Building Intelligent Applications with AI and ML

受众

• AI专业人士
• 软件开发人员
• 数据分析师

• 具备基本的编程概念理解
• 有Python和基础数据科学技术的经验
• 熟悉核心AI和ML原则

课程定制选项

课程形式

在本培训结束时，参与者将能够：

Intelligent Applications 是先进的软件系统，结合了 AI 和 ML 技术，执行传统上需要人类智慧的任务，例如决策和模式识别。

这是由讲师指导的培训（线上或线下），面向中高级 AI 专业人士和希望使用 AI 和 ML 构建智能应用程序的软件开发人员。

• 互动式讲座和讨论。
• 大量练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行动手操作。

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。

• 理解 AI 和 ML 背后的高级概念和技术。
• 分析和可视化数据，以指导 AI/ML 模型的开发。
• 有效地构建、训练和部署 AI/ML 模型。
• 创建能够解决现实问题的智能应用程序。
• 评估 AI 应用程序在各行业中的伦理影响。

Computer Vision

Data Analysis 和可视化

Deep Learning 和 Neural Networks

部署与扩展

AI的伦理与未来

AI与ML简介

实验项目

Machine Learning 模型

Natural Language Processing (NLP)

总结与下一步

• AI应用部署策略
• AI应用扩展
• AI系统的监控与维护

• 开发小规模智能应用
• 使用真实数据集
• 协作解决行业相关问题

• AI中的伦理考量
• AI政策与法规
• AI与ML的未来趋势

• 探索性数据分析
• 数据可视化技术
• ML的统计基础

• 神经网络基础
• 卷积神经网络 (CNNs)
• 循环神经网络 (RNNs)

• 图像处理基础
• 目标检测与图像分类
• 计算机视觉高级主题

• AI与ML概念概述
• 数据收集与预处理
• 介绍Python在AI中的应用

• 监督学习算法
• 无监督学习算法
• 模型评估与选择

• 文本处理与特征提取
• 情感分析与文本分类
• 语言模型与聊天机器人