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コース概要
AI エンジニアリングの概要
- 什么是AI工程?
- AI の進化とそのエンジニアリングへの影響
- AI の基本概念と用語
核心 AI 技術
- 機械学習の理解
- ディープラーニングとニューラルネットワーク
- 自然言語処理 (NLP)
AI 問題解決
- AI ソリューションに適した問題の特定
- データ収集と前処理
- モデル選択と学習
ソフトウェア開発における AI
- 開発者のための AI ツール
- 既存システムへの AI 統合
- バージョン管理とモデル管理
AI とデータエンジニアリング
- 大規模データ技術とその AI への役割
- データパイプラインと ETL プロセス
- AI のためのデータストレージと管理
倫理的な AI
- AI システムにおける偏りと公平性の理解
- AI エンジニアリングでのプライバシーとセキュリティ
- 倫理的考慮事項と最良の実践
AI プロジェクト管理
- AI プロジェクトのためのアジャイルメソドロジー
- チームの役割と責任
- 文書作成とレポート
実践的な AI エンジニアリング
- あなたの AI 開発環境のセットアップ
- 単純な AI モデルの構築と評価
- 協調的な AI エンジニアリングプロジェクト
未来の AI エンジニアリング
- AI の新規トレンド
- 継続的な学習とスキル開発
- AI エンジニアリングのキャリア機会
まとめと次回のステップ
要求
- 基本的なプログラミング概念の理解
- Python プログラミングの経験
- 基本統計と線形代数の知識
対象者
- AI エンジニア
- ソフトウェア開発者
- データアナリスト
14 時間
お客様の声 (1)
段階的に進められる練習が豊富なトレーニングです。ワークショップのようでしたし、その点で非常に満足しています。
Ireneusz - Inter Cars S.A.
コース - Intelligent Applications Fundamentals
機械翻訳