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コース概要
人工知能入門
- AIとは何か、どこで使われているか?
- AIと機械学習、そして深層学習の違い
- 人気のあるツールとプラットフォーム
AIのためのPython
- Python基礎の復習
- Jupyter Notebookの使用
- ライブラリのインストールと管理
データの取り扱い
- データの準備とクレンジング
- PandasとNumPyの使用
- MatplotlibとSeabornによる可視化
機械学習の基礎
- 教師あり学習と教師なし学習
- 分類、回帰、クラスタリング
- モデルのトレーニング、バリデーション、テスト
ニューラルネットワークと深層学習
- ニューラルネットワークのアーキテクチャ
- TensorFlowまたはPyTorchの使用
- モデルの構築とトレーニング
自然言語処理とコンピュータビジョン
- テキスト分類と感情分析
- 画像認識の基礎
- 事前学習済みモデルと転移学習
アプリケーションへのAIデプロイ
- モデルの保存と読み込み
- APIやWebアプリにおけるAIモデルの使用
- テストとメンテナンスに関するベストプラクティス
まとめと次のステップ
要求
- プログラミング論理と構造の理解
- Pythonまたはそれに準ずる高レベルプログラミング言語での経験
- アルゴリズムとデータ構造に関する基礎的な知識
対象者
- ITシステムのプロフェッショナル
- AIを統合しようとするソフトウェア開発者
- AIベースのソリューションを探求しているエンジニアや技術マネージャー
40 時間
お客様の声 (1)
PythonのStreamlitライブラリについての知識を得ることができました。確実に、R Shinyで作成された私のチームのアプリケーションを改善するために使用してみます。
Michal Maj - XL Catlin Services SE (AXA XL)
コース - GitHub Copilot for Developers
機械翻訳