머신 러닝 실용 응용 프로그램 코스, 딥 러닝 및 데이터 과학

기계 학습, 딥 러닝 및 데이터 과학이 혁신의 기둥 인 시대에 우리의 과정은 이러한 분야에 전략적 몰입을 제공합니다. Python의 알고리즘 탐색 및 특수 도구의 사용을 통해 학생은 감독 및 비 감독으로 자동 및 딥 러닝 솔루션의 효과적인 구현에 대한 교육을받습니다. 중요한 분석 및 데이터 모델링이 권장되어 Powerbi를 통해 인형적인 보고서 및 대화식 명령 테이블을 만들 수 있습니다. 교육은 실제 응용 프로그램의 개발, 합병 이론 및 복잡한 문제를 해결하기위한 실습으로 끝납니다. 이 과정은 실습을 통해 필수 역량을 높이고 비전과 기술의 산업 문제를 해결하기위한 기초를 확립합니다.

추구 된 목표는 실제 사례의 실현 및 해결을 통해 기계 학습, 딥 러닝 및 데이터 과학에 대한 이론적 지식의 구현입니다. 1. 기계 학습 및 딥 러닝 알고리즘 구현 능력 개발. - 감독 학습 알고리즘 구현. - 감독되지 않은 학습 알고리즘 구현. - 기계 학습 및 딥 러닝의 도구 및 라이브러리를 사용하여 감독 및 비 감독 학습 알고리즘 구현 2. 데이터 과학의 용량 개발 : 분석 및 모델 데이터. - 보고서 준비. - 대화식 명령 사진을 개발하십시오. 3. 기계 학습 문제, 딥 러닝 또는 데이터 과학을 해결하기위한 전략 기능 개발. - 실제 연습을 수행함으로써 학생은 프로그래밍 언어를 통해 기계 학습 및 딥 러닝 알고리즘 구성에 필요한 기능을 구현합니다. 데이터 세트에 직면하여 데이터를 분석하고, 보고서를 생성하고, 간의 관계를 연구하며, 명확하고 직관적으로 시각화 할 수 있습니다. - 마지막으로, 학생은 실제 응용 프로그램에 직면하게 될 것입니다. 여기서 그는 이론적이고 실용적인 지식을 사용하여 기계 학습 문제의 가장 적절한 전략을 사용하여 해결합니다.

기술 기술과 전문 도구를 통해 기계 학습 및 딥 러닝에 대한 교육을 마친 후 졸업생들은 기술, 금융 또는 건강 부문에서 AI 프로젝트를 이끌 준비가되었습니다. 또한 Powerbi의 데이터 과학 및 시각 분석 기술을 통해 데이터 분석가로서 수행 할 수 있으며 정량적 정보를 기반으로 전략을 설계 할 수 있습니다. 마지막으로, 실제 응용 프로그램 개발에 대한 경험으로 인공 지능 초점을 가진 소프트웨어 엔지니어 역할의 후보자가 될 것입니다.

"기계 학습, 딥 러닝 및 데이터 과학의 실제 응용 프로그램"과정은 감독 된 학습 알고리즘을 효과적으로 적용하고 Python 및 특정 서점으로 감독하지 않을 준비를합니다. Power BI를 사용하여 데이터를 분석하고 시각화하고 대화식 보고서 및 대시 보드를 생성하는 기능을 습득합니다. 실제 연습을 통해 실제 과제를위한 솔루션을 구축하는 법을 배우고 실용적이고 전략적인 접근 방식으로 기계 학습 분야의 문제에 직면하기위한 전략을 최적화합니다.

이 과정은 파이썬 및 전문 서점을 사용하여 기계 학습 및 딥 러닝에 대한 기술을 적용하고 강화하려는 전문가와 애호가를 위해 설계되었습니다. 데이터 과학은 또한 전원 BI로 데이터 세트를 분석하고 해석하는 법을 배웁니다. 끝에 참가자들은 이론을 특정 사례의 해결으로 이전하고 실제 응용 프로그램을 개발하여 분석 및 기술 전략을 완성 할 수 있습니다.