Taula de continguts[Amaga][Espectacle]
- 1. Elements de la IA
- 2. Python per a ciència de dades, IA i desenvolupament
- 3. IA per a tothom
- 4. IA per al bé
- 5. Bases d'IA per a tothom Especialització
- 6. Intel·ligència artificial AZ 2023
- 7. Introducció a la Intel·ligència Artificial (IA)
- 8. Especialització en aprenentatge automàtic
- 9. Especialització en aprenentatge profund
- 10. Matemàtiques per a l'aprenentatge automàtic i la ciència de dades
- 11. Certificat professional d'IBM Applied AI
- 12. Introducció a la visió per computador i al tractament d'imatges
- 13. Masterclass d'Intel·ligència Artificial Moderna: Construeix 6 Projectes
- 14. Intel·ligència artificial amb aprenentatge automàtic, aprenentatge profund
- 15. Aprenentatge profund AZ 2023
- Conclusió
En un món cada cop més vinculat i basat en dades, l'arribada de la IA és un monument a la brillantor humana.
L'essència de la IA, ancorada en l'emulació de màquines de l'intel·lecte humà, troba rellevància en una àmplia gamma d'aplicacions, impulsant avenços disruptius en totes les indústries.
L'impacte és substancial i de gran abast, des de l'assistència sanitària, on els diagnòstics basats en IA proporcionen un diagnòstic precoç de malalties, fins a l'educació, les finances i més enllà.
Automatització dels avenços del treball regular en l'anàlisi de dades, i possibilitat de millora experiències d'usuari són només algunes de les àrees en què la IA brilla de manera brillant.
La dinàmica inherent a l'àrea de la IA necessita un compromís amb l'aprenentatge continu. A mesura que els límits del que és concebible es continuen difuminant, mantenir-se al dia sobre els processos de desenvolupament i la tecnologia no només es recomana, sinó que també es requereix.
Aquest és un àmbit on els descobriments d'ahir es converteixen aviat en els estàndards actuals, subratllant el caràcter trepidant de la innovació en el treball. La recerca inacabable de la rellevància en un terreny ple de millores contínues posa l'accent en la necessitat d'una experiència d'aprenentatge en constant evolució.
A més, amb una necessitat creixent de coneixement de la IA, hi ha una sensació d'urgència perquè els enginyers ambiciosos aprofundeixin en el nucli d'aquesta ciència interessant.
La perspectiva de desxifrar les complexitats de màquina d'aprenentatge, l'aprenentatge profund i les xarxes neuronals atrauen.
Tanmateix, la ruta per dominar la IA sovint es considera difícil, especialment per als que estan a la cúspide. És en aquest punt quan es fa palesa la importància d'uns cursos educatius ben estructurats.
A mesura que ens movem al domini de l'educació en IA, ha sorgit una profusió de cursos per fer front a l'augment d'estudiants entusiastes.
Aquests cursos, que s'adapten a diferents ritmes d'aprenentatge i coneixements previs, intenten aplanar la corba d'aprenentatge, fent que la introducció a la IA sigui menys intimidant.
Una col·lecció de cursos d'IA per a principiants, seleccionada a mà, actua com un pas cap a aquest regne intrigant. Aquests cursos, que pretenen donar una base sòlida, cobreixen una àmplia gamma d'idees d'IA per proporcionar un coneixement complet.
Aclareixen els conceptes fonamentals, ofereixen experiència pràctica i ofereixen una ullada a les aplicacions reals de la IA.
Iniciar una ruta d'aprenentatge organitzada és com obrir una porta a un futur ple de possibilitats. El camí per dominar la IA pot ser alhora emocionant i gratificant amb l'entrenament correcte.
La següent col·lecció seleccionada de cursos d'IA està dissenyada per donar una base sòlida, encendre l'espurna d'interès i establir les bases per a un viatge gratificant a l'apassionant regne de la IA.
1. Elements de la IA
MinnaLearn i la Universitat d'Hèlsinki han creat una sèrie revolucionària de cursos en línia gratuïts anomenada The Elements of AI.
El seu objectiu és desmitificar la IA i permetre que un ampli ventall de persones, independentment dels antecedents, l'entenguin. El curs té dues seccions principals.
La primera secció, "Introducció a la IA", és un mòdul senzill que no requereix cap coneixement previ de programació ni aritmètica avançada. És ideal per a qualsevol persona que vulgui aprendre més sobre la IA, les seves possibilitats i com afecta la nostra vida diària.
Aquesta part proporciona una base sòlida per comprendre els fonaments de la IA. "Crear IA", la segona secció, explora amb més detall els algorismes que permeten crear tècniques d'IA.
Per a una implicació completa en aquesta lliçó més tècnica, es recomana uns coneixements fonamentals de la programació de Python.
És perfecte per a persones que volen avançar més en l'aplicació del desenvolupament d'IA i anar més enllà dels fonaments.
The Elements of AI destaca per la seva dedicació a democratitzar i potenciar el coneixement de la IA. Aprendre els detalls de la IA no és tan important com comprendre les seves aplicacions potencials en una sèrie d'indústries.
El curs destaca que la IA no és només per als enginyers, sinó per a tots els interessats en el futur de la tecnologia, i promou una varietat d'usos de la tecnologia.
2. Python per a la ciència de dades, IA i desenvolupament
El "Python per La ciència de dades, AI & Development”, produït per IBM i disponible a Coursera, és un curs complet destinat a exposar els estudiants al món de la programació Python.
Concretament en les àrees de ciència de dades, intel·ligència artificial i desenvolupament.
Amb el format d'aquest curs amigable per a principiants, podeu aprendre a programar en Python en un parell d'hores, encara que no tingueu coneixements previs en programació.
Adquiriràs una comprensió bàsica de Python al llarg del curs, que cobreix variables, estructures de dades, expressions i tipus de dades.
Seràs competent en ramificacions, bucles, funcions, objectes i classes en la lògica de programació de Python. Al curs també es tracta l'ús de biblioteques de Python, com Pandas, Numpy i Beautiful Soup, que són crucials per a l'anàlisi i la manipulació de dades.
La metodologia pràctica d'aquest curs és una de les seves característiques distintives. Durant els laboratoris pràctics amb Cadenes Jupyter, podreu posar en pràctica els vostres coneixements recentment adquirits.
Com que us permet tractar dades reals i abordar problemes reals, aquesta experiència pràctica no té preu.
En acabar el curs, haureu guanyat confiança en l'ús de Python per crear programes senzills, interactuar amb dades i automatitzar les tasques quotidianes.
Una àmplia gamma d'indústries, incloent de desenvolupament de programari, enginyeria de dades, intel·ligència artificial, DevOps i ciència i anàlisi de dades, poden beneficiar-se de les habilitats que adquireix.
3. IA per a tothom
"AI for Everyone", un curs ofert per deeplearning.ai, està dissenyat per a qualsevol persona que vulgui aprendre sobre el potencial revolucionari de la intel·ligència artificial sense quedar-se encallat en els detalls.
Aquest curs us guiarà per les implicacions socials i comercials de la intel·ligència artificial alhora que ofereix una comprensió completa del que pot i no pot aconseguir.
Independentment de l'experiència tècnica d'un, pretén desmitificar els principis de la IA i fer-los comprensibles per a un públic més ampli.
Durant el curs, aprendràs més sobre el funcionament intern de l'aprenentatge automàtic i l'aprenentatge profund, dues àrees de la intel·ligència artificial que han despertat molt d'interès últimament.
A més, estudiaràs casos pràctics del món real que demostrin els usos útils de la intel·ligència artificial en diversos sectors.
Per garantir que els estudiants estiguin preparats per fer judicis savis en els seus dominis, el curs també aborda els problemes ètics que envolten la IA.
El focus en les implicacions comercials de la IA a "AI per a tothom" és un dels seus components més notables.
Els participants adquiriran coneixements sobre les tàctiques per crear una empresa centrada en les dades i aprendran a travessar amb èxit la revolució de la IA a les seves pròpies empreses.
Els estudiants es graduaran d'aquest curs amb les habilitats necessàries per aplicar els mètodes impulsats per la IA a les seves activitats professionals, a més d'un coneixement bàsic del camp.
4. IA per al bé
El curs "AI for Good" és una iniciativa d'avantguarda de deeplearning.ai que té com a objectiu utilitzar la intel·ligència artificial per resoldre problemes globals difícils.
Aquest curs ofereix una rara oportunitat de desenvolupar habilitats que barregen la intel·ligència informàtica i humana per obtenir efectes beneficiosos en el món real.
Està dissenyat per ser fàcilment comprensible per professionals, estudiants i qualsevol persona entusiasmada amb la millora de la societat i el medi ambient.
Aprendràs una base metòdica per crear projectes d'IA al llarg del curs.
Per als projectes centrats en el seguiment de la biodiversitat, l'energia eòlica, la contaminació de l'aire i la gestió de desastres, avaluareu les dades i creareu models d'IA.
Per tal de proporcionar-vos una comprensió pràctica de les aplicacions d'IA, el curs també examina estudis de casos reals relacionats amb la salut pública, el canvi climàtic i la gestió de desastres.
Descobriràs com crear un model d'IA per augmentar la predictibilitat de la generació d'energia eòlica visió per computadora tècniques per reconèixer i categoritzar els animals per al seguiment de la biodiversitat i avaluar la qualitat de l'aire mitjançant xarxes neuronals.
El curs també inclou l'ús de tècniques de processament del llenguatge natural per als missatges de text lliurats després de catàstrofes i el desenvolupament d'un canal de classificació d'imatges per a l'avaluació de danys mitjançant fotografies de satèl·lit.
AI for Good project framework, Jupyter Notebooks, visió per ordinador, aprenentatge automàtic supervisat, processament del llenguatge natural, anàlisi exploratòria de dades i molt més són algunes de les habilitats que adquiriràs.
Al final del curs, tindreu les habilitats i la informació necessàries per treballar en projectes AI for Good i crear productes que utilitzen IA per a causes ambientals i humanitàries.
5. Especialització AI Foundations for Everyone
El curs complet "AI Foundations for Everyone Specialization" que IBM ofereix a Coursera té com a objectiu familiaritzar els estudiants amb el camp de la intel·ligència artificial (IA). Aquesta especialitat no necessita coneixements de programació i està dissenyada per a aquells amb poca o cap experiència amb IA.
Per als estudiants interessats a conèixer els efectes de la IA i les possibilitats revolucionàries per a la societat i les empreses, aquest és un bon lloc per començar.
Tres cursos conformen l'especialitat, cadascun concentrat en una àrea diferent d'intel·ligència artificial. En el primer curs, "Introducció a la intel·ligència artificial (IA)," els estudiants reben una comprensió general de la tecnologia, els seus usos i com està canviant la societat.
Adquiriràs coneixements sobre l'ètica de la IA, aprenentatge profund, xarxes neuronals, aprenentatge automàtic i altres temes relacionats.
El segon curs aprofundeix en els usos dels serveis d'IA de Watson, titulat "Començar amb la IA amb IBM Watson".
Descobriràs com maximitzar les tasques en un entorn laboral i augmentar la productivitat amb programes com Watson Studio. En aquest curs també es tracten les característiques i funcions dels serveis IBM Watson dins d'un cicle de vida d'IA.
El curs final, "Creació de chatbots impulsats per IA sense programació", se centra a crear chatbots sense necessitat d'escriure codi.
Es tractaran els avantatges dels chatbots, com utilitzar Watson Assistant per crear un chatbot fàcil d'utilitzar i com integrar-lo amb un lloc web.
Completaràs una sèrie de tasques pràctiques de codi durant l'especialització. Al final, s'haurà creat, provat i implementat un chatbot d'assistència al client amb intel·ligència artificial de Watson en un lloc web.
6. Intel·ligència artificial AZ 2023
El curs dissenyat amb precisió "Intel·ligència artificial AZ 2023" desbloqueja una mina de tresors de coneixement que us permet aprofundir en el món de la Intel·ligència Artificial (IA).
Aquest curs us guiarà a través dels fonaments des del principi, assegurant-vos que hi ha una base sòlida.
Les complexitats de la intel·ligència artificial es revelen a mesura que avança, proporcionant una visió del poderós potencial d'aquesta tecnologia innovadora. Cada mòdul del curs es basa en l'anterior, amb l'objectiu de facilitar l'aprenentatge progressiu.
Això dóna un ritme a la teva trajectòria d'aprenentatge, cosa que facilita l'assimilació molt més fàcil de nocions complexes d'IA. Aquí s'utilitzen tasques pràctiques que són interessants i molt perceptives per perfeccionar la vostra comprensió.
Tindreu l'oportunitat de treballar amb dades del món real i us emocionarà el repte d'extreure-ne informació valuosa.
Aquest curs destaca per la seva capacitat per desmitificar idees teòriques mitjançant aplicació al món real. En lloc de ser només un consumidor d'informació passiu, us introduïu en un entorn d'aprenentatge vibrant.
Hi ha diversos obstacles en aquest curs que posaran a prova la teva capacitat de pensar críticament i resoldre problemes.
Aquest curs us dota de les habilitats necessàries per utilitzar aquesta informació amb èxit, a més de proporcionar-vos els coneixements necessaris.
7. Introducció a la Intel·ligència Artificial (IA)
Submergeix-te en el fascinant camp de la intel·ligència artificial fent el curs "Introducció a la intel·ligència artificial (IA)" de Coursera.
Aquest curs garanteix una base sòlida en les idees bàsiques de la IA i obre el camí per a una comprensió profunda del camp.
Et condueixen des del principi per una ruta d'aprenentatge rigorosa que revela acuradament els molts aspectes de la intel·ligència artificial.
La manera com s'organitza el material al curs garanteix que el coneixement es construeixi gradualment i que cada mòdul flueixi de manera natural al següent.
Aquest mètode ben considerat afavoreix una comprensió profunda dels conceptes d'IA a més de facilitar l'aprenentatge.
El programa cobreix una àmplia gamma de matèries, com ara aprenentatge profund, aprenentatge automàtic, xarxes neuronals i molt més.
Esteu endinsant-vos en el cor de la intel·ligència artificial i investigant la mecànica que alimenten els sistemes intel·ligents; no només esteu explorant la superfície.
El curs està ple d'exercicis pràctics que us proporcionen un enfocament pràctic de l'aprenentatge. Interaccionar amb conjunts de dades del món real és una experiència fascinant i instructiva que se us ofereix.
Et veus obligat a un entorn d'aprenentatge interessant i dinàmic pel curs, que no et redueix a un estudiant passiu.
L'objectiu del curs és posar a prova la teva capacitat de pensar críticament i resoldre problemes. Aplicar el coneixement en situacions rellevants del món real és tan important com només rebre'l.
8. Especialització en aprenentatge automàtic
La Universitat de Stanford i DeepLearning.ai ofereixen una especialització d'aprenentatge automàtic.
El programa complet d'IA que ofereix Coursera pretén oferir als estudiants una base sòlida en la teoria de la IA, així com habilitats útils d'aprenentatge automàtic.
Els participants en aquesta especialitat exploraran una àmplia gamma de matèries d'aprenentatge automàtic. Inicialment, utilitzaran eines de Python conegudes com NumPy i scikit-learn per construir models d’aprenentatge automàtic.
Al curs es tracten tant les estratègies d'aprenentatge supervisat com no supervisat.
Aprendràs a crear i entrenar models per a problemes de classificació i predicció binària, com ara la regressió logística i lineal, mitjançant l'aprenentatge supervisat. A més, rebràs formació pràctica en xarxes neuronals utilitzant TensorFlow per a la classificació multiclasse.
El curs tracta l'agrupació i la detecció d'anomalies en el context de l'aprenentatge no supervisat, donant als estudiants les eines que necessiten per treballar amb dades que no tenen respostes etiquetades.
L'especialització també inclou tècniques de conjunt d'arbres, com ara arbres potenciats, boscos aleatoris i arbres de decisió.
L'èmfasi d'aquest curs en el desenvolupament de sistemes de recomanació mitjançant tècniques d'aprenentatge profund basades en continguts i estratègies de filtratge col·laboratiu és una de les seves característiques distintives.
A més, profund aprenentatge de reforç us presenten models. L'especialitat se centra en les millors pràctiques de desenvolupament d'aprenentatge automàtic, que garanteix que els models creats per estudiants s'adapten a les tasques i dades del món real.
Us graduareu del programa amb un coneixement sòlid de les idees fonamentals d'aprenentatge automàtic, així com les habilitats pràctiques necessàries per utilitzar aquests mètodes per abordar problemes difícils del món real.
9. Especialització en Aprenentatge Profund
L'especialització en aprenentatge profund de DeepLearning.AI és un pla d'estudis introductori que introdueix els estudiants a l'aprenentatge profund i la intel·ligència artificial.
La naturalesa senzilla, breu i autònoma d'aquest curs en línia, impartit pel pioner de l'aprenentatge automàtic Andrew Ng, el fa accessible per a persones que acaben de començar la seva aventura d'IA.
A partir de la idea fonamental de les xarxes neuronals, estudiaràs una varietat de matèries d'aprenentatge profund en aquesta especialitat.
Adquiriràs coneixements sobre els components essencials de l'arquitectura d'una xarxa neuronal, així com com construir, entrenar i utilitzar xarxes neuronals profundes totalment connectades.
El curs també explora els desenvolupaments tecnològics clau que sustenten les aplicacions de l'aprenentatge profund. A mesura que avanceu, aprendreu estratègies útils per llançar els vostres projectes d'IA i crear una cartera rellevant per al sector.
TensorFlow, transformadors, xarxes neuronals convolucionals, xarxes neuronals recurrents, xarxes neuronals artificials i programació Python es cobreixen en aquesta especialitat.
Memòria a curt termini (LSTM), models d'atenció, processament del llenguatge natural, detecció d'objectes i la segmentació, els sistemes de reconeixement facial, l'optimització, l'ajustament d'hiperparàmetres, l'aprenentatge automàtic, l'aprenentatge de transferència, la retropropagació i els sistemes de reconeixement facial es troben entre els altres temes que estudiareu.
Cinc classes que se centren cadascuna en una faceta diferent de l'aprenentatge profund conformen el marc del programa.
Xarxes neuronals i aprenentatge profund, optimització de xarxes neuronals profundes, projecte d'aprenentatge automàtic organització, xarxes neuronals convolucionals i models de seqüències són alguns exemples.
Cada curs està pensat per construir-se sobre l'anterior, garantint una comprensió completa de l'aprenentatge profund.
10. Matemàtiques per a l'aprenentatge automàtic i ciència de dades
L'especialitat "Matemàtiques per a l'aprenentatge automàtic i la ciència de dades" de DeepLearning.AI és un pla d'estudis per a principiants que ofereix als estudiants la caixa d'eines matemàtiques bàsiques necessàries per a l'aprenentatge automàtic.
Aquest curs és ideal per a qualsevol persona que vulgui millorar els seus fonaments matemàtics per a una feina en aprenentatge automàtic i ciència de dades, ja que només requereix un nivell de batxillerat de matemàtiques com a requisit previ.
Aquest curs us ensenyarà temes matemàtics essencials com ara càlcul, àlgebra lineal, estadística i probabilitat. Aquestes habilitats fonamentals són necessàries per comprendre i aplicar de manera eficient algorismes d'aprenentatge automàtic.
El curs s'organitza en tres seccions: Àlgebra lineal per a aprenentatge automàtic i ciència de dades, càlcul per aprenentatge automàtic i ciència de dades, i probabilitat i estadística per a aprenentatge automàtic i ciència de dades.
Començareu aprenent sobre vectors, matrius, transformacions lineals i valors propis, tots els quals són essencials per comprendre els models d'aprenentatge automàtic.
A continuació, el curs aprofundeix en el càlcul, ensenyant-vos derivades, gradients i tècniques d'optimització com ara descens en gradient, tots ells necessaris per entrenar xarxes neuronals.
A la part de probabilitat i estadístiques, aprendràs sobre variables aleatòries, el teorema de Bayes, distribucions gaussianes i prova d'hipòtesis, així com eines estadístiques per a l'anàlisi de dades.
Al final del curs, tindreu un coneixement exhaustiu dels conceptes matemàtics que sustenten el comportament algorítmic i com adaptar-los per a una implementació personalitzada.
Els empresaris valoren aquests talents i us ajudaran a superar les preguntes de l'entrevista d'aprenentatge automàtic i a obtenir la vostra feina ideal.
11. Certificat professional d'IBM Applied AI
L'IBM Applied AI Professional Certificate, que està disponible a Coursera, és un pla d'estudis complet dissenyat per iniciar-vos en el camp de la intel·ligència artificial.
Aquest curs, dirigit per especialistes d'IBM, és ideal per a principiants i no requereix cap coneixement previ de programació ni intel·ligència artificial.
Amb un període de finalització previst de tres mesos a deu hores setmanals, és prou flexible per permetre't aprendre al teu propi ritme.
En aquest curs obtindreu un coneixement exhaustiu de la intel·ligència artificial (IA), els seus usos i casos d'ús.
Per començar, familiaritzeu-vos amb el significat de la intel·ligència artificial i definiu conceptes com l'aprenentatge profund, l'aprenentatge automàtic i les xarxes neuronals.
Aprendre a crear chatbots d'IA i assistents virtuals en llocs web sense cap coneixement de programació és una de les característiques del curs.
El curs cobreix intel·ligència artificial, aprenentatge automàtic, programació Python, IA de Watson, chatbots, aprenentatge profund i interfícies de programació d'aplicacions (API).
També entrareu a la ciència de dades, investigant tecnologies com els serveis d'IA d'IBM Watson, OpenCV i API per crear solucions basades en IA a través del codi.
L'especialitat està formada per sis cursos, cadascun dels quals se centra en un tema diferent d'IA aplicada. Introducció a la IA, construcció de chatbots basats en IA,
Python per a la ciència de dades, el desenvolupament d'aplicacions d'IA amb Python i Flask i la creació d'aplicacions d'IA amb API de Watson es troben entre els temes tractats.
Cada curs està pensat per basar-se en l'anterior, oferint un coneixement exhaustiu de la IA aplicada.
12. Introducció a la visió per ordinador i al processament d'imatges
Presentat per IBM a Coursera, el curs "Introducció a la visió per ordinador i al processament d'imatges" és un curs per a principiants que té com a objectiu introduir els estudiants al fascinant camp de la visió per ordinador.
La visió per ordinador té aplicacions en diverses indústries, com ara la robòtica, la realitat augmentada i els cotxes autònoms.
Tot i que es requereix una certa familiaritat amb la programació de Python i l'aritmètica de secundària, per a aquest curs no es requereix coneixements previs amb aprenentatge automàtic ni visió per ordinador.
Aprendràs a explicar com s'utilitza la visió per ordinador en molts sectors, així com a resoldre problemes de visió per ordinador mitjançant mètodes de processament i anàlisi d'imatges en aquest curs.
Per fer tasques fonamentals de processament d'imatges com la identificació d'objectes i la classificació d'imatges, utilitzareu Python, Pillow i OpenCV.
Fer un classificador d'imatges amb enfocaments d'aprenentatge supervisat és un altre tema tractat al curs. Sis mòduls conformen l'estructura del curs, i cadascun se centra en una àrea diferent de processament d'imatges i visió per computador.
Aquests inclouen temes com ara una visió general de la visió per ordinador, reconeixement d'objectes, classificació d'imatges d'aprenentatge automàtic, processament d'imatges amb OpenCV i Pillow, xarxes neuronals i aprenentatge profund, i un cas de projecte sobre classificació de senyals de trànsit.
Aquest curs posa l'accent en l'aprenentatge aplicat per sobre de la comprensió merament teòrica. Treballant en projectes pràctics, desenvoluparàs una cartera dels teus èxits que mostrarà les teves habilitats en tractament d'imatges i visió per ordinador.
Jupyter Labs i Computer Vision Learning Studio (CV Studio), un recurs gratuït d'aprenentatge de visió per ordinador, es combinaran als laboratoris.
Podeu carregar, entrenar i provar el vostre propi classificador d'imatges i models de detecció únics amb CV Studio.
13. Masterclass d'Intel·ligència Artificial Moderna: Construeix 6 Projectes
El curs "Modern Artificial Artificial Masterclass: Build 6 Projects" a Udemy us portarà a un viatge emocionant al cor de la intel·ligència artificial.
Aquest curs acuradament planificat utilitza un entorn d'aprenentatge atractiu basat en projectes per oferir una combinació de coneixements acadèmics i habilitats pràctiques.
Descobriràs que cada projecte en aquest entorn d'aprenentatge està dissenyat per revelar un aspecte diferent de la intel·ligència artificial, proporcionant una comprensió integral del camp.
Des de l'aprenentatge automàtic fins a l'aprenentatge profund fins al fascinant camp de les xarxes neuronals, el programa està ple de temes interessants.
Amb l'ajuda de sis projectes diferents, t'endinsaràs en la part pràctica de la intel·ligència artificial (IA), fent que la teva experiència d'aprenentatge sigui dinàmica i captivadora.
Per tal d'assegurar-vos que no només apreneu les teories, sinó que també desenvolupeu la capacitat d'aplicar solucions d'IA, el curs se centra en la pràctica pràctica.
Cada projecte en què treballes és un pas més a prop de convertir-te en un expert en els mètodes i tecnologies que són essencials en el sector de la IA.
Ets un participant actiu que assumeix reptes i revela la meravella que pot produir la intel·ligència artificial, no només un estudiant passiu.
En oferir una plataforma on la vostra creativitat i habilitats de resolució de problemes es perfeccionen mitjançant projectes pràctics, el curs "Modern Artificial Intelligence Masterclass: Build 6 Projects" va més enllà de les tècniques d'aprenentatge convencionals.
La vostra capacitat per desenvolupar, crear i millorar aplicacions d'IA augmentarà molt a mesura que avanceu al llarg del curs.
14. Intel·ligència artificial amb aprenentatge automàtic, aprenentatge profund
El curs "Intel·ligència artificial amb aprenentatge automàtic, aprenentatge profund" us serveix de guia durant la vostra investigació.
Ofereix una rica síntesi de teoria i experiència mentre explora els algorismes i mètodes fonamentals que impulsen la intel·ligència artificial (IA) contemporània.
Aquest curs combina l'aprenentatge automàtic (ML) amb l'aprenentatge profund (DL) per oferir-vos les eines que necessiteu per navegar per entorns de dades complexos. La manera com s'organitzen els mòduls del curs fomenta la comprensió profunda d'IA, ML i DL.
En eliminar les capes d'algorismes, us condueixen a través del raonament que hi ha darrere. Per garantir una comprensió integral, les classes teòriques i les activitats pràctiques s'uneixen entre si.
La vostra capacitat per crear sistemes intel·ligents que puguin aprendre de les dades millorarà com a resultat de treballar en projectes del món real.
L'atractiu de l'aprenentatge automàtic (ML) i l'aprenentatge profund (DL) és la seva capacitat per trobar patrons a les dades, una habilitat crítica que aquest curs desenvolupa amb cura.
En guiar-vos pel laberint de xarxes neuronals, el misteriós camp de l'aprenentatge profund es farà més accessible.
A més, en aclarir els conceptes d'aprenentatge supervisat, no supervisat i de reforç, el curs desmitifica el camp de l'aprenentatge automàtic.
A partir d'aquest curs, obtindreu una comprensió pràctica de la preparació de dades, l'avaluació de models i els enfocaments d'optimització, garantint que entengueu els principis.
La formació també aclareix el procés de construcció, perfeccionament i millora de models per tal de produir previsions precises. Les activitats us impulsen a utilitzar el que heu après, la qual cosa afavoreix el domini i la comprensió.
15. Deep Learning AZ 2023
Exploreu el món dels coneixements basats en dades inscrivint-vos al curs "Deep Learning AZ 2023". Aquest curs serveix de far, mostrant la manera d'adquirir coneixements en l'aprenentatge profund, una branca essencial de la intel·ligència artificial.
Fa que el difícil terreny de l'aprenentatge profund sigui comprensible mitjançant la dissecció de xarxes neuronals amb els seus components minuciosament dissenyats.
Aprendràs sobre el funcionament de les xarxes neuronals convolucionals i recurrents a mesura que avances en els cursos, cosa que us proporcionarà una comprensió sòlida de com els ordinadors reben i processen dades complicades.
El curs també cobreix l'aprenentatge no supervisat, introduint-vos a la ciència i l'art d'ensenyar ordinadors per trobar patrons en dades sense etiquetar.
La base de l'assignatura és el seu component pràctic, que proporciona un mitjà per aplicar els coneixements acadèmics en situacions pràctiques.
Treballareu en projectes desafiants que posen a prova la vostra capacitat d'aplicar models d'aprenentatge profund per abordar problemes urgents.
Aquestes tasques són un terreny de joc per perfeccionar les teves habilitats i assegurar-te que entens els fonaments de l'aprenentatge profund, en lloc d'un simple examen.
Comprendre com utilitzar Keras i TensorFlow, dues eines fonamentals per crear i perfeccionar models fiables d'aprenentatge profund, és una de les principals conclusions del curs.
A més, explorareu el processament del llenguatge natural, que us conduirà al fascinant camp de la interacció màquina-humà.
Per tal de garantir una comprensió integral de l'aprenentatge profund, el curs també navega pel mar de l'aprenentatge de reforç.
Conclusió
Al principi, ordenar la gran quantitat de cursos d'IA accessibles als novells pot semblar una tasca aclaparadora. Però un cop comencis, el camí per entendre els fonaments de la intel·ligència artificial és sens dubte emocionant.
Aquests cursos acuradament dissenyats ofereixen una combinació de coneixement acadèmic i experiència del món real per ajudar els principiants a navegar pel complicat regne de la intel·ligència artificial.
Les tutories interactives i els projectes pràctics creen un entorn d'aprenentatge interessant que són el pilar de la majoria de cursos d'iniciació.
A més d'impartir els coneixements necessaris, també fomenten la curiositat i la sensació d'èxit en els estudiants.
L'assistència global i els materials que s'ofereixen en aquests cursos actuen com una plataforma de llançament sòlida, empenyent els aspirants a un futur ple d'innovacions tecnològiques.
Deixa un comentari