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

課程定制選項

課程形式

在本培訓結束時，參與者將能夠：

Intelligent Applications 是先進的軟件系統，結合了 AI 和 ML 技術，執行傳統上需要人類智慧的任務，例如決策和模式識別。

這是由講師指導的培訓（線上或線下），面向中高級 AI 專業人士和希望使用 AI 和 ML 構建智能應用程序的軟件開發人員。

• 互動式講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在實時實驗室環境中進行動手操作。

• 如需為本課程定制培訓，請聯繫我們安排。

• 理解 AI 和 ML 背後的高級概念和技術。
• 分析和可視化數據，以指導 AI/ML 模型的開發。
• 有效地構建、訓練和部署 AI/ML 模型。
• 創建能夠解決現實問題的智能應用程序。
• 評估 AI 應用程序在各行業中的倫理影響。

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