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

参加者の人数


参加者1人当たりの料金

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