Đề cương khóa học

Giới thiệu về AI Engineering

  • Kỹ thuật AI là gì?
  • Sự phát triển của AI và tác động của nó đối với kỹ thuật
  • Các khái niệm và thuật ngữ chính trong AI

Các Công nghệ AI Cốt lõi

  • Hiểu về học máy
  • Học sâu và mạng nơ-ron
  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Giải quyết vấn đề bằng AI

  • Xác định các vấn đề phù hợp với các giải pháp AI
  • Thu thập và tiền xử lý dữ liệu
  • Lựa chọn và đào tạo mô hình

AI trong Phát triển Phần mềm

  • Các công cụ AI dành cho nhà phát triển
  • Tích hợp AI vào các hệ thống hiện có
  • Kiểm soát phiên bản và quản lý mô hình

AI và Kỹ thuật Dữ liệu

  • Các công nghệ dữ liệu lớn và vai trò của chúng trong AI
  • Quy trình dữ liệu và ETL
  • Lưu trữ và quản lý dữ liệu cho AI

AI Đạo đức

  • Hiểu về sự thiên vị và công bằng trong các hệ thống AI
  • Quyền riêng tư và bảo mật trong kỹ thuật AI
  • Các cân nhắc và thực tiễn tốt nhất về đạo đức

AI Project Management

  • Agile phương pháp luận cho các dự án AI
  • Vai trò và trách nhiệm của nhóm
  • Documentation và báo cáo

Thực hành AI Engineering

  • Thiết lập môi trường phát triển AI của bạn
  • Xây dựng và đánh giá các mô hình AI đơn giản
  • Các dự án kỹ thuật AI hợp tác

Tương lai của AI Engineering

  • Các xu hướng mới nổi trong AI
  • Học tập liên tục và phát triển kỹ năng
  • Cơ hội nghề nghiệp trong kỹ thuật AI

Tóm tắt và Các bước tiếp theo

Requirements

  • Hiểu biết về các khái niệm lập trình cơ bản
  • Kinh nghiệm với lập trình Python
  • Làm quen với thống kê cơ bản và đại số tuyến tính

Đối tượng

  • Kỹ sư AI
  • Nhà phát triển phần mềm
  • Nhà phân tích dữ liệu
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories