Kursplan

Introduksjon til kunstig intelligens

  • Hva er AI og hvor brukes det?
  • AI vs. Maskinlæring vs. Dyp læring
  • Populære verktøy og plattformer

Python for AI

  • Gjentakelse av grunnleggende Python-konsepter
  • Bruk av Jupyter Notebook
  • Installasjon og administrering av biblioteker

Arbeid med data

  • Dataforberedelse og -rensing
  • Bruk av Pandas og NumPy
  • Visualisering med Matplotlib og Seaborn

Grunnleggende maskinlæring

  • Supervisert vs. usupervisert læring
  • Klassifisering, regresjon og klyngeanalyse
  • Modelltrening, validasjon og testing

Neurale nettverk og dyp læring

  • Arkitektur for neurale nettverk
  • Bruk av TensorFlow eller PyTorch
  • Bygging og trening av modeller

Naturlig språk og bildeanalyse

  • Tekstklassifisering og følelsesreaksjonsanalyse
  • Grunder i bildekjennskap
  • Forhåndsopplærte modeller og overføring av læring

Implementering av AI i applikasjoner

  • Lagring og lasting av modeller
  • Bruk av AI-modeller i APIs eller webapplikasjoner
  • Beste praksis for testing og vedlikehold

Oppsummering og neste trinn

Krav

  • Et grunnleggende forståelse av programmeringslogikk og strukturer
  • Erfaring med Python eller lignende høy-nivå programmeringsspråk
  • Grunnleggende kjennskap til algoritmer og datastrukturer

Målgruppe

  • IT-systemsprofesjonals
  • Programutviklere som ønsker å integrere AI
  • Ingeniører og tekniske ledere som utforsker AI-baserte løsninger
 40 timer

Antall deltakere


Pris per deltaker

Referanser (1)

Kommende kurs

Relaterte kategorier