Data Science & AI Bootcamp

Hvad er Data Science & AI?

Datavidenskab og kunstig intelligens er på forkant med innovation og fokuserer på at udvikle intelligente systemer til at løse komplekse udfordringer og transformere data til værdifuld indsigt.

Hvad vil du vinde?

Datavidenskab kombinerer statistisk analyse, programmering og domæneviden for at forstå og forudsige tendenser. Ved at etablere et fundament inden for datavidenskab kan du konvertere data til brugbar indsigt, der hjælper virksomheder med at træffe informerede beslutninger.

Kunstig intelligens giver på den anden side computere mulighed for at lære og træffe beslutninger ved at efterligne menneskelig intelligens. Dette fører til flere og flere fremskridt inden for robotteknologi, selvkørende biler og personlige anbefalinger. Efterhånden som virksomheder udnytter data og kunstig intelligens til at optimere driften, bliver eksperter på disse områder vigtige.

Kunne du tænke dig at starte en karriere inden for dette meget eftertragtede felt?

Code Labs Academy Data Science Bootcamp får dig til at blive en del af fremtidens teknologi og åbner op for spændende karriereveje inden for det blomstrende felt.

• Problemidentifikation: Vælg et problem i den virkelige verden, der er relevant for din branche eller interesseområde. Definer tydeligt projektets omfang og mål, og fremhæver, hvordan avancerede deep learning-teknikker kunne forbedre løsningen.
• Dataindsamling og forbehandling: Indsaml data fra forskellige kilder, rengør og forbehandle dem til håndtere manglende værdier, outliers og uoverensstemmelser. Sørg for, at dataene er egnede til deep learning-modeller, inklusive normalisering og forstærkning, hvis det er nødvendigt.
• Exploratory Data Analysis (EDA): Udfør datavisualisering og statistisk analyse for at identificere tendenser, korrelationer, og indsigter. Forfin din projektretning baseret på EDA-resultater, mens du overvejer egnetheden til deep learning-arkitekturer som CNN'er, RNN'er eller transformere.
• Modelopbygning og -evaluering: Udvikl og træne maskinlæringsmodeller, der inkorporerer avancerede deep learning-teknikker såsom Convolutional Neural Networks (CNN'er) til billeddata, Recurrent Neural Networks (RNN'er) eller LSTM'er til tidsserier eller sekvensdata, eller transformatormodeller til NLP-opgaver. Evaluer modellens ydeevne ved hjælp af metrics som nøjagtighed, præcision, genkaldelse eller AUC, og anvend hyperparameterjustering for at optimere deep learning-modeller.
• Implementering og præsentation: Implementer den endelige model ved hjælp af web-rammer., API'er eller cloud-baserede tjenester, der sikrer skalerbarhed til modeller for dyb læring. Præsenter dine resultater, modelpræstationer og virksomheds- eller virkelighedspåvirkning for interessenter i et professionelt miljø.