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MP4 |视频:h264,1920×1080 |音频:AAC,44.1 KHz
语言:英语 |时长:0小时55米
你将学到什么
- 掌握机器学习和数据科学基础知识
- 通过实施真实世界的机器学习算法、深度学习基础知识,使用 Python 构建实用的 AI 应用
- 使用 NumPy、Pandas 和 Matplotlib 等行业标准库开发端到端数据科学项目
- 通过学习基于云的机器学习服务、模型部署,在 AWS 上部署人工智能和机器学习模型
通过这门全面的实践课程掌握完整的人工智能生态系统,涵盖机器学习、数据科学、深度学习、自然语言处理 (NLP) 和使用 Python 的人工智能。本课程专为初学者、学生、软件开发人员、数据分析师和有抱负的人工智能工程师而设计,通过实际的编码练习和实际项目,从基础知识到高级人工智能概念。
您将从学习数据科学的 Python 编程开始,然后学习数据预处理、探索性数据分析 (EDA)、特征工程、数据可视化、统计和概率等基本主题。然后,您将深入研究机器学习,使用监督和无监督学习算法构建预测模型,评估模型性能,并使用行业最佳实践优化模型。
随着您的进步,您将通过使用 TensorFlow、Keras 和 PyTorch 等流行框架构建人工神经网络、卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)、LSTM、Transformer 和现代深度学习架构来探索令人兴奋的深度学习世界。
本课程还深入介绍自然语言处理 (NLP),您将学习文本预处理、标记化、词嵌入、情感分析、文本分类、命名实体识别、问题回答、文档摘要、机器翻译和会话式 AI。您还将了解大型语言模型 (LLM) 和生成式 AI 如何改变现代 AI 应用程序。
在整个课程中,您将开发许多实际项目,涉及预测分析、推荐系统、欺诈检测、图像分类、对象检测、文本分析、聊天机器人和人工智能驱动的自动化。这些项目旨在增强您的实践技能并帮助您建立专业的作品集。
完成本课程后,您将能够收集和分析数据、构建机器学习模型、设计深度学习解决方案、创建 NLP 应用程序以及使用 Python 开发智能 AI 系统。无论您渴望成为数据科学家、机器学习工程师、人工智能工程师、深度学习工程师、NLP 工程师还是 Python 开发人员,本课程都将提供在快速发展的人工智能领域脱颖而出所需的实践知识和实践经验。


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