Course Outline

Εισαγωγή στη Τεχνητή Νοημοσύνη

  • Τι είναι η τεχνητή νοημοσύνη και πού χρησιμοποιείται;
  • AI vs. Machine Learning vs. Deep Learning
  • Δημοφιλείς εργαλεία και πλατφόρμες

Python για τεχνητή νοημοσύνη

  • Αποδοχή βασικών συνόλων Python
  • Χρήση του Jupyter Notebook
  • Εγκατάσταση και διαχείριση βιβλιοθηκών

Εργασία με Δεδομένα

  • Απόδοση και καθαρισμός δεδομένων
  • Χρήση Pandas και NumPy
  • Δυναμική παρουσίαση με το Matplotlib και Seaborn

Machine Learning βάσεις

  • Επαγωγική vs. Unsupervised Learning
  • Ταξινόμηση, προβλέψεις και συγκλονισμό
  • Διδασκή μοντέλων, επαλήθευση και δοκιμή

Neural Networks και Deep Learning

  • Δομή νευρωνικών μεταφραστικών δικτύων
  • Χρήση TensorFlow ή PyTorch
  • Δημιουργία και εκπαίδευση μοντέλων

Φυσικός λόγος και Computer Vision

  • Τάξη του κειμένου και ανάλυση συναισθήματος
  • Βασικές προσεγγίσεις για τη αναγνώριση εικόνων
  • Προκαθορισμένα μοντέλα και μεταφορά μάθησης

Εγκατάσταση τεχνητής νοημοσύνης σε εφαρμογές

  • Αποθήκευση και φόρτωση μοντέλων
  • Χρήση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης σε API ή διαδικτυακές εφαρμογές
  • Καλές πρακτικές για δοκιμή και υποστήριξη

Επεξεργασία και επόμενα βήματα

Requirements

  • Συνεισφορά στη λογική προγραμματισμού και τους διαχωρισμούς
  • Εμπειρία με Python ή ρόστρα προγραμματισμού επιπέδου ελάχιστης
  • Βασική γνώση των αλγορίθμων και δομών δεδομένων

Ακροατής

  • Προфессионаλιστές συστημάτων IT
  • Λογισμικοί κατασκευαστές που επιθυμούν να ενσωματώσουν AI
  • Τεχνικοί μηχανικοί και διευθυντές που αναζητούν λύσεις βασισμένες στο AI
 40 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories