Trajnim për Inteligjencë Artificiale/ Machine Learning

Trajnim për Inteligjencë Artificiale/ Machine Learning

Ne kete pershkrim fjala Inteligjenca artificiale eshte perdorur ne menyre te zevendesueshme me fjalen machine learning si perkthim i indirekt

 

Hyrje

Inteligjenca artificiale është shkenca (dhe arti) i bërjes së kompjuterëve për të vepruar pa u programuar në mënyrë të qartë. Në vitet e fundit, ajo ka qenë mjeti më i përhapur që na ka lejuar të jemi në gjendje të projektojmë vetura që drejtojnë vetveten, njohjen praktike të të folurit, kërkim efektiv në internet, parashikimin e shpalosjes së proteinave dhe përmirësimin e kuptimit të gjenomit njerëzor. Në këtë trajnim për inteligjence artificiale (machine learning), ju do të mësoni në lidhje me teknikat më efektive të inteligences artificiale dhe do të keni mundësi te eksplorimit, praktikimin, dhe implementimit të tyre. Më e rëndësishmja, jo vetëm që do të mësoni rreth themelit teorik të të mësuarit, por gjithashtu do të fitoni përvojë praktike të nevojshme për të zbatuar me shpejtësi dhe fuqi këto teknika në probleme [të reja] të botës reale.

 

Objektivat

T’i prezantojë studentët me konceptet dhe mjetet themelore të inteligjences artificiale

Të zhvillojë aftësi të përdorimit të softuerit të fundit të inteligjences artificiale për zgjidhjen e problemeve praktike

Për të përdorur modele të përshtatshme për të dhënat e caktuara

Për të kuptuar se si të vlerësojmë modelet e krijuara nga të dhënat

 

Rezultatet

Deri në fund të kursit / trajnimit, pjesëmarrësit do të jenë në gjendje:

Të kuptojë procesin e zhvillimit te sistemeve te inteligjences artificiale; nga përcaktimi i problemit në krijimin e modelit në vendosjen e tij

Trajtimi i të dhënave me bibliotekën Pandas në Python (trajtimi i të dhënave që mungojnë, trajtimi i të dhënave kategorike, ndarja e të dhënave në tren / grupe provash dhe më shumë)

Zbuloni njohuri me vizualizimin e të dhënave Matplotlib

Zbatoni modele të ndryshme të mbikëqyrura dhe të pambikëqyrura të inteligjencës artificiale për problemet

Vlerësoni performancën e modeleve të ndryshme

Zbatimi dhe vendosja e modelit të vizionit kompjuterik në prodhim

 

Parakusht për t’u bashkuar me trajnimin:

Interesi për të mësuar dhe zbatuar sistemet të inteligjencës artificiale (thelbësor)

Python i nivelit hyrës (thelbësor)

Fondacioni i mirë i matematikës (opsionale)

 

Struktura

Hyrje në sistemet e inteligjences artificiale

Hyrje e nivelit të lartë në botën e inteligjencës artificiale

Të dhënat

Manipulimi i të dhënave me Pandas

Vizualizimi i të dhënave me Matplotlib

Vlerësimi i të dhënave dhe zgjedhja e karakteristikave

Modeli (Me rast studimi: shembuj dhe të dhëna të botës reale)

Përcaktimi i problemit

Krijimi i modelit

I mbikqyrur

Klasifikim

Algoritmet klasike të inteligjencës artificiale

Rrjetat neurale

Funksioni i gabimit

Metrika e vlerësimit

Optimizues

Regresion

Algoritmet klasike të inteligjencës artificiale

Rrjetat neurale

Funksioni i gabimit

Metrika e vlerësimit

Optimizues

I pambikqyrur

Vlerësimi dhe permirsimi i modelit

K-fish validimi

Përzgjedhja e metrikës për vlerësimit të performancës

Permirsimi i hiperparametrit

“Deployment”

Shndërrimi i modelit

“Deployment” e modelit

 

Logjistika

6 javë herë

2 seanca në javë

2 orë në seancë

18:00 – 20:00 ne UBT

Orët totale: 24

 

https://www.ubt-uni.net/sq/studimi/programet-e-studimit/shkolla-profesional/trajnime/apliko-online/