Curso de formación de formadores en inteligencia artificial

Los cursos de formación para formadores de inteligencia artificial son los siguientes:

1. Python en el aprendizaje automático

Construcción del entorno Python y aprendizaje de sintaxis básica con conceptos básicos como listas, tuplas y Python; Forma de funciones; operaciones IO de Python; introducción al uso de clases en Python; Python utiliza ejemplos para explicar algoritmos, modelos y tareas clásicos en el campo del aprendizaje automático.

2. Fundamentos matemáticos de la inteligencia artificial

Estar familiarizado con la representación simbólica en matemáticas; comprender las reglas de las derivadas de funciones y las derivadas en cadena; Conceptos relacionados con matrices y expresión matemática.

3. Concepto e introducción del aprendizaje automático

Comprender los conceptos relacionados involucrados en la inteligencia artificial; comprender cómo obtener datos y la ingeniería de características; comprender los métodos de preprocesamiento de datos; proceso de capacitación; estar familiarizado con el uso de Pandas; eliminar la complejidad del proceso de visualización; instrucciones para usar Pandas;

4. La base matemática del aprendizaje automático: análisis matemático

Dominar y comprender el soporte teórico matemático subyacente de la tecnología de inteligencia artificial; introducir la teoría de la probabilidad, la optimización matricial y convexa y el algoritmo correspondiente; diseño y principios; teoría de optimización convexa, optimización de flujo significa SGD, método de Newton y otros métodos de optimización.

5. Marco de aprendizaje profundo TensorFlow.

Comprenda y aprenda el alcance y la denominación de las variables; construya redes neuronales multicapa y complete la optimización.

Las tareas del entrenador de inteligencia artificial

1. Etiquetar y procesar los datos originales de imágenes, textos, sonidos y otros servicios;

2. campos profesionales Realizar análisis y perfeccionamiento, y realizar capacitación y evaluación sobre los algoritmos, funciones y rendimiento relevantes de los productos de inteligencia artificial;

3. Diseñar procesos interactivos y soluciones de aplicación para productos de inteligencia artificial;

4. Monitorear, analizar y gestionar los datos de aplicación de los productos de inteligencia artificial;

5. Ajustar y optimizar los parámetros y la configuración de los productos de inteligencia artificial.