Návrh Školení

Úvod do umělé inteligence

  • Co je AI a kde se používá?
  • AI vs. strojové učení vs. hluboké učení
  • Populární nástroje a platformy

Python pro AI

  • Základní přehled Pythonu
  • Použití Jupyter Notebook
  • Instalace a správa knihoven

Práce s daty

  • Příprava a čištění dat
  • Použití Pandas a NumPy
  • Vizualizace pomocí Matplotlib a Seaborn

Základy strojového učení

  • Supervizované vs. nesupervizované učení
  • Klasifikace, regrese a shlukování
  • Trenování, validace a testování modelů

Neuronové sítě a hluboké učení

  • Architektura neuronových sítí
  • Použití TensorFlow nebo PyTorch
  • Vytváření a trenování modelů

Přirozený jazyk a počítačové vidění

  • Klasifikace textu a analýza nálad
  • Základy rozpoznávání obrazů
  • Použití předtrenovaných modelů a transfer learningu

Nasazení AI v aplikacích

  • Ukládání a načítání modelů
  • Použití AI modelů ve webových API nebo aplikacích
  • Osborné postupy pro testování a údržbu

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Chápání logiky a struktur programování
  • Zkušenosti s Pythonem nebo podobnými vysokoúrovňovými programovacími jazyky
  • Základní povědomí o algoritmech a datových strukturách

Cílová skupina

  • IT systémoví profesionálové
  • Softwaroví vývojáři hledající integraci AI
  • Inženýři a manažeři technického oddělení zkoumající AI-bazovaná řešení
 40 hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Reference (1)

Nadcházející kurzy

Související kategorie