Duomenų mokslas ir dirbtinis intelektas | pro

Štai pavyzdinė "Duomenų mokslas ir dirbtinis intelektas | Pro" kurso programa. Ši programa yra skirta asmenims, turintiems tvirtus duomenų mokslo pagrindus ir norintiems gilinti savo žinias bei įgūdžius dirbtinio intelekto srityje, daugiausia dėmesio skiriant pažangiems metodams ir praktiniam pritaikymui. Duomenų mokslas ir dirbtinis intelektas | Pro Programa Modulis 1: Pažangūs Mašininio Mokymosi Metodai 1.1 Gilusis Mokymasis (Deep Learning): Neuroninių tinklų architektūros (CNN, RNN, Transformer ir kt.). Mokymo strategijos ir optimizavimo algoritmai. Praktinis darbas su giliosiomis mokymosi bibliotekomis (TensorFlow, PyTorch). Projektas: Vaizdų atpažinimas arba natūralios kalbos apdorojimas naudojant gilųjį mokymąsi. 1.2 Ansamblio Metodai ir Modelio Interpretavimas: Pažangūs ansamblio metodai (Stacking, Boosting, Bagging variantai). Modelio aiškinamumo technikos (SHAP, LIME). Modelio patikimumo ir stabilumo vertinimas. Projektas: Sudėtingo modelio kūrimas ir interpretavimas naudojant ansamblio metodus. 1.3 Laiko Eilučių Analizė ir Prognozavimas: Pažangūs laiko eilučių modeliavimo metodai (ARIMA variantai, Prophet, NeuralProphet). Sezoniškumo ir tendencijų analizė. Prognozavimo tikslumo vertinimas ir modelio parinkimas. Projektas: Laiko eilučių prognozavimo modelio kūrimas realaus pasaulio duomenims. Modulis 2: Dirbtinio Intelekto Taikomosios Sritys 2.1 Natūralios Kalbos Apdorojimas (NLP) | Pro Lygis: Pažangūs teksto analizės metodai (semantinė analizė, emocijų atpažinimas). Kalbos modeliavimas ir generavimas (GPT tipo modeliai). Informacijos išgavimas ir klausimų-atsakymų sistemos. Projektas: Pažangios NLP sistemos kūrimas konkrečiai užduočiai. 2.2 Kompiuterinė Vizija | Pro Lygis: Objektų aptikimas ir segmentavimas pažangiais metodais (YOLO, Mask R-CNN). Vaizdo sekimas ir veiksmo atpažinimas. 3D vaizdo apdorojimas. Projektas: Sudėtingos kompiuterinės vizijos sistemos kūrimas. 2.3 Stiprinamasis Mokymasis (Reinforcement Learning): Markov Decision Processes (MDP