数据科学与人工智能训练营

什么是数据科学与人工智能？

数据科学和人工智能处于创新的前沿，专注于开发智能系统来解决复杂的挑战并将数据转化为有价值的见解。

你会得到什么？

数据科学结合了统计分析、编程和领域知识来理解和预测趋势。通过建立数据科学基础，您可以将数据转化为可操作的见解，帮助企业做出明智的决策。

另一方面，人工智能允许计算机通过模仿人类智能来学习和做出决策。这导致机器人、自动驾驶汽车和个性化推荐领域取得越来越多的进步。随着企业利用数据和人工智能来优化运营，这些领域的专家变得至关重要。

您想在这个备受追捧的领域开始职业生涯吗？

Code Labs Academy 数据科学训练营让您成为技术未来的一部分，并在这个蓬勃发展的领域开辟令人兴奋的职业道路。

• 问题识别：选择与您的行业或感兴趣的领域相关的现实问题。明确定义项目范围和目标，强调先进的深度学习技术如何增强解决方案。
• 数据收集和预处理：从各种来源收集数据，进行清理和预处理，以处理缺失值、异常值和不一致。确保数据适合深度学习模型，包括必要时的标准化和增强。
• 探索性数据分析 (EDA)： 执行数据可视化和统计分析，以识别趋势、相关性、和见解。根据 EDA 研究结果完善您的项目方向，同时考虑 CNN、RNN 或 Transformer 等深度学习架构的适用性。
• 模型构建和评估：开发和训练机器学习模型，结合先进的深度学习技术，例如用于图像数据的卷积神经网络 (CNN)、用于时间序列或序列数据的递归神经网络 (RNN) 或 LSTM，或用于 NLP 任务的转换器模型。使用准确度、精确度、召回率或 AUC 等指标评估模型性能，并应用超参数调整来优化深度学习模型。
• 部署和演示：使用 Web 框架部署最终模型、API 或基于云的服务，确保深度学习模型的可扩展性。在专业环境中向利益相关者展示您的发现、模型性能以及业务或现实世界的影响。