На первую страницу Курсы для IT специалистов Курсы ИБ Психология - Управление - Маркетинг Курсы ЕГАИС Курсы для пользователей  

Телефон: +7(495)933-00-06 / О компании / Наши координаты / Карта сайта /  

Авторизованные курсы корпорации Dell Technologies (Dell EMC)

Курсы Dell Technologies  в Микроинформ 

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.