Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Pokročilé neuronové sítě
- Architektury hlubokého učení
- Konvoluční a rekurentní neuronové sítě
- Generativní modely a nesupervizované učení
Strojové učení ve velkém měřítku
- Analýza velkých dat
- Distribuované výpočty v rámci strojového učení
- Pokročilé optimalizační techniky
Posilovací učení a rozhodování
- Markovské rozhodovací procesy
- Metody gradientu politiky
- Multiagentní systémy a teorie her
Zpracování přirozeného jazyka a porozumění textu
- Pokročilé techniky zpracování přirozeného jazyka
- Analýza sentimentu a klasifikace textů
- Jazykové modely a transformátory
Počítačové vidění a vnímání
- Rozpoznávání obrazů a detekce objektů
- Analýza videí a rozpoznávání akcí
- Trojrozměrná rekonstrukce a rozšířená realita
Etika a společenský dopad umělé inteligence
- Diskriminace a spravedlnost v systémech AI
- Řízení a politika v oblasti umělé inteligence
- Budoucí dopady AI na společnost
Praktický laboratorní projekt
- Implementace pokročilých modelů strojového učení
- Analýza rozsáhlých datových sad
- Spolupráce na skupinovém výzkumném projektu
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Solidní znalost základních konceptů umělé inteligence a strojového učení
- Dobrá znalost jazyka Python a seznámení s nástroji pro datovou vědu
- Absolvování úvodního kurzu o umělé inteligenci nebo rovnocenné praktické zkušenosti
Cílová skupina
- Datoví vědci
- Inženýři
- Praktici v oblasti umělé inteligence
21 Hodiny
Reference (1)
Krok za krokem vedené cvičení s velkým množstvím úkolů. Bylo to jako pracovní školení a jsem velmi rád, že tak bylo.
Ireneusz - Inter Cars S.A.
Kurz - Intelligent Applications Fundamentals
Přeloženo strojem
