現代人工智慧精修班: 建構 6 個專案

利用人工智慧( AI )的力量來解決金融、科技、藝術和醫療領域的實際問題

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從這 15 小時的課程,你會學到

  • 使用 Tensorflow 2.0 Serving 部署基於 Emotion (情緒) AI 的模型,並使用該模型進行推理
  • 理解 Explainable AI (可解釋的人工智慧) 的概念,揭示人工神經網路( ANN,Artificial Neural Networks )的黑盒本質,並使用 GradCam 技術將其隱藏層視覺化
  • 開發深度學習模型,實現腦腫瘤檢測過程的自動化和優化
  • 建立和訓練人工智慧模型,使用 ResNets 和 ResUnet 網路(醫療保健應用程式)檢測和定位腦腫瘤
  • 理解區隔( Segmentation )模型背後的理論和直覺,以及最先進的 ResUnet 網路
  • 使用 AWS SageMaker XGBoost 演算法建構、培訓和部署商業的人工智慧模型來預測客戶信用卡違約
  • 運用超參數優化搜尋( hyperparameters optimization search )做 XGBoost 模型參數優化
  • 理解 DeepDream 演算法背後的基本理論和數學原理,用於藝術生成
  • 開發、訓練和測試最先進的 DeepDream 演算法,使用 TF 2.0 中的 Keras API 建立基於 AI 的藝術傑作
  • 開發人工神經網路( ANNs )模型,並藉助 GPUs 和 TPUs 的力量,在谷歌的 Colab 訓練他們

要求

基本的程式設計知識將有幫助,但不是必要的

課程說明

人工智慧(AI)革命就在眼前!

“全球人工智慧市場預計將增長2,846億美元,複合增長43. 9% 。深度學習是這項研究中分析和評估的一部分,研究顯示這方面將有超過 42. 5% 的成長(來源: globenewswire)。

人工智慧( AI )是一門使電腦能夠模仿人類智慧的科學,例如決策、推理、文字處理和視覺化概念。人工智慧是一個更廣泛的一般領域,涉及幾個子領域,如機器學習、機器人學和電腦視覺。

為了讓公司變得更有競爭力,並且快速增長,他們需要利用人工智慧的力量來改進流程、降低成本和增加收入。如今,人工智慧在許多領域得到了廣泛的應用,從銀行業到醫療保健、交通運輸和技術等各個行業都在進行轉型。

近年來,人工智慧人才的需求呈指數級增長,而且不再侷限於矽谷!Forbes 雜誌稱,人工智慧技術是 2020 年最受歡迎的技術之一。

本課程的目的是以一種實用、簡單和有趣的方式提供你現代人工智慧應用的關鍵方面的知識。本課程提供學生運用真實世界資料集的實際動手經驗。本課程涵蓋了許多新的主題和應用,如 Emotion AI (情緒人工智慧)、Explainable AI (可解釋的人工智慧)、Creative AI( 創造性人工智慧 ),以及應用在醫療、商業和金融領域的 AI用。

本課程的一個主要特色是我們將使用 Tensorflow 2.0 和 AWS SageMaker 來培訓和部署模型。此外,我們將涵蓋 AI/ML 工作流程的各種元素,包括模型建立、培訓、超參數調整和部署。此外,本課程經過精心設計,涵蓋了諸如機器學習、深度學習和電腦視覺等人工智慧的關鍵技術。

以下是我們將要做的專案摘要:

  • 專案 #1( Emotion AI): : 情緒分類和基於人工智慧的關鍵人臉點檢測( Facial Points Detection )
  • 專案 #2(應用在醫療保健中的 AI ) : 使用人工智慧檢測和定位腦腫瘤
  • 專案 #3(應用在商業/市場行銷的 AI ) : 使用自動編碼器和非監督式學習演算法進行商城客戶區隔( Segmentation )
  • 專案 #4(應用在商業/金融的 AI ): 使用 AWS SageMaker 的 XG-Boost 演算法( 自動駕駛,AutoPilot )預測信用卡違約
  • 專案 #5( Creative AI ) : 人工智慧創造藝術作品
  • 專案 #6( Explainable AI): 使用 GradCam 揭示人工智慧的黑盒特性並可視化隱藏層

目標受眾

  • 經驗豐富的顧問,希望通過利用人工智慧來改變業界
  • 人工智慧從業者,希望推進他們的職業生涯和建立他們的專業履歷組合
  • 有遠見的企業業主,希望利用人工智慧的力量,使收入最大化,減少成本和優化他們的業務
  • 對人工智慧充滿熱情的技術愛好者,希望獲得現實世界實踐經驗。

講師簡介

Dr. Ryan Ahmed, Ph.D., MBA  教授和暢銷的 Udemy 講師

Ryan Ahmed 是一位熱愛教育和科技的暢銷的 Udemy 教練。Ryan 的使命是讓每個人都能獲得優質的教育,並且負擔得起。Ryan 擁有博士學位。麥克馬斯特大學( McMaster* University )工程學士學位,主修機電一體化和電動汽車(EV)控制。他還獲得了麥克馬斯特應用科學碩士學位,專注於人工智慧(AI)和 DeGroote 商學院的金融 MBA。

Ryan 在全球財富100強公司擔任多個工程職位。最近,他在三星美國擔任系統工程主管,並擔任加拿大菲亞特克萊斯勒汽車公司(FCA)的高級科學研究和實驗開發技術專家。Ryan 已經為全球超過 10,000 多名學生教授了工程、科學、技術和數學方面的幾門課程。他是美國密歇根州底特律 IEEE 交通電氣會議和博覽會(iTEC 2012)最佳論文獎的獲獎者。

Ryan是安大略省斯坦福大學認證專案經理(SCPM)、認證專業工程師(P.Eng。)、汽車工程師協會(SAE)成員、電氣和電子工程師協會(IEEE)會員。他還是美國伊利諾州芝加哥舉辦的2017  IEEE 運輸與電氣化會議(iTEC’17)的項目聯合主席。

*麥克馬斯特大學是僅有的加拿大大學中四所持續排名全球前100名的大學之一。

Kirill Eremenko   資料科學家和外匯系統專家

我的名字是 Kirill Eremenko ,你正在讀這讓我超級興奮 !

我在 Udemy 兩個類別的領域授課 : 資料科學和外匯交易。我想你將會對我是否可以提供你最好的訓練有信心,以下是我在這兩個領域的一些背景。

資料科學

在專業方面,我有超過 5 年在金融、零售、交通運輸等行業的資料科學管理顧問經驗。曾受過澳大利亞 Deloitte 最好的分析導師的訓練,今天我運用大數據來推動企業戰略、改造客戶體驗和徹底改變現有的操作流程。

從我的課程中,你將立即注意到我如何將現實生活的經驗和物理與數學學術背景結合起來,在資料科學領域提供專業的分步指導。我也熱衷於公開演講,並定期在澳大利亞領先的大學和行業盛會上介紹大數據。

外匯交易

自2007年以來,我一直以交易員的身份積極參與外匯市場,並辦 MQL4 的程式設計課程計畫。我很享受外匯交易,因為外匯市場可以帶來的財務上的自由,更重要的 – 個人自由

我生活的另一部分-是一個資料科學家 – 研究商業流程和人類行為模式的各種模式… 聽起來很熟悉?是的!巧合的是,我也是演算法交易的大粉絲 : ) EAs、外匯機器人、指標、腳本、MQL4, 甚至使用 java 程式設計做外匯 – 我全部都很愛!

Kirill Eremenko

Hadelin de Ponteves   資料科學家

你好。我的名字是 Hadelin de Ponteves。總是渴望學習,我投入了大量的時間在學習和教學中,涵蓋廣泛的科學話題。

今天我熱衷於機器學習、深入學習和人工智慧 ( AI )。我將盡最大的努力傳達我對資料科學的熱情。我在這個領域獲得了豐富的經驗。我擁有資料科學專業的工程碩士學位。我花了一年時間研究機器學習,從事創新和令人興奮的專案。 然後在Google的工作經驗中,我實施了一些用於商業分析的機器學習模型。

最終,我意識到我花了大部分時間做分析,我逐漸需要培養更多的創意,所以我踏入創業生涯。我的課程結合分析和創造力的兩個維度,使你可以在應用於創意思考的同時學習資料科學中所需的所有分析技能。

期待和你一起完成學習!

Hadelin de Ponteves

Mitchell Bouchard CEO,製片人,導演 RED CAPE FILMS B.S,MFA 候選人

Mitchell 是來自加拿大安大略省哈羅的加拿大電影製作人。 2016年,他畢業於達科他州立大學,主修電腦圖形學專業電影和電影藝術。

在達科他州立大學獲得多個獎項,如“1st Place BeadleMania”,“Winner College 10週年Dordt電影節”以及“傑出藝術家獎藝術與科學學院”。

Mitchell 曾在CBC的“Windsors Shorts”電視節目中亮相,目前擔任RED CAPE FILMS的首席執行官。 他教授電影製作並製作高端電影製作。

他還是TEDX Windsor的製片人/導演,演講者來自全國各地。

SuperDataScience 團隊    幫助資料科學家成功的團隊

Hi, 你好!

我們是 SuperDataScience 團隊。你將在 Kirill Eremenko 教授的資料科學課程中看到我們 – 我們在這裡幫助你解決任何問題,並確保你在課程的旅程中總是一舤風順!

聯繫最好的方法是在你正在學習的課程的問答中討論。在大多數情況下,我們會在24小時內回覆。

我們熱衷於幫助你享受課程!

課堂中見囉!

誠摯地,
SuperDataScience 真正的人

英文字幕:有

  • 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

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