Introduction to Predictive AI

• 瞭解基本統計學
• 具有任何程式設計語言的經驗
• 熟悉數據處理和電子錶格
• 無需具備人工智慧或數據科學方面的經驗

觀眾

• IT 專業人員
• 數據分析師
• 技術人員

預測性人工智慧是使用數據預測未來事件的藝術和科學。

這種以講師為主導的現場培訓（在線或現場）面向希望掌握預測 AI 基礎知識的初級 IT 專業人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解預測 AI 及其應用的核心概念。
• 收集、清理和預處理數據以進行預測分析。
• 探索和可視化數據以發現見解。
• 建立基本的統計模型進行預測。
• 評估預測模型的性能。
• 將預測性 AI 概念應用於實際場景。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量的練習和練習。
• 在現場實驗室環境中動手實施。

課程自定義選項

• 如需申請本課程的定製培訓，請聯繫我們進行安排。

介紹

• 定義預測性 AI
• 預測分析的歷史背景和演變
• 機器學習和數據挖掘的基本原理

數據收集和預處理

• 收集相關數據
• 清理和準備用於分析的數據
• 了解數據類型和來源

探索性 Data Analysis （EDA）

• 可視化數據以獲得見解
• 描述性統計和數據匯總
• 識別數據中的模式和關係

統計建模

• 統計推斷的基礎知識
• 回歸分析
• 分類模型

Machine Learning 預測演算法

• 監督學習演算法概述
• 決策樹和隨機森林
• 神經網路和深度學習基礎知識

模型評估和選擇

• 瞭解模型準確性和性能指標
• 交叉驗證技術
• 過擬合和模型調整

預測性人工智慧的實際應用

• 各行各業的案例研究
• 預測建模中的倫理考慮
• 預測性 AI 的局限性和挑戰

實踐專案

• 使用資料集創建預測模型
• 應用模型進行預測
• 評估和解釋結果

摘要和後續步驟