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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/cours-de-certification-professionnelle-en-ingenierie-de-lia/
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课程名称：人工智能工程专业认证课程 课程概述： 本课程将带您深入探索人工智能工程的高级领域，是学习深度学习、模型优化、Transformer架构、AI代理和MLOps的全面指南。该课程专为希望从理论转向实践的学习者设计，旨在帮助您构建前沿的AI系统，利用具体的工具和框架。 您将首先学习模型的调优和优化，包括通过网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化来调整超参数，掌握正则化、交叉验证和自动化优化管道的影响，以提升模型的精度和效率。 接下来，您将深入了解卷积神经网络（CNN），学习如何从零开始构建CNN，使用卷积层、池化层和丢弃层，并将其应用于图像分类、目标检测等任务，使用TensorFlow和PyTorch实现。 在“从图像到序列 - 循环神经网络（RNN）和序列建模”模块中，您将掌握时间序列分析的基础，学习如何利用RNN、LSTM和GRU建模时间序列、文本和语音，并解决消失梯度和长期依赖问题。 随后，您将探索现代AI的璀璨明珠：Transformer及其注意力机制，学习自注意力、多头注意力和位置编码如何驱动BERT、GPT和T5等模型，您将从零开始构建Transformer模型，并将预训练架构应用于实际案例。 课程还将涵盖迁移学习和微调，这是现代AI工程师必备的技能。您将学习如何利用预训练模型，并通过特征提取和微调技术将其适应特定任务，从而节省时间和数据。 此外，您还将全面了解AI代理，探索自主代理的架构，包括反应型代理、目标导向代理和多智能体系统。深入了解AI代理在实时决策、电子游戏、个人助手和基于代理的模拟中的应用。 最后，您将在MLOps实践的引导下，将所学知识整合。了解如何使用Docker、MLflow、Kubeflow等工具，将模型部署、监控和维护在生产环境中，学习模型版本管理、可重复性和可扩展性等现代AI工程师必备的技能。 完成本课程后，您将能够： - 优化和部署深度学习模型于生产环境 - 构建CNN、RNN和基于Transformer的架构 - 使用迁移学习将强大的模型适应新领域 - 设计适用于实际环境的AI代理 - 应用MLOps最佳实践，实现大规模AI部署 无论您是希望成为机器学习工程师、AI研究员还是首席AI架构师，本课程都是您成为AI专业人士的终极通道。立即注册，获得人工智能工程专业认证 - 高级人工智能培训的标杆。
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