Data Science & AI Bootcamp v Chattanooga

Co je Data Science & AI?

Datová věda a umělá inteligence jsou v popředí inovací a zaměřují se na vývoj inteligentních systémů k řešení složitých problémů a transformaci dat na cenné poznatky.

co získáte?

Věda o datech kombinuje statistickou analýzu, programování a znalosti domény k pochopení a předpovídání trendů. Vytvořením základu ve vědě o datech můžete převádět data na užitečné poznatky, které pomáhají podnikům činit informovaná rozhodnutí.

Umělá inteligence na druhé straně umožňuje počítačům učit se a rozhodovat napodobováním lidské inteligence. To vede k dalším a dalším pokrokům v robotice, samořídících automobilech a personalizovaných doporučeních. Vzhledem k tomu, že podniky využívají data a umělou inteligenci k optimalizaci operací, stávají se odborníci v těchto oblastech nezbytností.

Chtěli byste začít kariéru v tomto velmi žádaném oboru?

Bootcamp Code Labs Academy Data Science Bootcamp vám umožní stát se součástí budoucnosti technologií a otevírá vzrušující kariérní cesty v prosperující oblasti.

• Identifikace problému: Vyberte skutečný problém relevantní pro vaše odvětví nebo oblast zájmu. Jasně definujte rozsah a cíle projektu a zdůrazněte, jak by pokročilé techniky hlubokého učení mohly toto řešení vylepšit.
• Sběr a předběžné zpracování dat: Shromažďujte data z různých zdrojů, vyčistěte je a předzpracujte je řešit chybějící hodnoty, odlehlé hodnoty a nekonzistence. Zajistěte, aby data byla vhodná pro modely hlubokého učení, včetně normalizace a v případě potřeby rozšíření.
• Exploratory Data Analysis (EDA): Proveďte vizualizaci dat a statistickou analýzu k identifikaci trendů, korelací, a postřehy. Upřesněte směr svého projektu na základě zjištění EDA a zároveň zvažte vhodnost pro architektury hlubokého učení, jako jsou CNN, RNN nebo transformátory.
• Vytváření a hodnocení modelů: Vyvíjejte a trénujte modely strojového učení, zahrnující pokročilé techniky hlubokého učení, jako jsou konvoluční neuronové sítě (CNN) pro obrazová data, rekurentní neuronové sítě (RNN) nebo LSTM pro časové řady nebo sekvenční data nebo modely transformátorů pro úlohy NLP. Vyhodnoťte výkon modelu pomocí metrik, jako je přesnost, přesnost, vyvolání nebo AUC, a použijte ladění hyperparametrů k optimalizaci modelů hlubokého učení.
• Nasazení a prezentace: Nasaďte finální model pomocí webových rámců, API nebo cloudové služby, které zajišťují škálovatelnost pro modely hlubokého učení. Prezentujte svá zjištění, výkon modelu a obchodní nebo skutečný dopad zainteresovaným stranám v profesionálním prostředí.