วิศวกร AI ระดับเริ่มต้นสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

พัฒนาทักษะแมชชีนเลิร์นนิงของคุณด้วย scikit-learn ใน Python ใช้ชุดข้อมูลจริงในคอร์สแบบโต้ตอบนี้ และเรียนรู้วิธีสร้างการคาดการณ์ที่ทรงพลัง!

เรียนรู้การจัดกลุ่ม แปลงข้อมูล สร้างภาพ และดึงอินไซต์จากชุดข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับด้วย scikit-learn และ scipy

นำทางและใช้งานคลังโมเดลและชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีอยู่บน Hugging Face Hub

เรียนรู้วิธีสร้างโครงข่ายประสาทเทียมแรกของคุณ ปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ และจัดการปัญหาการจำแนกประเภทและการถดถอยใน PyTorch

ฝึกทักษะสำคัญด้วย Scikit-learn, SHAP และ LIME เพื่อทดสอบและสร้างระบบ AI ที่โปร่งใส น่าเชื่อถือ และตรวจสอบได้

เรียนรู้สถาปัตยกรรมดีปเลิร์นนิงพื้นฐาน เช่น CNNs, RNNs, LSTMs และ GRUs สำหรับการสร้างแบบจำลองข้อมูลภาพและข้อมูลลำดับ

Develop a multi-input model to classify characters from scanned documents.

เรียนรู้ทฤษฎีเบื้องหลังการจัดการข้อมูลอย่างรับผิดชอบสำหรับโปรเจกต์ AI ใดๆ ตั้งแต่ต้นจนจบและต่อเนื่องไปอีก

เรียนรู้แก่นแท้ของ LLMs และสถาปัตยกรรม transformer อันปฏิวัติวงการที่เป็นพื้นฐานของมัน!

Use LLMs to solve diverse language tasks for a car dealership company.

สำรวจเทคนิคล่าสุดสำหรับการรัน Llama LLM ในเครื่องและผสานเข้ากับสแต็กของคุณ

ค้นพบว่า MLOps ช่วยนำโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจากโน้ตบุ๊กในเครื่องสู่โมเดลที่ใช้งานจริงในโปรดักชันซึ่งสร้างมูลค่าทางธุรกิจได้อย่างไร

เรียนรู้เกี่ยวกับ modularity, documentation และ automated testing เพื่อช่วยให้คุณแก้ปัญหา data science ได้เร็วและเชื่อถือได้มากขึ้น

เรียนรู้พื้นฐาน Git สำหรับการควบคุมเวอร์ชันในโปรเจกต์ซอฟต์แวร์และข้อมูลของคุณ

เชี่ยวชาญการทดสอบ Python: เรียนรู้วิธีการ สร้างการตรวจสอบ และทำให้โค้ดปราศจากข้อผิดพลาดด้วย pytest และ unittest