Մեքենայական ուսուցում ղեկավարների համար
Դասընթացի Իդ : AI-001
Դասի տևողությունը (օրերով) : 2 օր
Տևողությունը առցանց : 2 օր
Ուսումնական պլան : դասախոսի ղեկավարությամբ ուղիղ հեռավար ուսուցում - ONLINE
Ակնարկ
Դասընթացն ընդգրկում է մեքենայական ուսուցման հիմունքները՝ կենտրոնանալով բիզնեսում դրա կիրառման վրա:
Ուսումնական ծրագիրը ներառում է մեքենայական ուսուցման հիմնական մոդելների ուսումնասիրություն, ինչպես նաև իրական բիզնեսի սցենարներում դրանց կիրառման տարբեր դեպքերի վերլուծություն:
Ուսանողները կտիրապետեն տվյալների հավաքագրման և մշակման, մոդելի արդյունքների վերլուծության և գնահատման հմտություններին, ինչպես նաև արհեստական ինտելեկտի նախագծերի կառավարման ռազմավարություններին:
Ուսանողները պատրաստ կլինեն օգտագործել մեքենայական ուսուցման գործիքներ՝ բիզնես գործընթացները օպտիմալացնելու և արդյունավետ կառավարման որոշումներ կայացնելու համար:
Այս դասընթացի լսարանը
- Կառուցվածքային ստորաբաժանումների պետեր
- ՏՏ նախագծերի ղեկավարներ
Նպատակը
Սովորեք օգտագործել AI-ի և մեքենայական ուսուցման հնարավորությունները առարկայական ոլորտներում կիրառական խնդիրները լուծելու համար:
Արդյունքներ
Դասընթացն ավարտելուց հետո ուսանողները ձեռք կբերեն հմտություններ, որոնք թույլ կտան.
- Իմացեք մեքենայական ուսուցման հիմունքները. Մեքենայի ուսուցման հիմնական հասկացությունները և տեխնիկան
- Կարողանալ վերլուծել տվյալները. ուսանողները կյուրացնեն տվյալների հավաքման, մաքրման և վերլուծության մեթոդները, որոնք թույլ կտան նրանց աշխատել մեծ ծավալի
- տեղեկատվության հետ և դրանից արժեքավոր պատկերացումներ քաղել:
Գնահատեք մեքենայական ուսուցման մոդելների արդյունավետությունն ու ճշգրտությունը, որպեսզի կարողանաք տեղեկացված, տվյալների վրա հիմնված որոշումներ կայացնել - Կառավարեք AI նախագծեր. ուսանողները կսովորեն արհեստական ինտելեկտի նախագծերի կառավարման մեթոդներ, ներառյալ ռազմավարությունների մշակումը և ռիսկերի գնահատումը:
- Կիրառեք տարբեր մեքենայական ուսուցման մոդելներ բիզնեսի խնդիրները լուծելու համար
Ուրվագիծ
1. Արհեստական ինտելեկտի և մեքենայական ուսուցման ներածություն
2. Մեքենայի ուսուցման մոդելների տեսակները և AI-ի օգտագործման առաջադրանքների կատեգորիաները
3. Բիզնեսի խնդիրներում ՓԼ մոդելների կիրառման դեպքերի վերլուծություն
4. Տվյալների գիտություն և տվյալների վերլուծության գործիքներ
5. ՓԼ մոդելի մշակման և կիրառման փուլերը
6. ՓԼ մոդելների քայլ առ քայլ մշակման և ներդրման դեպքերի վերլուծություն
7. Դեպքի վերլուծություն. որտեղ և ինչպես կիրառել ՓԼ մոդելը (առաջադրանքի նույնականացում)
8. Տվյալների հավաքագրման և մշակման փուլում ընկղմում, տվյալների բավարարության գնահատում
9. Սուզվեք մոդելի ստեղծման փուլի, դասակարգման և ռեգրեսիայի մեջ
10. Գործնական առաջադրանք տվյալների մշակման և մոդելի ընտրության վերաբերյալ
11. AI նախագծերի կառավարում. AI իրականացման ռազմավարություն. Իրականացման արդյունքների գնահատում
12. AI նախագծերի կառավարման և AI իրականացման դեպքերի վերլուծություն
