Inteligenţă artificială
( 24 Module )

modul #1
Introducere în inteligența artificială
Explorarea definiției, istoriei și aplicațiilor inteligenței artificiale

modul #2
Noțiunile fundamentale ale învățării automate
Înțelegerea învățării supravegheate, nesupravegheate și prin întărire

modul #3
Matematică pentru AI
Linear Algebră, calcul și probabilitate pentru aplicații AI

modul #4
Python pentru AI
Introducere în programarea Python pentru AI și știința datelor

modul #5
Preprocesarea și vizualizarea datelor
Curățarea, transformarea și vizualizarea datelor pentru AI aplicații

modul #6
Învățare supravegheată
Construirea modelelor de regresie și clasificare cu scikit-learn

modul #7
Învățare nesupravegheată
Clustering, reducerea dimensionalității și estimarea densității

modul #8
Învățare prin consolidare
Introducere la Procese de decizie Markov și Q-learning

modul #9
Deep Learning Fundamentals
Introducere în rețelele neuronale, perceptroni și backpropagation

modul #10
Rețele neuronale convoluționale (CNN)
Procesarea imaginilor și detectarea obiectelor cu CNN-uri

modul #11
Rețele neuronale recurente (RNNs)
Secvență de date și modele de limbaj cu RNN-uri și LSTM-uri

modul #12
Procesarea limbajului natural (NLP)
Preprocesarea textului, tokenizarea și modelarea limbajului

modul #13
Computer Vision
Clasificarea imaginilor, detectarea obiectelor și segmentarea

modul #14
Robotică și sisteme de control
Introducere în robotică, sisteme de control și procesare a senzorilor

modul #15
Etica și părtinirea AI
Înțelegerea și abordarea părtinirii în Sisteme AI

modul #16
Aplicații AI în industrie
Explorarea aplicațiilor AI în domeniul sănătății, finanțe și marketing

modul #17
AI pentru binele social
Utilizarea AI pentru impactul social și durabilitatea mediului

modul #18
Neural Arhitecturi de rețea
Explorarea arhitecturilor de rețele neuronale avansate

modul #19
Modele generative
Introducere în GAN, VAE și modele generative

modul #20
Transfer de învățare și reglare fină
Utilizarea modelelor pre-antrenate pentru eficientizare Dezvoltare AI

modul #21
AI pentru prognoza serii temporale
Utilizarea AI pentru prognoza serii cronologice și detectarea anomaliilor

modul #22
AI pentru sisteme de recomandare
Crearea de sisteme de recomandare personalizate cu AI

modul #23
Dezvoltare proiecte AI»
Dezvoltarea unui proiect AI din lumea reală de la zero

modul #24
Încheierea cursului și concluzia
Planificarea pașilor următori în cariera de inteligență artificială

Sunteți gata să învățați, să împărtășiți și să concurați?