Návrh Školení

Úvod do inženýrství umělé inteligence

  • Co je inženýrství umělé inteligence?
  • Vývoj AI a jeho dopad na inženýrství
  • Klíčové pojmy a terminologie v AI

Základní technologie AI

  • Pochopení strojového učení
  • Profondní učení a neuronové sítě
  • Spracování přirozeného jazyka (NLP)

Řešení problémů pomocí AI

  • Identifikace problémů vhodných pro řešení pomocí AI
  • Shromažďování a předzpracovávání dat
  • Výběr modelu a jeho trénování

AI v softwarovém vývoji

  • Nástroje pro vývojáře pomocí AI
  • Integrace AI do existujících systémů
  • Řízení verzí a správa modelů

AI a data inženýrství

  • Technologie big data a jejich úloha v AI
  • Datové potoky a procesy ETL
  • Úložiště dat a správa dat pro AI

Etický využití AI

  • Pochopení biasu a spravedlnosti ve systémech AI
  • Soukromí a zabezpečení v inženýrství AI
  • Etické aspekty a nejlepší praktiky

Řízení projektů s AI

  • Metodologie agila pro projekty s AI
  • Role a odpovědnosti týmu
  • Dokumentace a zpravodajství

Praktické aspekty inženýrství AI

  • Nastavení vývojového prostředí pro AI
  • Vytváření a hodnocení základních modelů AI
  • Společné projekty inženýrství AI

Budoucnost inženýrství AI

  • Vznikající trendy v oblasti AI
  • Nenechávejte učení a rozvoj dovedností na straně
  • Pracovní příležitosti ve inženýrství AI

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Počáteční znalosti z programování
  • Zkušenosti s programováním v jazyce Python
  • Orientace ve základních statistických a lineárních algebristických metodách

Cílová skupina

  • Inženýři v oblasti umělé inteligence (AI)
  • Software developers
  • Analýza dat
 14 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Reference (1)

Upcoming Courses

Související kategorie