Τεχνητή νοημοσύνη σπουδές

Σεμινάριο τεχνητή νοημοσύνη

Σεμινάρια Artificial Intellingence

Πιστοποίηση Κυβερνοασφάλειας

Επιβαρύνεστε μόνο το κόστος πιστοποίησης από την CertiProf.

Τεχνητή νοημοσύνη σπουδές

2 σεμινάρια τεχνητής νοημοσύνης - 2 σεμινάρια AI

Σεμινάρια τεχνητής νοημοσύνης

Δυο σεμινάρια τεχνητής νοημοσύνης από την CertiProf. Ένα σεμινάριο τεχνητής νοημοσύνης που έρχεται να σας εισάγει στον χώρο του AI και της μηχανικής μάθησης και να σας δώσει την πιστοποίηση Artificial Intelligence Professional Certificate - CAIPC™ και ακολουθεί ένα σεμινάριο τεχνητής νοημοσύνης πιο εκτεταμένο πάνω στην AI, Machine Learning και Deep Learning με τις σχετικές βιβλιοθήκες και εργαλεία που οδηγεί στην πιστοποίηση Artificial Intelligence Expert Certificate - CAIEC™.

Κύκλος Α'

Αυτή η πιστοποίηση εστιάζει σε προβλήματα ομαδοποίησης για μη εποπτευόμενη μηχανική εκμάθηση με τον αλγόριθμο K-Means. Για την εποπτευόμενη μηχανική μάθηση, θα περιγράψουμε το πρόβλημα ταξινόμησης με μια επίδειξη του αλγορίθμου των δέντρων σχεδίασης και του αλγορίθμου παλινδρόμησης με ένα παράδειγμα γραμμικής παλινδρόμησης.
$ 130
  • Διάρκεια: 1 μήνας
  • Διάρκεια πιστοποίησης: 3 έτη

Κύκλος Β'

Μάθετε για τις πιο αποτελεσματικές τεχνικές μηχανικής εκμάθησης και εξασκηθείτε στην εφαρμογή τους και να τις κάνετε να λειτουργήσουν για εσάς. Κατανοήστε τις δυνατότητες, τις προκλήσεις και τις συνέπειες του deap learning και προετοιμαστείτε να συμμετάσχετε στην ανάπτυξη AI τεχνολογίας αιχμής.
$ 200
  • Διάρκεια: 1 μήνας
  • Διάρκεια πιστοποίησης: 3 έτη

Πιστοποίηση Τεχνητής Νοημοσύνης - Βεβαίωση σπουδών

Ο κάθε κύκλος τεχνητής νοημοσύνης συνοδεύεται από την δική του πιστοποίηση από τη Certiprof. H κάθε πιστοποίηση λόγω των συνεχόμενων εξελίξεων στην τεχνητή νοημοσύνη έχουν ισχύ για τρία έτη. Μελετάτε την ύλη, επικοινωνείτε μαζί μας για τυχόν απορίες και όταν ολοκληρώσετε τη μελέτη σας και νιώθετε έτοιμοι μας ενημερώνετε ώστε να προγραμματίσουμε την εξέταση σας.

Σκοπός σεμιναρίου τεχνητής νοημοσύνης

Κύκλος Α΄:Με τον πρώτο κύκλο θα κατανοείτε τις βασικές αρχές της Τεχνητής Νοημοσύνης και της Μηχανικής Μάθησης. Θα μπορείτε να περιγράψτε τις μεθόδους Μηχανικής Μάθησης: υπό επίβλεψη και χωρίς επίβλεψη και να χρησιμοποιείτε την ανάλυση δεδομένων για τη λήψη αποφάσεων. Θα κατανοείτε τα όρια των αλγορίθμων, τη γλώσσα Python και θα εισαχθείτε σε βασικές γνώσεις μαθηματικών στην τεχνητή νοημοσύνη και βασικές μεθόδους προγραμματισμού
Κύκλος Β':Αυτή η πιστοποίηση θα σας οδηγήσει στην κατανόηση των θεμελιωδών κλειδιών της προσέγγισης βαθιάς μάθησης (deep learning). Θα μάθετε τις θεωρητικές και πρακτικές βάσεις της αρχιτεκτονικής και της σύγκλισης των νευρωνικών δικτύων. Θα εξοικιωθείτε με την απεικόνιση διαφορετικών υπαρχουσών θεμελιωδών αρχιτεκτονικών και έλεγχου βασικών υλοποιήσεων. Θα κατακτήστε τις μεθοδολογίες για τη δημιουργία νευρωνικών δικτύων, τα πλεονεκτήματα και τους περιορισμούς των υπαρχόντων εργαλείων και βιβλιοθηκών (panda, numpy, scikit-learn).

Σε ποιους απευθύνονται τα σεμινάρια τεχνητής νοημοσύνης

Οι δύο κύκλοι της τεχνητής νοημοσύνης απευθύνονται σε μηχανικούς υπολογιστών, αναλυτές δεδομένων, διευθυντές και όσους ενδιαφέρονται για τεχνικές εξόρυξης δεδομένων και μηχανικής μάθησης.

Σεμινάρια τεχνητής νοημοσύνης

Ύλη σεμιναρίων τεχνητής νοημοσύνης

Α' κύκλος

  • Key Points
  • Supervised Machine Learning
  • Unsupervised Machine Learning
  • Reinforcement Machine Learning
  • Introduction
  • Introduction to the Data
  • K-nearest Neighbors
  • Euclidean Distance
  • Calculate Distance for All Observations
  • Randomizing and Sorting
  • Average Price
  • Functions for Prediction
  • Testing Quality of Predictions
  • Error Metrics
  • Mean Squared Error
  • Training Another Model
  • Root Mean Squared Error
  • Comparing MAE and RMSE
  • Recap
  • Removing Features
  • Handling Missing Values
  • Normalize Columns
  • Euclidean Distance for Multivariate Case
  • Introduction to Scikit-learn
  • Fitting a Model and Making Predictions
  • Calculating MSE using Scikit-Learn
  • Using More Features
  • Using All Features
  • Recap
  • Hyperparameter Optimization
  • Expanding Grid Search
  • Visualizing Hyperparameter Values
  • Concept
  • Holdout Validation
  • K-Fold Cross Validation

Predicting Car Prices

  • Calculus For Machine Learning
  • Understanding Linear and Nonlinear Functions
  • Understanding Limits
  • Finding Extreme Points
  • Linear Algebra For Machine Learning
  • Linear Systems
  • Vectors
  • Matrix Algebra
  • Solution Sets
  • Linear Regression For Machine Learning
  • The Linear Regression Model
  • Feature Selection
  • Gradient Descent
  • Ordinary Least Squares
  • Processing And Transforming Features
  • Guided Project: Predicting House Sale Prices
  • Logistic Regression
  • Introduction to Evaluating Binary Classifiers
  • Multiclass Classification
  • Overfitting
  • Clustering Basics
  • K-means Clustering
  • Guided Project: Predicting the Stock Market
  • Decision Tree
  • Why use Decision Trees?
  • Decision Tree Terminologies
  • How Does the Decision Tree Algorithm Work
  • Pruning: Getting an Optimal Decision Tree
  • Advantages of the Decision Tree
  • Disadvantages of the Decision Tree
  • Python Implementation of Decision Tree
  • Guided Project: Predicting Bike Rentals
  • References and Bibliography

Β' κύκλος

  • Representing Neural Networks
  • Nonlinear Activation Functions
  • Hidden Layers
  • Guided Project: Building A Handwritten Digits Classifier
  • Machine Learning Project Walkthrough: Data Cleaning
  • Machine Learning Project Walkthrough: Preparing the Features
  • Machine Learning Project Walkthrough: Making Predictions
  • Key Points
  • Getting Started with Kaggle
  • Feature Preparation, Selection and Engineering
  • Model Selection and Tuning
  • Guided Project: Creating a Kaggle Workflow
  • Presentation of TensorFlow
  • TensorFlow Basics
  • Classification of Neural Network in TensorFlow
  • Linear Regression in TensorFlow
  • Keras Basis
  • Kears Layers
  • Deep Learning with Keras – Implementation and Example
  • Keras Vs Tensorflow – Difference Between Keras and Tensorflow
  • References
Σεμινάρια AI

Μεθοδολογία σεμιναρίων τεχνητής νοημοσύνης

Το πρόγραμμα βασίζεται στην εξ αποστάσεως ασύγχρονη διδασκαλία. Θα λάβετε με την εγγραφή σας στο πρόγραμμα μας κωδικούς εισόδου στην online εφαρμογή μας και θα μπορέσετε να μελετήσετε με τους δικούς σας χρόνους την ύλη του σεμιναρίου. Όταν και μόνο όταν νοιώσετε έτοιμη / ος τότε κανονίζουμε ημερομηνία online εξέτασης για εσάς η οποία στην περίπτωση που αποτύχετε έχετε δικαίωμα και δεύτερη φορά να συμμετέχετε χωρίς καμία απολύτως νέα χρέωση. Κατά την διάρκεια της μελέτης σας μπορείτε να απευθύνεστε με email στον ακαδημαϊκά υπεύθυνο του προγράμματος μας τον κο Θανάση Δαβαλά που είναι ερευνητής στο Πανεπιστήμιο Αιγαίου στο Information Systems Laboratory / Department of Information and Communication Systems Engineering of UotA. Φυσικά μπορείτε να στέλνετε απορίες σας για το πρόγραμμα στα emails adavalas at aegean dot gr και στο info at labheron dot gr όπως και δυνατότητα online συμβουλευτικής μέσω της εφαρμογής zoom για την οποία απλά απαιτείται να συνεννοηθούμε για την εξεύρεση μιας κοινά αποδεκτής ώρας.

Αξιολόγηση - Προαπαιτούμενα για πιστοποιήσεις τεχνητής νοημοσύνης

Λαμβάνετε την ύλη που είναι στα αγγλικά και την μελετάτε με τον δικό σας χρόνο. Η μορφή των εξετάσεων είναι με ερωτήσεις απαντήσεις πολλαπλής επιλογής και έχει τα ακόλουθα χαρακτηριστικά.
– Ανοιχτό βιβλίο: Όχι
– Ερωτήσεις: 40
– Γλώσσα: Αγγλικά
– Βαθμολογία επιτυχίας: 32/40 ή 80%
– Διάρκεια: 60 λεπτά
– Παράδοση: Αυτή η εξέταση είναι διαθέσιμη στο Διαδίκτυο
– Η επίβλεψη σας θα γίνει από εμάς στο Εργαστήριο ΤΠΕ Ήρων
Θα έχετε δύο προσπάθειες εντός 180 ημερολογιακών ημερών από τη λήψη του αρχικού email καλωσορίσματος για να περάσετε τη εξέταση χωρίς κόστος.

5/5 - (32 votes)