Κατασκευή Intelligent Applications με AI και ML Training Course

Computer Vision

Data Analysis και Διαχωρισμός δεδομένων (Visualization)

Deep Learning και Neural Networks

Εγκατάσταση και Μετώχυση

Ηθικές προοπτικές και μελλοντικές τάσεις του AI

Εισαγωγή στον AI και ML

Σχεδιασμός Labor Project

Machine Learning Μοντέλα

Natural Language Processing (NLP)

Περίληψη και Επόμενα βήματα

• Στρατηγικές εγκατάστασης AI εφαρμογών
• Μετώχυση AI εφαρμογών
• Επιβόλη και διατήρηση AI συστημάτων

• Δημιουργία μικροεφαρμογής τέλειως εξοπλισμένης
• Έρευνα και δουλειά με πραγματικά σύνολα δεδομένων
• Δομή ενός ομαδικού project για λύση προβλημάτων του κλάδου

• Ηθικές σκέψεις στο AI
• Διασυνδρόμηση και νομική πλαισίωση του AI
• Μελλοντικές τάσεις στον AI και ML

• Πρακτική ανάλυση δεδομένων
• Τεχνικές εμφάνισης δεδομένων
• Στατιστική κλίμακα για ML

• Βασικά στοιχεία των νευρωνικών δικτύων
• Νευρωνικά δίκτυα πίνακα (CNNs)
• Αναπαραστατικά νευρωνικά δίκτυα (RNNs)

• Βασικά στοιχεία επεξεργασίας εικόνας
• Εντοπισμός αντικειμένων και ταξινόμηση εικόνας
• Προχωρημένα θέματα στο computer vision

• Σύνοψη AI και ML ιδεών
• Απόσυρση δεδομένων και preprocessing
• Εισαγωγή στο Python για AI

• Δυνάμεις πρόθεσης μαθήσεως (Supervised learning algorithms)
• Απροώριστες δυνάμεις πρόθεσης μαθήσεως (Unsupervised learning algorithms)
• Εκτίμηση και επιλογή του μοντέλου

• Επεξεργασία κειμένου και ανάκτηση χαρακτηριστικών
• Ανάλυση προσωπικότητας και ταξινόμηση κειμένου
• Γλωσσικά μοντέλα και chatbots