データ サイエンスと AI ブートキャンプ

データサイエンスとAIとは何ですか?

データ サイエンスと AI はイノベーションの最前線にあり、複雑な課題を解決し、データを貴重な洞察に変換するインテリジェント システムの開発に重点を置いています。

何が得られるでしょうか？

データ サイエンスは、統計分析、プログラミング、ドメイン知識を組み合わせて、傾向を理解して予測します。データ サイエンスの基盤を確立することで、データを実用的な洞察に変換し、企業が情報に基づいた意思決定を行えるようにすることができます。

一方、人工知能は、人間の知能を模倣することでコンピューターが学習し、意思決定を行うことを可能にします。これにより、ロボット工学、自動運転車、パーソナライズされたレコメンデーションがますます進歩しています。企業がデータと AI を活用して業務を最適化するにつれて、これらの分野の専門家が不可欠になります。

この非常に人気のある分野でキャリアを始めてみませんか?

Code Labs Academy データ サイエンス ブートキャンプ では、テクノロジーの未来の一員となり、繁栄している分野でエキサイティングなキャリア パスを切り開くことができます。

• 問題の特定: 業界または興味のある分野に関連する現実の問題を選択します。プロジェクトの範囲と目的を明確に定義し、高度な深層学習技術がソリューションをどのように強化できるかを強調します。
• データ収集と前処理: さまざまなソースからデータを収集し、クリーンアップし、前処理して、欠損値、外れ値、不一致を処理します。必要に応じて正規化や拡張など、データがディープ ラーニング モデルに適していることを確認します。
• 探索的データ分析 (EDA): データの視覚化と統計分析を実行して、傾向、相関関係、そして洞察。 CNN、RNN、トランスフォーマーなどの深層学習アーキテクチャへの適合性を考慮しながら、EDA の調査結果に基づいてプロジェクトの方向性を調整します。
• モデルの構築と評価: 機械学習モデルを開発およびトレーニングします。 、画像データの畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)、時系列またはシーケンス データのリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) または LSTM、NLP タスクのトランスフォーマー モデルなどの高度な深層学習技術が組み込まれています。精度、精度、再現率、AUC などの指標を使用してモデルのパフォーマンスを評価し、ハイパーパラメータ調整を適用してディープ ラーニング モデルを最適化します。
• デプロイとプレゼンテーション: Web フレームワークを使用して最終モデルをデプロイします。 、API、またはクラウドベースのサービスにより、深層学習モデルのスケーラビリティが確保されます。調査結果、モデルのパフォーマンス、ビジネスや現実世界への影響を専門的な環境で関係者に提示する