Uczenie maszynowe praktyczne aplikacje, głębokie uczenie się i nauka danych

W erze, w której uczenie maszynowe, głębokie uczenie się i nauki danych są filarami innowacji, nasz kurs zapewnia strategiczne zanurzenie w tych dyscyplinach. Dzięki eksploracji algorytmów w Pythonie i korzystaniu z specjalistycznych narzędzi uczeń zostanie przeszkolony w zakresie skutecznego wdrażania rozwiązań automatycznych i głębokich uczenia się, zarówno nadzorowanych, jak i nielegalnych. Zachęcane zostaną analiza krytyczna i modelowanie danych, umożliwiając tworzenie INSISICE Raporty i interaktywnych tabel poleceń za pośrednictwem PowerBI. Kulminacją szkolenia jest opracowanie rzeczywistych zastosowań, połączającą teorię i praktykę w celu rozwiązania złożonych wyzwań. Kurs ten podnosi istotne kompetencje poprzez praktyczne ćwiczenia, stanowiąc podstawę do rozwiązywania problemów branżowych z wizją i umiejętnościami.

Celem jest wdrożenie teoretycznej wiedzy na temat uczenia maszynowego, głębokiego uczenia się i nauki danych, poprzez realizację i rozwiązywanie przypadków praktycznych. 1. Opracowanie zdolności do wdrażania algorytmów uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się. - Wdrożenie nadzorowanych algorytmów uczenia się. - Wdrożenie algorytmów uczenia się niezbędnego. - Wdrożenie nadzorowanych i nielegalnych algorytmów uczenia się przy użyciu narzędzi i bibliotek uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się 2. Opracowanie zdolności w naukach danych, takich jak: analiza i modele danych. - Przygotuj raporty. - Opracuj interaktywne zdjęcia poleceń. 3. Opracowanie możliwości strategii w celu rozwiązania problemu uczenia maszynowego, głębokiego uczenia się lub nauki danych. - Wykonując praktyczne ćwiczenia, uczeń wdraża poprzez język programowania niezbędne funkcje budowy algorytmów uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się. Oprócz stawienia czoła zestawowi danych, w których je przeanalizują, generując raporty, badając relacje między nimi, a także wizualizując je jasno i intuicyjnie. - Wreszcie uczeń zmierzy się z prawdziwą aplikacją, w której wykorzystuje swoją wiedzę teoretyczną i praktyczną, aby rozwiązać za pomocą najbardziej odpowiedniej strategii problemu uczenia maszynowego.

Po zakończeniu szkolenia w dziedzinie uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się, dzięki umiejętnościom i specjalistycznym narzędziom, absolwenci są gotowi prowadzić projekty AI w sektorach technologicznych, finansowych lub zdrowotnych. Ponadto, dzięki umiejętnościom w zakresie nauki danych i analiz wizualnych w Powerbi, mogą one działać jako analitycy danych, projektując strategie oparte na informacji ilościowych. Wreszcie, dzięki doświadczeniu w tworzeniu prawdziwych aplikacji, będą kandydatami na role inżyniera oprogramowania z sztuczną inteligencją.

Kurs „Praktyczne zastosowania uczenia maszynowego, głębokiego uczenia się i nauki danych” przygotowuje Cię do skutecznego stosowania nadzorowanych algorytmów uczenia się i nie nadzorowanego Pythonem i konkretnymi księgarniami. Zdobędziesz możliwość analizy i wizualizacji danych za pomocą Power BI, tworząc interaktywne raporty i pulpity nawigacyjne. Poprzez praktyczne ćwiczenia nauczysz się budować rozwiązania dla prawdziwych wyzwań, optymalizując strategię stawiania czoła problemom w dziedzinie uczenia maszynowego z praktycznym i strategicznym podejściem.

Kurs jest przeznaczony dla profesjonalistów i entuzjastów, którzy starają się stosować i wzmacniać swoje umiejętności w dziedzinie uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się, wykorzystując Python i wyspecjalizowane księgarnie. Uwzględniono również nauki danych, ucząc się analizy i interpretacji zestawów danych za pomocą Power BI. Pod koniec uczestnicy będą mogli przenieść teorię do rozwiązania określonych przypadków i opracować prawdziwe zastosowania, doskonaląc ich strategię analityczną i techniczną.