Maskininlärning av praktiska applikationer, djupinlärning och datavetenskap

I en era där maskininlärning, djup inlärning och datavetenskap är pelare för innovation ger vår kurs strategisk fördjupning inom dessa discipliner. Genom utforskningen av algoritmer i Python och användningen av specialiserade verktyg kommer studenten att utbildas i effektiv implementering av automatiska och djupa inlärningslösningar, både övervakade och icke -övervakade. Kritisk analys och datamodellering kommer att uppmuntras, vilket tillåter skapandet av låga rapporter och interaktiva kommandotabeller genom PowerBI. Träning kulminerar med utvecklingen av verkliga tillämpningar, sammanslagningsteori och praxis för att hantera komplexa utmaningar. Denna kurs höjer väsentliga kompetenser genom praktiska övningar och fastställer grunden för att lösa branschproblem med vision och skicklighet.

Målet som eftersträvas är implementeringen av den teoretiska kunskapen om maskininlärning, djup inlärning och datavetenskap, genom förverkligande och lösning av praktiska fall. 1. Utveckling av förmågan att implementera maskininlärning och djupa inlärningsalgoritmer. - Implementering av övervakade inlärningsalgoritmer. - Implementering av icke -övervakade inlärningsalgoritmer. - Implementering av övervakade och icke -övervakade inlärningsalgoritmer med hjälp av verktyg och bibliotek för maskininlärning och djup inlärning 2. Utveckling av kapacitet inom datavetenskap som: analysera och modelldata. - Förbered rapporter. - Utveckla interaktiva kommandobilder. 3. Utveckling av strategifunktioner för att lösa ett maskininlärningsproblem, djup inlärning eller datavetenskap. - Genom att utföra praktiska övningar kommer eleven att genomföra genom programmeringsspråk de nödvändiga funktionerna för konstruktion av algoritmer för maskininlärning och djup inlärning. Förutom att möta en uppsättning data, där de kommer att analysera dem, generera rapporter, studera förhållandena mellan dem, samt visualisera dem tydligt och intuitivt. - Slutligen kommer eleven att möta en verklig tillämpning, där han använder sin teoretiska och praktiska kunskap för att lösa med hjälp av den mest lämpliga strategin för ett maskininlärningsproblem.

Efter att ha avslutat utbildningen i maskininlärning och djup inlärning, med skicklighet och specialiserade verktyg, är kandidater redo att leda AI -projekt inom tekniska, finansiella eller hälsosektorer. Dessutom, med färdigheter inom datavetenskap och visuell analys i PowerBI, kan de prestera som dataanalytiker och utforma strategier baserade på kvantitativ information. Slutligen, med erfarenhet av att utveckla verkliga applikationer, kommer de att vara kandidater för programvaruingenjörsroller med ett konstgjord intelligensfokus.

Kursen "Praktiska tillämpningar av maskininlärning, djup inlärning och datavetenskap" förbereder dig för att effektivt tillämpa övervakade inlärningsalgoritmer och inte övervakas med Python och specifika bokhandlare. Du kommer att få förmågan att analysera och visualisera data med Power BI, skapa interaktiva rapporter och instrumentpaneler. Genom praktiska övningar kommer du att lära dig att bygga lösningar för verkliga utmaningar, optimera din strategi för att möta problem inom maskininlärning med en praktisk och strategisk strategi.

Denna kurs är utformad för proffs och entusiaster som försöker tillämpa och stärka sina färdigheter i maskininlärning och djup inlärning, med hjälp av Python och specialiserade bokhandlare. Datavetenskap behandlas också och lär sig att analysera och tolka datamängder med Power BI. I slutet av kommer deltagarna att kunna överföra teorin till upplösning av specifika fall och utveckla verkliga tillämpningar och göra sin analytiska och tekniska strategi perfekt.