课程简介
机器学习模型的开发与应用已成为亚洲科技版图中的关键要素。随着企业致力于提升决策流程，集成自动化机器学习（AutoML）工具（如 Auto-Keras）愈发重要。本课程旨在帮助专业人士高效实施 AutoML 解决方案，优化性能与资源配置。
商业价值
对于人力资源经理和企业管理者而言，投资 AutoML 培训将带来显著回报。通过提升团队的 Auto-Keras 专业能力，企业可以减少模型开发所需的时间与成本。这将加速数据驱动战略的落地，提升企业在亚洲市场的整体敏捷性与竞争力。
课程目标
- 理解 AutoML 的基础概念及其在现代数据科学中的重要性。
- 熟练使用 Auto-Keras 进行模型开发与调优。
- 学习将 Auto-Keras 与现有数据生态系统集成。
- 培养评估并选择合适机器学习模型的能力。
- 通过真实案例与项目提升问题解决能力。
课程大纲
模块 1：AutoML 概述
本模块讲解 AutoML 的基础、发展历程及其对数据科学行业的影响。学员将了解与 AutoML 相关的关键概念与术语。
模块 2：Auto-Keras 入门
本模块将介绍 Auto-Keras 的安装与配置，重点理解其架构以及开始构建模型所需的基本操作。
模块 3：模型构建与调优
本模块深入讲解使用 Auto-Keras 进行模型构建的实务内容。学员将学习多种模型调优与性能优化技术。
模块 4：集成与部署
学员将学习如何将 Auto-Keras 模型集成到现有数据基础设施中。本模块还将涵盖部署策略以及在生产环境中监控模型性能。
模块 5：案例研究与项目实践
最后一个模块包含实操项目与案例研究，使学员获得使用 Auto-Keras 解决复杂业务问题的真实经验。
教学方法
本课程采用互动式教学，结合讲授、实操实验与小组讨论。学员将参与实时练习，把理论知识应用于实际情境。该方法确保学员全面掌握 Auto-Keras 及其应用。
适合人群
本课程面向希望提升自动化机器学习能力的数据科学家、机器学习工程师与 IT 专业人士。同样适合希望利用数据科学能力进行战略决策的业务分析师与管理者。
常见问题
参加本课程需要具备哪些先修条件？
学员应具备机器学习基础概念与 Python 编程的基本理解。有数据分析经验更佳，但并非必需。
完成课程后是否会获得证书？
是的，学员完成课程后将获得结业证书，以认可其在使用 Auto-Keras 进行 AutoML 方面的能力。
是否有后续课程可供选择？
我们提供进阶课程，重点覆盖 AutoML 的特定方向及其在不同业务场景中的集成。欢迎学员进一步学习以提升专业水平。