Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Course Outline
Εισαγωγή
- Καθορισμός της προγνωστικής τεχνητής νοημοσύνης
- Ιστορικό πλαίσιο και εξέλιξη της προγνωστικής ανάλυσης
- Βασικές αρχές μηχανικής μάθησης και εξόρυξης δεδομένων
Συλλογή και Προεπεξεργασία Δεδομένων
- Συγκέντρωση σχετικών στοιχείων
- Καθαρισμός και προετοιμασία δεδομένων για ανάλυση
- Κατανόηση τύπων δεδομένων και πηγών
Διερευνητική Data Analysis (EDA)
- Οπτικοποίηση δεδομένων για πληροφορίες
- Περιγραφικές στατιστικές και σύνοψη δεδομένων
- Προσδιορισμός προτύπων και σχέσεων στα δεδομένα
Στατιστική Μοντελοποίηση
- Βασικά στατιστικά συμπεράσματα
- Ανάλυση παλινδρόμησης
- Μοντέλα ταξινόμησης
Machine Learning Αλγόριθμοι για Πρόβλεψη
- Επισκόπηση αλγορίθμων εποπτευόμενης μάθησης
- Δέντρα απόφασης και τυχαία δάση
- Νευρωνικά δίκτυα και βασικά στοιχεία βαθιάς μάθησης
Αξιολόγηση και Επιλογή Μοντέλου
- Κατανόηση της ακρίβειας του μοντέλου και των μετρήσεων απόδοσης
- Τεχνικές διασταυρούμενης επικύρωσης
- Overfitting και συντονισμός μοντέλου
Πρακτικές Εφαρμογές Predictive AI
- Μελέτες περιπτώσεων σε διάφορους κλάδους
- Ηθικές εκτιμήσεις στην προγνωστική μοντελοποίηση
- Περιορισμοί και προκλήσεις του Predictive AI
Hands-On Project
- Εργασία με ένα σύνολο δεδομένων για τη δημιουργία ενός μοντέλου πρόβλεψης
- Εφαρμογή του μοντέλου για προβλέψεις
- Αξιολόγηση και ερμηνεία των αποτελεσμάτων
Περίληψη και Επόμενα Βήματα
Requirements
- Κατανόηση βασικών στατιστικών
- Εμπειρία σε οποιαδήποτε γλώσσα προγραμματισμού
- Εξοικείωση με το χειρισμό δεδομένων και τα υπολογιστικά φύλλα
- Δεν απαιτείται προηγούμενη εμπειρία σε τεχνητή νοημοσύνη ή επιστήμη δεδομένων
Ακροατήριο
- επαγγελματίες πληροφορικής
- Αναλυτές δεδομένων
- Τεχνικό Προσωπικό
21 Hours
