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コース概要
AI入門
- AIの歴史
- 定義と用語
- AI対人間知能
- 将来の傾向と可能性
機械学習の基礎
- 機械学習の種類:教師あり、教師なし、強化学習
- 主要なMLアルゴリズム
- MLワークフロー:データ収集からモデル評価まで
データ管理
- データ収集手法
- データクリーニングと前処理
- データ分析と可視化
実践的なAI
- AIアプリケーションの事例研究
- 業界固有のAIソリューション
- 消費者製品におけるAI
倫理的考慮事項
- AIと雇用の減少
- バイアスと公平性の問題
- プライバシーとセキュリティの課題
- AI倫理の将来
ラボプロジェクト
- Pythonプログラミング課題
- 実世界データセットを使用したデータ分析プロジェクト
- 単純なMLモデルの開発
まとめと次なるステップ
要求
- 基本的なプログラミング概念の理解。
- Pythonプログラミングの経験。
- 統計と数学の基礎知識。
対象者
- ITプロフェッショナル
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