Tijekom treninga usvojiti ćete vještine i znanja potrebne za primjenu različitih pristupa te algoritama umjetne inteligencije i strojnog učenja za rješavanje poslovnih problema.

Osnovne informacije

Move Icon

  1. Riješiti poslovne probleme koristeći umjetnu inteligenciju i strojno učenje.
  2. Pripremiti podatke za korištenje u strojnom učenju.
  3. Obučiti, ocijenite i prilagoditi model strojnog učenja.
  4. Izraditi modele linearne regresije.
  5. Izraditi modele predviđanja.
  6. Izraditi modele klasifikacije korištenjem logističke regresije i k -najbližeg susjeda.
  7. Izraditi modele grupiranja podataka.
  8. Izraditi modele klasifikacije i regresije koristeći stabla odlučivanja i slučajne šume.
  9. Izraditi modele klasifikacije i regresije pomoću strojeva za potporne vektore (SVM).
  10. Izraditi umjetne neuronske mreže za duboko učenje.
  11. Pokrenuti modele strojnog učenja pomoću automatiziranih procesa.
  12. Održavati kanale i modele strojnog učenja dok su u proizvodnji.
Stručnjacima koji se bave podatkovnom znanošću i poslovnim analitičarima koji žele proširiti svoje znanje u području algoritama strojnog učenja i naučiti kreirati inteligentna rješenja za donošenje poslovnih odluka.
  • Poznavanje procesa podatkovnih znanosti i strojnog učenja, uključujući formuliranje problema, prikupljanje i pripremu podataka, analiziranje podataka, inženjering i pretprocesiranje podataka, obuka, podešavanje i ocjenjivanje modela te finaliziranje modela. 
  • Poznavanje statističkih koncepata kao što su uzorkovanje, testiranje hipoteza, distribucija vjerojatnosti, slučajnost i sl.
  • Poznavanje sumarnih statističkih pokazatelja kao što su medijan, mod, interkvartilni raspon (IQR), standardna devijacija, asimetrija i sl.
  • Poznavanje metoda vizualizacije analiziranih podataka.
  • Iskustvo u radu s Python programskim jezikom.

Preporučamo pohađanje Python Fundamentals ili Python Programming: Advanced  

Certifikacijski ispit

  • Certified Artificial Intelligence Practitioner (AIP-210)

Certifikat

  • Certified Artificial Intelligence Practitioner certification

Moduli koji će se izvoditi

  • Identify AI and ML Solutions for Business Problems
  • Formulate a Machine Learning Problem
  • Select Approaches to Machine Learning

  • Collect Data
  • Transform Data Topic
  • Engineer Features
  • Work with Unstructured Data

  • Train a Machine Learning Model
  • Evaluate and Tune a Machine Learning Model

  • Build Regression Models Using Linear Algebra
  • Build Regularized Linear Regression Models
  • Build Iterative Linear Regression Models

  • Build Univariate Time Series Models
  • Build Multivariate Time Series Models

  • Train Binary Classification Models Using Logistic Regression
  • Train Binary Classification Models Using k-Nearest Neighbor
  • Train Multi-Class Classification Models
  • Evaluate Classification Models
  • Tune Classification Models

  • Build k-Means Clustering Models
  • Build Hierarchical Clustering Models

  • Build Decision Tree Models
  • Build Random Forest Models

  • Build SVM Models for Classification
  • Build SVM Models for Regression

  • Build Multi-Layer Perceptrons (MLP)
  • Build Convolutional Neural Networks (CNN)
  • Build Recurrent Neural Networks (RNN)

  • Deploy Machine Learning Models
  • Automate the Machine Learning Process with MLOps
  • Integrate Models into Machine Learning Systems

  • Secure Machine Learning Pipelines
  • Maintain Models in Production

Brzi upit

Prijavite se

Lokacija 

Trajanje: 40 sati

Brzi upit