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コース概要
高度なニューラルネットワーク
- 深層学習アーキテクチャ
- 畳み込みニューラルネットワークと再帰的ニューラルネットワーク
- 生成モデルと非監督学習
大規模な機械学習
- ビッグデータ分析
- MLのための分散コンピューティング
- 高度な最適化技術
強化学習と意思決定
- マルコフ決定過程
- 方策勾配法
- 多エージェントシステムとゲーム理論
自然言語処理と理解
- 高度なNLP技術
- 感情分析とテキスト分類
- 言語モデルとトランスフォーマー
コンピュータビジョンと知覚
- 画像認識と物体検出
- ビデオ分析と動作認識
- 3D再構成と拡張現実
AIの倫理と社会
- AIシステムにおける偏りと公平性
- AIガバナンスと政策
- AIの将来の社会的影響
ラボプロジェクト
- 高度なMLモデルの実装
- 大規模データセットの分析
- グループ研究プロジェクトでの協力
まとめと次なるステップ
要求
- 基本的なAIとML概念の確固たる理解。
- Pythonでの習熟度とデータサイエンスツールキットへのなじみ。
- AI入門コースの修了または同等の経験。
対象者
- データサイエンティスト。
- エンジニア。
- AI実践者。
21 時間
お客様の声 (1)
段階的に進められる練習が豊富なトレーニングです。ワークショップのようでしたし、その点で非常に満足しています。
Ireneusz - Inter Cars S.A.
コース - Intelligent Applications Fundamentals
機械翻訳