인공 지능의 어퍼 대학 과정 : 소프트웨어 및 도구 (대학 학위 + 12 학점

인공 지능, 기계 학습 및 딥 러닝은 완전한 기술에 있으며 모든 회사에서 사용하고 적용하는 방법을 아는 데 핵심입니다. 인공 지능 과정 : 소프트웨어 및 도구는 인공 지능의 사용 및 구현 덕분에 기술적 미래와 거의 모든 분야의 진전을 준비 할 것입니다. Keras 또는 Tensorflow와 같은 주요 알고리즘 및 서점을 사용하여 신경 네트워크, Arduino 플레이트 또는 인공 비전 시스템을 프로그래밍하고 자연어 처리 (PLN)를 적용하는 챗봇을 만드는 법을 배웁니다. 현장에 전문화 된 전문가 팀이 있습니다. 또한 보장 된 관행 덕분에 전체 확장으로 노동 시장에 액세스 할 수 있습니다.

- 인공 지능의 기본 측면, 그 유형 및 사용 된 주요 알고리즘을 알아야합니다. - 머신 러닝 및 딥 러닝 알고리즘을 적용하여 전문가, 선택 및 신경 시스템을 창출하십시오. - 자연 언어 처리 (PLN)를 사용하여 맞춤형 챗봇을 정교하게하는 방법을 알고 있습니다. - Tensorflow 2.0을 사용하여 Arduino 프로그래밍에서 머신 러닝을 사용하십시오. - Keras 또는 Tensorflow와 같은 서점을 통한 딥 러닝을 사용하여 인공 신경망을 만듭니다. - Python 및 OpenCV를 사용한 프로그램 인공 비전 시스템.

인공 지능은 최근 몇 년 동안 더 큰 투영을 가진 전문 분야에 관한 것이므로이 분야를 전문으로하면 전문적인 프로필이 회사에 매력적입니다. 인공 지능 의이 과정 덕분에 소프트웨어 및 도구 AI 개발자, 기계 학습 엔지니어 또는 인공 비전 전문가와 같은 직책을 선택합니다.

인공 지능 과정 : 소프트웨어 및 도구는 인공 지능의 사용 및 구현 덕분에 기술적 미래와 거의 모든 분야의 진전을 준비 할 것입니다. Keras 또는 Tensorflow와 같은 주요 알고리즘 및 서점을 사용하여 신경 네트워크, Arduino 플레이트 또는 인공 비전 시스템을 프로그래밍하고 자연어 처리 (PLN)를 적용하는 챗봇을 만드는 법을 배웁니다.

인공 지능 과정 : 소프트웨어 및 도구는 주로 인공 지능의 전문 분야를 전문화하고 회사가 요구하는이 분야의 최신 기술과 도구를 사용하여 경쟁에서 차별화하기 위해 컴퓨터 엔지니어 또는 컴퓨터 엔지니어링의 학생들을 지향합니다.

이 교육은 공식 규제 교육 범위 (유아 교육, 초등 교육, 중등 교육, 공식 전문 교육 FP, Baccalaureate, University Degree, 공식 대학 석사 및 박사 학위에 포함되지 않습니다. 따라서 보완 및/또는 전문화 훈련은 전문적인 성격의 특정 기술, 기술 또는 적성을 습득하는 것을 목표로하며, 공공 노동 시장의 공공 노동 주식의 특정 노동 주식의 특정 요건을 검토하는 데 항상 보완 교육 섹션 및/또는 지속적인 훈련 내에서 워크 백 및/또는 야당 경쟁에서 거의 장점이 될 수 있습니다.