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課程簡介
AI 和 ML 簡介
- AI 和 ML 概念概述
- 數據收集和預處理
- AI 的 Python 簡介
Data Analysis 和可視化
- 探索性數據分析
- 數據可視化技術
- 機器學習的統計基礎
Machine Learning 楷模
- 監督學習演算法
- 無監督學習演算法
- 模型評估和選擇
Deep Learning 和 Neural Networks
- 神經網路基礎
- 捲積神經網路 （CNN）
- 遞迴神經網路 （RNN）
Natural Language Processing (NLP)
- 文本處理和特徵提取
- 情感分析和文本分類
- 語言模型和聊天機器人
Computer 願景
- 圖像處理基礎知識
- 目標檢測和圖像分類
- 計算機視覺高級主題
部署和擴展
- AI 應用部署策略
- 擴展 AI 應用程式
- 監控和維護人工智慧系統
人工智慧的倫理與未來
- 人工智慧中的倫理考量
- 人工智慧政策和法規
- AI 和 ML 的未來趨勢
實驗室專案
- 開發小規模智慧應用
- 使用真實世界的數據集
- 在小組項目上進行協作以解決與行業相關的問題
摘要和後續步驟
最低要求
- 瞭解基本程式設計概念
- 具有 Python 和基本數據科學技術的經驗
- 熟悉核心 AI 和 ML 原則
觀眾
- 人工智慧專業人士
- 軟體開發人員
- 數據分析師
28 時間：
