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課程簡介
人工智慧工程概論
- 什麼是人工智慧工程?
- 人工智慧的演變及其對工程的影響
- 人工智慧中的關鍵概念和術語
核心人工智慧技術
- 了解機器學習
- 深度學習和神經網路
- 自然語言處理 (NLP)
人工智慧問題解決
- 識別適合 AI 解決方案的問題
- 數據收集和預處理
- 模型選擇和訓練
軟體開發中的人工智慧
- 面向開發人員的 AI 工具
- 將 AI 整合到現有系統中
- 版本控制和模型管理
人工智慧和數據工程
- 大數據技術及其在人工智慧中的作用
- 數據管道和 ETL 流程
- 面向 AI 的數據存儲和管理
道德 AI
- 瞭解人工智慧系統中的偏見和公平性
- 人工智慧工程中的隱私和安全
- 道德考量和最佳實踐
人工智慧專案 Management
- Agile 人工智慧專案的方法論
- 團隊角色和職責
- Documentation 和報告
動手實踐 AI 工程
- 設置 AI 開發環境
- 構建和評估簡單的 AI 模型
- 協作式 AI 工程專案
人工智慧工程的未來
- 人工智慧的新興趨勢
- 持續學習和技能發展
- 人工智慧工程的職業機會
摘要和後續步驟
最低要求
- 瞭解基本程式設計概念
- 具有 Python 程式設計經驗
- 熟悉基本統計和線性代數
觀眾
- 人工智慧工程師
- 軟體開發人員
- 數據分析師
14 時間: