Mündəricat[Gizlət][Göstər]
- 1. AI elementləri
- 2. Məlumat Elmi, AI və İnkişaf üçün Python
- 3. Hər kəs üçün AI
- 4. Yaxşılıq üçün AI
- 5. Hər kəs üçün süni intellekt əsasları
- 6. Süni intellekt AZ 2023
- 7. Süni İntellektə Giriş (AI)
- 8. Maşın öyrənmə ixtisası
- 9. Dərin Öyrənmə İxtisaslaşması
- 10. Maşın Öyrənməsi və Məlumat Elmi üçün Riyaziyyat
- 11. IBM Applied AI Professional Certificate
- 12. Kompüter Görmə və Şəkil Emalına Giriş
- 13. Müasir Süni İntellekt üzrə Masterclass: 6 Layihə qurun
- 14. Maşın Öyrənməsi ilə Süni İntellekt, Dərin Öyrənmə
- 15. Dərin Öyrənmə AZ 2023
- Nəticə
Getdikcə daha çox əlaqəli və məlumatlara əsaslanan dünyada AI-nin gəlişi insan parlaqlığına bir abidədir.
İnsan intellektinin maşın təqlidində lövbərlənmiş AI-nin mahiyyəti bütün sənayelərdə pozucu irəliləyişlərə təkan verən geniş tətbiqlərdə aktuallıq tapır.
Təsiri, süni intellektlə işləyən diaqnostikanın erkən xəstəliklərin diaqnozunu təmin etdiyi səhiyyədən tutmuş təhsil, maliyyə və digər sahələrə qədər əhəmiyyətli və geniş əhatəlidir.
Məlumatların təhlilində müntəzəm iş irəliləyişlərinin avtomatlaşdırılması və təkmilləşdirilməsi imkanı istifadəçi təcrübələri AI-nin parlaq şəkildə parladığı sahələrdən yalnız bir neçəsidir.
Süni intellekt sahəsinə xas olan dinamika davamlı öyrənməyə sadiqlik tələb edir. Mümkün olanın sərhədləri bulanıqlaşmağa davam etdikcə, inkişaf edən proseslər və texnologiya ilə bağlı cari qalmaq təkcə tövsiyə edilmir, həm də tələb olunur.
Bu, dünənki kəşflərin tezliklə bu günün standartlarına çevrildiyi bir sahədir və işdə innovasiyanın sürətli templi xarakterini vurğulayır. Davam edən təkmilləşdirmələrlə bəzədilmiş bir ərazidə aktuallığın bitməyən axtarışı daim inkişaf edən öyrənmə təcrübəsinin ehtiyacını vurğulayır.
Bundan əlavə, süni intellekt biliklərinə artan ehtiyacla, iddialı mühəndislər üçün bu maraqlı elmin əsasını qazmaq üçün təcililik hissi var.
Mürəkkəblikləri deşifrə etmək perspektivi maşın təlim, dərin öyrənmə və neyron şəbəkələri cəlb edir.
Bununla belə, süni intellektə yiyələnməyin yolu, xüsusən də zirvədə olanlar tərəfindən çox vaxt çətin görünür. Məhz bu məqamda yaxşı qurulmuş təhsil kurslarının əhəmiyyəti aydın olur.
Süni intellekt təhsili sahəsinə keçdikcə, həvəsli tələbələrin artımını qarşılamaq üçün çoxlu kurslar yarandı.
Fərqli öyrənmə templərinə və əvvəlki biliklərə uyğunlaşdırılan bu kurslar süni intellektə girişi daha az qorxuducu etməklə, öyrənmə əyrisini düzəltməyə çalışır.
Başlayanlar üçün seçilmiş süni intellekt kursları kolleksiyası bu maraqlı sahəyə bir addım kimi çıxış edir. Güclü təməl vermək məqsədi daşıyan bu kurslar hərtərəfli bilik təmin etmək üçün AI ideyalarının geniş spektrini əhatə edir.
Onlar fundamental anlayışları aydınlaşdırır, praktik təcrübə verir və AI-nin real dünya tətbiqlərinə nəzər salmağı təklif edirlər.
Mütəşəkkil öyrənmə marşrutuna başlamaq imkanlarla dolu gələcəyə qapı açmaq kimidir. Süni intellektə yiyələnməyin yolu düzgün məşqlə həm həyəcanverici, həm də faydalı ola bilər.
Aşağıdakı seçilmiş süni intellekt kursları kolleksiyası güclü zəmin yaratmaq, maraq qığılcımını alovlandırmaq və süni intellektin həyəcanverici səltənətində sevindirici səyahət üçün zəmin yaratmaq üçün nəzərdə tutulub.
1. AI elementləri
MinnaLearn və Helsinki Universiteti AI elementləri adlı inqilabi pulsuz onlayn kurslar seriyası yaratdılar.
Onun məqsədi süni intellektin gizlədilməsi və mənşəyindən asılı olmayaraq geniş insanların onu başa düşməsinə imkan yaratmaqdır. Kursun iki əsas bölməsi var.
Birinci bölmə, “AI-yə giriş” heç bir qabaqcadan proqramlaşdırma biliyi və ya qabaqcıl hesab tələb etməyən sadə moduldur. Süni intellekt, onun imkanları və onun gündəlik həyatımıza necə təsir etdiyi haqqında daha çox öyrənmək istəyən hər kəs üçün idealdır.
Bu hissə AI əsaslarını dərk etmək üçün güclü əsas verir. “AI-nin qurulması” ikinci bölməsi süni intellekt üsullarını yaratmağa imkan verən alqoritmləri daha ətraflı araşdırır.
Bu daha texniki dərsdə tam iştirak etmək üçün Python proqramlaşdırmasının bəzi fundamental bilikləri tövsiyə olunur.
Bu, süni intellekt inkişafının tətbiqində daha da irəli getmək və əsaslardan kənara çıxmaq istəyən şəxslər üçün mükəmməldir.
Süni intellekt elementləri süni intellekt biliklərinin demokratikləşdirilməsinə və gücləndirilməsinə sədaqəti ilə seçilir. Süni intellektin incəliklərini öyrənmək onun bir sıra sənayelərdə potensial tətbiqlərini dərk etmək qədər vacib deyil.
Kurs süni intellektin təkcə mühəndislər üçün deyil, texnologiyanın gələcəyi ilə maraqlanan hər kəs üçün olduğunu vurğulayır və texnologiyanın müxtəlif istifadələrini təşviq edir.
2. Məlumat Elmi, AI və İnkişaf üçün Python
üçün “Python Data ScienceIBM tərəfindən hazırlanmış və Coursera-da mövcud olan , AI & Development” kursu öyrənənləri Python proqramlaşdırma dünyasına tanıtmaq üçün nəzərdə tutulmuş hərtərəfli kursdur.
Xüsusilə məlumat elmi, süni intellekt və inkişaf sahələrində.
Başlanğıc üçün uyğun olan bu kursun formatı ilə, əvvəlcədən proqramlaşdırma təcrübəniz olmasa belə, bir neçə saat ərzində Python-da proqramlaşdırmağı öyrənə bilərsiniz.
Siz kurs boyu dəyişənləri, məlumat strukturlarını, ifadələri və məlumat növlərini əhatə edən Python haqqında təməl anlayış əldə edəcəksiniz.
Siz Python proqramlaşdırma məntiqində budaqlanma, döngələr, funksiyalar, obyektlər və siniflərdə bacarıqlı olacaqsınız. Məlumatların təhlili və manipulyasiyası üçün vacib olan Pandalar, Numpy və Gözəl Şorba kimi Python kitabxanalarının istifadəsi də kursda əhatə olunur.
Bu kursun praktiki metodologiyası onun fərqləndirici xüsusiyyətlərindən biridir. Ilə praktiki laboratoriyalar zamanı Jupyter noutbukları, yeni əldə etdiyiniz bilikləri istifadə edə biləcəksiniz.
Həqiqi məlumatlarla məşğul olmağa və aktual məsələləri həll etməyə imkan verdiyi üçün bu praktik təcrübə əvəzsizdir.
Kursu bitirdikdən sonra siz sadə proqramlar yaratmaq, verilənlərlə qarşılıqlı əlaqə yaratmaq və gündəlik işləri avtomatlaşdırmaq üçün Python-dan istifadə etməkdə inam qazanacaqsınız.
O cümlədən sənayenin geniş spektri proqram, məlumat mühəndisliyi, süni intellekt, DevOps və məlumat elmi və analitika, əldə etdiyiniz bacarıqlardan faydalana bilər.
3. Hər kəs üçün AI
Deeplearning.ai tərəfindən təqdim edilən “Hər kəs üçün süni intellekt” kursu təfərrüatlara qarışmadan süni intellektin inqilabi potensialı haqqında öyrənmək istəyən hər kəs üçün nəzərdə tutulub.
Bu kurs süni intellektin nəyə nail ola biləcəyini və nəyə nail ola bilməyəcəyini hərtərəfli başa düşməyi təklif edərkən onun ictimai və kommersiya nəticələrini sizə təqdim edir.
Texniki təcrübəsindən asılı olmayaraq, o, süni intellekt prinsiplərini aydınlaşdırmaq və onları daha geniş auditoriya üçün başa düşülən etmək məqsədi daşıyır.
Kurs zamanı siz maşın öyrənməsi və dərin öyrənmənin daxili işlənməsi, son zamanlar çox maraq doğuran süni intellektin iki sahəsi haqqında daha çox məlumat əldə edəcəksiniz.
Bundan əlavə, siz bir sıra sektorlarda süni intellektin faydalı istifadələrini nümayiş etdirən real həyat nümunələrini öyrənəcəksiniz.
Tələbələrin öz sahələrində müdrik mühakimə yürütməyə hazır olmasını təmin etmək üçün kurs həm də AI ilə bağlı etik məsələlərə toxunur.
“Hər kəs üçün AI” filmində süni intellektin kommersiya təsirlərinə diqqət onun ən diqqətəlayiq komponentlərindən biridir.
İştirakçılar məlumat mərkəzli şirkət yaratmaq taktikası haqqında bilik əldə edəcək və öz firmalarında süni intellekt inqilabını uğurla keçməyi öyrənəcəklər.
Şagirdlər bu kursu əsas sahəni mənimsəməklə yanaşı, süni intellektlə idarə olunan metodları öz peşəkar fəaliyyətlərində tətbiq etmək üçün lazım olan bacarıqlarla bitirəcəklər.
4. Yaxşılıq üçün AI
“Yaxşılıq üçün süni intellekt” kursu deeplearning.ai-nin ən qabaqcıl təşəbbüsüdür və çətin qlobal problemləri həll etmək üçün süni intellektdən istifadə etmək məqsədi daşıyır.
Bu kurs real dünyada faydalı təsirlər üçün kompüter və insan zəkasını birləşdirən bacarıqları inkişaf etdirmək üçün nadir bir şans təqdim edir.
O, peşəkarlar, tələbələr və cəmiyyətin və ətraf mühitin yaxşılaşdırılmasına həvəsli olan hər kəs tərəfindən asanlıqla başa düşülməsi üçün nəzərdə tutulmuşdur.
Siz kurs boyu AI layihələrinin yaradılması üçün metodik əsasları öyrənəcəksiniz.
Biomüxtəlifliyin monitorinqi, külək enerjisi, havanın çirklənməsi və fəlakətlərin idarə edilməsinə yönəlmiş layihələr üçün siz məlumatları qiymətləndirəcək və AI modelləri yaradacaqsınız.
Sizə süni intellekt tətbiqlərini praktiki şəkildə başa düşməyi təmin etmək üçün kurs həm də ictimai sağlamlıq, iqlim dəyişikliyi və fəlakətlərin idarə edilməsi ilə bağlı real dünya nümunələrini araşdırır.
Külək enerjisi istehsalının proqnozlaşdırıla bilənliyini artırmaq, istifadə etmək üçün AI modelinin necə yaradılacağını kəşf edəcəksiniz kompüter görmə biomüxtəlifliyin monitorinqi üçün heyvanları tanımaq və kateqoriyalara ayırmaq və neyron şəbəkələrdən istifadə edərək havanın keyfiyyətini qiymətləndirmək üsulları.
Kurs həmçinin fəlakətlərdən sonra göndərilən mətn mesajlarına təbii dildə emal üsullarından istifadəni və peyk fotoşəkillərindən istifadə edərək zərərin qiymətləndirilməsi üçün təsvirin təsnifat boru kəmərinin işlənməsini əhatə edir.
Yaxşı layihə çərçivəsi üçün AI, Jupyter Notebooks, kompüter görmə, nəzarət edilən maşın öyrənməsi, təbii dil emalı, kəşfiyyat məlumatlarının təhlili və s. əldə edəcəyiniz bacarıqlar arasındadır.
Siz yaxşı layihələrdə AI üçün işləmək və kursun sonunda ekoloji və humanitar səbəblər üçün AI istifadə edən məhsullar yaratmaq üçün tələb olunan bacarıq və məlumatlara sahib olacaqsınız.
5. Hər kəs üçün AI əsasları ixtisası
IBM-in Coursera-da təklif etdiyi “Hər kəs üçün İxtisas üçün AI əsasları” adlı hərtərəfli kurs tələbələri süni intellekt (AI) sahəsi ilə tanış etmək məqsədi daşıyır. Bu ixtisas proqramlaşdırma biliyinə ehtiyac duymur və AI ilə az və ya heç təcrübəsi olmayanlar üçün nəzərdə tutulub.
AI-nin cəmiyyət və biznes üçün təsirləri və inqilabi imkanları haqqında öyrənməkdə maraqlı olan tələbələr üçün bu, başlamaq üçün əla yerdir.
Üç kurs ixtisası təşkil edir, hər biri süni intellektin ayrı bir sahəsinə cəmləşir. “Süni intellektə (AI) giriş” adlı birinci kursda tələbələrə texnologiya, onun istifadəsi və onun cəmiyyəti necə dəyişdirdiyi haqqında ümumi anlayış verilir.
AI etikası haqqında bilik əldə edəcəksiniz, dərin öyrənmə, neyron şəbəkələri, maşın öyrənməsi və digər əlaqəli mövzular.
İkinci kurs “IBM Watson istifadə edərək süni intellektlə işə başlama” adlı Watson AI xidmətlərindən istifadəni araşdırır.
Siz Watson Studio kimi proqramlardan istifadə edərək iş şəraitində vəzifələri necə maksimuma çatdıracağınızı və məhsuldarlığı necə artıracağınızı kəşf edəcəksiniz. Süni intellekt dövrü ərzində IBM Watson Xidmətlərinin xüsusiyyətləri və funksiyaları da bu kursda əhatə olunur.
“Proqramlaşdırmadan süni intellektlə işləyən chatbotların qurulması” adlı yekun kurs kod yazmağa ehtiyac olmadan chatbotların qurulmasına yönəlib.
Çatbotların üstünlükləri, istifadəçi dostu chatbot yaratmaq üçün Watson Assistant-dan necə istifadə ediləcəyi və onun veb-saytla necə inteqrasiya olunacağı barədə məlumat veriləcək.
İxtisaslaşma zamanı bir sıra praktiki, kod tapşırıqlarını yerinə yetirəcəksiniz. Vebsaytda Watson süni intellektlə işləyən müştəri dəstəyi chatbotu yaradılacaq, sınaqdan keçirilib və sona qədər tətbiq olunacaq.
6. Süni intellekt AZ 2023
Dəqiq tərtib edilmiş “Süni İntellekt AZ 2023” kursu sizə Süni İntellekt (AI) dünyasına dərindən girməyə imkan verən bilik xəzinəsini açır.
Bu kurs güclü təməlin qurulduğundan əmin olmaq üçün sizə ən başlanğıcdan əsasları öyrədir.
Siz irəlilədikcə süni intellektin mürəkkəbliyi üzə çıxır və bu innovativ texnologiyanın güclü potensialı haqqında təsəvvür yaradır. Kursun hər bir modulu mütərəqqi öyrənməni asanlaşdırmaq məqsədi ilə özündən əvvəlki modul üzərində qurulur.
Bu, öyrənmə trayektoriyanıza bir vuruş verir ki, bu da mürəkkəb AI anlayışlarının daha asan mənimsənilməsini asanlaşdırır. Burada həm maraqlı, həm də çox qavrayışlı olan praktiki tapşırıqlar sizin qavrayışınızı təkmilləşdirmək üçün istifadə olunur.
Siz real dünya məlumatları ilə işləmək fürsəti əldə edəcəksiniz və onlardan qiymətli fikirlər çıxarmaq çətinliyi sizi həyəcanlandıracaq.
Bu kurs nəzəri fikirləri real həyatda tətbiq etməklə gizlətmək qabiliyyətinə görə seçilir. Sadəcə passiv məlumat istehlakçısı olmaq əvəzinə, siz canlı öyrənmə mühitinə sövq edirsiniz.
Bu kursda tənqidi düşünmək və problemləri həll etmək bacarığınızı sınayacaq bir neçə maneə var.
Bu kurs sizi lazımi biliklərlə təmin etməklə yanaşı, bu məlumatlardan uğurla istifadə etmək üçün lazım olan bacarıqlarla təchiz edir.
7. Süni İntellektə Giriş (AI)
Coursera-nın “Süni intellektə giriş (AI)” kursunu keçərək özünüzü süni intellektin füsunkar sahəsinə qərq edin.
Bu kurs süni intellektin əsas ideyalarında güclü təməl təmin edir və sahəni dərindən dərk etmək üçün yol açır.
Siz süni intellektin bir çox aspektlərini diqqətlə ortaya qoyan ciddi öyrənmə marşrutu ilə əvvəldən idarə olunursunuz.
Kursda materialın təşkili biliyin tədricən qurulmasını və hər bir modulun təbii olaraq növbəti modula keçməsini təmin edir.
Bu yaxşı düşünülmüş metod öyrənməni asanlaşdırmaqla yanaşı, süni intellekt anlayışlarını dərindən dərk etməyə kömək edir.
Proqram dərin öyrənmə, maşın öyrənməsi, neyron şəbəkələri və s. daxil olmaqla geniş mövzuları əhatə edir.
Siz süni intellektin qəlbini araşdırırsınız və ağıllı sistemləri gücləndirən mexanikanı araşdırırsınız - siz sadəcə səthi gözdən keçirmirsiniz.
Kurs sizə öyrənməyə praktiki yanaşmanı təmin edən praktiki məşqlərlə doludur. Real dünya məlumat dəstləri ilə məşğul olmaq sizə təqdim olunan maraqlı və ibrətamiz təcrübədir.
Kursun sizi maraqlı, dinamik öyrənmə mühitinə məcbur edirsiniz ki, bu da sizi passiv tələbəyə çevirmir.
Kursun məqsədi tənqidi düşünmək və problemləri həll etmək bacarığınızı yoxlamaqdır. Biliyin müvafiq, real dünya vəziyyətlərində tətbiqi onu almaq qədər vacibdir.
8. Maşın öyrənmə ixtisası
Stanford Universiteti və DeepLearning.ai Maşın Öyrənmə İxtisasını təmin edir.
Coursera tərəfindən təklif olunan tam AI proqramı tələbələrə süni intellekt nəzəriyyəsində möhkəm təməl və faydalı maşın öyrənmə bacarıqları vermək üçün nəzərdə tutulub.
Bu ixtisasın iştirakçıları maşın öyrənmə mövzularının geniş spektrini araşdıracaqlar. Əvvəlcə onlar qurmaq üçün NumPy və scikit-learn kimi tanınmış Python alətlərindən istifadə edəcəklər. maşın öyrənmə modelləri.
Kursda həm nəzarət olunan, həm də nəzarətsiz öyrənmə strategiyaları əhatə olunur.
Nəzarətli təlimdən istifadə edərək, logistik və xətti reqressiya kimi binar təsnifat və proqnozlaşdırma problemləri üçün modellər yaratmağı və öyrətməyi öyrənəcəksiniz. Bundan əlavə, siz çox sinifli təsnifat üçün TensorFlow istifadə edərək praktiki neyron şəbəkə təlimi alacaqsınız.
Kurs nəzarətsiz öyrənmə kontekstində qruplaşma və anomaliyaların aşkar edilməsini əhatə edir, tələbələrə etiketli cavabları olmayan verilənlərlə işləmək üçün lazım olan alətləri verir.
İxtisaslaşma həmçinin gücləndirilmiş ağaclar, təsadüfi meşələr və qərar ağacları kimi ağac ansamblı üsullarını da əhatə edir.
Bu kursun məzmuna əsaslanan dərin öyrənmə üsulları və birgə filtrasiya strategiyaları vasitəsilə tövsiyə sistemlərinin inkişaf etdirilməsinə vurğu onun fərqli xüsusiyyətlərindən biridir.
Bundan əlavə, dərin gücləndirici öyrənmə modelləri sizə təqdim olunur. İxtisasın diqqəti maşın öyrənməsinin inkişafı üzrə ən yaxşı təcrübələrə yönəlib ki, bu da tələbə tərəfindən hazırlanmış modellərin real dünya tapşırıqlarına və məlumatlarına uyğun olmasına zəmanət verir.
Siz proqramdan əsas maşın öyrənmə ideyalarını və çətin real dünya problemlərini həll etmək üçün bu üsullardan istifadə etmək üçün lazım olan praktiki bacarıqları mükəmməl başa düşməklə bitirəcəksiniz.
9. Dərin Öyrənmə İxtisası
DeepLearning.AI-nin Dərin Öyrənmə İxtisaslaşması tələbələri dərin öyrənmə və süni intellektlə tanış edən giriş kurikulumudur.
Maşın öyrənməsi üzrə qabaqcıl Andrew Ng tərəfindən tədris olunan bu onlayn kursun sadə, qısa və öz-özünə öyrədilməsi onu süni intellekt macərasına yeni başlayan şəxslər üçün əlçatan edir.
Neyron şəbəkələrinin fundamental ideyasından başlayaraq, siz bu ixtisas üzrə müxtəlif dərin öyrənmə fənlərini öyrənəcəksiniz.
Siz neyron şəbəkəsinin arxitekturasının əsas komponentləri, eləcə də tam əlaqəli dərin neyron şəbəkələrini necə qurmaq, öyrətmək və istifadə etmək barədə biliklər əldə edəcəksiniz.
Kurs həmçinin dərin öyrənmənin tətbiqlərini dəstəkləyən əsas texnoloji inkişafları araşdırır. İrəlilədikcə, AI layihələrinizi işə salmaq və sənayeyə uyğun portfel yaratmaq üçün faydalı strategiyaları öyrənəcəksiniz.
TensorFlow, transformatorlar, bükülmə neyron şəbəkələri, təkrarlanan neyron şəbəkələri, süni neyron şəbəkələri və Python proqramlaşdırması hamısı bu ixtisasda əhatə olunur.
Uzun qısamüddətli yaddaş (LSTM), diqqət modelləri, təbii dilin işlənməsi, obyekt aşkarlanması və seqmentləşdirmə, üz tanıma sistemləri, optimallaşdırma, hiperparametrlərin tənzimlənməsi, maşın öyrənməsi, köçürmə öyrənməsi, geri yayılma və üz tanıma sistemləri öyrənəcəyiniz digər mövzular sırasındadır.
Hər birinin dərin öyrənmənin fərqli aspektinə cəmləşdiyi beş sinif proqramın çərçivəsini təşkil edir.
Neyron şəbəkələri və dərin öyrənmə, dərin neyron şəbəkəsinin optimallaşdırılması, maşın öyrənmə layihəsi təşkilat, konvolyusiya neyron şəbəkələri və ardıcıllıq modelləri bir neçə nümunədir.
Hər bir kurs özündən əvvəlki kurs üzərində qurulmalı və dərin öyrənmənin hərtərəfli başa düşülməsini təmin etməlidir.
10. Maşın Öyrənməsi və Məlumat Elmləri üçün Riyaziyyat
DeepLearning.AI-nin “Maşın Öyrənməsi və Məlumat Elmləri üçün Riyaziyyat” ixtisası öyrənənlərə maşın öyrənməsi üçün tələb olunan əsas riyaziyyat alətlər qutusu ilə təmin edən yeni başlayanlar üçün uyğun kurikulumdur.
Bu kurs maşın öyrənməsi və məlumat elmində bir iş üçün riyazi əsaslarını təkmilləşdirmək istəyən hər kəs üçün idealdır, çünki bu, ilkin şərt olaraq orta məktəb riyaziyyat səviyyəsini tələb edir.
Bu kurs sizə hesablama, xətti cəbr, statistika və ehtimal kimi vacib riyazi mövzuları öyrədəcək. Bu əsas bacarıqlar səmərəli dərk etmək və tətbiq etmək üçün tələb olunur maşın öyrənmə alqoritmləri.
Kurs üç bölmədən ibarətdir: Maşın Öyrənməsi və Məlumat Elmi üçün Xətti Cəbr, Maşın Öyrənməsi və Məlumat Elmi üçün Hesablama, Maşın Öyrənməsi və Məlumat Elmi üçün Ehtimal və Statistika.
Siz maşın öyrənmə modellərini dərk etmək üçün vacib olan vektorlar, matrislər, xətti çevrilmələr və öz dəyərləri öyrənməklə başlayacaqsınız.
Kurs daha sonra hesablamaları öyrənir, sizə törəmələr, gradientlər və optimallaşdırma üsulları haqqında öyrədir. gradient eniş, bunların hamısı neyron şəbəkələri öyrətmək üçün tələb olunur.
Ehtimal və statistika hissəsində siz təsadüfi dəyişənlər, Bayes teoremi, Qauss paylamaları və fərziyyə testləri, həmçinin məlumatların təhlili üçün statistik alətlər haqqında məlumat əldə edəcəksiniz.
Kursun sonunda siz alqoritmik davranışı əsaslandıran riyazi anlayışlar və onların fərdi həyata keçirilməsi üçün necə uyğunlaşdırılacağı haqqında hərtərəfli biliyə sahib olacaqsınız.
İşəgötürənlər bu istedadları qiymətləndirirlər və onlar sizə maşın öyrənməsi ilə bağlı müsahibə suallarını həll etməyə və ideal işinizi əldə etməyə kömək edəcəklər.
11. IBM Applied AI Professional Sertifikatı
Coursera-da mövcud olan IBM Applied AI Professional Certificate sizi süni intellekt sahəsində işə başlamaq üçün nəzərdə tutulmuş hərtərəfli kurikulumdur.
IBM mütəxəssislərinin rəhbərlik etdiyi bu kurs yeni başlayanlar üçün idealdır və əvvəlcədən proqramlaşdırma və ya süni intellekt bilikləri tələb etmir.
Həftədə on saat olmaqla üç aydan ibarət proqnozlaşdırılan tamamlama müddəti ilə o, öz sürətinizlə öyrənməyə imkan verəcək qədər çevikdir.
Bu kursda siz süni intellekt (AI), onun istifadələri və istifadə halları haqqında hərtərəfli məlumat əldə edəcəksiniz.
Başlamaq üçün süni intellektin mənası ilə tanış olun və dərin öyrənmə, maşın öyrənməsi və neyron şəbəkələri kimi anlayışları müəyyənləşdirin.
Heç bir proqramlaşdırma biliyi olmadan veb saytlarda AI chatbotları və virtual köməkçilər qurmağı öyrənmək kursun xüsusiyyətlərindən biridir.
Kurs süni intellekt, maşın öyrənməsi, Python proqramlaşdırma, Watson AI, chatbotlar, dərin öyrənmə və tətbiq proqramlaşdırma interfeyslərini (API) əhatə edir.
Siz həmçinin kod vasitəsilə süni intellektlə işləyən həllər yaratmaq üçün IBM Watson AI xidmətləri, OpenCV və API kimi texnologiyaları araşdıraraq məlumat elminə keçəcəksiniz.
İxtisas altı kursdan ibarətdir və onların hər biri tətbiqi süni intellektin ayrı bir mövzusuna diqqət yetirir. Süni intellektə giriş, AI ilə işləyən chatbotların qurulması,
Məlumat elmi üçün Python, Python və Flask ilə süni intellekt proqramlarının hazırlanması və Watson API-lərindən istifadə edərək süni intellekt tətbiqlərinin yaradılması əhatə olunan mövzular arasındadır.
Hər bir kurs, tətbiq olunan süni intellektin hərtərəfli başa düşülməsini təklif edərək, özündən əvvəlki kursun üzərində qurulmalıdır.
12. Kompüter Görmə və Şəkil Emalına Giriş
IBM tərəfindən Coursera-da təqdim olunan “Kompüterlə Görmə və Şəkil Emalına Giriş” kursu tələbələri kompüterlə görmənin maraqlı sahəsi ilə tanış etmək məqsədi daşıyan yeni başlayanlar üçün uyğun kursdur.
Kompüter görmə robototexnika, artırılmış reallıq və özü idarə olunan avtomobillər də daxil olmaqla müxtəlif sənaye sahələrində tətbiqlərə malikdir.
Python proqramlaşdırması və orta məktəb arifmetikası ilə müəyyən qədər tanışlıq tələb olunsa da, bu kurs üçün nə maşın öyrənməsi, nə də kompüter görmə ilə bağlı əvvəlcədən təcrübə tələb olunmur.
Siz bu kursda kompüter görmənin bir çox sektorlarda necə istifadə edildiyini, eləcə də kompüter görmə problemlərini təsvirin işlənməsi və təhlili üsullarından istifadə edərək necə həll edəcəyinizi izah etməyi öyrənəcəksiniz.
Obyektin identifikasiyası və şəkil təsnifatı kimi fundamental təsvirin işlənməsi tapşırıqlarını yerinə yetirmək üçün siz Python, Pillow və OpenCV-dən istifadə edəcəksiniz.
Nəzarət olunan öyrənmə yanaşmaları ilə təsvir təsnifatının yaradılması kursda əhatə olunan başqa bir mövzudur. Kursun strukturunu altı modul təşkil edir və hər biri təsvirin işlənməsi və kompüter görməsinin fərqli sahəsinə diqqət yetirir.
Bunlara kompüter görmə, obyektlərin tanınması, maşın öyrənməsi şəkillərinin təsnifatı, OpenCV və Pillow istifadə edərək təsvirin emalı, neyron şəbəkələri və dərin öyrənmə, yol nişanlarının təsnifatı üzrə layihə işi kimi mövzular daxildir.
Bu kurs sadəcə nəzəri anlayışdan daha çox tətbiqi öyrənməni vurğulayır. Praktik layihələr üzərində işləyərək, siz şəkillərin işlənməsi və kompüter görmə qabiliyyətinizi göstərən nailiyyətlərinizin portfelini hazırlayacaqsınız.
Jupyter Labs və pulsuz kompüter görmə öyrənmə resursu olan Computer Vision Learning Studio (CV Studio) laboratoriyalarda birləşdiriləcək.
Siz CV Studio ilə öz unikal təsvir təsnifatınızı və aşkarlama modellərinizi yükləyə, öyrədə və sınaqdan keçirə bilərsiniz.
13. Müasir Süni İntellekt Masterclass: 6 Layihə qurun
Udemy-də “Müasir Süni İntellekt üzrə Masterclass: 6 Layihə Yaradın” kursu sizi süni intellektin ürəyinə həyəcanlandıran səyahətə aparacaq.
Diqqətlə planlaşdırılmış bu kurs akademik bilik və praktiki bacarıqların birləşməsini təmin etmək üçün cəlbedici layihə əsaslı öyrənmə mühitindən istifadə edir.
Siz kəşf edəcəksiniz ki, bu öyrənmə mühitindəki hər bir layihə süni intellektin fərqli aspektini aşkar etmək üçün nəzərdə tutulub və bu sahənin hərtərəfli başa düşülməsini təmin edir.
Proqram maşın öyrənməsindən dərin öyrənməyə, neyron şəbəkələrin füsunkar sahəsinə qədər maraqlı mövzularla doludur.
Altı fərqli layihənin köməyi ilə siz süni intellektin (AI) praktik tərəfini araşdıraraq öyrənmə təcrübənizi dinamik və cəlbedici edəcəksiniz.
Yalnız nəzəriyyələri öyrənməyinizə, həm də AI həllərini tətbiq etmək bacarığınızı inkişaf etdirməyinizə əmin olmaq üçün kurs praktiki təcrübəyə böyük diqqət yetirir.
Üzərində işlədiyiniz hər bir layihə süni intellekt sektorunda vacib olan metod və texnologiyalar üzrə mütəxəssis olmağa bir addım daha yaxındır.
Siz yalnız passiv bir tələbə deyil, süni intellektin yarada biləcəyi möcüzəni ortaya qoyan və çətinliklərlə üzləşən fəal iştirakçısınız.
Yaradıcılığınızın və problem həll etmə qabiliyyətlərinizin praktik layihələr vasitəsilə təkmilləşdiyi bir platforma təklif etməklə, “Müasir Süni İntellekt üzrə Masterclass: 6 Layihə Yarat” kursu ənənəvi öyrənmə üsullarından kənara çıxır.
Kursda irəlilədikcə AI tətbiqlərini inkişaf etdirmək, qurmaq və təkmilləşdirmək qabiliyyətiniz xeyli artacaq.
14. Maşın Öyrənməsi ilə Süni İntellekt, Dərin Öyrənmə
“Maşın Öyrənmə ilə Süni İntellekt, Dərin Öyrənmə” kursu araşdırma zamanı sizin üçün bələdçi rolunu oynayır.
Müasir süni intellekti (AI) idarə edən fundamental alqoritmləri və metodları araşdırarkən nəzəriyyə və təcrübənin zəngin sintezini təklif edir.
Bu kurs sizi mürəkkəb məlumat mühitlərində naviqasiya etmək üçün lazım olan alətlərlə təmin etmək üçün Maşın Öyrənməsini (ML) Dərin Öyrənmə (DL) ilə birləşdirir. AI, ML və DL-nin dərindən dərk edilməsi kurs modullarının təşkili ilə təşviq edilir.
Alqoritmlərin təbəqələrini silməklə, onlar sizi onların arxasındakı əsaslandırmaya aparır. Hərtərəfli anlayışı təmin etmək üçün nəzəri mühazirələr və praktiki fəaliyyətlər bir-birinə bağlıdır.
Məlumatlardan öyrənə bilən intellektual sistemlər yaratmaq qabiliyyətiniz real layihələr üzərində işləmək nəticəsində yaxşılaşacaq.
Maşın öyrənmə (ML) və dərin öyrənmə (DL) cəlbediciliyi onların verilənlərdə nümunələri tapmaq bacarığıdır - bu kursun diqqətlə inkişaf etdirdiyi kritik bir qabiliyyət.
Sizi neyron şəbəkələrinin labirintində istiqamətləndirməklə, dərin öyrənmənin sirli sahəsi daha əlçatan olacaq.
Bundan əlavə, nəzarət olunan, nəzarətsiz və gücləndirici öyrənmə anlayışlarını aydınlaşdırmaqla, kurs maşın öyrənməsi sahəsini gizlədir.
Siz bu kursdan məlumatların hazırlanması, modelin qiymətləndirilməsi və optimallaşdırma yanaşmaları haqqında praktiki anlayış əldə edəcəksiniz və prinsipləri başa düşdüyünüzə zəmanət verəcəksiniz.
Təlim həm də dəqiq proqnozlar hazırlamaq üçün modellərin qurulması, dəqiqləşdirilməsi və təkmilləşdirilməsi prosesini aydınlaşdırır. Fəaliyyətlər sizi öyrəndiklərindən istifadə etməyə sövq edir ki, bu da bacarıqla yanaşı, başa düşməyə kömək edir.
15. Dərin Öyrənmə AZ 2023
“Deep Learning AZ 2023” kursuna yazılmaqla dataya əsaslanan fikirlər dünyasını kəşf edin. Bu kurs süni intellektin vacib bir sahəsi olan dərin öyrənmə sahəsində peşəkar olmağın yolunu göstərən mayak rolunu oynayır.
O, zəhmətlə hazırlanmış komponentləri ilə neyron şəbəkələrini parçalayaraq dərin öyrənmənin çətin relyefini başa düşülən edir.
Siz kurslarda irəlilədikcə konvolusion və təkrarlanan neyron şəbəkələrinin işini öyrənəcəksiniz ki, bu da sizə kompüterlərin mürəkkəb məlumatları necə qəbul etdiyini və emal etməsini yaxşı başa düşməyə imkan verəcək.
Kurs həmçinin nəzarətsiz öyrənməni əhatə edir, sizi etiketsiz verilənlərdə nümunələri tapmaq üçün kompüterlərə öyrətmək elmi və sənəti ilə tanış edir.
Kursun əsasını onun praktiki komponenti təşkil edir ki, bu da akademik biliklərin praktiki situasiyalarda istifadə edilməsinə imkan verir.
Müraciət etmək qabiliyyətinizi sınayan çətin layihələr üzərində işləyəcəksiniz dərin öyrənmə modelləri təcili problemləri həll etmək.
Bu tapşırıqlar sadəcə imtahan deyil, bacarıqlarınızı inkişaf etdirmək və dərin öyrənmənin əsaslarını başa düşməyinizə əmin olmaq üçün oyun meydançasıdır.
Etibarlı dərin öyrənmə modellərini yaratmaq və təkmilləşdirmək üçün iki əsas vasitə olan Keras və TensorFlow-dan necə istifadə edəcəyinizi anlamaq kursun əsas istiqamətlərindən biridir.
Bundan əlavə, siz maşın-insan qarşılıqlı əlaqəsinin maraqlı sahəsinə gətirib çıxaracaq təbii dil emalını araşdıracaqsınız.
Dərin öyrənmənin hərtərəfli qavranılmasını təmin etmək üçün kurs həm də möhkəmləndirici öyrənmə dənizində hərəkət edir.
Nəticə
Əvvəlcə yeni başlayanlar üçün əlçatan olan çoxlu AI kurslarını çeşidləmək çox çətin bir iş kimi görünə bilər. Ancaq bir dəfə başlasanız, süni intellektin əsaslarını başa düşməyin yolu şübhəsiz ki, həyəcanlandırır.
Diqqətlə hazırlanmış bu kurslar yeni başlayanlara süni intellektin mürəkkəb səltənətində hərəkət etməyə kömək etmək üçün akademik bilik və real dünya təcrübəsinin birləşməsini təmin edir.
Maraqlı öyrənmə mühiti əksər giriş kurslarının əsasını təşkil edən interaktiv dərsliklər və praktik layihələr vasitəsilə yaradılır.
Onlar lazımi bilikləri verməklə yanaşı, şagirdlərdə maraq və uğur hissini də aşılayır.
Bu kurslarda təklif olunan hərtərəfli yardım və materiallar aspirantları texnoloji yeniliklərlə dolu gələcəyə itələyərək güclü başlanğıc meydançası rolunu oynayır.
Cavab yaz