Κατασκευή Intelligent Applications με AI και ML Κομμάτι εκπαίδευσης

Εισαγωγή στην Τεχνητή Νοημοσύνη και την Μηχανική Μάθηση (AI και ML)

• Γενική επισκόπηση των εννοιών AI και ML
• Συλλογή και προεπεξεργασία δεδομένων
• Εισαγωγή στη Python για AI

Ανάλυση και Οπτικοποίηση Δεδομένων

• Εξερευνητική ανάλυση δεδομένων
• Τεχνικές οπτικοποίησης δεδομένων
• Στατιστικές βάσεις για τη ML

Μοντέλα Μηχανικής Μάθησης (ML)

• Αλγόριθμοι εποπτευόμενης μάθησης (supervised learning algorithms)
• Αλγόριθμοι ανεποπτευόμενης μάθησης (unsupervised learning algorithms)
• Εξέταση και επιλογή μοντέλων (model evaluation and selection)

Βαθιά Μάθηση και Νευρωνικά Δίκτυα (Deep Learning and Neural Networks)

• Θεμελιώδη επιμέληση νευρωνικών δικτύων (fundamentals of neural networks)
• Συνολικά νευρωνικά δίκτυα (Convolutional Neural Networks - CNNs)
• Αναδρομικά νευρωνικά δίκτυα (Recurrent Neural Networks - RNNs)

Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP)

• Επεξεργασία κειμένου και εξαγωγή χαρακτηριστικών (text processing and feature extraction)
• Ανάλυση συναισθήματος και ταξινόμηση κειμένου (sentiment analysis and text classification)
• Γλωσσικά μοντέλα και chatbots (language models and chatbots)

Οπτική Υπολογιστών (Computer Vision)

• Θεμελιώδης επεξεργασία εικόνων (image processing fundamentals)
• Ανάκτηση αντικειμένων και ταξινόμηση εικόνων (object detection and image classification)
• Προηγμένα θέματα στην οπτική υπολογιστών (advanced topics in computer vision)

Διατύπωση και Κλίμακα (Deployment and Scaling)

• Στρατηγικές διατύπωσης εφαρμογών AI (AI application deployment strategies)
• Κλίμακα εφαρμογών AI (scaling AI applications)
• Παρακολούθηση και διατήρηση συστημάτων AI (monitoring and maintaining AI systems)

Ηθική και Μέλλον της Τεχνητής Νοημοσύνης (Ethics and Future of AI)

• Ηθικά ζητήματα στην Τεχνητή Νοημοσύνη (ethical considerations in AI)
• Πολιτική και νομοθεσία της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI policy and regulation)
• Μελλοντικές τάσεις στην AI και ML (future trends in AI and ML)

Εργαστήριο Έργο (Lab Project)

• Ανάπτυξη μικρόμερης εφαρμογής που χρησιμοποιεί την AI (developing a small-scale intelligent application)
• Εργασία με πραγματικά σύνολα δεδομένων (working with real-world datasets)
• Συνεργασία σε μια ομαδική εργασία για την αποφάσεως ενός προβλήματος και βιομηχανική συνάρτηση (collaborating on a group project to solve an industry-relevant problem)

Περίληψη και Επόμενα Βήματα (Summary and Next Steps)