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/