วิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI ค่ายฝึกใน Anchorage

Data Science & AI คืออะไร?

วิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI อยู่ในระดับแนวหน้าของนวัตกรรม โดยมุ่งเน้นที่การพัฒนาระบบอัจฉริยะเพื่อแก้ปัญหาความท้าทายที่ซับซ้อนและเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่า

คุณจะได้อะไร?

วิทยาศาสตร์ข้อมูลผสมผสานการวิเคราะห์ทางสถิติ การเขียนโปรแกรม และความรู้ในขอบเขตเพื่อทำความเข้าใจและคาดการณ์แนวโน้ม ด้วยการสร้างรากฐานในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณสามารถแปลงข้อมูลให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง ซึ่งช่วยให้ธุรกิจต่างๆ ตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล

ในทางกลับกัน ปัญญาประดิษฐ์ช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้และตัดสินใจโดยการเลียนแบบสติปัญญาของมนุษย์ สิ่งนี้นำไปสู่ความก้าวหน้าด้านหุ่นยนต์ รถยนต์ไร้คนขับ และคำแนะนำเฉพาะบุคคลมากขึ้นเรื่อยๆ เนื่องจากธุรกิจต่างๆ ใช้ประโยชน์จากข้อมูลและ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ผู้เชี่ยวชาญในสาขาเหล่านี้จึงมีความสำคัญ

คุณต้องการที่จะเริ่มต้นอาชีพในสาขาที่เป็นที่ต้องการอย่างมากนี้หรือไม่?

หลักสูตรติวเข้มวิทยาศาสตร์ข้อมูลของ Code Labs Academy ทำให้คุณเป็นส่วนหนึ่งของอนาคตของเทคโนโลยีและเปิดเส้นทางอาชีพที่น่าตื่นเต้นในสาขาที่เจริญรุ่งเรือง

• การระบุปัญหา: เลือกปัญหาในชีวิตจริงที่เกี่ยวข้องกับอุตสาหกรรมหรือสาขาที่คุณสนใจ กำหนดขอบเขตและวัตถุประสงค์ของโครงการอย่างชัดเจน โดยเน้นว่าเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกขั้นสูงสามารถปรับปรุงโซลูชันได้อย่างไร
• การรวบรวมข้อมูลและการประมวลผลล่วงหน้า: รวบรวมข้อมูลจากแหล่งที่มาต่างๆ ทำความสะอาด และประมวลผลล่วงหน้าเพื่อ จัดการกับค่าที่หายไป ค่าผิดปกติ และความไม่สอดคล้องกัน ตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลนั้นเหมาะสำหรับโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก รวมถึงการทำให้เป็นมาตรฐานและการเพิ่มหากจำเป็น
• การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA): ทำการแสดงภาพข้อมูลและการวิเคราะห์ทางสถิติเพื่อระบุแนวโน้ม ความสัมพันธ์ และข้อมูลเชิงลึก ปรับแต่งทิศทางของโปรเจ็กต์ตามการค้นพบของ EDA ในขณะเดียวกันก็พิจารณาความเหมาะสมสำหรับสถาปัตยกรรมการเรียนรู้เชิงลึก เช่น CNN, RNN หรือหม้อแปลงไฟฟ้า
• การสร้างโมเดลและการประเมิน: พัฒนาและฝึกโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง โดยผสมผสานเทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกขั้นสูง เช่น Convolutional Neural Networks (CNN) สำหรับข้อมูลรูปภาพ, Recurrent Neural Networks (RNN) หรือ LSTM สำหรับอนุกรมเวลาหรือข้อมูลลำดับ หรือโมเดลหม้อแปลงสำหรับงาน NLP ประเมินประสิทธิภาพของโมเดลโดยใช้เมตริก เช่น ความแม่นยำ ความแม่นยำ การเรียกคืน หรือ AUC และใช้การปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก
• การปรับใช้และการนำเสนอ: ปรับใช้โมเดลขั้นสุดท้ายโดยใช้เฟรมเวิร์กเว็บ, API หรือบริการบนคลาวด์ ช่วยให้มั่นใจถึงความสามารถในการปรับขนาดสำหรับโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก นำเสนอข้อค้นพบ ประสิทธิภาพของแบบจำลอง และผลกระทบทางธุรกิจหรือในโลกแห่งความเป็นจริงแก่ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในสภาพแวดล้อมแบบมืออาชีพ