Змест[Схаваць][Паказаць]
- 1. Элементы ІІ
- 2. Python для навукі аб даных, штучнага інтэлекту і распрацоўкі
- 3. ШІ для ўсіх
- 4. ШІ на карысць
- 5. Спецыялізацыя «Асновы штучнага інтэлекту для ўсіх».
- 6. Штучны інтэлект AZ 2023
- 7. Уводзіны ў штучны інтэлект (AI)
- 8. Спецыялізацыя машыннага навучання
- 9. Спецыялізацыя Deep Learning
- 10. Матэматыка для машыннага навучання і навукі аб дадзеных
- 11. Прафесійны сертыфікат IBM Applied AI
- 12. Уводзіны ў камп'ютэрны зрок і апрацоўку малюнкаў
- 13. Майстар-клас па сучасным штучным інтэлекце: пабудуйце 6 праектаў
- 14. Штучны інтэлект з машынным навучаннем, глыбокім навучаннем
- 15. Глыбокае навучанне AZ 2023
- заключэнне
У свеце, які становіцца ўсё больш звязаным і кіруецца дадзенымі, з'яўленне штучнага інтэлекту з'яўляецца помнікам чалавечай геніяльнасці.
Сутнасць штучнага інтэлекту, заснаваная на машыннай эмуляцыі чалавечага інтэлекту, знаходзіць дарэчнасць у шырокім дыяпазоне прымянення, спрыяючы разбуральным дасягненням ва ўсіх галінах.
Уплыў істотны і далёка ідучы, пачынаючы ад аховы здароўя, дзе дыягностыка з дапамогай штучнага інтэлекту забяспечвае раннюю дыягностыку захворванняў, да адукацыі, фінансаў і не толькі.
Аўтаматызацыя звычайнай працы - прагрэс у аналізе даных і магчымасць паляпшэння карыстацкі досвед гэта толькі некаторыя з абласцей, у якіх ІІ ззяе бліскуча.
Дынаміка, уласцівая вобласці штучнага інтэлекту, патрабуе прыхільнасці да пастаяннага навучання. Паколькі межы магчымага працягваюць сцірацца, заставацца ў курсе працэсаў і тэхналогій не проста рэкамендуецца, але і патрабуецца.
Гэта вобласць, дзе ўчорашнія адкрыцці хутка становяцца сучаснымі стандартамі, падкрэсліваючы імклівы характар інавацый у працы. Бясконцае імкненне да значнасці ў мясцовасці, насычанай пастаяннымі ўдасканаленнямі, падкрэслівае неабходнасць пастаянна развівацца вопыту навучання.
Больш за тое, з ростам патрэбы ў ведах штучнага інтэлекту для амбіцыйных інжынераў з'яўляецца неабходнасць паглыбіцца ў сутнасць гэтай цікавай навукі.
Перспектыва расшыфроўкі складанасці навучанне з дапамогай машыны, глыбокае навучанне і нейронавыя сеткі прыцягваюць.
Тым не менш, шлях да авалодання штучным інтэлектам часта разглядаецца як цяжкі, асабліва для тых, хто знаходзіцца на парозе. Менавіта ў гэты момант становіцца зразумелай важнасць добра структураваных адукацыйных курсаў.
Па меры таго, як мы пераходзім да сферы адукацыі штучнага інтэлекту, з'явілася мноства курсаў, каб задаволіць хвалю жадаючых студэнтаў.
Гэтыя курсы, якія адаптаваны да розных тэмпаў навучання і папярэдніх ведаў, спрабуюць згладзіць крывую навучання, робячы ўвядзенне ў ІІ менш страшным.
Падабраная калекцыя курсаў штучнага інтэлекту для пачаткоўцаў служыць прыступкай у гэтую інтрыгуючую сферу. Гэтыя курсы, прызначаныя для таго, каб стварыць моцную аснову, ахопліваюць шырокі спектр ідэй штучнага інтэлекту, каб забяспечыць усебаковыя веды.
Яны растлумачваюць асноўныя паняцці, даюць практычны вопыт і прапануюць погляд на рэальныя прымянення штучнага інтэлекту.
Пачаць арганізаваны навучальны маршрут - гэта як адкрыць дзверы ў будучыню, поўную магчымасцей. Шлях да авалодання штучным інтэлектам можа быць як захапляльным, так і карысным пры правільным інструктажы.
Наступная выбраная калекцыя курсаў штучнага інтэлекту распрацавана, каб стварыць моцную аснову, распаліць іскру цікавасці і закласці аснову для прыемнага падарожжа ў захапляльнае царства штучнага інтэлекту.
1. Элементы ІІ
MinnaLearn і Універсітэт Хельсінкі стварылі рэвалюцыйную серыю бясплатных онлайн-курсаў пад назвай «Элементы штучнага інтэлекту».
Яго мэта складаецца ў тым, каб дэмістыфікаваць штучны інтэлект і дазволіць шырокаму колу людзей, незалежна ад паходжання, зразумець яго. У курсе ёсць два асноўныя раздзелы.
Першы раздзел, «Уводзіны ў штучны інтэлект», уяўляе сабой просты модуль, які не патрабуе ніякіх папярэдніх ведаў у праграмаванні або пашыранай арыфметыкі. Ён ідэальна падыходзіць для ўсіх, хто хоча даведацца больш пра штучны інтэлект, яго магчымасці і тое, як ён уплывае на наша паўсядзённае жыццё.
Гэтая частка забяспечвае трывалую аснову для разумення асноў штучнага інтэлекту. У другім раздзеле «Стварэнне штучнага інтэлекту» больш падрабязна разглядаюцца алгарытмы, якія дазваляюць ствараць метады штучнага інтэлекту.
Для поўнага ўдзелу ў гэтым больш тэхнічным уроку рэкамендуецца некаторыя фундаментальныя веды праграмавання на Python.
Ён ідэальна падыходзіць для асоб, якія хочуць пайсці далей у прымяненне распрацоўкі штучнага інтэлекту і выйсці за рамкі асноў.
The Elements of AI вылучаецца сваёй прыхільнасцю да дэмакратызацыі і пашырэння магчымасцей ведаў аб AI. Вывучэнне тонкасцей штучнага інтэлекту не так важна, як разуменне яго патэнцыйнага прымянення ў розных галінах.
У курсе падкрэсліваецца, што штучны інтэлект прызначаны не толькі для інжынераў, але і для ўсіх, хто цікавіцца будучыняй тэхналогій, і спрыяе разнастайнасці выкарыстання тэхналогіі.
2. Python для навукі аб даных, штучнага інтэлекту і распрацоўкі
Праграма «Python для навука дадзеных, штучны інтэлект і распрацоўка», падрыхтаваны IBM і даступны на Coursera, уяўляе сабой усёабдымны курс, накіраваны на тое, каб пазнаёміць навучэнцаў са светам праграмавання на Python.
У прыватнасці, у галіне навукі аб дадзеных, штучнага інтэлекту і развіцця.
Дзякуючы фармату гэтага курса, зручнага для пачаткоўцаў, вы можаце навучыцца праграмаваць на Python за пару гадзін, нават калі ў вас няма вопыту праграмавання.
На працягу курса вы атрымаеце асноватворнае разуменне Python, ахопліваючы зменныя, структуры даных, выразы і тыпы даных.
Вы станеце дасведчаным у разгалінаванні, цыклах, функцыях, аб'ектах і класах у логіцы праграмавання Python. Выкарыстанне бібліятэк Python, такіх як Pandas, Numpy і Beautiful Soup, якія маюць вырашальнае значэнне для аналізу даных і маніпуляцыі, таксама разглядаецца ў курсе.
Практычная метадалогія гэтага курса з'яўляецца адной з яго адметных асаблівасцяў. Падчас практычных лабараторных заняткаў с Jupyter Ноўтбукі, вы зможаце выкарыстоўваць свае новыя веды.
Гэты практычны вопыт бясцэнны, таму што ён дазваляе вам мець справу з сапраўднымі дадзенымі і вырашаць рэальныя праблемы.
Пасля заканчэння курса вы набудзеце ўпэўненасць у выкарыстанні Python для стварэння простых праграм, узаемадзеяння з дадзенымі і аўтаматызацыі штодзённых спраў.
Шырокі спектр галін, у т.л распрацоўка праграмнага забеспячэння, распрацоўка даных, штучны інтэлект, DevOps, а таксама навука і аналітыка даных, могуць атрымаць выгаду з набытых вамі навыкаў.
3. ШІ для ўсіх
Курс «ШІ для ўсіх», які прапануе deeplearning.ai, прызначаны для ўсіх, хто хоча даведацца пра рэвалюцыйны патэнцыял штучнага інтэлекту, не заглыбляючыся ў дэталі.
Гэты курс правядзе вас праз сацыяльныя і камерцыйныя наступствы штучнага інтэлекту, адначасова прапаноўваючы поўнае разуменне таго, чаго ён можа, а што не можа дасягнуць.
Незалежна ад тэхнічнага вопыту чалавека, ён накіраваны на тое, каб дэмістыфікаваць прынцыпы штучнага інтэлекту і зрабіць іх зразумелымі для больш шырокай аўдыторыі.
Падчас курса вы даведаецеся больш аб унутранай працы машыннага навучання і глыбокага навучання, двух абласцей штучнага інтэлекту, якія апошнім часам выклікаюць вялікую цікавасць.
Акрамя таго, вы будзеце вывучаць рэальныя тэматычныя даследаванні, якія дэманструюць карыснае выкарыстанне штучнага інтэлекту ў розных сектарах.
Каб пераканацца, што студэнты гатовыя прымаць мудрыя меркаванні ў сваёй вобласці, курс таксама разглядае этычныя праблемы, звязаныя з штучным інтэлектам.
Акцэнт на камерцыйных наступствах штучнага інтэлекту ў «ШІ для ўсіх» з'яўляецца адным з найбольш прыкметных кампанентаў.
Удзельнікі атрымаюць веды аб тактыцы стварэння кампаніі, арыентаванай на дадзеныя, і даведаюцца, як паспяхова пераадолець рэвалюцыю штучнага інтэлекту ў сваіх фірмах.
Навучэнцы скончаць гэты курс з навыкамі, неабходнымі для прымянення метадаў штучнага інтэлекту ў сваёй прафесійнай дзейнасці, у дадатак да базавага разумення гэтай сферы.
4. AI для дабра
Курс «AI for Good» - гэта перадавая ініцыятыва ад deeplearning.ai, якая накіравана на выкарыстанне штучнага інтэлекту для вырашэння складаных глабальных праблем.
Гэты курс прапануе рэдкую магчымасць развіць здольнасці, якія спалучаюць камп'ютэрны і чалавечы інтэлект для дабратворнага ўздзеяння ў рэальным свеце.
Ён распрацаваны так, каб яго лёгка зразумелі прафесіяналы, студэнты і ўсе, хто захоплены паляпшэннем грамадства і навакольнага асяроддзя.
На працягу ўсяго курса вы даведаецеся метадычную аснову для стварэння праектаў штучнага інтэлекту.
Для праектаў, якія сканцэнтраваны на маніторынгу біяразнастайнасці, энергіі ветру, забруджванні паветра і барацьбе са стыхійнымі бедствамі, вы будзеце ацэньваць даныя і ствараць мадэлі штучнага інтэлекту.
Для таго, каб даць вам практычнае разуменне прымянення штучнага інтэлекту, курс таксама разглядае рэальныя тэматычныя даследаванні, якія адносяцца да аховы здароўя, змены клімату і барацьбы са стыхійнымі бедствамі.
Вы даведаецеся, як стварыць мадэль штучнага інтэлекту для павышэння прадказальнасці выпрацоўкі ветравой энергіі машыннае зрок метады распазнання і класіфікацыі жывёл для маніторынгу біяразнастайнасці, а таксама ацэнкі якасці паветра з дапамогай нейронавых сетак.
Курс таксама ахоплівае выкарыстанне метадаў апрацоўкі натуральнай мовы для тэкставых паведамленняў, дастаўленых пасля катастроф, і распрацоўку канвеера класіфікацыі малюнкаў для ацэнкі шкоды з выкарыстаннем спадарожнікавых фатаграфій.
Структура праекта AI for Good, наўтбукі Jupyter, камп'ютэрны зрок, машыннае навучанне пад кантролем, апрацоўка натуральнай мовы, даследчы аналіз даных і многае іншае - гэта навыкі, якія вы набудзеце.
Вы атрымаеце навыкі і інфармацыю, неабходныя для працы над праектамі AI for Good і стварэння прадуктаў, якія выкарыстоўваюць AI для экалагічных і гуманітарных мэтаў да завяршэння курса.
5. Спецыялізацыя «Асновы штучнага інтэлекту для ўсіх».
Комплексны курс «Асновы спецыялізацыі AI для ўсіх», які IBM прапануе на Coursera, прызначаны для азнаямлення студэнтаў з галіной штучнага інтэлекту (AI). Гэтая спецыяльнасць не патрабуе ведаў праграмавання і прызначана для тых, хто практычна не мае досведу працы са штучным інтэлектам.
Для студэнтаў, якія жадаюць даведацца пра эфекты ІІ і рэвалюцыйныя магчымасці для грамадства і бізнесу, гэта выдатнае месца для пачатку.
Тры курсы складаюць спецыяльнасць, кожны з якіх канцэнтруецца на асобнай вобласці штучнага інтэлекту. У першым курсе «Уводзіны ў штучны інтэлект (AI)» студэнты атрымліваюць агульнае разуменне тэхналогіі, яе выкарыстання і таго, як яна змяняе грамадства.
Вы атрымаеце веды аб этыцы штучнага інтэлекту, глыбокае вывучэнне, нейронныя сеткі, машыннае навучанне і іншыя звязаныя тэмы.
Другі курс паглыбляецца ў выкарыстанне паслуг Watson AI пад назвай «Пачатак працы з AI з дапамогай IBM Watson».
Вы даведаецеся, як павялічыць колькасць абавязкаў на працы і павялічыць прадукцыйнасць з дапамогай такіх праграм, як Watson Studio. Асаблівасці і функцыі IBM Watson Services у рамках жыццёвага цыкла штучнага інтэлекту таксама разглядаюцца ў гэтым курсе.
Заключны курс «Стварэнне чат-ботаў без праграмавання» прысвечаны стварэнню чат-ботаў без неабходнасці напісання кода.
Будуць разгледжаны перавагі чат-ботаў, як выкарыстоўваць Watson Assistant для стварэння зручнага чат-бота і як інтэграваць яго з вэб-сайтам.
Падчас спецыялізацыі вы выканаеце шэраг практычных задач па коду. Чат-бот службы падтрымкі кліентаў Watson на базе штучнага інтэлекту на базе вэб-сайта будзе створаны, пратэставаны і ўкаранёны да канца.
6. Штучны інтэлект AZ 2023
Дакладна распрацаваны курс "Штучны інтэлект AZ 2023" адкрывае скарбніцу ведаў, якая дазваляе вам паглыбіцца ў свет штучнага інтэлекту (AI).
Гэты курс правядзе вас праз асновы з самага пачатку, пераканаўшыся, што трывалая аснова створана.
Складанасці штучнага інтэлекту раскрываюцца па ходзе, даючы зразумець магутны патэнцыял гэтай інавацыйнай тэхналогіі. Кожны модуль курса абапіраецца на папярэдні з мэтай садзейнічання прагрэсіўнаму навучанню.
Гэта надае вашай траекторыі навучання рытм, што палягчае значна лягчэйшае засваенне складаных паняццяў штучнага інтэлекту. Тут для ўдасканалення вашага разумення выкарыстоўваюцца практычныя заданні, якія адначасова цікавыя і вельмі праніклівыя.
Вы атрымаеце магчымасць працаваць з рэальнымі дадзенымі, і вы будзеце ў захапленні ад задачы атрымання з іх каштоўнай інфармацыі.
Гэты курс вылучаецца сваёй здольнасцю дэмістыфікаваць тэарэтычныя ідэі праз прымяненне ў рэальным свеце. Замест таго, каб быць пасіўным спажыўцом інфармацыі, вы трапляеце ў ажыўленае асяроддзе навучання.
У гэтым курсе ёсць некалькі перашкод, якія правераць вашу здольнасць крытычна думаць і вырашаць праблемы.
Гэты курс дае вам навыкі, неабходныя для паспяховага выкарыстання гэтай інфармацыі, у дадатак да неабходных ведаў.
7. Уводзіны ў штучны інтэлект (AI)
Акуніцеся ў займальную сферу штучнага інтэлекту, прайшоўшы курс Coursera «Уводзіны ў штучны інтэлект (AI)».
Гэты курс забяспечвае трывалую аснову асноўных ідэй штучнага інтэлекту і адкрывае шлях для глыбокага разумення гэтай сферы.
З самага пачатку вас вядуць праз строгі навучальны маршрут, які старанна раскрывае многія аспекты штучнага інтэлекту.
Спосаб арганізацыі матэрыялу ў курсе гарантуе, што веды будуюцца паступова і што кожны модуль натуральна перацякае ў наступны.
Гэты добра прадуманы метад спрыяе глыбокаму разуменню канцэпцый штучнага інтэлекту ў дадатак да палягчэння навучання.
Праграма ахоплівае шырокі спектр прадметаў, уключаючы глыбокае навучанне, машыннае навучанне, нейронавыя сеткі і многае іншае.
Вы паглыбляецеся ў сутнасць штучнага інтэлекту і даследуеце механізмы, якія кіруюць інтэлектуальнымі сістэмамі, - вы не проста праглядваеце паверхню.
Курс напоўнены практычнымі практыкаваннямі, якія забяспечваюць вам практычны падыход да навучання. Узаемадзеянне з рэальнымі наборамі даных - гэта займальны і павучальны вопыт, які вам прапануецца.
Курс прымушае вас знаходзіцца ў цікавай, дынамічнай асяроддзі навучання, што не зводзіць вас да пасіўнага студэнта.
Мэта курса - праверыць вашу здольнасць крытычна думаць і вырашаць праблемы. Прымяненне ведаў у адпаведных рэальных сітуацыях гэтак жа важна, як і іх простае атрыманне.
8. Спецыялізацыя машыннага навучання
Стэнфардскі ўніверсітэт і DeepLearning.ai забяспечваюць спецыялізацыю машыннага навучання.
Поўная праграма AI, якую прапануе Coursera, заклікана даць студэнтам трывалую аснову тэорыі AI, а таксама карысныя здольнасці да машыннага навучання.
Удзельнікі гэтай спецыяльнасці будуць вывучаць шырокі спектр прадметаў машыннага навучання. Спачатку яны будуць выкарыстоўваць вядомыя інструменты Python, такія як NumPy і scikit-learn для стварэння мадэлі машыннага навучання.
У курсе разглядаюцца як кантраляваныя, так і некантраляваныя стратэгіі навучання.
Вы даведаецеся, як ствараць і навучаць мадэлі для двайковай класіфікацыі і задач прагназавання, такіх як лагістыка і лінейная рэгрэсія, выкарыстоўваючы навучанне пад наглядам. Акрамя таго, вы атрымаеце практычнае навучанне нейронавай сеткі з выкарыстаннем TensorFlow для шматкласавай класіфікацыі.
Курс ахоплівае кластэрызацыю і выяўленне анамалій у кантэксце некантраляванага навучання, даючы студэнтам інструменты, неабходныя для працы з дадзенымі, у якіх адсутнічаюць пазначаныя адказы.
Спецыялізацыя таксама ўключае метады ансамбля дрэў, такія як павышаныя дрэвы, выпадковыя лясы і дрэвы рашэнняў.
Акцэнт гэтага курса на распрацоўцы рэкамендацыйных сістэм з дапамогай метадаў глыбокага навучання на аснове кантэнту і стратэгій сумеснай фільтрацыі - адна з яго адметных асаблівасцей.
Акрамя таго, глыбока навучанне з падмацаваньнем мадэлі прадстаўлены вам. У цэнтры ўвагі спецыяльнасці - лепшыя практыкі развіцця машыннага навучання, якія гарантуюць, што мадэлі, створаныя студэнтамі, добра падыходзяць для рэальных задач і даных.
Вы скончыце праграму з цвёрдым разуменнем асноўных ідэй машыннага навучання, а таксама практычнымі навыкамі, неабходнымі для выкарыстання гэтых метадаў для вырашэння складаных рэальных праблем.
9. Глыбокае навучанне Спецыялізацыя
DeepLearning.AI's Deep Learning Specialization - гэта ўводная праграма, якая знаёміць студэнтаў з паглыбленым навучаннем і штучным інтэлектам.
Прамалінейны, кароткі і самастойны характар гэтага онлайн-курса, які выкладае піянер машыннага навучання Эндру Нг, робіць яго даступным для людзей, якія толькі пачынаюць сваю прыгоду са штучным інтэлектам.
Пачынаючы з фундаментальнай ідэі нейронавых сетак, вы будзеце вывучаць розныя прадметы глыбокага навучання ў гэтай спецыяльнасці.
Вы атрымаеце веды аб асноўных кампанентах архітэктуры нейронавай сеткі, а таксама аб тым, як будаваць, навучаць і выкарыстоўваць цалкам звязаныя глыбокія нейронавыя сеткі.
Курс таксама вывучае ключавыя тэхналагічныя распрацоўкі, якія ляжаць у аснове прымянення глыбокага навучання. Па меры прасоўвання вы даведаецеся карысныя стратэгіі для запуску вашых праектаў штучнага інтэлекту і стварэння партфоліо, якое адпавядае галіны.
TensorFlow, трансфарматары, згорткавыя нейронавыя сеткі, перыядычныя нейронавыя сеткі, штучныя нейронавыя сеткі і праграмаванне на Python - усё гэта разглядаецца ў гэтай спецыяльнасці.
Доўгая кароткачасовая памяць (LSTM), мадэлі ўвагі, апрацоўка натуральнай мовы, выяўленне аб'ектаў і сегментацыя, сістэмы распазнавання твараў, аптымізацыя, налада гіперпараметраў, машыннае навучанне, навучанне перадачы, зваротнае распаўсюджванне і сістэмы распазнавання твараў - сярод іншых тэм, якія вы будзеце вывучаць.
Пяць класаў, кожны з якіх сканцэнтраваны на асобным аспекце глыбокага навучання, складаюць структуру праграмы.
Нейронавыя сеткі і глыбокае навучанне, глыбокая аптымізацыя нейронавых сетак, праект машыннага навучання арганізацыя, згорткавыя нейронавыя сеткі і мадэлі паслядоўнасці - некалькі прыкладаў.
Кожны курс павінен быць пабудаваны на папярэднім, што гарантуе поўнае разуменне глыбокага навучання.
10. Матэматыка для машыннага навучання і навукі аб дадзеных
Спецыяльнасць DeepLearning.AI "Матэматыка для машыннага навучання і навукі аб даных" - гэта праграма, зручная для пачаткоўцаў, якая дае навучэнцам базавы матэматычны набор інструментаў, неабходны для машыннага навучання.
Гэты курс ідэальна падыходзіць для тых, хто жадае павысіць свае матэматычныя асновы для працы ў галіне машыннага навучання і навукі аб даных, паколькі ў якасці папярэдняй умовы патрабуецца толькі сярэдняя школа на ўзроўні матэматыкі.
Гэты курс навучыць вас важным матэматычным тэмам, такім як вылічэнне, лінейная алгебра, статыстыка і верагоднасць. Гэтыя асноўныя здольнасці неабходныя для эфектыўнага разумення і прымянення алгарытмы машыннага навучання.
Курс арганізаваны ў трох раздзелах: лінейная алгебра для машыннага навучання і навукі аб даных, вылічэнне для машыннага навучання і навукі аб даных і верагоднасць і статыстыка для машыннага навучання і навукі аб даных.
Вы пачнеце з вывучэння вектараў, матрыц, лінейных пераўтварэнняў і ўласных значэнняў, якія важныя для разумення мадэляў машыннага навучання.
Затым курс паглыбляецца ў вылічэнне, навучаючы вас вытворным, градыентам і такім метадам аптымізацыі градыентны спуск, усе яны неабходныя для навучання нейронавых сетак.
У частцы верагоднасці і статыстыкі вы даведаецеся пра выпадковыя велічыні, тэарэму Байеса, размеркаванні Гаўса і праверку гіпотэз, а таксама статыстычныя інструменты для аналізу даных.
Да канца курса вы будзеце мець глыбокія веды аб матэматычных канцэпцыях, якія ляжаць у аснове алгарытмічных паводзін, і аб тым, як адаптаваць іх для індывідуальнай рэалізацыі.
Працадаўцы цэняць гэтыя таленты, і яны дапамогуць вам перамагчы пытанні машыннага навучання на сумоўі і атрымаць ідэальную працу.
11. Прафесійны сертыфікат IBM Applied AI
Прафесійны сертыфікат IBM Applied AI, які даступны на Coursera, - гэта ўсёабдымная навучальная праграма, распрацаваная для таго, каб вы пачалі працаваць у галіне штучнага інтэлекту.
Гэты курс, які вядуць спецыялісты IBM, ідэальна падыходзіць для пачаткоўцаў і не патрабуе папярэдняга праграмавання або ведаў у галіне штучнага інтэлекту.
З прагназуемым перыядам завяршэння ў тры месяцы па дзесяць гадзін у тыдзень, гэта досыць гнуткі, каб дазволіць вам вучыцца з вашай уласнай хуткасцю.
На гэтым курсе вы атрымаеце поўнае ўяўленне аб штучным інтэлекце (AI), яго выкарыстанні і варыянтах выкарыстання.
Для пачатку азнаёмцеся са значэннем штучнага інтэлекту і дайце вызначэнне такім паняццям, як глыбокае навучанне, машыннае навучанне і нейронавыя сеткі.
Навучыцца ствараць чат-боты са штучным інтэлектам і віртуальных памочнікаў на вэб-сайтах без ведаў праграмавання - адна з функцый курса.
Курс ахоплівае штучны інтэлект, машыннае навучанне, праграмаванне на Python, Watson AI, чат-боты, глыбокае навучанне і інтэрфейсы прыкладнога праграмавання (API).
Вы таксама паглыбіцеся ў навуку аб дадзеных, даследуючы такія тэхналогіі, як сэрвісы штучнага інтэлекту IBM Watson, OpenCV і API для стварэння рашэнняў на базе штучнага інтэлекту з дапамогай кода.
Спецыяльнасць складаецца з шасці курсаў, кожны з якіх прысвечаны асобнай тэме прыкладнога штучнага інтэлекту. Уводзіны ў штучны інтэлект, стварэнне чат-ботаў на аснове штучнага інтэлекту,
Python для навукі аб даных, распрацоўка праграм штучнага інтэлекту з дапамогай Python і Flask, а таксама стварэнне праграм штучнага інтэлекту з выкарыстаннем Watson API - сярод закранутых тэм.
Кожны курс створаны на аснове папярэдняга, прапаноўваючы поўнае ўяўленне аб прыкладным ІІ.
12. Уводзіны ў камп'ютэрны зрок і апрацоўку малюнкаў
Прадстаўлены IBM на Coursera, курс «Уводзіны ў камп'ютэрны зрок і апрацоўку малюнкаў» з'яўляецца зручным для пачаткоўцаў курсам, мэта якога - пазнаёміць студэнтаў з захапляльнай сферай камп'ютэрнага зроку.
Камп'ютэрны зрок знаходзіць прымяненне ў розных галінах, уключаючы робататэхніку, дапоўненую рэальнасць і беспілотныя аўтамабілі.
Нягледзячы на тое, што некаторае знаёмства з праграмаваннем на Python і арыфметыкай сярэдняй школы патрабуецца, для гэтага курса не патрабуецца ні папярэдняга вопыту ў галіне машыннага навучання, ні камп'ютэрнага зроку.
У гэтым курсе вы навучыцеся тлумачыць, як камп'ютэрны зрок выкарыстоўваецца ў многіх сектарах, а таксама як вырашаць праблемы са зрокам з дапамогай метадаў апрацоўкі і аналізу малюнкаў.
Для выканання асноўных задач апрацоўкі малюнкаў, такіх як ідэнтыфікацыя аб'ектаў і класіфікацыя малюнкаў, вы будзеце выкарыстоўваць Python, Pillow і OpenCV.
Стварэнне класіфікатара малюнкаў з падыходамі да навучання пад наглядам - гэта яшчэ адна тэма курса. Шэсць модуляў складаюць структуру курса, і кожны з іх сканцэнтраваны на асобнай вобласці апрацоўкі малюнкаў і камп'ютэрнага гледжання.
Сюды ўваходзяць такія тэмы, як агляд камп'ютэрнага зроку, распазнаванне аб'ектаў, класіфікацыя малюнкаў машыннага навучання, апрацоўка малюнкаў з выкарыстаннем OpenCV і Pillow, нейронавыя сеткі і глыбокае навучанне, а таксама праект па класіфікацыі дарожных знакаў.
Гэты курс падкрэслівае прыкладное навучанне, чым проста тэарэтычнае разуменне. Працуючы над практычнымі праектамі, вы будзеце развіваць партфель вашых дасягненняў, які паказвае вашыя здольнасці ў апрацоўцы малюнкаў і камп'ютэрнага гледжання.
Jupyter Labs і Computer Vision Learning Studio (CV Studio), бясплатны рэсурс для вывучэння камп'ютэрнага зроку, будуць аб'яднаны ў лабараторыях.
Вы можаце загружаць, навучаць і тэставаць свой уласны унікальны класіфікатар малюнкаў і мадэлі выяўлення з CV Studio.
13. Майстар-клас па сучасным штучным інтэлекце: пабудуйце 6 праектаў
Курс «Сучасны майстар-клас па штучным інтэлекце: пабудуйце 6 праектаў» на Udemy перанясе вас у захапляльнае падарожжа ў самае сэрца штучнага інтэлекту.
Гэты старанна спланаваны курс выкарыстоўвае прывабнае асяроддзе навучання на аснове праектаў, каб даставіць спалучэнне акадэмічных ведаў і практычных навыкаў.
Вы даведаецеся, што кожны праект у гэтым навучальным асяроддзі распрацаваны, каб раскрыць розныя аспекты штучнага інтэлекту, забяспечваючы поўнае разуменне гэтай сферы.
Ад машыннага навучання да глыбокага навучання да захапляльнай вобласці нейронавых сетак, праграма напоўнена цікавымі тэмамі.
З дапамогай шасці розных праектаў вы паглыбіцеся ў практычны бок штучнага інтэлекту (AI), што зробіць ваш вопыт навучання дынамічным і захапляльным.
Каб гарантаваць, што вы не толькі вывучаеце тэорыі, але і развіваеце ўменне прымяняць рашэнні штучнага інтэлекту, курс робіць акцэнт на практычнай практыцы.
Кожны праект, над якім вы працуеце, - гэта крок бліжэй да таго, каб стаць экспертам у метадах і тэхналогіях, якія важныя ў сектары штучнага інтэлекту.
Вы актыўны ўдзельнік, які прымае на сябе выклікі і паказвае цуды, якія можа стварыць штучны інтэлект, а не проста пасіўны студэнт.
Прапаноўваючы платформу, на якой ваш творчы патэнцыял і здольнасці вырашаць праблемы ўдасканальваюцца праз практычныя праекты, курс «Сучасны майстар-клас па штучным інтэлекце: пабудаваць 6 праектаў» выходзіць за рамкі звычайных метадаў навучання.
Ваша здольнасць распрацоўваць, ствараць і паляпшаць прыкладанні штучнага інтэлекту будзе значна павялічвацца па меры праходжання курса.
14. Штучны інтэлект з машынным навучаннем, глыбокім навучаннем
Курс "Штучны інтэлект з машынным навучаннем, паглыбленае навучанне" служыць для вас кіраўніцтвам падчас расследавання.
Ён прапануе багаты сінтэз тэорыі і вопыту, даследуючы фундаментальныя алгарытмы і метады, якія кіруюць сучасным штучным інтэлектам (AI).
Гэты курс спалучае машыннае навучанне (ML) з паглыбленым навучаннем (DL), каб даць вам інструменты, неабходныя для навігацыі ў складаных асяроддзях даных. Глыбокае разуменне AI, ML і DL заахвочваецца шляхам арганізацыі модуляў курса.
Выдаляючы пласты алгарытмаў, яны вядуць вас праз развагі, якія ляжаць у іх аснове. Каб гарантаваць поўнае разуменне, тэарэтычныя лекцыі і практычныя мерапрыемствы звязаны паміж сабой.
Ваша здольнасць ствараць інтэлектуальныя сістэмы, якія могуць вучыцца на дадзеных, палепшыцца ў выніку працы над рэальнымі праектамі.
Прывабнасцю машыннага навучання (ML) і глыбокага навучання (DL) з'яўляецца іх здольнасць знаходзіць заканамернасці ў даных - важная здольнасць, якую гэты курс старанна развівае.
Правёўшы вас праз лабірынт нейронавых сетак, загадкавая сфера глыбокага навучання стане больш даступнай.
Акрамя таго, удакладняючы паняцці кантраляванага, некантраляванага і навучання з падмацаваннем, курс дэмістыфікуе поле машыннага навучання.
На гэтым курсе вы атрымаеце практычнае разуменне падрыхтоўкі даных, ацэнкі мадэлі і падыходаў да аптымізацыі, гарантуючы, што вы разумееце прынцыпы.
Навучанне таксама ўдакладняе працэс стварэння, адточвання і паляпшэння мадэляў для атрымання дакладных прагнозаў. Мерапрыемствы падштурхоўваюць вас выкарыстоўваць тое, што вы даведаліся, што спрыяе майстэрству, а таксама разуменню.
15. Глыбокае навучанне AZ 2023
Даследуйце свет ідэй, якія кіруюцца дадзенымі, запісаўшыся на курс "Глыбокае навучанне AZ 2023". Гэты курс служыць маяком, які паказвае шлях да таго, як стаць дасканалым у галіне глыбокага навучання, важнай галіны штучнага інтэлекту.
Гэта робіць складаную мясцовасць глыбокага навучання зразумелай, разбіраючы нейронавыя сеткі з дапамогай старанна распрацаваных кампанентаў.
Па ходзе курсаў вы даведаецеся аб працы сверточных і рэкурэнтных нейронавых сетак, якія дадуць вам цвёрдае ўяўленне аб тым, як кампутары атрымліваюць і апрацоўваюць складаныя даныя.
Курс таксама ахоплівае некантраляванае навучанне, знаёмячы вас з навукай і мастацтвам навучання камп'ютэраў пошуку шаблонаў у немаркіраваных дадзеных.
Асновай курса з'яўляецца яго практычны кампанент, які дае сродкі прымянення акадэмічных ведаў у практычных сітуацыях.
Вы будзеце працаваць над складанымі праектамі, якія правяраюць вашу здольнасць прымяняць мадэлі глыбокага навучання для вырашэння надзённых праблем.
Гэтыя заданні з'яўляюцца гульнявой пляцоўкай для ўдасканалення вашых здольнасцей і пераканання, што вы разумееце асновы паглыбленага навучання, а не проста іспыт.
Разуменне таго, як выкарыстоўваць Keras і TensorFlow, два асноўныя інструменты для стварэння і ўдасканалення надзейных мадэляў глыбокага навучання, з'яўляецца адным з асноўных вынікаў курса.
Акрамя таго, вы будзеце даследаваць апрацоўку натуральнай мовы, што прывядзе да захапляльнай вобласці ўзаемадзеяння машыны і чалавека.
Каб гарантаваць поўнае разуменне глыбокага навучання, курс таксама арыентуецца ў моры навучання з падмацаваннем.
заключэнне
Спачатку перабіраць мноства курсаў штучнага інтэлекту, даступных для пачаткоўцаў, можа здацца цяжкай задачай. Але як толькі вы пачынаеце, шлях да разумення асноў штучнага інтэлекту, несумненна, захапляе.
Гэтыя старанна распрацаваныя курсы забяспечваюць спалучэнне акадэмічных ведаў і рэальнага вопыту, каб дапамагчы пачаткоўцам арыентавацца ў складанай сферы штучнага інтэлекту.
Інтэрактыўныя падручнікі і практычныя праекты, якія з'яўляюцца асновай большасці ўводных курсаў, ствараюць цікавае навучальнае асяроддзе.
Разам з перадачай неабходных ведаў, яны таксама выхоўваюць дапытлівасць і пачуццё поспеху ў студэнтаў.
Усеабдымная дапамога і матэрыялы, прапанаваныя на гэтых курсах, дзейнічаюць як моцная стартавая пляцоўка, падштурхоўваючы прэтэндэнтаў у будучыню, поўную тэхналагічных інавацый.
Пакінуць каментар