Наука о данных и искусственный интеллект Учебный лагерь в Новая Зеландия

Что такое наука о данных и искусственный интеллект?

Наука о данных и искусственный интеллект находятся на переднем крае инноваций, уделяя особое внимание разработке интеллектуальных систем для решения сложных задач и преобразования данных в ценную информацию.

Что вы получите?

Наука о данных сочетает статистический анализ, программирование и знание предметной области для понимания и прогнозирования тенденций. Создав основу в области науки о данных, вы сможете преобразовать данные в полезную информацию, которая поможет компаниям принимать обоснованные решения.

С другой стороны, искусственный интеллект позволяет компьютерам учиться и принимать решения, имитируя человеческий интеллект. Это приводит к все большему прогрессу в области робототехники, беспилотных автомобилей и персонализированных рекомендаций. Поскольку предприятия используют данные и искусственный интеллект для оптимизации операций, эксперты в этих областях становятся незаменимыми.

Хотели бы вы начать карьеру в этой востребованной сфере?

учебный курс по науке о данных Code Labs Academy позволит вам стать частью технологий будущего и откроет захватывающие возможности карьерного роста в этой динамично развивающейся области.

• Идентификация проблемы: Выберите реальную проблему, имеющую отношение к вашей отрасли или области интересов. Четко определите масштаб и цели проекта, подчеркнув, как передовые методы глубокого обучения могут улучшить решение.
• Сбор и предварительная обработка данных: Собирайте данные из различных источников, очищайте и предварительно обрабатывайте их для обрабатывать пропущенные значения, выбросы и несоответствия. Убедитесь, что данные подходят для моделей глубокого обучения, включая нормализацию и дополнение, если необходимо.
• Исследовательский анализ данных (EDA): Выполните визуализацию данных и статистический анализ для выявления тенденций, корреляций, и идеи. Уточните направление своего проекта на основе результатов EDA, принимая во внимание пригодность для архитектур глубокого обучения, таких как CNN, RNN или преобразователи.
• Построение и оценка моделей: Разрабатывайте и обучайте модели машинного обучения., включающие передовые методы глубокого обучения, такие как сверточные нейронные сети (CNN) для данных изображений, рекуррентные нейронные сети (RNN) или LSTM для данных временных рядов или последовательностей, а также модели преобразователей для задач НЛП. Оценивайте производительность модели с помощью таких показателей, как точность, точность, полнота или AUC, а также применяйте настройку гиперпараметров для оптимизации моделей глубокого обучения.
• Развертывание и презентация: Разверните окончательную модель с помощью веб-платформ., API или облачные сервисы, обеспечивающие масштабируемость моделей глубокого обучения. Представьте свои выводы, эффективность модели и влияние на бизнес или реальный мир заинтересованным сторонам в профессиональной обстановке.