機械学習実用的なアプリケーションコース、ディープラーニング、データサイエンス

機械学習、ディープラーニング、データサイエンスがイノベーションの柱である時代に、私たちのコースはこれらの分野に戦略的な没入感を提供します。 Pythonでのアルゴリズムの調査と専門的なツールの使用を通じて、学生は、監督者と非監視の両方の自動学習ソリューションの効果的な実装の訓練を受けます。批判的な分析とデータモデリングが奨励され、PowerBIを介して不安定なレポートとインタラクティブコマンドテーブルの作成が可能になります。トレーニングは、複雑な課題に対処するために、実際のアプリケーションの開発、理論、および実践を融合させます。このコースは、実践的な演習を通じて重要な能力を高め、ビジョンとスキルを備えた業界の問題を解決するための基礎を確立します。

追求される客観的なものは、実践的なケースの実現と解決を通じて、機械学習、深い学習、データサイエンスに関する理論的知識の実装です。 1。機械学習と深い学習アルゴリズムを実装する能力の開発。 - 監視された学習アルゴリズムの実装。 - 非スパイブ化学習アルゴリズムの実装。 - 機械学習とディープラーニングのツールとライブラリを使用した監視済みおよび非科学の学習アルゴリズムの実装2。データの分析やモデルデータなどのデータサイエンスの能力の開発。 - レポートを準備します。 - インタラクティブコマンド写真を開発します。 3。機械学習の問題、深い学習、またはデータサイエンスを解決するための戦略能力の開発。 - 実践的な演習を実行することにより、学生はプログラミング言語を通じて、機械学習と深い学習のアルゴリズムを構築するために必要な機能をプログラミングします。データのセットに直面することに加えて、それらはそれらを分析し、レポートを生成し、それらの間の関係を研究し、それらを明確かつ直感的に視覚化します。 - 最後に、学生は実際のアプリケーションに直面します。このアプリケーションでは、理論的および実用的な知識を使用して、機械学習問題の最も適切な戦略を使用して解決します。

スキルスキルと専門的なツールを使用して、機械学習とディープラーニングのトレーニングを完了した後、卒業生は技術、金融、または健康部門のAIプロジェクトをリードする準備ができています。さらに、PowerBIのデータサイエンスと視覚分析のスキルにより、データアナリストとしてパフォーマンスを発揮し、定量的情報に基づいて戦略を設計できます。最後に、実際のアプリケーションの開発の経験により、彼らは人工知能の焦点を備えたソフトウェアエンジニアの役割の候補者になります。

コース「機械学習、ディープラーニング、データサイエンスの実用的なアプリケーション」は、Pythonおよび特定の書店で監督されていない監視された学習アルゴリズムを効果的に適用する準備を整えます。 Power BIを使用してデータを分析および視覚化する機能を獲得し、インタラクティブなレポートとダッシュボードを作成します。実践的な演習を通じて、実際の課題のためのソリューションを構築することを学び、実用的かつ戦略的なアプローチで機械学習の分野で問題に直面する戦略を最適化します。

このコースは、Pythonと専門の書店を使用して、機械学習と深い学習のスキルを適用し、強化しようとする専門家や愛好家向けに設計されています。データサイエンスも対処されており、パワーBIでデータセットを分析および解釈することを学びます。最後に、参加者は理論を特定のケースの解決に移し、実際のアプリケーションを開発し、分析的および技術的戦略を完成させることができます。