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コース概要
AIとMLの概要
- AIとML概念の概要
- データ収集と前処理
- PythonによるAI入門
データ分析と可視化
- 探索的データ分析
- データ可視化技術
- MLのための統計基礎
機械学習モデル
- 監督学習アルゴリズム
- 非監督学習アルゴリズム
- モデル評価と選択
深層学習とニューラルネットワーク
- ニューラルネットワークの基礎
- 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
- 循環ニューラルネットワーク（RNN）
自然言語処理（NLP）
- テキスト処理と特徴抽出
- 感情分析とテキスト分類
- 言語モデルとチャットボット
コンピュータビジョン
- 画像処理の基礎
- 物体検出と画像分類
- コンピュータビジョンの高度なトピック
配置とスケーリング
- AIアプリケーションの配置戦略
- AIアプリケーションのスケーリング
- AIシステムの監視と維持管理
倫理とAIの未来
- AIの倫理的考慮点
- AI政策と規制
- AIとMLの未来トレンド
ラボプロジェクト
- 小規模なインテリジェントアプリケーションの開発
- 実世界のデータセットとの作業
- 産業関連の問題を解決するためのグループプロジェクトへの協力
要約と次なるステップ
要求
- 基本的なプログラミング概念の理解
- Pythonと基本的なデータサイエンス技術の経験
- 核心的なAIとML原理への熟悉
対象者
- AI専門家
- ソフトウェア開発者
- データアナリスト
コース形式
- 対話型の講義と討論。
- 多くの演習と実践。
- ライブラボ環境での手動実装。
コースカスタマイズオプション
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28 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
