Sadržaj[Sakrij][Prikaži]
- 1. Elementi AI
- 2. Python za nauku o podacima, AI i razvoj
- 3. AI za svakoga
- 4. AI za dobro
- 5. Specijalizacija AI Foundations for Everyone
- 6. Umjetna inteligencija AZ 2023
- 7. Uvod u umjetnu inteligenciju (AI)
- 8. Specijalizacija mašinskog učenja
- 9. Specijalizacija dubokog učenja
- 10. Matematika za mašinsko učenje i nauku o podacima
- 11. IBM Applied AI Professional Certificate
- 12. Uvod u kompjuterski vid i obradu slike
- 13. Masterklas moderne umjetne inteligencije: Izgradite 6 projekata
- 14. Vještačka inteligencija sa mašinskim učenjem, duboko učenje
- 15. Duboko učenje AZ 2023
- zaključak
U svijetu koji je sve više povezan i vođen podacima, dolazak AI je spomenik ljudskom sjaju.
Suština AI, usidrena u mašinskoj emulaciji ljudskog intelekta, pronalazi relevantnost u širokom spektru aplikacija, pokrećući razorni napredak u industriji.
Uticaj je značajan i dalekosežan, u rasponu od zdravstvene zaštite, gdje dijagnostika zasnovana na umjetnoj inteligenciji pruža ranu dijagnozu bolesti, do obrazovanja, finansija i dalje.
Automatizacija redovnog rada napreduje u analizi podataka, te mogućnost za poboljšanje korisnička iskustva su samo neke od oblasti u kojima AI briljantno blista.
Dinamika svojstvena području AI zahtijeva posvećenost kontinuiranom učenju. Kako se granice onoga što je moguće i dalje zamagljuju, praćenje procesa i tehnologije u razvoju nije samo preporučljivo, već je i potrebno.
Ovo je oblast u kojoj jučerašnja otkrića uskoro postaju današnji standardi, naglašavajući brzi karakter inovacija na djelu. Beskrajna težnja za relevantnošću na terenu ispunjenom stalnim poboljšanjima naglašava potrebu za iskustvom učenja koje se stalno razvija.
Nadalje, s rastućom potrebom za znanjem o umjetnoj inteligenciji, postoji osjećaj hitnosti da ambiciozni inženjeri kopaju u srž ove zanimljive nauke.
Mogućnost dešifriranja složenosti mašinsko učenje, duboko učenje i neuronske mreže mame.
Međutim, put do ovladavanja AI često se smatra teškim, posebno onima na vrhuncu. U ovom trenutku postaje jasna važnost dobro strukturiranih obrazovnih kurseva.
Kako se krećemo u domen AI obrazovanja, pojavio se veliki broj kurseva koji će zadovoljiti navalu željnih studenata.
Ovi kursevi, koji su prilagođeni različitim tempom učenja i prethodnom znanju, pokušavaju da izravnaju krivulju učenja, čineći uvod u AI manje zastrašujućim.
Ručno odabrana kolekcija AI kurseva za početnike služi kao odskočna daska u ovom intrigantnom carstvu. Ovi kursevi, koji imaju za cilj da daju jaku osnovu, pokrivaju širok spektar AI ideja kako bi pružili dobro zaokruženo znanje.
Oni pojašnjavaju osnovne koncepte, daju praktično iskustvo i nude pogled na primjene AI u stvarnom svijetu.
Započinjanje organizirane rute učenja je kao otvaranje vrata u budućnost punu mogućnosti. Put do ovladavanja umjetnom inteligencijom može biti uzbudljiv i nagrađivan uz ispravan trening.
Sljedeća odabrana kolekcija AI kurseva osmišljena je tako da pruži jaku osnovu, rasplamsava iskru interesovanja i postavlja temelje za zadovoljavajuće putovanje u uzbudljivom carstvu AI.
1. Elementi AI
MinnaLearn i Univerzitet u Helsinkiju kreirali su revolucionarnu seriju besplatnih online kurseva pod nazivom The Elements of AI.
Njegov cilj je demistificirati AI i omogućiti širokom spektru ljudi, bez obzira na porijeklo, da ga razumiju. Kurs ima dva osnovna dijela.
Prvi odeljak, „Uvod u veštačku inteligenciju“, je jednostavan modul koji ne zahteva nikakvo prethodno znanje o programiranju ili naprednu aritmetiku. Idealan je za sve koji žele da saznaju više o veštačkoj inteligenciji, njenim mogućnostima i kako ona utiče na naš svakodnevni život.
Ovaj dio pruža snažnu osnovu za razumijevanje osnova AI. „Izgradnja AI“, drugi odjeljak, istražuje algoritme s više detalja koji omogućavaju stvaranje AI tehnika.
Za potpunu uključenost u ovu više tehničku lekciju, savjetuje se neka osnovna znanja o Python programiranju.
Savršen je za pojedince koji žele ići dalje u primjenu razvoja umjetne inteligencije i prevazići osnove.
Elements AI ističe se po svojoj posvećenosti demokratizaciji i osnaživanju znanja AI. Učenje detalja o AI nije toliko važno koliko razumijevanje njegovih potencijalnih primjena u nizu industrija.
Kurs naglašava da AI nije samo za inženjere, već i za sve zainteresovane za budućnost tehnologije, i promoviše različite upotrebe tehnologije.
2. Python za nauku o podacima, AI i razvoj
„Python za Data Science, AI & Development” kurs, proizveden od strane IBM-a i dostupan na Courseri, je sveobuhvatan kurs namijenjen da polaznike upozna sa svijetom Python programiranja.
Konkretno u oblastima nauke o podacima, veštačke inteligencije i razvoja.
Sa formatom ovog kursa prilagođenog početnicima, možete naučiti programirati na Pythonu za nekoliko sati, čak i ako nemate prethodno iskustvo u programiranju.
Kroz kurs ćete steći temeljno razumijevanje Pythona, pokrivajući varijable, strukture podataka, izraze i tipove podataka.
Postat ćete vješti u grananju, petljama, funkcijama, objektima i klasama u Python programskoj logici. Korištenje Python biblioteka—kao što su Pandas, Numpy i Beautiful Soup—koje su ključne za analizu podataka i manipulaciju također je pokriveno tokom kursa.
Praktična metodologija ovog kursa je jedna od njegovih karakterističnih karakteristika. Tokom praktičnih laboratorija sa Jupyter prenosivi računari, moći ćete da iskoristite svoje novostečeno znanje.
Kako vam omogućava da se bavite pravim podacima i rješavate stvarne probleme, ovo praktično iskustvo je neprocjenjivo.
Po završetku kursa, steći ćete samopouzdanje da koristite Python za kreiranje jednostavnih programa, interakciju s podacima i automatizaciju svakodnevnih poslova.
Širok spektar industrija, uključujući razvoj softvera, inženjering podataka, umjetna inteligencija, DevOps, te nauka o podacima i analitika, mogu imati koristi od vještina koje steknete.
3. AI za svakoga
„AI za svakoga“, kurs koji pruža deeplearning.ai, dizajniran je za svakoga ko želi naučiti o revolucionarnom potencijalu vještačke inteligencije bez da se zaglavi u detaljima.
Ovaj kurs vas vodi kroz društvene i komercijalne implikacije umjetne inteligencije, dok vam nudi temeljno razumijevanje onoga što ona može, a šta ne može postići.
Bez obzira na nečiju tehničku stručnost, ima za cilj da demistifikuje principe veštačke inteligencije i učini ih razumljivim široj publici.
Tokom kursa naučićete više o unutrašnjem radu mašinskog učenja i dubokog učenja, dve oblasti veštačke inteligencije koje su u poslednje vreme izazvale veliko interesovanje.
Osim toga, proučavat ćete studije slučaja iz stvarnog svijeta koje demonstriraju korisnu upotrebu umjetne inteligencije u nizu sektora.
Kako bi se osiguralo da su studenti spremni da donose mudre presude u svojim domenima, kurs se također bavi etičkim pitanjima koja se odnose na AI.
Fokus na komercijalne implikacije AI u “AI for Everyone” jedna je od njegovih najznačajnijih komponenti.
Učesnici će steći znanje o taktikama za stvaranje kompanije usredsređene na podatke i naučiti kako da uspešno pređu kroz revoluciju veštačke inteligencije u svojim firmama.
Učenici će diplomirati na ovom kursu sa vještinama potrebnim za primjenu metoda vođenih umjetnom inteligencijom u svojim profesionalnim aktivnostima, uz osnovno poznavanje polja.
4. AI za dobro
Kurs “AI for Good” je vrhunska inicijativa deeplearning.ai koja ima za cilj korištenje umjetne inteligencije za rješavanje teških globalnih problema.
Ovaj kurs nudi rijetku priliku za razvoj sposobnosti koje miješaju kompjutersku i ljudsku inteligenciju za blagotvorne efekte u stvarnom svijetu.
Dizajniran je tako da ga mogu lako razumjeti profesionalci, studenti i svi koji su entuzijastični za poboljšanje društva i okoliša.
Kroz kurs ćete naučiti metodičku osnovu za kreiranje AI projekata.
Za projekte usmjerene na praćenje biodiverziteta, energiju vjetra, zagađenje zraka i upravljanje katastrofama, procijenit ćete podatke i kreirati AI modele.
Kako bi vam pružio praktično razumijevanje aplikacija AI, kurs također ispituje studije slučaja iz stvarnog svijeta koje se odnose na javno zdravlje, klimatske promjene i upravljanje katastrofama.
Otkrit ćete kako kreirati AI model za povećanje predvidljivosti proizvodnje energije vjetra, iskoristiti računarski vid tehnike za prepoznavanje i kategorizaciju životinja za praćenje biodiverziteta i procjenu kvaliteta zraka korištenjem neuronskih mreža.
Kurs također pokriva korištenje tehnika obrade prirodnog jezika za tekstualne poruke koje se isporučuju nakon katastrofa i razvoj sistema za klasifikaciju slika za procjenu štete pomoću satelitskih fotografija.
Okvir projekta AI for Good, Jupyter Notebooks, kompjuterski vid, nadgledano mašinsko učenje, obrada prirodnog jezika, istraživačka analiza podataka i još mnogo toga su među vještinama koje ćete steći.
Imat ćete vještine i informacije potrebne za rad na projektima AI for Good i kreiranje proizvoda koji koriste AI za ekološke i humanitarne svrhe do završetka kursa.
5. Specijalizacija AI Foundations for Everyone
Sveobuhvatni kurs “Osnove AI za svako specijaliziranje” koji IBM nudi na Courseri namijenjen je upoznavanju studenata s poljem umjetne inteligencije (AI). Za ovu specijalnost nije potrebno znanje programiranja i dizajnirana je za one koji imaju malo ili nimalo iskustva s AI.
Za studente zainteresovane za učenje o efektima veštačke inteligencije i revolucionarnim mogućnostima za društvo i preduzeća, ovo je odlično mesto za početak.
Tri kursa čine specijalnost, od kojih se svaki koncentriše na posebno područje umjetne inteligencije. U prvom kursu, „Uvod u umjetnu inteligenciju (AI)“, studenti dobijaju opće razumijevanje tehnologije, njene upotrebe i načina na koji mijenja društvo.
Steći ćete znanje o etici umjetne inteligencije, duboko učenje, neuronske mreže, mašinsko učenje i druge srodne teme.
Drugi kurs se bavi upotrebom Watson AI usluga, pod nazivom „Početak rada s AI pomoću IBM Watsona“.
Otkrit ćete kako maksimizirati dužnosti u radnom okruženju i povećati produktivnost koristeći programe kao što je Watson Studio. Karakteristike i funkcije IBM Watson usluga u okviru životnog ciklusa AI također su pokrivene u ovom kursu.
Završni kurs, „Izgradnja četbota sa veštačkom inteligencijom bez programiranja“, fokusira se na izgradnju chatbota bez potrebe za pisanjem koda.
Biće pokrivene prednosti chatbotova, kako koristiti Watson Assistant za izgradnju chatbot-a prilagođenog korisniku i kako ga integrirati s web-stranicom.
Za vrijeme specijalizacije obavit ćete niz praktičnih zadataka kodiranja. Do kraja će biti kreiran, testiran i implementiran Watsonov AI-pokrenut chatbot za korisničku podršku na web stranici.
6. Umjetna inteligencija AZ 2023
Precizno dizajnirani kurs „Umjetna inteligencija AZ 2023” otključava rudnik znanja koji vam omogućava da kopate duboko u svijet umjetne inteligencije (AI).
Ovaj kurs vas vodi kroz osnove od samog početka, osiguravajući da se uspostavi čvrsta osnova.
Složenost umjetne inteligencije otkriva se kako napredujete, pružajući uvid u moćan potencijal ove inovativne tehnologije. Svaki modul u okviru kursa se nadovezuje na onaj prije njega, s ciljem olakšavanja progresivnog učenja.
Ovo daje ritam vašoj putanji učenja, što olakšava daleko lakšu asimilaciju zamršenih AI pojmova. Ovdje se praktični zadaci koji su i zanimljivi i vrlo perceptivni koriste za poboljšanje vašeg razumijevanja.
Dobićete priliku da radite sa podacima iz stvarnog sveta i bićete oduševljeni izazovom izvlačenja vrednih uvida iz njih.
Ovaj kurs se ističe zbog svoje sposobnosti da demistifikuje teorijske ideje putem primene u stvarnom svetu. Umjesto da budete samo pasivni potrošač informacija, gurnuti ste u živo okruženje za učenje.
Postoji nekoliko prepreka na ovom kursu koje će testirati vašu sposobnost kritičkog razmišljanja i rješavanja problema.
Ovaj kurs vas osposobljava sa vještinama potrebnim za uspješno korištenje ovih informacija, osim što će vam pružiti potrebna znanja.
7. Uvod u umjetnu inteligenciju (AI)
Uronite u fascinantno polje umjetne inteligencije pohađajući Courserin kurs “Uvod u umjetnu inteligenciju (AI)”.
Ovaj kurs osigurava snažnu osnovu u osnovnim idejama AI i otvara put za duboko razumijevanje polja.
Od početka vas vodi rigorozni put učenja koji pažljivo otkriva mnoge aspekte umjetne inteligencije.
Način na koji je materijal organiziran u predmetu osigurava da se znanje gradi postepeno i da svaki modul prirodno teče u sljedeći.
Ova dobro promišljena metoda podstiče duboko razumijevanje koncepata AI osim što olakšava učenje.
Program pokriva širok spektar predmeta, uključujući duboko učenje, mašinsko učenje, neuronske mreže i još mnogo toga.
Zadubljujete se u srce umjetne inteligencije i istražujete mehaniku koja pokreće inteligentne sisteme – ne prelazite samo na površinu.
Kurs je ispunjen praktičnim vježbama koje vam pružaju praktični pristup učenju. Rad sa skupovima podataka iz stvarnog svijeta je fascinantno i poučno iskustvo koje vam se pruža.
Kurs vas tjera u zanimljivo, dinamično okruženje za učenje, koje vas ne svodi na pasivnog studenta.
Cilj kursa je testirati vašu sposobnost kritičkog razmišljanja i rješavanja problema. Primjena znanja u relevantnim, stvarnim situacijama jednako je važna kao i samo primanje.
8. Specijalizacija mašinskog učenja
Univerzitet Stanford i DeepLearning.ai pružaju specijalizaciju za mašinsko učenje.
Kompletan AI program koji nudi Coursera ima za cilj da studentima pruži solidnu osnovu u teoriji AI, kao i korisne sposobnosti mašinskog učenja.
Polaznici ove specijalnosti će istražiti širok spektar predmeta mašinskog učenja. U početku će koristiti dobro poznate Python alate kao što su NumPy i scikit-learn da konstruišu Modeli mašinskog učenja.
U kursu su obrađene i strategije učenja pod nadzorom i bez nadzora.
Naučićete kako kreirati i trenirati modele za probleme binarne klasifikacije i predviđanja, kao što su logistička i linearna regresija, koristeći nadgledano učenje. Dodatno, dobićete praktičnu obuku za neuronske mreže koristeći TensorFlow za višeklasnu klasifikaciju.
Predmet pokriva grupisanje i otkrivanje anomalija u kontekstu učenja bez nadzora, dajući studentima alate koji su im potrebni za rad sa podacima kojima nedostaju označeni odgovori.
Specijalizacija također uključuje tehnike ansambla drveća, kao što su pojačana stabla, nasumične šume i stabla odlučivanja.
Naglasak ovog kursa na razvoju sistema preporuka putem tehnika dubokog učenja zasnovanih na sadržaju i strategija kolaborativnog filtriranja jedna je od njegovih karakterističnih karakteristika.
Dodatno, duboko učenje ojačavanja modeli su vam predstavljeni. Fokus specijalnosti je na najboljim praksama razvoja mašinskog učenja, što garantuje da su modeli napravljeni od učenika dobro prilagođeni zadacima i podacima iz stvarnog sveta.
Završit ćete program sa solidnim razumijevanjem osnovnih ideja mašinskog učenja, kao i praktičnim vještinama potrebnim za korištenje ovih metoda za rješavanje teških problema iz stvarnog svijeta.
9. Specijalizacija dubokog učenja
DeepLearning.AI-ova specijalizacija za duboko učenje je uvodni kurikulum koji učenike upoznaje sa dubokim učenjem i umjetnom inteligencijom.
Jednostavna, kratka i samostalna priroda ovog online kursa, koji predaje pionir mašinskog učenja Andrew Ng, čini ga dostupnim pojedincima koji tek kreću u svoju avanturu umjetne inteligencije.
Počevši od fundamentalne ideje neuronskih mreža, proučavat ćete razne predmete dubokog učenja u ovoj specijalnosti.
Steći ćete znanje o osnovnim komponentama arhitekture neuronske mreže, kao io tome kako konstruirati, trenirati i koristiti potpuno povezane duboke neuronske mreže.
Kurs također istražuje ključni tehnološki razvoj koji podupire primjenu dubokog učenja. Kako napredujete, naučit ćete korisne strategije za pokretanje vaših AI projekata i izgradnju portfelja koji je relevantan za industriju.
TensorFlow, transformatori, konvolucijske neuronske mreže, rekurentne neuronske mreže, umjetne neuronske mreže i Python programiranje su obuhvaćeni ovom specijalnošću.
Dugotrajno pamćenje (LSTM), modeli pažnje, obrada prirodnog jezika, otkrivanje objekta i segmentacija, sistemi za prepoznavanje lica, optimizacija, podešavanje hiperparametara, mašinsko učenje, transferno učenje, propagacija unazad i sistemi za prepoznavanje lica su među ostalim temama koje ćete proučavati.
Pet časova od kojih se svaki koncentriše na poseban aspekt dubokog učenja čine okvir programa.
Neuronske mreže i duboko učenje, duboka optimizacija neuronskih mreža, projekat mašinskog učenja organizacija, konvolucione neuronske mreže i modeli sekvenci su nekoliko primera.
Svaki kurs treba da se gradi na prethodnom, garantujući temeljno razumevanje dubokog učenja.
10. Matematika za mašinsko učenje i nauku o podacima
Specijalnost DeepLearning.AI „Matematika za mašinsko učenje i nauku o podacima“ je kurikulum prilagođen početnicima koji učenicima pruža osnovni matematički alat potreban za mašinsko učenje.
Ovaj kurs je idealan za sve koji žele da unaprede svoje matematičke osnove za posao u mašinskom učenju i nauci o podacima, jer zahteva samo srednju školu matematike kao preduslov.
Ovaj kurs će vas naučiti osnovnim matematičkim temama kao što su račun, linearna algebra, statistika i vjerovatnoća. Ove osnovne sposobnosti su potrebne za efikasno razumevanje i primenu Algoritmi mašinskog učenja.
Kurs je organizovan u tri sekcije: Linearna algebra za mašinsko učenje i nauku o podacima, Račun za mašinsko učenje i nauku o podacima i Verovatnoća i statistika za mašinsko učenje i nauku o podacima.
Započet ćete učenjem o vektorima, matricama, linearnim transformacijama i svojstvenim vrijednostima, a sve su to ključne za razumijevanje modela strojnog učenja.
Kurs se zatim bavi računom, učeći vas o derivatima, gradijentima i tehnikama optimizacije kao što su gradijentni spust, što je sve potrebno za obuku neuronskih mreža.
U dijelu vjerovatnoće i statistike, naučit ćete o slučajnim varijablama, Bayesovoj teoremi, Gaussovim distribucijama i testiranju hipoteza, kao i statističkim alatima za analizu podataka.
Do kraja kursa, imat ćete temeljno znanje o matematičkim konceptima koji podupiru algoritamsko ponašanje i kako ih prilagoditi za prilagođenu implementaciju.
Poslodavci cijene ove talente i oni će vam pomoći da savladate pitanja na razgovoru za mašinsko učenje i dobijete svoj idealan posao.
11. IBM Applied AI Professional Certificate
IBM Applied AI Professional Certificate, koji je dostupan na Courseri, je sveobuhvatan nastavni plan i program dizajniran da započnete u polju umjetne inteligencije.
Ovaj kurs, koji vode IBM stručnjaci, idealan je za početnike i ne zahtijeva nikakvo prethodno znanje o programiranju ili vještačkoj inteligenciji.
Sa predviđenim periodom završetka od tri mjeseca po deset sati sedmično, dovoljno je fleksibilan da vam omogući da učite svojom brzinom.
Na ovom kursu ćete steći temeljno razumijevanje umjetne inteligencije (AI), njene upotrebe i slučajeva upotrebe.
Za početak, upoznajte se sa značenjem umjetne inteligencije i definirajte koncepte kao što su duboko učenje, strojno učenje i neuronske mreže.
Učenje za pravljenje AI chatbotova i virtuelnih pomoćnika na web stranicama bez ikakvog znanja programiranja jedna je od značajki kursa.
Kurs pokriva umjetnu inteligenciju, strojno učenje, Python programiranje, Watson AI, chatbote, duboko učenje i sučelje za programiranje aplikacija (API).
Također ćete se baviti naukom o podacima, istražujući tehnologije kao što su IBM Watson AI usluge, OpenCV i API-ji za kreiranje rješenja zasnovanih na umjetnoj inteligenciji putem koda.
Specijalnost se sastoji od šest kurseva, od kojih se svaki fokusira na posebnu temu primijenjene umjetne inteligencije. Uvod u umjetnu inteligenciju, konstruiranje chatbotova s AI-om,
Python za nauku o podacima, razvoj AI aplikacija uz Python i Flask i izgradnja AI aplikacija pomoću Watson API-ja su među temama koje se obrađuju.
Svaki kurs ima za cilj da se nadogradi na onaj prije njega, nudeći temeljno razumijevanje primijenjene AI.
12. Uvod u kompjuterski vid i obradu slike
Predstavljen od strane IBM-a na Courseri, kurs “Uvod u kompjuterski vid i obradu slike” je kurs prilagođen početnicima koji ima za cilj da uvede studente u fascinantno polje kompjuterskog vida.
Kompjuterski vid ima primjenu u raznim industrijama, uključujući robotiku, proširenu stvarnost i automobile koji se sami voze.
Iako je potrebno određeno poznavanje Python programiranja i srednjoškolskog aritmetike, za ovaj kurs nije potrebna ni prethodna stručnost u mašinskom učenju niti kompjuterski vid.
Naučićete da objasnite kako se kompjuterski vid koristi u mnogim sektorima, kao i kako da rešite probleme kompjuterskog vida korišćenjem metoda obrade i analize slika u ovom kursu.
Za obavljanje osnovnih zadataka obrade slika kao što su identifikacija objekata i klasifikacija slika, koristit ćete Python, Pillow i OpenCV.
Izrada klasifikatora slika sa pristupima učenju pod nadzorom je još jedna tema obrađena u kursu. Šest modula čine strukturu kursa, a svaki se fokusira na posebnu oblast obrade slike i kompjuterskog vida.
To uključuje teme kao što su pregled kompjuterskog vida, prepoznavanje objekata, klasifikacija slika za mašinsko učenje, obrada slika pomoću OpenCV-a i jastuka, neuronske mreže i duboko učenje, kao i slučaj projekta o klasifikaciji saobraćajnih znakova.
Ovaj kurs stavlja naglasak na primijenjeno učenje u odnosu na samo teorijsko razumijevanje. Radeći na praktičnim projektima, razvićete portfolio svojih dostignuća koji pokazuje vaše sposobnosti u obradi slika i kompjuterskom vidu.
Jupyter Labs i Computer Vision Learning Studio (CV Studio), besplatni resursi za učenje kompjuterskog vida, biće kombinovani u laboratorijama.
Možete učitati, obučiti i testirati svoj vlastiti jedinstveni klasifikator slika i modele detekcije uz CV Studio.
13. Masterclass moderne umjetne inteligencije: Izgradite 6 projekata
Kurs „Masterklas moderne umjetne inteligencije: Izgradi 6 projekata“ na Udemyju odvest će vas na uzbudljivo putovanje u srce umjetne inteligencije.
Ovaj pažljivo planirani kurs koristi privlačno okruženje za učenje zasnovano na projektima kako bi pružilo kombinaciju akademskog znanja i praktičnih vještina.
Otkrićete da je svaki projekat u ovom okruženju za učenje dizajniran da otkrije drugačiji aspekt veštačke inteligencije, pružajući sveobuhvatno razumevanje polja.
Od mašinskog učenja do dubokog učenja do fascinantnog polja neuronskih mreža, program je prepun zanimljivih tema.
Uz pomoć šest različitih projekata, ući ćete u praktičnu stranu umjetne inteligencije (AI), čineći vaše iskustvo učenja dinamičnim i zadivljujućim.
Kako biste osigurali da ne učite samo teorije već i da razvijate sposobnost primjene AI rješenja, kurs se fokusira na praktičnu praksu.
Svaki projekt na kojem radite korak je bliže tome da postanete stručnjak za metode i tehnologije koje su ključne u sektoru umjetne inteligencije.
Vi ste aktivni učesnik koji preuzima izazove i otkriva čudo koje umjetna inteligencija može proizvesti, a ne samo pasivni učenik.
Nudeći platformu na kojoj se vaša kreativnost i sposobnosti rješavanja problema rafiniraju kroz praktične projekte, kurs „Masterklas moderne umjetne inteligencije: Izgradi 6 projekata“ nadilazi konvencionalne tehnike učenja.
Vaš kapacitet za razvoj, izgradnju i poboljšanje AI aplikacija će se znatno povećati kako budete napredovali kroz kurs.
14. Umjetna inteligencija s strojnim učenjem, dubinsko učenje
Kurs “Vještačka inteligencija sa mašinskim učenjem, duboko učenje” služi vam kao vodič tokom vaše istrage.
Nudi bogatu sintezu teorije i iskustva dok istražuje osnovne algoritme i metode koji pokreću savremenu umjetnu inteligenciju (AI).
Ovaj kurs kombinuje mašinsko učenje (ML) i duboko učenje (DL) kako bi vam pružio alate koji su vam potrebni za navigaciju u zamršenim okruženjima podataka. Način na koji su moduli kursa organizovani podstiče se duboko razumevanje AI, ML i DL.
Uklanjanjem slojeva algoritama, oni vas vode kroz rezonovanje iza njih. Kako bi se zajamčilo sveobuhvatno razumijevanje, teorijska predavanja i praktične aktivnosti su međusobno povezane.
Vaš kapacitet za stvaranje inteligentnih sistema koji mogu učiti iz podataka poboljšat će se kao rezultat rada na projektima iz stvarnog svijeta.
Privlačnost mašinskog učenja (ML) i dubokog učenja (DL) je njihova sposobnost da pronađu obrasce u podacima – kritična sposobnost koju ovaj kurs pažljivo razvija.
Vodeći vas kroz labirint neuronskih mreža, misteriozno polje dubokog učenja postat će pristupačnije.
Dodatno, pojašnjavajući koncepte učenja pod nadzorom, bez nadzora i učenja s pojačanjem, kurs demistifikuje polje mašinskog učenja.
Dobićete praktično razumevanje pripreme podataka, procene modela i pristupa optimizaciji iz ovog kursa, garantujući da razumete principe.
Obuka također pojašnjava proces izgradnje, usavršavanja i poboljšanja modela kako bi se proizvele precizne prognoze. Aktivnosti vas guraju da koristite ono što ste naučili, što promoviše majstorstvo kao i razumijevanje.
15. Duboko učenje AZ 2023
Istražite svijet uvida vođenih podacima tako što ćete se upisati na kurs "Deep Learning AZ 2023". Ovaj kurs služi kao svjetionik, pokazujući način da postanete vješti u dubokom učenju, suštinskoj grani umjetne inteligencije.
To čini težak teren dubokog učenja razumljivim seciranjem neuronskih mreža sa svojim mukotrpno dizajniranim komponentama.
Naučićete o radu konvolucionih i rekurentnih neuronskih mreža dok napredujete kroz kurseve, što će vam pružiti solidno razumevanje kako računari primaju i obrađuju komplikovane podatke.
Kurs takođe pokriva učenje bez nadzora, uvodeći vas u nauku i umetnost podučavanja računara kako biste pronašli obrasce u neoznačenim podacima.
Osnova kursa je njegova praktična komponenta, koja pruža sredstva za korištenje akademskog znanja u praktičnim situacijama.
Radit ćete na izazovnim projektima koji testiraju vašu sposobnost prijave modeli dubokog učenja za rješavanje hitnih problema.
Ovi zadaci su igralište za usavršavanje svojih sposobnosti i osiguravanje da razumijete osnove dubokog učenja, a ne samo ispit.
Razumijevanje kako koristiti Keras i TensorFlow, dva osnovna alata za kreiranje i usavršavanje pouzdanih modela dubokog učenja, jedan je od glavnih zaključaka kursa.
Osim toga, istražit ćete obradu prirodnog jezika, što će dovesti do fascinantnog polja interakcije između čovjeka i čovjeka.
Kako bi se zajamčilo sveobuhvatno razumijevanje dubokog učenja, kurs također plovi morem učenja s pojačavanjem.
zaključak
U početku, sortiranje kroz mnoštvo AI kurseva dostupnih početnicima može izgledati kao ogroman zadatak. Ali kada jednom počnete, put ka razumijevanju osnova umjetne inteligencije je nesumnjivo uzbudljiv.
Ovi pažljivo osmišljeni kursevi pružaju kombinaciju akademskog znanja i iskustva iz stvarnog svijeta kako bi pomogli početnicima da se kreću kroz komplikovano područje umjetne inteligencije.
Zanimljivo okruženje za učenje stvaraju interaktivni tutorijali i praktični projekti koji su glavni oslonac većine uvodnih kurseva.
Uz prenošenje potrebnih znanja, kod učenika neguju radoznalost i osjećaj uspjeha.
Sveobuhvatna pomoć i materijali koji se nude na ovim kursevima djeluju kao snažna lansirna platforma, gurajući aspirante u budućnost punu tehnoloških inovacija.
Ostavite odgovor