硕士机修和人工智能工程——从数据分析到AID解决方案,在AI中启动你的职业生涯,并有一个综合的实践课程,将你从初学者带到高级。
学习皮顿、数据科学、古典机器学,以及人工智能工程的最新一门课程——包括基因性人工智能、变压器和LLM代理/代理人工智能。
课程围绕实用的Python项目和现实世界使用的案例(而不仅仅是理论)来建立,
建立真实世界的“学习”项目是用来了解谷歌、亚马逊和开放AI等公司如何利用AI推动创新。 我们的课程基于主要技术雇主的需求技能。 没有经验吗?
问题从头开始,在皮顿和统计学中,没有问题要由初学者友好型的课目来开始。 到最后,你将用先进的人工智能工具建立智能系统。 从新手到AI Engineer 1的结构性路径是AI工程1。
程序设计基金会(Python)首先为初学者设计了一场撞车课程。 你会学习数据科学和AI工作所需的语言基础知识。
数据科学和统计在数据分析、可视化、描述和推断统计数据以及地物工程学——与现实世界数据集合作的基本技能方面奠定坚实的基础。
监督和不受监督的学习,包括线性回归、决策树、SVMs、集群、组合模型和强化学习。
与Tensor Flow和Keras的深层次学习,利用实际代码实例和练习理解神经网络、进化神经网络和经常性神经网络。
超越传统的制造业,学习最新的工业创新工具和技术:变换器和自我注意机制、GPT、ChatgPT和OpenAI API微调基金会
高级回收-提款人一代(RAG)Lang Chain和LLM代理商与OpenAI Agents SDK Real-world GenAI项目和部署战略6一起设计和建造多剂系统。
Big Data和Apache Spark 学会如何利用Spark将机器学习规模扩大到大型数据集,并在分布式计算组中使用 ML技术。
设计为职业发展, 无论你是编程员 想要加入AI还是技术专业人员 试图扩大你的技能,
以普通英语来解释概念,重点是应用你学到的东西。学生们说:”我开始学你的课程…
并且它至关重要 帮助我过渡到一个角色 现在我用AI解决公司问题。
使你成为我所见过的ML最令人印象深刻的教练。 “卡纳德·巴苏,今天博士生,《在AI中建设未来》
使用这个课程来创造工作、领导项目和构建真正的AI应用。 在科技领域增长最快的领域之一继续前进。 从皮顿开始到AI工程师,今天开始你的旅程。