課程簡介

人工智慧簡介

  • 人工智慧的歷史
  • 定義和術語
  • 人工智慧與人類智慧
  • 未來趨勢和潛力

Machine Learning 基礎知識

  • 機器學習的類型:有監督的、無監督的、強化的
  • 關鍵 ML 演算法
  • 機器學習工作流程:從數據收集到模型評估

Data Management

  • 數據收集技術
  • 數據清理和預處理
  • 數據分析和可視化

人工智慧在實踐中

  • 人工智慧應用案例研究
  • 行業特定的 AI 解決方案
  • 消費品中的人工智慧

倫理考量

  • 人工智慧和工作崗位流離失所
  • 人工智慧中的偏見和公平性
  • 隱私和安全問題
  • 人工智慧倫理的未來

實驗室專案

  • Python 程式設計作業
  • 使用真實數據集的數據分析專案
  • 開發簡單的ML模型

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
  • 熟悉基礎統計學和數學

觀眾

  • IT 專業人員
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

Upcoming Courses

課程分類