Курс практического применения машинного обучения, глубокое обучение и наука о данных

В эпоху, когда машинное обучение, глубокое обучение и наука о данных - это столпы инноваций, наш курс обеспечивает стратегическое погружение в эти дисциплина. Благодаря изучению алгоритмов в Python и использовании специализированных инструментов, студент будет обучен эффективной реализации автоматических и глубоких решений для обучения, как контролируемых, так и не связанных. Критический анализ и моделирование данных будут поощряться, что позволяет создавать неоднозначные отчеты и интерактивные командные таблицы через PowerBI. Обучение завершается разработкой реальных приложений, объединяющей теорией и практикой для решения сложных задач. Этот курс повышает важные компетенции с помощью практических упражнений, устанавливая основу для решения проблем отрасли с зрением и навыками.

Цель, преследуемая - реализация теоретических знаний о машинном обучении, глубоком обучении и науке о данных посредством реализации и разрешения практических случаев. 1. Разработка способности внедрить машинное обучение и алгоритмы глубокого обучения. - Внедрение контролируемых алгоритмов обучения. - Внедрение не -подвиженных алгоритмов обучения. - Реализация контролируемых и неэпервизированных алгоритмов обучения с использованием инструментов и библиотек машинного обучения и глубокого обучения. - Подготовьте отчеты. - Разработать интерактивные командные картинки. 3. Разработка стратегических возможностей для решения проблемы машинного обучения, глубокого обучения или науки о данных. - Выполняя практические упражнения, студент будет реализовать через язык программирования необходимые функции для построения алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения. В дополнение к тому, что они сталкиваются с набором данных, где они будут анализировать их, создание отчетов, изучение взаимосвязей между ними, а также визуализировать их четко и интуитивно. - Наконец, студент столкнется с реальным применением, в котором он использует свои теоретические и практические знания для решения наиболее подходящей стратегии проблемы машинного обучения.

После завершения обучения в области машинного обучения и глубокого обучения, с навыками навыков и специализированными инструментами, выпускники готовы руководить проектами искусственного интеллекта в технологических, финансовых или медицинских секторах. Кроме того, с навыками в области данных и визуального анализа в PowerBI они могут работать в качестве аналитиков данных, разработка стратегий на основе количественной информации. Наконец, с опытом разработки реальных приложений, они станут кандидатами на роли инженера программного обеспечения с фокусом искусственного интеллекта.

Курс «Практическое применение машинного обучения, глубокого обучения и науки о данных» готовит вас к эффективному применению контролируемых алгоритмов обучения, а не контролируется с Python и конкретными книжными магазинами. Вы получите возможность анализа и визуализации данных, используя Power BI, создавая интерактивные отчеты и панели мониторинга. Благодаря практическим упражнениям вы научитесь создавать решения для реальных проблем, оптимизируя свою стратегию, чтобы столкнуться с проблемами в области машинного обучения с практическим и стратегическим подходом.

Этот курс предназначен для профессионалов и энтузиастов, которые стремятся применить и укрепить свои навыки в области машинного обучения и глубокого обучения, используя Python и специализированные книжные магазины. Наука данных также учитывается, учится анализировать и интерпретировать наборы данных с помощью Power BI. В конце концов, участники смогут перенести теорию в разрешение конкретных случаев и разработать реальные приложения, совершенствуя свою аналитическую и техническую стратегию.