CAIP - Certified Artificial Intelligence (AI) Practitioner™
✓ За запитом
Офіційний курс від CertNexus®
.png){kind=small}
Категорія:
Напрямок:
Цей курс показує, як застосовувати різні підходи та алгоритми для вирішення бізнес-проблем за допомогою Штучного Інтелекту та Машинного Навчання, використовуючи методичну роботу для розробки рішень на основі даних.
Бізнес-аналітики, які хочуть розширити свої знання про алгоритми машинного навчання та про те, як вони можуть допомогти створювати інтелектуальні продукти для прийняття рішень, які приносять цінність бізнесу
Розробники програмного забезпечення
Фахівці з обробки даних
Учасники, які вже мають кілька років досвіду роботи з обчислювальними технологіями, включно з досвідом комп’ютерного програмування
Для кого
Цей курс допоможе:
Вирішувати задані бізнес-проблеми за допомогою Штучного Інтелекту та Машинного Навчання
Готувати дані для використання в машинному навчанні
Тренувати, оцінювати та налаштовувати модель машинного навчання
Будувати моделі лінійної регресії
Створювати моделі прогнозування
Будувати моделі класифікації з використанням логістичної регресії та k-найближчого сусіда
Будувати моделі кластеризації
Створювати моделі класифікації та регресії за допомогою дерев рішень та випадкових лісів
Створювати моделі класифікації та регресії з використанням опорних векторів машин (SVMs)
Будувати штучні нейронні мережі для глибокого навчання
Вводити моделі машинного навчання в експлуатацію за допомогою автоматизованих процесів
Забезпечувати підтримку конвеєрів та моделей машинного навчання під час їхньої роботи в експлуатації
Програма курсу
Модуль 1
Вирішення бізнес-проблем за допомогою Штучного Інтелекту та Машинного Навчання
Модуль 3
Тренування, оцінка та налаштування моделі машинного навчання
Модуль 5
Побудова моделей прогнозування
Модуль 7
Побудова моделей кластеризації
Модуль 9
Побудова моделей машин опорних векторів
Модуль 11
Операціоналізація моделей машинного навчання
Модуль 2
Підготовка даних
Модуль 4
Побудова моделей лінійної регресії
Модуль 6
Побудова моделей класифікації за допомогою логістичної регресії та методу k-найближчого сусіда
Модуль 8
Побудова дерев рішень та випадкових лісів
Модуль 10
Побудова штучних нейронних мереж
Модуль 12
Забезпечення операцій машинного навчання
Деталі навчання
У групі, з тренером
Найближчі дати:
за запитом
Тривалість навчання: 5 днів
Мова: викладання - англійська
матеріали - англійська
Навчальні матеріали в електронному вигляді
Доступ до середовища лабораторних робіт
Ваучер для складання іспиту
Після проходження курсу: сертифікат про проходження навчання.
Про вендора
CertNexus®
CertNexus® - це незалежний вендор сертифікаційних програм, що пропонує програми для фахівців у сферах бізнесу, даних, розробки, IT і безпеки та допомагає у розвитку кар'єри в галузі штучного інтелекту (AI), науки про дані, етики даних, Інтернету речей (IoT) та кібербезпеки.