人工智能和机器学习在包装
人工智能和机器学习在包装
这综合课程一直在精心包装的专业人士寻求提高他们的专业知识快速发展的人工智能(AI)和机器学习领域(ML)。它的目标是为与会者配备基本对关键概念的理解,与这些先进技术相关的工具和技术。
这门课是通过自学异步在线学习环境,为与会者提供了最大的灵活性和便利性。课程内容包括一系列的实验室和翔实的讲座和练习,这些都是通过课程平台。
作为课程的一部分,与会者将被要求完成实验室对应提供的讲座和研讨会。这些实验室将提交通过网站系统,它允许高效和有效的教师反馈。
促进实验室练习,与会者将提供开源毫升软件,基于预构建模块。软件是用户友好的,不需要任何编程经验,确保各级与会者轻松可以参与实验室练习。
此外,提高学习经验,现场办公时间将安排在必要时,使与会者能够与老师和同伴互动参与者和接收进一步的支持和指导。
总的来说,这门课程提供了一个特殊的机会包装专业人士获得一个坚实的基础在人工智能和ML,这将使他们跟上不断变化的行业和保持创新和发展的最前沿。
从这门课程主要学习成果
- 综合知识和能力开发一个全面的AI和ML的基本概念的理解,并且能够将这些知识整合到他们的工作作为包装的专业人士。
- 了解各种AI和ML方法的基本原则,允许参与者选择和应用适当的方法解决包装行业的挑战。
- 熟练进行毫升建模使用开源软件,使参与者能够利用这些工具来解决现实世界的包装问题。
- 能力评估实现人工智能的优势和挑战在包装行业,帮助参与者识别机会和潜在的缺陷与这些先进技术。
- 应用人工智能和ML的能力模型来解决当前的包装问题,允许参与者制定和实施创新的解决方案来挑战他们的专业实践。
课程模块
- 单位1 AI概述:人工智能的概念和ML, AI角色&应用程序包装
- 单位2毫升简介:不同类型的ML方法、ML算法。
- 单位3 ML算法:资讯、决策树,随机森林
- 单位4深度学习:人工神经网络(ANN),安应用包括包装
- 单元5芬多精基本:编程基础,变量、表达式、脚本和函数
- 单元6自然语言处理(NLP): NLP过程、情绪分析和NLP在包装中的应用
- 单元7毫升图像分析:图像分类使用无监督方法,可教的机器。
人均费用:$ 995.00
谁应该参加这门课吗
- 包装专业人员感兴趣的新的人工智能和ML字段。
- 公司包装研发团队成员/领导/经理。
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