Machine Learning Practical Applications cursus, diep leren en data science

In een tijdperk waarin machine learning, diep leren en data science pijlers van innovatie zijn, biedt onze cursus strategische onderdompeling in deze disciplines. Door de verkenning van algoritmen in Python en het gebruik van gespecialiseerde tools, zal de student worden getraind in de effectieve implementatie van automatische en diepe leeroplossingen, zowel onder toezicht als niet -toezicht. Kritische analyse en datamodellering zullen worden aangemoedigd, waardoor onheilspellende rapporten en interactieve commandetabellen kunnen worden gemaakt via PowerBI. Training culmineert in de ontwikkeling van echte toepassingen, samenvoegingstheorie en praktijk om complexe uitdagingen aan te gaan. Deze cursus verhoogt essentiële competenties door praktische oefeningen en legt de basis voor het oplossen van industrieproblemen met visie en vaardigheden.

Het vervolgd doel is de implementatie van de theoretische kennis van machine learning, diep leren en data science, door het besef en de oplossing van praktische gevallen. 1. Ontwikkeling van het vermogen om machine learning en diep leeralgoritmen te implementeren. - Implementatie van begeleide leeralgoritmen. - Implementatie van niet -gesuperviseerde leeralgoritmen. - Implementatie van begeleide en niet -gesuperviseerde leeralgoritmen met behulp van tools en bibliotheken van machine learning en diep leren 2. Ontwikkeling van capaciteiten in data science zoals: analyseren en modellengegevens. - Rapporten voor te stellen. - Ontwikkel interactieve opdrachtfoto's. 3. Ontwikkeling van strategiemogelijkheden om een probleem met machine learning, diep leren of data science op te lossen. - Door praktische oefeningen uit te voeren, zal de student door programmeertaal de noodzakelijke functies implementeren voor de constructie van algoritmen van machine learning en diep leren. Naast een reeks gegevens, waar ze ze zullen analyseren, rapporten genereren, de relaties tussen hen bestuderen, en ze duidelijk en intuïtief visualiseren. - Ten slotte zal de student worden geconfronteerd met een echte toepassing, waarin hij zijn theoretische en praktische kennis gebruikt om op te lossen met behulp van de meest geschikte strategie van een machine learning -probleem.

Na het voltooien van de training in machine learning en diep leren, met vaardigheden en gespecialiseerde tools, zijn afgestudeerden klaar om AI -projecten te leiden in technologische, financiële of gezondheidssector. Bovendien kunnen ze, met vaardigheden in data science en visuele analyse in PowerBI, als datalanalisten presteren, waarbij strategieën ontwerpen op basis van kwantitatieve informatie. Ten slotte, met ervaring in het ontwikkelen van echte toepassingen, zullen ze kandidaten zijn voor software -engineerrollen met een kunstmatige intelligentiefocus.

De cursus "Praktische toepassingen van machine learning, Deep Learning and Data Science" bereidt u voor op het effectief toepassen van begeleide leeralgoritmen en niet onder toezicht van Python en specifieke boekhandels. U verwerft de mogelijkheid om gegevens te analyseren en te visualiseren met behulp van Power BI, waardoor interactieve rapporten en dashboards worden gecreëerd. Door praktische oefeningen leert u oplossingen op te bouwen voor echte uitdagingen, waardoor uw strategie wordt geoptimaliseerd om problemen op het gebied van machine learning aan te gaan met een praktische en strategische aanpak.

Deze cursus is ontworpen voor professionals en enthousiastelingen die hun vaardigheden in machine learning en diep leren willen toepassen en versterken, met behulp van Python en gespecialiseerde boekhandels. Data Science wordt ook aangepakt, het leren analyseren en interpreteren van gegevenssets met Power BI. Aan het einde van de deelnemers kunnen de deelnemers de theorie overbrengen naar de oplossing van specifieke gevallen en echte toepassingen ontwikkelen, waardoor hun analytische en technische strategie wordt perfectioneerd.