Maskinindlæring Praktisk applikationskursus, dyb læring og datavidenskab

I en æra, hvor maskinlæring, dyb læring og datavidenskab er søjler med innovation, giver vores kursus strategisk nedsænkning i disse discipliner. Gennem udforskning af algoritmer i Python og brugen af specialiserede værktøjer vil den studerende blive trænet i effektiv implementering af automatiske og dybe læringsløsninger, både overvågede og ikke -overførte. Kritisk analyse og datamodellering vil blive opmuntret, hvilket tillader oprettelse af uforsvarlige rapporter og interaktive kommandotabeller gennem PowerBI. Uddannelse kulminerer med udviklingen af reelle applikationer, amalgamerende teori og praksis for at tackle komplekse udfordringer. Dette kursus rejser væsentlige kompetencer gennem praktiske øvelser og etablerer grundlaget for at løse brancheproblemer med vision og dygtighed.

Det forfulgte mål er implementeringen af den teoretiske viden om maskinlæring, dyb læring og datavidenskab gennem realisering og opløsning af praktiske sager. 1. Udvikling af evnen til at implementere maskinlæring og dyb læringsalgoritmer. - Implementering af overvågede læringsalgoritmer. - Implementering af ikke -overordnede læringsalgoritmer. - Implementering af overvågede og ikke -overførte læringsalgoritmer ved hjælp af værktøjer og biblioteker for maskinlæring og dyb læring 2. Udvikling af kapaciteter inden for datavidenskab såsom: Analyser og modeldata. - Forbered rapporter. - Udvikl interaktive kommandobilleder. 3. Udvikling af strategifunktioner til at løse et maskinlæringsproblem, dyb læring eller datavidenskab. - Ved at udføre praktiske øvelser vil den studerende gennemføre gennem programmeringssprog de nødvendige funktioner til konstruktion af algoritmer af maskinlæring og dyb læring. Ud over at møde et sæt data, hvor de vil analysere dem, generere rapporter, studere forholdet mellem dem, samt at visualisere dem klart og intuitivt. - Endelig står den studerende over for en reel applikation, hvor han bruger sin teoretiske og praktiske viden til at løse ved hjælp af den mest passende strategi for et maskinlæringsproblem.

Efter at have afsluttet uddannelsen i maskinlæring og dyb læring med dygtighed og specialiserede værktøjer er kandidater klar til at lede AI -projekter inden for teknologiske, økonomiske eller sundhedsmæssige sektorer. Derudover kan de med færdigheder inden for datavidenskab og visuel analyse i PowerBI fungere som dataanalytikere og designe strategier baseret på kvantitativ information. Endelig, med erfaring med at udvikle reelle applikationer, vil de være kandidater til softwareingeniørroller med et kunstigt intelligensfokus.

Kurset "Praktiske anvendelser af maskinlæring, dyb læring og datavidenskab" forbereder dig til effektivt at anvende overvågede læringsalgoritmer og ikke overvåges med Python og specifikke boghandlere. Du vil erhverve evnen til at analysere og visualisere data ved hjælp af Power BI, oprette interaktive rapporter og dashboards. Gennem praktiske øvelser lærer du at opbygge løsninger til reelle udfordringer og optimere din strategi til at møde problemer inden for maskinlæring med en praktisk og strategisk tilgang.

Dette kursus er designet til fagfolk og entusiaster, der søger at anvende og styrke deres evner inden for maskinlæring og dyb læring ved hjælp af Python og specialiserede boghandlere. Datavidenskab behandles også, lærer at analysere og fortolke datasæt med Power BI. I slutningen af vil deltagerne være i stand til at overføre teorien til opløsningen af specifikke sager og udvikle reelle applikationer og perfektionere deres analytiske og tekniske strategi.