开发和部署机器学习和深度学习模型，以使用数据科学等方式成为一名成功的人工智能工程师
学习内容
什么是人工智能和该领域的职业机会？
人工智能工程师的职责是什么？
如何有效地履行这些职责？
如何成为一名成功的人工智能工程师？
要求
愿意花 7+ 小时学习人工智能
描述
想成为一名成功的人工智能工程师，但不知道该做什么以及如何做？看看这门课程，您不仅可以了解人工智能和 ai 工程师的角色，还可以了解如何开发和部署机器学习和深度学习模型来解决复杂的业务问题并成为一名成功的 ai 工程师免费预览许多讲座以亲自查看内容在学习课程时随时消除您对此主题的疑虑获得 udemy 的 30 天退款保证我对人工智能的接触始于2020 年，当全球对 ai 工程师职位的需求开始快速增长时，我开始了解行业对 ai 工程师的工作要求，以满足对这个新兴角色日益增长的需求，并有机会为我在该领域工作的一家公司的许多学生做好准备在这些年里， 我学到了所有关于人工智能的知识，可以帮助开发和部署机器学习和深度学习模型来解决特定的业务问题我在本课程中带来了我从这次旅程中学到的知识，并与您分享如何成为一名成功的人工智能工程师为自己预览许多免费讲座。
如果您喜欢这些内容，请报名参加该课程，享受并掌握自己的技能，成为人工智能大师！
如果不喜欢这些内容，请留言说明我们如何修改它以满足您的期望。请记住，本课程附带 udemy 的 30 天退款保证
概述
第一节 引言
第一讲 绪论
第 2 部分：概述
第 2 讲 概述 i
第三讲 概述 ii
第四讲 概述三
第 3 部分：问题定义
第五讲 问题定义 i
第六讲 问题定义 ii
第七讲 问题定义 iii
第8讲 问题定义 iv
第 4 部分：数据收集和预处理
第9讲 数据收集和预处理i
第10讲：数据收集和预处理ii
第11讲：数据收集和预处理iii
第12讲：数据收集和预处理iv
第13讲：数据收集与预处理v
第14讲 数据收集和预处理vi
第 5 部分：算法选择与开发
第15讲 算法选择与开发 i
第16讲 算法选择与开发ii
第17讲：算法选择与开发iii
第18讲 算法选择与开发 iv
第19讲 算法选择与开发v
第20讲 算法选择与开发vi
第21讲 算法选择与开发 vii
第22讲 算法选择与开发 viii
第23讲 算法选择与开发 ix
第24讲 算法选择与开发 x
第25讲 算法选择与开发 xi
第26讲 算法选择与开发 xii
第27讲 算法选择与开发 xiii
第28讲 算法选择与开发 xiv
第29讲 算法选择与开发 xv
第30讲 算法选择与开发 xvi
第31讲 算法选择与开发 xvii
第32讲 算法选择与开发 xviii
第33讲 算法选择与开发 xix
第34讲 算法选择与开发 xx
第35讲 算法选择与开发 xxi
第36讲 算法选择与开发 xxii
第37讲 算法选择与开发 xxiii
第 6 部分：特征工程
第38讲 特征工程i
第39讲 特征工程ii
第40讲 特征工程iii
第41讲 特征工程 iv
第42讲 特征工程v
第43讲 特征工程 vi
第 7 节：部署
第44讲 部署 i
第45讲 部署ii
第46讲 部署 iii
第 8 部分：监控和维护
第47讲 监控与维护 i
第48讲 监控与维护 ii
第49讲 监控与维护 iii
第50讲 监控与维护 iv
第51讲 监控与维护 v
第 9 节：协作
第52讲 合作 i
第53讲 合作 ii
第54讲 合作 iii
第10节 研究与创新
第55讲 研究与创新（上）
第56讲 研究与创新（下）
第57讲 研究与创新 iii
第 11 节：道德考量
第58讲 伦理考量 i
第59讲 伦理考量 ii
第60讲 伦理考量 iii
第 12 部分：成为 ai 工程师的路线图
第61讲：成为ai工程师的路线图
第 13 节：总结
第62讲 总结
有抱负的人工智能工程师
Master In Artificial Intelligence (Ai)
Published 4/2024
MP4 | Video: h264, 1920x1080 | Audio: AAC, 44.1 KHz
Language: English | Size: 6.07 GB | Duration: 7h 56m
Develop and deploy machine learning and deep learning models to become a successful AI Engineer using Data Science etc
What you'll learn
What is Artificial Intelligence and career opportunities in this field?
What are the responsibilities of a AI Engineer?
How to effectively deliver on these responsibilities?
How to become a successful AI Engineer?
Requirements
Willing to spend 7+ hours learning about Artificial Intelligence
Description
Want to become an Successful AI Engineer but don’t know what to do and how?Take a look at this course where you willNot only learn about the Artificial Intelligence and role of AI Engineer but alsoHow to develop and deploy machine learning and deep learning models to address complex business issues andBecome a Successful AI EngineerPreview many lectures for free to see the content for yourselfClear your doubts on this topic any time while doing the courseGet Udemy’s 30 days Money Back GuaranteeMy exposure to Artificial Intelligence began in 2020 when the demand for the AI Engineer role started increasing globally at a rapid paceI went about understanding the AI Engineer job requirements from the industry to meet the growing demand for this emerging role and had a chance to prepare many students from a company I was working with in this domainDuring these years, I learnt all about Artificial Intelligence that can help develop and deploy the machine learning and deep learning models to address specific business problemsI bring in this course my learnings from this journey and share with you how can you also become a Successful AI EngineerPreview for yourself many lectures free. If you like the content, enroll for the course, enjoy and skill yourself to become a Master in Artificial Intelligence! If don't like the content, please message about how can we modify it to meet your expectations.Please remember that this course comes with Udemy’s 30 days Money Back Guarantee
Overview
Section 1: Introduction
Lecture 1 Introduction
Section 2: Overview
Lecture 2 Overview I
Lecture 3 Overview II
Lecture 4 Overview III
Section 3: Problem Definition
Lecture 5 Problem Definition I
Lecture 6 Problem Definition II
Lecture 7 Problem Definition III
Lecture 8 Problem Definition IV
Section 4: Data Collection & Preprocessing
Lecture 9 Data Collection & Preprocessing I
Lecture 10 Data Collection & Preprocessing II
Lecture 11 Data Collection & Preprocessing III
Lecture 12 Data Collection & Preprocessing IV
Lecture 13 Data Collection & Preprocessing V
Lecture 14 Data Collection & Preprocessing VI
Section 5: Algorithm Selection & Development
Lecture 15 Algorithm Selection & Development I
Lecture 16 Algorithm Selection & Development II
Lecture 17 Algorithm Selection & Development III
Lecture 18 Algorithm Selection & Development IV
Lecture 19 Algorithm Selection & Development V
Lecture 20 Algorithm Selection & Development VI
Lecture 21 Algorithm Selection & Development VII
Lecture 22 Algorithm Selection & Development VIII
Lecture 23 Algorithm Selection & Development IX
Lecture 24 Algorithm Selection & Development X
Lecture 25 Algorithm Selection & Development XI
Lecture 26 Algorithm Selection & Development XII
Lecture 27 Algorithm Selection & Development XIII
Lecture 28 Algorithm Selection & Development XIV
Lecture 29 Algorithm Selection & Development XV
Lecture 30 Algorithm Selection & Development XVI
Lecture 31 Algorithm Selection & Development XVII
Lecture 32 Algorithm Selection & Development XVIII
Lecture 33 Algorithm Selection & Development XIX
Lecture 34 Algorithm Selection & Development XX
Lecture 35 Algorithm Selection & Development XXI
Lecture 36 Algorithm Selection & Development XXII
Lecture 37 Algorithm Selection & Development XXIII
Section 6: Feature Engineering
Lecture 38 Feature Engineering I
Lecture 39 Feature Engineering II
Lecture 40 Feature Engineering III
Lecture 41 Feature Engineering IV
Lecture 42 Feature Engineering V
Lecture 43 Feature Engineering VI
Section 7: Deployment
Lecture 44 Deployment I
Lecture 45 Deployment II
Lecture 46 Deployment III
Section 8: Monitoring and Maintenance
Lecture 47 Monitoring and Maintenance I
Lecture 48 Monitoring and Maintenance II
Lecture 49 Monitoring and Maintenance III
Lecture 50 Monitoring and Maintenance IV
Lecture 51 Monitoring and Maintenance V
Section 9: Collaboration
Lecture 52 Collaboration I
Lecture 53 Collaboration II
Lecture 54 Collaboration III
Section 10: Research and Innovation
Lecture 55 Research and Innovation I
Lecture 56 Research and Innovation II
Lecture 57 Research and Innovation III
Section 11: Ethical Considerations
Lecture 58 Ethical Considerations I
Lecture 59 Ethical Considerations II
Lecture 60 Ethical Considerations III
Section 12: Roadmap to become AI Engineer
Lecture 61 Roadmap to become AI Engineer
Section 13: Summary
Lecture 62 Summary
Aspiring Artificial Intelligence Engineers
