Məlumat Elmi və AI Fresno-da təlim düşərgəsi

Data Science və AI nədir?

Mürəkkəb problemləri həll etmək və məlumatları dəyərli anlayışlara çevirmək üçün intellektual sistemlərin inkişafına diqqət yetirərək, məlumat elmi və AI innovasiyaların ön sıralarındadır.

Nə qazanacaqsınız?

Məlumat elmi tendensiyaları başa düşmək və proqnozlaşdırmaq üçün statistik təhlil, proqramlaşdırma və domen biliklərini birləşdirir. Məlumat elmində bir təməl yaratmaqla, siz məlumatları bizneslərə əsaslandırılmış qərarlar qəbul etməyə kömək edən hərəkətli fikirlərə çevirə bilərsiniz.

Süni intellekt isə kompüterlərə insan intellektini təqlid edərək öyrənmək və qərar qəbul etmək imkanı verir. Bu, robototexnika, özünü idarə edən avtomobillər və fərdiləşdirilmiş tövsiyələrdə getdikcə daha çox irəliləyişlərə səbəb olur. Müəssisələr əməliyyatları optimallaşdırmaq üçün məlumatlardan və süni intellektdən istifadə etdikcə, bu sahələr üzrə ekspertlər vacib olur.

Bu çox axtarılan sahədə karyeraya başlamaq istərdinizmi?

Code Labs Academy Data Science Bootcamp sizi texnologiyanın gələcəyinin bir hissəsinə çevirir və inkişaf edən sahədə maraqlı karyera yolları açır.

• Problemin İdentifikasiyası: Sənaye və ya maraq sahəsinə uyğun real dünya problemini seçin. Qabaqcıl dərin öyrənmə üsullarının həlli necə təkmilləşdirə biləcəyini vurğulamaqla layihənin əhatə dairəsini və məqsədlərini aydın şəkildə müəyyənləşdirin.
• Məlumatların toplanması və əvvəlcədən emalı: Müxtəlif mənbələrdən məlumatları toplayın, təmizləyin və əvvəlcədən emal edin. çatışmayan dəyərləri, kənar göstəriciləri və uyğunsuzluqları idarə edin. Məlumatların dərin öyrənmə modelləri üçün uyğun olduğundan əmin olun, o cümlədən normallaşdırma və zəruri hallarda artırma.
• Kəşfiyyatçı Məlumatların Təhlili (EDA): Trendləri, korrelyasiyaları, və anlayışlar. CNN, RNN və ya transformator kimi dərin öyrənmə arxitekturaları üçün uyğunluğu nəzərə alaraq, EDA tapıntıları əsasında layihə istiqamətinizi dəqiqləşdirin.
• Modellərin qurulması və qiymətləndirilməsi: Maşın öyrənmə modellərini hazırlayın və öyrədin., təsvir məlumatları üçün Konvolyusiya Neyron Şəbəkələri (CNN), zaman seriyası və ya ardıcıllıq məlumatları üçün Təkrarlanan Neyron Şəbəkələr (RNN) və ya LSTM-lər və ya NLP tapşırıqları üçün transformator modelləri kimi qabaqcıl dərin öyrənmə üsullarını özündə birləşdirən. Dəqiqlik, dəqiqlik, geri çağırma və ya AUC kimi metriklərdən istifadə edərək model performansını qiymətləndirin və dərin öyrənmə modellərini optimallaşdırmaq üçün hiperparametr tənzimləməsini tətbiq edin.
• Yerləşdirmə və Təqdimat: Veb çərçivələrdən istifadə edərək yekun modeli yerləşdirin., API-lər və ya bulud əsaslı xidmətlər, dərin öyrənmə modelləri üçün miqyaslılığı təmin edir. Tapıntılarınızı, model performansınızı və biznes və ya real dünyaya təsirinizi peşəkar şəraitdə maraqlı tərəflərə təqdim edin.