Съдържание[Крия][Покажи]
- 1. Елементи на AI
- 2. Python за Data Science, AI & Development
- 3. AI за всеки
- 4. AI за добро
- 5. Специализация AI Foundations for Everyone
- 6. Изкуствен интелект AZ 2023
- 7. Въведение в изкуствения интелект (AI)
- 8. Специализация по машинно обучение
- 9. Специализация за дълбоко обучение
- 10. Математика за машинно обучение и наука за данни
- 11. Професионален сертификат за IBM Applied AI
- 12. Въведение в компютърното зрение и обработката на изображения
- 13. Модерен майсторски клас по изкуствен интелект: Изградете 6 проекта
- 14. Изкуствен интелект с машинно обучение, дълбоко обучение
- 15. Дълбоко обучение AZ 2023
- Заключение
В един все по-свързан и управляван от данни свят, пристигането на AI е паметник на човешкия блясък.
Същността на AI, закотвена в машинната емулация на човешкия интелект, намира значение в широк спектър от приложения, движейки разрушителен напредък в индустриите.
Въздействието е значително и широкообхватно, вариращо от здравеопазването, където базираната на AI диагностика осигурява ранна диагностика на заболяването, до образованието, финансите и други.
Автоматизацията на редовната работа напредва в анализа на данни и възможността за подобрение потребителски изживявания са само няколко от областите, в които AI блести блестящо.
Динамиката, присъща на областта на ИИ, се нуждае от ангажираност към непрекъснато учене. Тъй като границите на това, което е възможно, продължават да се размиват, оставането в крак с разработването на процеси и технологии е не само препоръчително, но и задължително.
Това е област, в която вчерашните открития скоро се превръщат в днешни стандарти, подчертавайки бързия характер на иновациите в работата. Безкрайното преследване на уместност в терен, осеян с непрекъснати подобрения, подчертава необходимостта от постоянно развиващо се учебно изживяване.
Освен това, с нарастващата нужда от знания за ИИ, има чувство за спешност за амбициозните инженери да се впуснат в сърцевината на тази интересна наука.
Перспективата за дешифриране на сложността на машинно обучение, задълбочено обучение и невронни мрежи примамват.
Пътят към овладяването на ИИ обаче често се възприема като труден, особено от онези, които са на върха. Точно в този момент става ясно значението на добре структурираните образователни курсове.
С навлизането в сферата на обучението по изкуствен интелект се появи изобилие от курсове, за да посрещне вълната от нетърпеливи студенти.
Тези курсове, които са съобразени с различни темпове на обучение и предварителни знания, се опитват да изравнят кривата на обучение, правейки въвеждането в AI по-малко смущаващо.
Ръчно подбрана колекция от курсове за AI за начинаещи действа като стъпало в това интригуващо царство. Тези курсове, които имат за цел да осигурят здрава основа, обхващат широк спектър от идеи за ИИ, за да осигурят добре закръглени знания.
Те изясняват основните понятия, дават практически опит и предлагат поглед към приложенията на AI в реалния свят.
Започването на организиран учебен маршрут е като отваряне на врата към бъдеще, пълно с възможности. Пътят към овладяването на AI може да бъде едновременно вълнуващ и възнаграждаващ с правилното обучение.
Следващата избрана колекция от курсове за изкуствен интелект е предназначена да даде здрава основа, да запали искрата на интереса и да постави основата за едно удовлетворяващо пътуване във вълнуващото царство на изкуствения интелект.
1. Елементи на AI
MinnaLearn и Университетът в Хелзинки създадоха революционна поредица от безплатни онлайн курсове, наречени The Elements of AI.
Целта му е да демистифицира AI и да даде възможност на широк кръг от хора, независимо от произхода, да го разберат. Има два основни раздела на курса.
Първият раздел, „Въведение в AI“, е прост модул, който не изисква никакви предварителни познания по програмиране или усъвършенствана аритметика. Той е идеален за всеки, който иска да научи повече за AI, неговите възможности и как влияе върху ежедневието ни.
Тази част осигурява солидна основа за разбиране на основите на ИИ. „Изграждане на AI“, вторият раздел, изследва по-подробно алгоритмите, които правят възможно създаването на техники за AI.
За пълно участие в този по-технически урок се препоръчват някои основни познания по програмиране на Python.
Той е идеален за хора, които желаят да стигнат по-далеч в прилагането на разработката на AI и да надхвърлят основите.
Elements of AI се откроява със своята отдаденост на демократизирането и овластяването на знанията за AI. Изучаването на тънкостите на AI не е толкова важно, колкото разбирането на потенциалните му приложения в редица индустрии.
Курсът подчертава, че AI не е само за инженери, но и за всички, които се интересуват от бъдещето на технологиите, и насърчава разнообразни приложения на технологията.
2. Python за наука за данни, AI и развитие
„Python за Science Data, AI & Development“, произведен от IBM и наличен в Coursera, е изчерпателен курс, предназначен да запознае обучаемите със света на програмирането на Python.
По-конкретно в областта на науката за данните, изкуствения интелект и развитието.
С формата на този курс, подходящ за начинаещи, можете да се научите да програмирате на Python за няколко часа, дори ако нямате предишен опит в програмирането.
Ще придобиете основно разбиране за Python по време на курса, обхващайки променливи, структури от данни, изрази и типове данни.
Ще станете опитни в разклоненията, циклите, функциите, обектите и класовете в програмната логика на Python. Използването на библиотеки на Python - като Pandas, Numpy и Beautiful Soup - които са от решаващо значение за анализа и манипулирането на данни, също е обхванато в курса.
Практическата методология на този курс е една от неговите отличителни черти. По време на практическите упражнения с Jupyter преносими компютри, ще можете да използвате новопридобитите си знания.
Тъй като ви позволява да се справяте с истински данни и да адресирате действителни проблеми, този практически опит е безценен.
След като завършите курса, ще придобиете увереност в използването на Python за създаване на прости програми, взаимодействие с данни и автоматизиране на ежедневните задължения.
Широка гама от индустрии, включително разработка на софтуер, инженеринг на данни, изкуствен интелект, DevOps и наука и анализ на данни, могат да се възползват от уменията, които придобивате.
3. AI за всеки
„ИИ за всеки“, курс, предоставен от deeplearning.ai, е предназначен за всеки, който иска да научи за революционния потенциал на изкуствения интелект, без да се затъва в подробностите.
Този курс ви превежда през социалните и търговски последици от изкуствения интелект, като същевременно предлага задълбочено разбиране за това какво може и какво не може да постигне.
Независимо от нечия техническа експертиза, той има за цел да демистифицира принципите на ИИ и да ги направи разбираеми за по-широка аудитория.
По време на курса ще научите повече за вътрешната работа на машинното обучение и дълбокото обучение, две области на изкуствения интелект, които напоследък привличат голям интерес.
Освен това ще изучавате казуси от реалния свят, които демонстрират полезното използване на изкуствения интелект в редица сектори.
За да се гарантира, че учениците са подготвени да правят мъдри преценки в своите домейни, курсът разглежда и етичните въпроси, свързани с ИИ.
Фокусът върху търговските последици от AI в „AI за всеки“ е един от най-забележителните му компоненти.
Участниците ще придобият знания за тактиките за създаване на компания, ориентирана към данни, и ще се научат как успешно да преминат през AI революцията в собствените си фирми.
Обучаемите ще завършат този курс с уменията, необходими за прилагане на методи, управлявани от AI, в техните професионални дейности, в допълнение към основното разбиране на областта.
4. AI за добро
Курсът „AI for Good“ е авангардна инициатива от deeplearning.ai, която има за цел да използва изкуствен интелект за решаване на трудни глобални проблеми.
Този курс предлага рядък шанс за развиване на способности, които съчетават компютърен и човешки интелект за благоприятни ефекти в реалния свят.
Той е проектиран да бъде лесно разбираем от професионалисти, студенти и всеки, който е ентусиазиран за подобряване на обществото и околната среда.
По време на курса ще научите методическа основа за създаване на AI проекти.
За проекти, съсредоточени върху наблюдението на биоразнообразието, вятърната енергия, замърсяването на въздуха и управлението на бедствия, вие ще оценявате данни и ще създавате AI модели.
За да ви предостави практическа представа за приложенията на AI, курсът разглежда и казуси от реалния свят, свързани с общественото здраве, изменението на климата и управлението на бедствия.
Ще откриете как да създадете AI модел, за да увеличите предвидимостта на генерирането на вятърна енергия, използвайте компютърно зрение техники за разпознаване и категоризиране на животни за мониторинг на биоразнообразието и оценка на качеството на въздуха с помощта на невронни мрежи.
Курсът също така обхваща използването на техники за обработка на естествен език за текстови съобщения, доставени след катастрофи и разработване на тръбопровод за класификация на изображения за оценка на щетите с помощта на сателитни снимки.
Проектна рамка AI for Good, Jupyter Notebooks, компютърно зрение, контролирано машинно обучение, обработка на естествен език, проучвателен анализ на данни и други са сред уменията, които ще придобиете.
Ще притежавате необходимите умения и информация, за да работите по AI for Good проекти и да създавате продукти, които използват AI за екологични и хуманитарни каузи до края на курса.
5. Специализация „ИИ основи за всеки“.
Изчерпателният курс „Основи на AI за специализация на всеки“, който IBM предлага на Coursera, има за цел да запознае студентите с областта на изкуствения интелект (AI). Тази специалност не се нуждае от познания по програмиране и е предназначена за хора с малък или никакъв опит с AI.
За студенти, които се интересуват да научат за ефектите на ИИ и революционните възможности за обществото и бизнеса, това е страхотно място за начало.
Специалността се състои от три курса, като всеки се концентрира върху отделна област на изкуствения интелект. В първия курс, „Въведение в изкуствения интелект (AI)“, студентите получават общо разбиране за технологията, нейните употреби и как тя променя обществото.
Ще придобиете знания за етиката на ИИ, дълбоко учене, невронни мрежи, машинно обучение и други свързани теми.
Вторият курс се задълбочава в използването на услугите на Watson AI, озаглавен „Първи стъпки с AI с помощта на IBM Watson“.
Ще откриете как да увеличите максимално задълженията в работна среда и да увеличите производителността с помощта на програми като Watson Studio. Характеристиките и функциите на IBM Watson Services в рамките на жизнения цикъл на AI също са обхванати в този курс.
Последният курс, „Изграждане на чатботове, задвижвани от изкуствен интелект без програмиране“, се фокусира върху изграждането на чатботове без необходимост от писане на код.
Ще бъдат обхванати предимствата на чатботовете, как да използвате Watson Assistant за изграждане на удобен за потребителя чатбот и как да го интегрирате с уебсайт.
По време на специализацията ще изпълните редица практически задачи с код. Задвижван от Watson AI чатбот за поддръжка на клиенти на уебсайт ще бъде създаден, тестван и внедрен до края.
6. Изкуствен интелект AZ 2023
Прецизно проектираният курс „Artificial Intelligence AZ 2023“ отключва мина от знания, която ви позволява да копаете дълбоко в света на изкуствения интелект (AI).
Този курс ви превежда през основите от самото начало, като гарантира, че е поставена здрава основа.
Сложността на изкуствения интелект се разкрива, докато вървите напред, предоставяйки представа за мощния потенциал на тази иновативна технология. Всеки модул в курса надгражда предходния, с цел да улесни прогресивното обучение.
Това дава ритъм на вашата траектория на обучение, което улеснява далеч по-лесното усвояване на сложни понятия за AI. Тук се използват практически задачи, които са едновременно интересни и много проницателни, за да усъвършенствате вашето разбиране.
Ще получите възможността да работите с данни от реалния свят и ще бъдете развълнувани от предизвикателството да извлечете ценна информация от тях.
Този курс се откроява поради способността си да демистифицира теоретични идеи чрез приложение в реалния свят. Вместо просто да бъдете пасивен потребител на информация, вие сте вкарани в жизнена учебна среда.
В този курс има няколко препятствия, които ще тестват способността ви да мислите критично и да решавате проблеми.
Този курс ви предоставя уменията, необходими за успешно използване на тази информация, в допълнение към предоставянето на необходимите знания.
7. Въведение в изкуствения интелект (AI)
Потопете се в завладяващата област на изкуствения интелект, като вземете курса на Coursera „Въведение в изкуствения интелект (AI)“.
Този курс осигурява здрава основа в основните идеи на AI и отваря пътя за задълбочено разбиране на областта.
Вие сте водени от самото начало през строг учебен маршрут, който внимателно разкрива многото аспекти на изкуствения интелект.
Начинът, по който е организиран материалът в курса, гарантира, че знанията се изграждат постепенно и че всеки модул естествено преминава в следващия.
Този добре обмислен метод насърчава задълбочено разбиране на концепциите за ИИ в допълнение към улесняването на ученето.
Програмата обхваща широк спектър от теми, включително дълбоко обучение, машинно обучение, невронни мрежи и др.
Вие навлизате в сърцето на изкуствения интелект и изследвате механизмите, които захранват интелигентните системи – вие не просто преглеждате повърхността.
Курсът е изпълнен с практически упражнения, които ви предоставят практически подход към ученето. Ангажирането с набори от данни от реалния свят е завладяващо и поучително изживяване, което ви се предоставя.
Вие сте принудени да влезете в интересна, динамична учебна среда от курса, което не ви свежда до пасивен ученик.
Целта на курса е да провери способността ви да мислите критично и да решавате проблеми. Прилагането на знания в подходящи ситуации от реалния свят е също толкова важно, колкото и самото им получаване.
8. Специализация по машинно обучение
Станфордският университет и DeepLearning.ai предоставят специализация по машинно обучение.
Пълната програма за изкуствен интелект, предлагана от Coursera, има за цел да даде на студентите солидна основа в теорията за изкуствения интелект, както и полезни способности за машинно обучение.
Участниците в тази специалност ще изследват широк спектър от теми за машинно обучение. Първоначално те ще използват добре познати инструменти на Python като NumPy и scikit-learn за конструиране модели за машинно обучение.
В курса са обхванати както контролирани, така и неконтролирани стратегии за обучение.
Ще научите как да създавате и обучавате модели за проблеми с двоична класификация и прогнозиране, като логистична и линейна регресия, като използвате контролирано обучение. Освен това ще получите практическо обучение за невронни мрежи, използвайки TensorFlow за многокласова класификация.
Курсът обхваща групиране и откриване на аномалии в контекста на неконтролирано обучение, като дава на студентите инструментите, от които се нуждаят, за да работят с данни, които нямат етикетирани отговори.
Специализацията включва и техники за ансамбъл от дървета, като подсилени дървета, произволни гори и дървета за вземане на решения.
Акцентът на този курс върху разработването на препоръчителни системи чрез базирани на съдържание техники за задълбочено обучение и стратегии за съвместно филтриране е една от неговите отличителни черти.
Освен това дълбоко укрепване представят ви се модели. Фокусът на специалността е върху най-добрите практики за разработка на машинно обучение, което гарантира, че създадените от студенти модели са подходящи за задачи и данни от реалния свят.
Ще завършите програмата със солидно разбиране на основните идеи за машинно обучение, както и с практическите умения, необходими за използване на тези методи за справяне с трудни проблеми от реалния свят.
9. Дълбоко обучение Специализация
DeepLearning.AI's Deep Learning Specialization е въвеждаща учебна програма, която запознава учениците с дълбокото обучение и изкуствения интелект.
Простият, кратък и самостоятелен характер на този онлайн курс, преподаван от пионера в машинното обучение Андрю Нг, го прави достъпен за хора, които тепърва започват своето приключение с ИИ.
Започвайки с основната идея за невронни мрежи, вие ще изучавате различни предмети за дълбоко обучение в тази специалност.
Ще придобиете знания за основните компоненти на архитектурата на невронната мрежа, както и как да конструирате, обучавате и използвате напълно свързани дълбоки невронни мрежи.
Курсът също така изследва ключовите технологични разработки, които са в основата на приложенията на дълбокото обучение. Докато напредвате, ще научите полезни стратегии за стартиране на вашите AI проекти и изграждане на портфолио, което е подходящо за индустрията.
TensorFlow, трансформатори, конволюционни невронни мрежи, повтарящи се невронни мрежи, изкуствени невронни мрежи и програмиране на Python са обхванати в тази специалност.
Дълга краткосрочна памет (LSTM), модели на вниманието, обработка на естествен език, откриване на обект и сегментиране, системи за разпознаване на лица, оптимизация, настройка на хиперпараметри, машинно обучение, трансферно обучение, обратно разпространение и системи за разпознаване на лица са сред другите теми, които ще изучавате.
Пет класа, всеки от които се концентрира върху отделен аспект на задълбочено обучение, съставляват рамката на програмата.
Невронни мрежи и дълбоко обучение, дълбока оптимизация на невронни мрежи, проект за машинно обучение организация, конволюционни невронни мрежи и модели на последователност са няколко примера.
Всеки курс е предназначен да бъде изграден върху предходния, гарантирайки задълбочено разбиране на задълбоченото обучение.
10. Математика за машинно обучение и наука за данни
Специалността „Математика за машинно обучение и наука за данни“ на DeepLearning.AI е удобна за начинаещи учебна програма, която предоставя на обучаемите основния математически инструментариум, необходим за машинно обучение.
Този курс е идеален за всеки, който желае да подобри математическите си основи за работа в областта на машинното обучение и науката за данни, тъй като изисква просто ниво на средно образование по математика като предпоставка.
Този курс ще ви научи на основни математически теми като смятане, линейна алгебра, статистика и вероятност. Тези основни способности са необходими за ефективно разбиране и прилагане алгоритми за машинно обучение.
Курсът е организиран в три раздела: линейна алгебра за машинно обучение и наука за данни, смятане за машинно обучение и наука за данни и вероятност и статистика за машинно обучение и наука за данни.
Ще започнете, като научите за вектори, матрици, линейни трансформации и собствени стойности, всички от които са от съществено значение за разбирането на моделите на машинно обучение.
След това курсът се впуска в смятане, като ви учи на производни, градиенти и техники за оптимизация като градиентно спускане, всички от които са необходими за обучение на невронни мрежи.
В частта за вероятностите и статистиката ще научите за случайните променливи, теоремата на Байс, разпределенията на Гаус и тестването на хипотези, както и статистически инструменти за анализ на данни.
До края на курса ще имате задълбочени познания за математическите концепции, които са в основата на поведението на алгоритмите и как да ги адаптирате за персонализирано внедряване.
Работодателите ценят тези таланти и те ще ви помогнат да преодолеете въпросите за интервю за машинно обучение и да получите идеалната си работа.
11. Професионален сертификат за приложен AI на IBM
Професионалният сертификат за приложен AI на IBM, който е достъпен на Coursera, е изчерпателна учебна програма, предназначена да ви помогне да започнете в областта на изкуствения интелект.
Този курс, воден от специалисти на IBM, е идеален за начинаещи и не изисква предварителни познания по програмиране или изкуствен интелект.
С предвиден период на завършване от три месеца по десет часа седмично, той е достатъчно гъвкав, за да ви позволи да учите със собствената си скорост.
В този курс ще получите задълбочена представа за изкуствения интелект (AI), неговите употреби и случаи на употреба.
За да започнете, запознайте се със значението на изкуствения интелект и дефинирайте понятия като дълбоко обучение, машинно обучение и невронни мрежи.
Да се научите да създавате AI chatbots и виртуални асистенти на уебсайтове без никакви познания по програмиране е една от функциите на курса.
Курсът обхваща изкуствен интелект, машинно обучение, програмиране на Python, Watson AI, чатботове, дълбоко обучение и интерфейси за програмиране на приложения (API).
Освен това ще навлезете в науката за данните, като изследвате технологии като IBM Watson AI услуги, OpenCV и API за създаване на базирани на AI решения чрез код.
Специалността се състои от шест курса, всеки от които се фокусира върху отделна тема на приложен AI. Въведение в AI, конструиране на чатботове, задвижвани от AI,
Python за наука за данни, разработване на AI приложения с Python и Flask и изграждане на AI приложения с помощта на API на Watson са сред обхванатите теми.
Всеки курс е предназначен да надгражда предишния, като предлага задълбочено разбиране на приложен AI.
12. Въведение в компютърното зрение и обработката на изображения
Представен от IBM на Coursera, курсът „Въведение в компютърното зрение и обработката на изображения“ е подходящ за начинаещи курс, който има за цел да въведе студентите в завладяващата област на компютърното зрение.
Компютърното зрение има приложения в различни индустрии, включително роботика, добавена реалност и самоуправляващи се автомобили.
Въпреки че се изисква известно познаване на програмирането на Python и аритметиката в гимназията, за този курс не се изисква нито предварителен опит с машинно обучение, нито компютърно зрение.
Ще се научите да обяснявате как компютърното зрение се използва в много сектори, както и как да решавате проблеми с компютърното зрение чрез използване на методи за обработка и анализ на изображения в този курс.
За извършване на фундаментални задачи за обработка на изображения, като идентификация на обекти и класификация на картини, ще използвате Python, Pillow и OpenCV.
Създаването на класификатор на изображения с подходи за контролирано обучение е друга тема, разгледана в курса. Шест модула съставляват структурата на курса и всеки от тях се фокусира върху отделна област на обработка на изображения и компютърно зрение.
Те включват теми като общ преглед на компютърното зрение, разпознаване на обекти, класификация на картини с машинно обучение, обработка на изображения с помощта на OpenCV и Pillow, невронни мрежи и задълбочено обучение и случай на проект за класификация на пътни знаци.
Този курс набляга на приложното обучение над чисто теоретичното разбиране. Като работите върху практически проекти, вие ще разработите портфолио от вашите постижения, което показва вашите способности в обработката на изображения и компютърното зрение.
Jupyter Labs и Computer Vision Learning Studio (CV Studio), безплатен ресурс за обучение по компютърно зрение, ще бъдат комбинирани в лабораториите.
Можете да качвате, обучавате и тествате свой собствен уникален класификатор на изображения и модели за откриване с CV Studio.
13. Модерен майсторски клас по изкуствен интелект: Изградете 6 проекта
Курсът „Модерен майсторски клас по изкуствен интелект: Изграждане на 6 проекта“ на Udemy ще ви отведе на вълнуващо пътуване в сърцето на изкуствения интелект.
Този внимателно планиран курс използва ангажираща учебна среда, базирана на проекти, за да предостави комбинация от академични знания и практически умения.
Ще откриете, че всеки проект в тази учебна среда е предназначен да разкрие различен аспект на изкуствения интелект, осигурявайки цялостно разбиране на областта.
От машинно обучение до задълбочено обучение до завладяващата област на невронните мрежи, програмата е пълна с интересни теми.
С помощта на шест отделни проекта вие ще се задълбочите в практическата страна на изкуствения интелект (AI), което ще направи вашето учебно изживяване динамично и завладяващо.
За да сте сигурни, че не само изучавате теориите, но също така развивате способността да прилагате AI решения, курсът акцентира върху практическата практика.
Всеки проект, върху който работите, е стъпка по-близо до това да станете експерт в методите и технологиите, които са от съществено значение в сектора на ИИ.
Вие сте активен участник, който поема предизвикателства и разкрива чудото, което може да създаде изкуственият интелект, а не просто пасивен ученик.
Като предлага платформа, където вашата креативност и способности за решаване на проблеми се усъвършенстват чрез практически проекти, курсът „Модерен майсторски клас по изкуствен интелект: изграждане на 6 проекта“ надхвърля конвенционалните техники за обучение.
Капацитетът ви да разработвате, изграждате и подобрявате AI приложения ще се увеличи значително с напредването на курса.
14. Изкуствен интелект с машинно обучение, дълбоко обучение
Курсът „Изкуствен интелект с машинно обучение, дълбоко обучение“ служи като ръководство за вас по време на вашето разследване.
Той предлага богат синтез на теория и опит, докато изследва основните алгоритми и методи, които движат съвременния изкуствен интелект (AI).
Този курс съчетава машинно обучение (ML) с дълбоко обучение (DL), за да ви предостави инструментите, от които се нуждаете, за да навигирате в сложни среди с данни. Задълбоченото разбиране на AI, ML и DL се насърчава от начина, по който са организирани модулите на курса.
Като премахват слоевете от алгоритми, те ви водят през разсъжденията зад тях. За да се гарантира цялостно разбиране, теоретичните лекции и практическите дейности са свързани заедно.
Капацитетът ви да създавате интелигентни системи, които могат да се учат от данни, ще се подобри в резултат на работата по проекти в реалния свят.
Привличането на машинното обучение (ML) и дълбокото обучение (DL) е способността им да откриват модели в данните – критична способност, която този курс внимателно развива.
Като ви води през лабиринта от невронни мрежи, мистериозното поле на дълбокото обучение ще стане по-достъпно.
Освен това, чрез изясняване на концепциите за контролирано, неконтролирано и подсилващо обучение, курсът демистифицира областта на машинното обучение.
Ще получите практическо разбиране за подготовката на данни, оценката на модела и подходите за оптимизация от този курс, което гарантира, че разбирате принципите.
Обучението също така изяснява процеса на изграждане, усъвършенстване и подобряване на модели с цел създаване на точни прогнози. Дейностите ви подтикват да използвате това, което сте научили, което насърчава майсторството, както и разбирането.
15. Дълбоко обучение AZ 2023
Изследвайте света на управляваните от данни прозрения, като се запишете в курса „Deep Learning AZ 2023“. Този курс служи като фар, показващ начина, по който да станете опитни в дълбокото обучение, основен клон на изкуствения интелект.
Той прави трудния терен на дълбокото обучение разбираем чрез дисекция на невронни мрежи със своите старателно проектирани компоненти.
Ще научите за работата на конволюционните и повтарящи се невронни мрежи, докато напредвате в курсовете, което ще ви осигури солидна представа за това как компютрите получават и обработват сложни данни.
Курсът обхваща и обучение без надзор, като ви въвежда в науката и изкуството да научите компютрите да откриват модели в немаркирани данни.
Основата на курса е неговият практически компонент, който предоставя средства за използване на академичните знания в практически ситуации.
Ще работите върху предизвикателни проекти, които тестват способността ви да кандидатствате модели за дълбоко обучение за справяне с спешни проблеми.
Тези задачи са поле за усъвършенстване на вашите способности и гарантиране, че разбирате основите на задълбоченото обучение, а не просто изпит.
Разбирането как да използвате Keras и TensorFlow, два основни инструмента за създаване и усъвършенстване на надеждни модели за дълбоко обучение, е един от основните изводи на курса.
Освен това ще изследвате обработката на естествен език, което ще доведе до завладяващото поле на взаимодействие машина-човек.
За да се гарантира цялостно разбиране на задълбоченото обучение, курсът също навигира в морето от обучение за подсилване.
Заключение
Първоначално сортирането в множеството курсове за изкуствен интелект, достъпни за начинаещи, може да изглежда непосилна задача. Но след като започнете, пътят към разбирането на основите на изкуствения интелект е безспорно вълнуващ.
Тези внимателно проектирани курсове предоставят комбинация от академични знания и опит от реалния свят, за да помогнат на начинаещите да се ориентират в сложната сфера на изкуствения интелект.
Интересна учебна среда се създава от интерактивните уроци и практически проекти, които са в основата на повечето въвеждащи курсове.
Наред с предаването на необходимите знания, те също възпитават любопитството и чувството за успех у учениците.
Всеобхватната помощ и материали, предлагани в тези курсове, действат като силна стартова площадка, тласкайки кандидатите към бъдеще, пълно с технологични иновации.
Оставете коментар