad inlärning
Neurala nätverk och djupinlärning
- Introduktion till TensorFlow och Keras
- Byggande och träning av framåtledande neurala nätverk
- Optimering av neurala nätverksprestanda
Stärkande inlärning (Introduktion)
- Kärnbegrepp för agenter, miljöer och belöningar
- Implementering av grundläggande starka inlärningsalgoritmer
- Attningar för starka inlärning
Distribution av KI-modeller
- Spara och ladda in tränade modeller
- Integration av modeller i applikationer via API:er
- Övervakning och underhåll av KI-system i produktion
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Solid förståelse för grundläggande Python-programmering
- Erfarenhet av dataanalyzbibliotek såsom NumPy och pandas
- Grundläggande kunskaper om begrepp och algoritmer för maskininlärning
Målgrupp
- Programvaruutvecklare som vill utöka sina färdigheter inom KI-utveckling
- Dataanalytiker som vill tillämpa KITEknik på komplexa dataset
- FoO-personer som bygger KI-drivna applikationer
Vittnesmål (2)
Tränaren var mycket tillgänglig för att svara på alla typer av frågor jag ställde
Caterina - Stamtech
Kurs - Developing APIs with Python and FastAPI
Maskintolkat
Instruktören utvecklar utbildningen baserat på deltagarens tempo
Farris Chua
Kurs - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Maskintolkat