AI Engineering Fundamentals

• 瞭解基本程式設計概念
• 具有 Python 程式設計經驗
• 熟悉基本統計和線性代數

觀眾

• 人工智慧工程師
• 軟體開發人員
• 數據分析師

人工智慧工程是應用人工智慧技術來解決各個領域的複雜問題。

這種由講師指導的現場培訓（在線或現場）面向希望獲得對AI工程原理和實踐的基本瞭解的初級到中級 AI 工程師和軟體開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 AI 和機器學習背後的核心概念和技術。
• 使用 TensorFlow 和 PyTorch 實現基本的機器學習模型。
• 應用人工智慧技術解決軟體開發中的實際問題。
• 使用 AI 工程中的最佳實踐管理和維護 AI 專案。
• 認識到開發人工智慧系統所涉及的倫理影響和責任。

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。

人工智慧工程概論

• 什麼是人工智慧工程？
• 人工智慧的演變及其對工程的影響
• 人工智慧中的關鍵概念和術語

核心人工智慧技術

• 了解機器學習
• 深度學習和神經網路
• 自然語言處理 （NLP）

人工智慧問題解決

• 識別適合 AI 解決方案的問題
• 數據收集和預處理
• 模型選擇和訓練

軟體開發中的人工智慧

• 面向開發人員的 AI 工具
• 將 AI 整合到現有系統中
• 版本控制和模型管理

人工智慧和數據工程

• 大數據技術及其在人工智慧中的作用
• 數據管道和 ETL 流程
• 面向 AI 的數據存儲和管理

道德 AI

• 瞭解人工智慧系統中的偏見和公平性
• 人工智慧工程中的隱私和安全
• 道德考量和最佳實踐

人工智慧專案 Management

• Agile 人工智慧專案的方法論
• 團隊角色和職責
• Documentation 和報告

動手實踐 AI 工程

• 設置 AI 開發環境
• 構建和評估簡單的 AI 模型
• 協作式 AI 工程專案

人工智慧工程的未來

• 人工智慧的新興趨勢
• 持續學習和技能發展
• 人工智慧工程的職業機會

摘要和後續步驟