Podatkovna znanost in umetna inteligenca Bootcamp v Anchorage

Kaj je Data Science & AI?

Podatkovna znanost in umetna inteligenca sta v ospredju inovacij in se osredotočata na razvoj inteligentnih sistemov za reševanje kompleksnih izzivov in pretvorbo podatkov v dragocene vpoglede.

Kaj boste pridobili?

Podatkovna znanost združuje statistično analizo, programiranje in znanje o domeni za razumevanje in napovedovanje trendov. Z vzpostavitvijo temeljev v znanosti o podatkih lahko podatke pretvorite v uporabne vpoglede, ki podjetjem pomagajo sprejemati odločitve na podlagi informacij.

Po drugi strani pa umetna inteligenca omogoča računalnikom učenje in sprejemanje odločitev s posnemanjem človeške inteligence. To vodi k vedno večjemu napredku v robotiki, samovozečih avtomobilih in prilagojenih priporočilih. Ker podjetja izkoriščajo podatke in umetno inteligenco za optimizacijo delovanja, postajajo strokovnjaki na teh področjih bistveni.

Bi radi začeli kariero na tem zelo iskanem področju?

Code Labs Academy Data Science Bootcamp vam omogoča, da postanete del prihodnosti tehnologije in odpira vznemirljive poklicne poti na uspešnem področju.

• Identifikacija problema: Izberite problem iz resničnega sveta, ki je pomemben za vašo panogo ali področje zanimanja. Jasno opredelite obseg in cilje projekta ter poudarite, kako bi napredne tehnike poglobljenega učenja lahko izboljšale rešitev.
• Zbiranje in predhodna obdelava podatkov: Zberite podatke iz različnih virov, jih očistite in predhodno obdelajte za obravnava manjkajoče vrednosti, izstopajoče vrednosti in nedoslednosti. Zagotovite, da so podatki primerni za modele poglobljenega učenja, vključno z normalizacijo in razširitvijo, če je potrebno.
• Raziskovalna analiza podatkov (EDA): Izvedite vizualizacijo podatkov in statistično analizo, da prepoznate trende, korelacije, in vpogledi. Izboljšajte usmeritev svojega projekta na podlagi ugotovitev EDA, pri tem pa upoštevajte primernost za arhitekture globokega učenja, kot so CNN, RNN ali transformatorji.
• Gradnja in vrednotenje modela: Razvijte in učite modele strojnega učenja, ki vključuje napredne tehnike globokega učenja, kot so konvolucijske nevronske mreže (CNN) za slikovne podatke, ponavljajoče se nevronske mreže (RNN) ali LSTM za časovne serije ali podatke o zaporedju ali transformatorske modele za naloge NLP. Ocenite uspešnost modela z uporabo meritev, kot so točnost, natančnost, priklic ali AUC, in uporabite nastavitev hiperparametrov za optimizacijo modelov globokega učenja.
• Uvajanje in predstavitev: Razmestite končni model z uporabo spletnih ogrodij, API-ji ali storitve v oblaku, ki zagotavljajo razširljivost za modele globokega učenja. Predstavite svoje ugotovitve, uspešnost modela in poslovni ali resnični vpliv zainteresiranim stranem v profesionalnem okolju.