Dirbtinis Intelektas – pradedančių studijos

Pradžia » Kursai » IT kursai » DI srities mokymai » Dirbtinis Intelektas – pradedančių studijos

Tipas: Kursai
Lygis: Pradedantiesiems
Baigimo pažymėjimas: Išduodamas
Užimtumo tarnyba: Finansuoja
Trukmė: 7 mėn. (480 ak. val.)
Organizatorius: CodeAcademy

Kaina: 4200€

Data

Miestas

Laikas, vieta, komentaras

2023-09-04

Internetu

2024-02-05

Internetu

iki rugsėjo 16 d. LAIKAS 18:00 - 22:00

Užklausa

Dirbtinis intelektas apima sistemų, galinčių atlikti užduotis, kurioms įprastai būtinas žmogaus intelektas, kūrimą. Dabar šios sistemos gali imituoti rutininį, kūrybiškumo nereikalaujantį elgesį ir automatizuoti tam tikrus procesus. Ateities technologija tituluojamo dirbtinio intelekto išmanymas specialistui suteikia milžinišką pranašumą. Pakankamai ilga istorija pasižyminti dirbtinio intelekto technologija vis dar nuolatos auga ir keičiasi. Dirbtinio intelekto srityje slypi didžiulės galimybės – juk jis gali išplėsti žmogaus galimybes taip, kaip šiandien dar sunku įsivaizduoti.

Mokymų programa:

Python Crash Course
We will start the course with Python crash course. We will ensure that every student has the basic Python knowledge required to proceed with the course. We will cover the language syntax, iterators, generators, comprehensions, object-oriented programming patterns, algorithms and data structures.
Numeric Python with Numpy
In this section we will learn how to handle numeric information in Python using Numpy library. We will about two of the most important data science concepts – code vectorization and broadcasting as well as Numpy array methods and operations.

Tabular Data Analysis with Pandas
In this part of the course we will learn how to use Pandas library to work with tabular data. We will learn how to create, write, read and index Pandas dataframes. We will also learn dataframe methods and how to use them for analysing and visualizing tabular data.

Fundamentals of Machine Learning
In this section we will learn the fundamentals of machine learning. We will focus on random forests – one of the most powerful and versatile machine learning algorithms. We will also learn how to explore your data, validate your models, handle missing values and other machine learning essentials.

Atsiliepimai:
Kolkas nėra jokių atsiliepimų apie šį kursą.
Parašykite atsiliepimą:




    Mokymų ir kursų temos


    Užklausa