• home page image

    Καλώς ήρθατε στις εκπαιδευτικές ενότητες AI INAI4SME

    Το σεμινάριο παρέχει στους εκπαιδευτικούς και καθηγητές επαγγελματικής εκπαίδευσης και κατάρτισης και στους εργαζόμενους και εκπαιδευόμενους των ΜΜΕ την ευκαιρία να βελτιώσουν τις δεξιότητες και τις ικανότητές τους στον τομέα της ΤΝ. Στόχος μας είναι να συμβάλουμε στον ψηφιακό μετασχηματισμό της ΕΕΚ και των ΜΜΕ για να ενθαρρύνουμε την καινοτομία και την ανάπτυξη μετασχηματιστικού περιεχομένου που θα βοηθήσει τους εκπαιδευόμενους να γίνουν ενεργό μέρος της αγοράς εργασίας.

    Το θεωρητικό υλικό μας για την κατάρτιση στις τεχνολογίες ΤΝ περιλαμβάνει 7 ενότητες με εμπεριστατωμένες επεξηγήσεις και μαθήματα και 12 ενότητες με ασκήσεις και δραστηριότητες για τη διευκόλυνση της απόκτησης γνώσεων.


    Δώστε μας τα σχόλιά σας!

    Η συνεχής βελτίωση είναι σημαντική για εμάς. Λάβετε μέρος σε αυτή τη σύντομη έρευνα σχετικά με το υλικό και την πλατφόρμα μάθησης που διαθέτουμε. Αυτή η σύντομη έρευνα δεν θα διαρκέσει περισσότερο από 5 λεπτά και είναι ανώνυμη.

    icon evaluation

Διαθέσιμα μαθήματα

Module 1 - Introduction to AI


ΚΑΛΩΣ ΗΡΘΑΤΕ ΣΤΟ INAI4SME ΜΟΝΑΔΕΣ ΜΑΘΗΜΑΤΩΝ - Ενότητα 1

Αυτή η ενότητα υπ' αριθμόν 1 είναι μια εισαγωγή στην τεχνολογία της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) και στόχος είναι να παράσχει μια επισκόπηση σχετικά με τη χρήση και τις διαφορές μεταξύ των συστημάτων ΤΝ.


Module 2 - Machine Learning


Η ενότητα 2 εισάγει τη μηχανική μάθηση, έναν κλάδο της τεχνητής νοημοσύνης που επιτρέπει στους υπολογιστές να μαθαίνουν από δεδομένα χωρίς να προγραμματίζονται ρητά. Σε αυτό το μάθημα, θα μάθετε τις θεμελιώδεις έννοιες, τεχνικές και εφαρμογές της μηχανικής μάθησης.

Module 3 - Neural Network Concepts


Η ενότητα για τις έννοιες των νευρωνικών δικτύων καλύπτει τις θεμελιώδεις αρχές και θεωρίες των νευρωνικών δικτύων, συμπεριλαμβανομένης της αρχιτεκτονικής τους, των αλγορίθμων μάθησης και των εφαρμογών τους. Οι φοιτητές θα μάθουν πώς να σχεδιάζουν, να εκπαιδεύουν και να αξιολογούν νευρωνικά δίκτυα για την επίλυση σύνθετων προβλημάτων σε διάφορους τομείς.

Module 4 - Dataset


Η ενότητα 4 είναι μια επισκόπηση των συνόλων δεδομένων, η οποία καλύπτει τις θεμελιώδεις έννοιες και τεχνικές για την εργασία με σύνολα δεδομένων, συμπεριλαμβανομένης της προετοιμασίας δεδομένων, της ποιότητας δεδομένων, της οπτικοποίησης δεδομένων και της ανάλυσης δεδομένων.

Module 5 - Libraries for Python


Η ενότητα 5 για τις βιβλιοθήκες της Python καλύπτει τις πιο δημοφιλείς και ευρέως χρησιμοποιούμενες βιβλιοθήκες της Python, συμπεριλαμβανομένων των χαρακτηριστικών τους, των εφαρμογών τους και των βέλτιστων πρακτικών για τη χρήση τους. Οι σπουδαστές θα μάθουν πώς να χρησιμοποιούν αυτές τις βιβλιοθήκες για την εκτέλεση διαφόρων εργασιών, όπως ανάλυση δεδομένων, οπτικοποίηση δεδομένων, ανάπτυξη ιστοσελίδων και μηχανική μάθηση.


Module 6 - AI Algorithms


Η ενότητα για τους αλγορίθμους τεχνητής νοημοσύνης καλύπτει τις θεμελιώδεις έννοιες και τεχνικές που χρησιμοποιούνται στην τεχνητή νοημοσύνη, συμπεριλαμβανομένης της μηχανικής μάθησης, της βαθιάς μάθησης και της βελτιστοποίησης.

Module 7 - AI Analysis


Η ενότητα 7 για την ανάλυση ΤΝ καλύπτει τη διαδικασία ανάλυσης και ερμηνείας μοντέλων ΤΝ, συμπεριλαμβανομένης της μηχανικής μάθησης, της βαθιάς μάθησης και της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας.

Hands-On Modules


Το πρακτικό υλικό μας για την εκπαίδευση στις τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνει 12 ενότητες με ασκήσεις και δραστηριότητες που διευκολύνουν την απόκτηση γνώσεων:

Ενότητα 1 - Τεχνητά νευρωνικά δίκτυα (ANN)

Ενότητα 2 - Συνελικτικό νευρωνικό δίκτυο (CNN)

Ενότητα 3 - Αλγόριθμος K-κοντινότερων γειτόνων (KNN)

Ενότητα 4 - Επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNN)

Ενότητα 5 - Μηχανή διανυσμάτων υποστήριξης (SVM)

Ενότητα 6 - Η ΤΝ στη λογιστική

Ενότητα 7 - Τεχνητή νοημοσύνη στις ασφάλειες

Ενότητα 8 - Τεχνητή νοημοσύνη στο Διαδίκτυο των πραγμάτων (IoT)

Ενότητα 9 - Τεχνητή νοημοσύνη στη ρομποτική

Ενότητα 10 - Τεχνητή νοημοσύνη στο αποτύπωμα άνθρακα

Ενότητα 11 - Τεχνητή νοημοσύνη στο ανθρακικό αποτύπωμα

Ενότητα 12 - Τεχνητή νοημοσύνη στην πράσινη ΕΕ.