Науковий табір із вивчення даних та ШІ

Що таке Data Science & AI?

Наука про дані та штучний інтелект знаходяться в авангарді інновацій, зосереджуючись на розробці інтелектуальних систем для вирішення складних завдань і перетворення даних у цінні ідеї.

Що ви отримаєте?

Наука про дані поєднує статистичний аналіз, програмування та знання предметної області, щоб зрозуміти та передбачити тенденції. Створивши основу в галузі науки про дані, ви зможете перетворити дані на корисну інформацію, яка допоможе компаніям приймати обґрунтовані рішення.

З іншого боку, штучний інтелект дозволяє комп’ютерам навчатися та приймати рішення, імітуючи людський інтелект. Це призводить до все більшого прогресу в робототехніці, безпілотних автомобілях і персоналізованих рекомендаціях. Оскільки компанії використовують дані та ШІ для оптимізації операцій, експерти в цих галузях стають необхідними.

Чи хотіли б ви почати кар’єру в цій затребуваній галузі?

Code Labs Academy Data Science Bootcamp допоможе вам стати частиною технологій майбутнього та відкриває захоплюючі кар’єрні шляхи в процвітаючій сфері.

• Ідентифікація проблеми: виберіть реальну проблему, яка стосується вашої галузі або сфери інтересів. Чітко визначте обсяг і цілі проекту, підкресливши, як передові методи глибокого навчання можуть покращити рішення.
• Збір даних і попередня обробка: збирайте дані з різних джерел, очищуйте та попередньо обробіть їх, щоб обробляти відсутні значення, викиди та невідповідності. Переконайтеся, що дані придатні для моделей глибокого навчання, включаючи нормалізацію та розширення, якщо необхідно.
• Дослідницький аналіз даних (EDA): Виконайте візуалізацію даних і статистичний аналіз, щоб визначити тенденції, кореляції, і ідеї. Уточніть напрямок свого проекту на основі висновків EDA, враховуючи при цьому придатність для архітектур глибокого навчання, таких як CNN, RNN або трансформатори.
• Створення й оцінка моделей: розробляйте та тренуйте моделі машинного навчання., що включає передові методи глибокого навчання, такі як згорткові нейронні мережі (CNN) для даних зображень, рекурентні нейронні мережі (RNN) або LSTM для часових рядів або даних послідовності, або трансформаторні моделі для завдань NLP. Оцініть продуктивність моделі за допомогою таких показників, як точність, точність, запам’ятовування або AUC, і застосуйте налаштування гіперпараметрів для оптимізації моделей глибокого навчання.
• Розгортання та презентація: розгортайте остаточну модель за допомогою веб-платформ., API або хмарні служби, що забезпечують масштабованість моделей глибокого навчання. Представте зацікавленим сторонам свої висновки, продуктивність моделі та вплив на бізнес або реальний світ у професійній обстановці.