$12
weeklyor $288 for 24 classes
含まれるもの
24 ライブミーティング
14 授業時間宿題:
週1時間. 週1~2回テスト
クラス全体を通して3-6修了証書
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このクラスで学べること
英語レベル - 不明
米国の学年 7 - 9
Beginner レベル向け
In this hands-on class, students will explore the fundamentals and practical applications of Artificial Intelligence (AI) using Python. Designed for learners with basic Python knowledge, this course will guide them through the entire AI workflow—from data scraping to model deployment, while focusing on hands-on projects that bring AI concepts to life. What Will Be Taught? Data Scraping: Learn how to collect data from websites using BeautifulSoup. Data Processing/Cleaning: Understand how to clean and prepare raw data for analysis. Data Transformation: Explore techniques for transforming data into a usable format. Exploratory Data Analysis (EDA): Use tools like Pandas and Matplotlib to analyze and visualize data patterns. AI Model Selection: Understand how to choose the right machine learning models for different tasks. Model Training: Learn to train AI models using popular libraries like Scikit-learn. Model Evaluation: Evaluate model performance using various metrics. Deployment: Deploy models with Flask and make them accessible online. Monitoring and Maintenance: Learn best practices for monitoring and maintaining deployed models. Class Structure and Teaching Style: Each lesson is designed to be interactive and engaging, with a mix of lectures, hands-on coding, and project work. Students will work on real-world AI projects, using tools like Google Colab or Jupyter Notebooks to build and deploy their models. My approach focuses on creating a collaborative environment where students can troubleshoot, ask questions, and work through challenges together. Expect a balance of theory and practical work with lots of opportunities to experiment with AI techniques. Student Interaction: Learners will actively participate in discussions, complete coding exercises, and share their progress with the class. I will be available for Q&A and feedback during each session to ensure personalized attention. Interactive quizzes and group discussions will reinforce key concepts. Tools and Platforms: Programming Languages: Python Libraries: Pandas, Numpy, Scikit-learn, Matplotlib, Seaborn, BeautifulSoup Development Platforms: Google Colab, Jupyter Notebooks Deployment Tools: Flask This course provides students with a comprehensive understanding of AI workflows, preparing them for future projects and further learning in the AI field.
学習到達目標
Data Scraping and Processing: Students will master techniques for extracting data from websites using BeautifulSoup and will know how to clean and transform raw data into a usable format.
Exploratory Data Analysis (EDA): Students will develop the ability to analyze data using Pandas and visualize patterns and trends using Matplotlib and Seaborn
その他の情報
受講の前提条件
You should have spent at least a few hours coding in Python (level-1 class) and be familiar with variables, data types, conditions, and operators.
指導言語
英語
外部リソース
このクラスでは、Outschool内のクラスルームに加えて、以下を使用します。
先生について
教師の専門知識と資格
修士号 Loyola Marymount Universityから
Hi, I'm Faruk, a Software Test Engineer (SDET) with 12+ years of experience in software development and teaching. I specialize in Python, Java, Scratch, and math, focusing on hands-on projects that connect theory with real-world applications. With a Bachelor's and Master's in Electrical Engineering, I bring technical expertise and a passion for teaching. My goal is to make learning engaging and fun, helping students develop critical thinking and problem-solving skills.
レビュー
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