Авторизованные курсы корпорации Dell Technologies (Dell EMC)

Курс ESOCMD02326 Artificial Intelligence and Machine Learning
Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО)

В курсе рассматривается широкий спектр новых методов ИИ и вспомогательных технологий, таких как МО, нейронные сети, глубокое обучение с подкреплением и инфраструктура ИИ. Курс содержит подробное описание технического и операционного аспекта ИИ и МО, что помогает учащимся понять концепции ИИ и МО, нейронных сетей, глубокого обучения с подкреплением, НЛП и понятие искусственной экосистемы. Курс содержит подробное обоснование необходимости наличия комплексной инфраструктуры, подготовленной к применению ИИ, базовых элементов ИИ и МО, а также информацию о внедренных моделях машинного обучения и примерах использования ИИ.

Предлагаемый курс представляет собой интересное сочетание ключевых технологий, практических лабораторных работ, иллюстративных примеров и бизнес-идей.

Ориентирован: на инженеров по обработке данных, специалистов по теории и методам анализа данных и процессов, архитекторов данных или на тех, кто хочет изучать проблемы искусственного интеллекта и машинного обучения.

Предварительный уровень подготовки: Рекомендуется иметь представление об аналитике больших данных и машинном обучении.

Продолжительность: 3 дня, 24 часа.

Методические материалы: учебник Dell Technologies на английском языке.

Документ об окончании курса: сертификат Dell Technologies.

После успешного завершения этого курса слушатели смогут:

• Описывать влияние и масштабы понятия искусственного интеллекта.
• Описывать концепции машинного обучения, глубокого обучения с подкреплением и нейронной сети.
• Иметь представление о языке Python и объяснять важность использования языка Python в ИИ и МО.
• Разъяснять роли и сферы ответственности специалистов по ИИ в организации.
• Описывать этапы подготовки данных и конструирования признаков в МО.
• Пояснять концепции и методы обучения с учителем и без учителя.
• Понимание концепций глубокого обучения с подкреплением, обучения с подкреплением сигналами от среды взаимодействия, нейронной сети, НЛП.
• Знать этапы рабочего процесса ИИ и МО.
• Описывать необходимость наличия инфраструктуры ИИ и знать рекомендации, касающиеся инфраструктуры ИИ;
• Знать базовые элементы ИИ и МО и их применение.
• Знать о применениях методов ИИ для решения некоторых сложных проблем.
• Понимать роль ИИ в бизнес-стратегии.
• Объяснять стратегии и методы управления применением ИИ.
• Понимать принципы этических проблем в отношении ИИ и описывать различные типы предубеждений в отношении ИИ.

Программа курса

• Понимание концепций ИИ и МО.
• ИИ и МО через использование языка python.
• Роли и обязанности.
• Введение в стратегии, алгоритмы и методы машинного обучения.
• Подготовка данных и конструирование признаков в МО.
• Обучение с учителем.
• Обучение без учителя.
• Глубокое обучение с подкреплением сигналами от среды взаимодействия – Обзор.
• Обучение с подкреплением сигналами от среды взаимодействия.
• Нейронные сети.
• Обработка информации на естественном языке.
• Введение в рабочий процесс ИИ и МО.
• Планирование и проектирование инфраструктуры ИИ.
• Модернизированная инфраструктура ИИ.
• Введение в базовые элементы ИИ и МО.
• Исследование базовых элементов ИИ и МО.
• Модели МО и примеры применения.
• Управление применением ИИ.
• Этика и недопущение предвзятости в отношении ИИ.