Obsah[Skrýt][Ukázat]
- 1. Prvky AI
- 2. Python pro datovou vědu, AI a vývoj
- 3. AI pro každého
- 4. AI for Good
- 5. Specializace AI Foundations for Everyone
- 6. Umělá inteligence AZ 2023
- 7. Úvod do umělé inteligence (AI)
- 8. Specializace strojového učení
- 9. Specializace hlubokého učení
- 10. Matematika pro strojové učení a datovou vědu
- 11. Certifikát IBM Applied AI Professional
- 12. Úvod do počítačového vidění a zpracování obrazu
- 13. Masterclass moderní umělé inteligence: Sestavte 6 projektů
- 14. Umělá inteligence se strojovým učením, hluboké učení
- 15. Hluboké učení AZ 2023
- Proč investovat do čističky vzduchu?
Ve stále více propojeném světě založeném na datech je příchod umělé inteligence pomníkem lidské brilantnosti.
Podstata umělé inteligence, zakotvená ve strojové emulaci lidského intelektu, nachází relevanci v široké řadě aplikací a pohání převratný pokrok v různých odvětvích.
Dopad je značný a dalekosáhlý, od zdravotnictví, kde diagnostika založená na umělé inteligenci poskytuje včasnou diagnostiku onemocnění, po vzdělávání, finance a další.
Automatizace pravidelné práce pokročila v analýze dat a možnosti zlepšení uživatelské zkušenosti jsou jen některé z oblastí, ve kterých umělá inteligence skvěle září.
Dynamika v oblasti umělé inteligence vyžaduje závazek k neustálému učení. Vzhledem k tomu, že se hranice toho, co si lze představit, stále stírají, je nejen doporučeno, ale také vyžadovat, aby byl zachován aktuální vývoj procesů a technologií.
Toto je oblast, kde se včerejší objevy brzy stanou dnešními standardy, což podtrhuje rychlý charakter inovací v práci. Nekonečné hledání relevance v terénu posetém neustálými vylepšeními zdůrazňuje potřebu neustále se vyvíjející vzdělávací zkušenosti.
Kromě toho, s rostoucí potřebou znalostí AI, existuje pocit, že ambiciózní inženýři musí proniknout do jádra této zajímavé vědy.
Vyhlídka na rozluštění složitosti strojové učení, hluboké učení a neuronové sítě lákají.
Cesta k ovládnutí umělé inteligence je však často považována za obtížnou, zejména těmi, kteří jsou na vrcholu. Právě v tomto bodě se ukazuje důležitost dobře strukturovaných vzdělávacích kurzů.
Jak se přesouváme do oblasti vzdělávání AI, vyrojilo se množství kurzů, které uspokojily příval dychtivých studentů.
Tyto kurzy, které jsou přizpůsobeny různým tempům učení a předchozím znalostem, se pokoušejí zploštit křivku učení, takže úvod do umělé inteligence je méně zastrašující.
Pečlivě vybraná sbírka kurzů umělé inteligence pro začátečníky působí jako odrazový můstek do této zajímavé říše. Tyto kurzy, jejichž cílem je poskytnout pevný základ, pokrývají širokou škálu nápadů AI, aby poskytovaly ucelené znalosti.
Objasňují základní pojmy, poskytují praktické zkušenosti a nabízejí pohled do aplikací umělé inteligence v reálném světě.
Zahájení organizované vzdělávací cesty je jako otevření dveří do budoucnosti plné možností. Cesta k zvládnutí umělé inteligence může být vzrušující a odměňující se správným koučováním.
Následující vybraná kolekce kurzů umělé inteligence je navržena tak, aby poskytla pevný základ, zažehla jiskru zájmu a položila základy pro radostnou plavbu ve vzrušující říši umělé inteligence.
1. Prvky AI
MinnaLearn a University of Helsinki vytvořili revoluční sérii bezplatných online kurzů s názvem The Elements of AI.
Jeho cílem je demystifikovat AI a umožnit širokému spektru lidí bez ohledu na původ, aby jí porozuměli. Kurz má dvě základní sekce.
První část „Úvod do AI“ je jednoduchý modul, který nevyžaduje žádné předchozí znalosti programování ani pokročilou aritmetiku. Je ideální pro každého, kdo se chce dozvědět více o AI, jejích možnostech a o tom, jak ovlivňuje náš každodenní život.
Tato část poskytuje silný základ pro pochopení základů umělé inteligence. Druhá část „Building AI“ podrobněji zkoumá algoritmy, které umožňují vytvářet techniky AI.
Pro úplné zapojení do této techničtější lekce se doporučuje základní znalost programování v Pythonu.
Je ideální pro jednotlivce, kteří chtějí jít dále v aplikaci vývoje umělé inteligence a jít nad rámec základů.
The Elements of AI vyniká svou oddaností demokratizaci a posílení znalostí AI. Naučit se jemnosti a jemnosti umělé inteligence není tak důležité jako pochopení jejích potenciálních aplikací v celé řadě průmyslových odvětví.
Kurz zdůrazňuje, že umělá inteligence není jen pro inženýry, ale pro každého, kdo se zajímá o budoucnost technologií, a podporuje různá využití této technologie.
2. Python pro datovou vědu, AI a vývoj
„Python pro Data Science, AI & Development” kurz, vytvořený společností IBM a dostupný na Coursera, je komplexní kurz, jehož cílem je ukázat studentům svět programování v Pythonu.
Konkrétně v oblastech datové vědy, umělé inteligence a vývoje.
Díky formátu tohoto kurzu pro začátečníky se můžete naučit programovat v Pythonu za pár hodin, i když nemáte žádné předchozí programátorské znalosti.
Během kurzu získáte základní znalosti jazyka Python, který zahrnuje proměnné, datové struktury, výrazy a datové typy.
Osvojíte si větvení, smyčky, funkce, objekty a třídy v programovací logice Pythonu. V kurzu je také zahrnuto použití knihoven Python – jako Pandas, Numpy a Beautiful Soup – které jsou klíčové pro analýzu dat a manipulaci s nimi.
Praktická metodologie tohoto kurzu je jedním z jeho charakteristických rysů. Během praktických cvičení s Jupyter Notebooky, budete moci využít své nově nabyté znalosti.
Tato praktická zkušenost je k nezaplacení, protože vám umožňuje pracovat se skutečnými daty a řešit aktuální problémy.
Po dokončení kurzu získáte jistotu v používání Pythonu k vytváření jednoduchých programů, interakci s daty a automatizaci každodenních prací.
Široká škála průmyslových odvětví, včetně vývoj software, datové inženýrství, umělá inteligence, DevOps a datová věda a analytika mohou těžit z dovedností, které získáte.
3. AI pro každého
Kurz „AI pro každého“, který poskytuje deeplearning.ai, je určen pro každého, kdo se chce dozvědět o revolučním potenciálu umělé inteligence, aniž by se utápěl v detailech.
Tento kurz vás provede společenskými a komerčními důsledky umělé inteligence a zároveň nabídne důkladné pochopení toho, čeho může a nemůže dosáhnout.
Bez ohledu na technickou odbornost člověka je jeho cílem demystifikovat principy umělé inteligence a učinit je srozumitelnými pro širší publikum.
Během kurzu se dozvíte více o vnitřním fungování strojového učení a hlubokého učení, dvou oblastech umělé inteligence, které v poslední době přitahují velký zájem.
Kromě toho budete studovat případové studie z reálného světa, které demonstrují užitečné využití umělé inteligence v řadě odvětví.
Aby bylo zajištěno, že studenti jsou připraveni činit moudré úsudky ve svých oblastech, kurz se také zabývá etickými problémy souvisejícími s umělou inteligencí.
Zaměření na komerční důsledky AI v „AI pro každého“ je jednou z jejích nejpozoruhodnějších součástí.
Účastníci získají znalosti o taktice pro vytvoření společnosti zaměřené na data a naučí se, jak úspěšně projít revolucí AI ve svých vlastních firmách.
Studenti absolvují tento kurz s dovednostmi nezbytnými pro aplikaci metod řízených umělou inteligencí ve svých profesionálních činnostech, kromě základní znalosti oboru.
4. AI pro dobro
Kurz „AI for Good“ je špičková iniciativa od deeplearning.ai, jejímž cílem je využít umělou inteligenci k řešení složitých globálních problémů.
Tento kurz nabízí vzácnou šanci rozvinout schopnosti, které kombinují počítačovou a lidskou inteligenci pro blahodárné účinky v reálném světě.
Je navržen tak, aby byl snadno srozumitelný pro profesionály, studenty a kohokoli, kdo je nadšený zlepšováním společnosti a životního prostředí.
V průběhu kurzu se naučíte metodický základ pro tvorbu AI projektů.
U projektů zaměřených na monitorování biologické rozmanitosti, větrnou energii, znečištění ovzduší a řízení katastrof budete vyhodnocovat data a vytvářet modely umělé inteligence.
Abychom vám poskytli praktický přehled o aplikacích AI, kurz také zkoumá skutečné případové studie týkající se veřejného zdraví, změny klimatu a zvládání katastrof.
Zjistíte, jak vytvořit model umělé inteligence, abyste zvýšili předvídatelnost výroby a využití větrné energie počítačového vidění techniky pro rozpoznávání a kategorizaci zvířat pro monitorování biologické rozmanitosti a hodnocení kvality ovzduší pomocí neuronových sítí.
Kurz také zahrnuje použití technik zpracování přirozeného jazyka k textovým zprávám doručeným po katastrofách a vytvoření kanálu klasifikace snímků pro hodnocení poškození pomocí satelitních fotografií.
Rámec projektu AI for Good, notebooky Jupyter, počítačové vidění, strojové učení pod dohledem, zpracování přirozeného jazyka, průzkumná analýza dat a další patří mezi dovednosti, které získáte.
Na konci kurzu budete mít dovednosti a informace potřebné k práci na projektech AI for Good a vytváření produktů, které využívají AI pro environmentální a humanitární účely.
5. Specializace AI Foundations for Everyone
Komplexní kurz „AI Foundations for Everyone Specialization“, který IBM nabízí na Coursera, má studenty seznámit s oblastí umělé inteligence (AI). Tato specialita nevyžaduje znalosti programování a je určena pro ty, kteří s AI nemají žádné nebo jen malé zkušenosti.
Pro studenty, kteří se chtějí dozvědět o účincích umělé inteligence a revolučních možnostech pro společnost a podniky, je toto skvělé místo, kde začít.
Specializaci tvoří tři kurzy, z nichž každý se soustředí na odlišnou oblast umělé inteligence. V prvním kurzu „Úvod do umělé inteligence (AI)“ studenti získají obecné znalosti o technologii, jejím použití a o tom, jak mění společnost.
Získáte znalosti o etice AI, hluboké učení, neuronové sítě, strojové učení a další související témata.
Druhý kurz se ponoří do využití služeb Watson AI s názvem „Začínáme s AI pomocí IBM Watson“.
Zjistíte, jak maximalizovat povinnosti v pracovním prostředí a zvýšit produktivitu pomocí programů, jako je Watson Studio. Tento kurz také pokrývá vlastnosti a funkce IBM Watson Services v rámci životního cyklu AI.
Závěrečný kurz „Vytváření chatbotů s umělou inteligencí bez programování“ se zaměřuje na vytváření chatbotů bez nutnosti psát kód.
Budou popsány výhody chatbotů, jak využít Watson Assistant k vytvoření uživatelsky přívětivého chatbota a jak jej integrovat s webem.
Během specializace splníte řadu praktických, kódovacích úkolů. Do konce bude vytvořen, otestován a implementován chatbot zákaznické podpory Watson AI na webových stránkách.
6. Umělá inteligence AZ 2023
Precizně navržený kurz „Umělá inteligence AZ 2023“ odemyká pokladový důl znalostí, který vám umožní proniknout hluboko do světa umělé inteligence (AI).
Tento kurz vás provede základy od úplného začátku a zajistí, že budou vytvořeny pevné základy.
Složitost umělé inteligence se odhaluje za pochodu a poskytuje pohled na silný potenciál této inovativní technologie. Každý modul v kurzu navazuje na předchozí modul s cílem usnadnit postupné učení.
To dává vaší trajektorii učení rytmus, což usnadňuje mnohem snadnější asimilaci složitých pojmů AI. Zde se k upřesnění vašeho porozumění používají praktické úkoly, které jsou zajímavé a zároveň velmi vnímavé.
Získáte příležitost pracovat s reálnými daty a budete nadšeni výzvou, jak z nich získat cenné poznatky.
Tento kurz vyniká svou schopností demystifikovat teoretické myšlenky prostřednictvím aplikace v reálném světě. Místo toho, abyste byli pouze pasivním konzumentem informací, jste vrženi do živého vzdělávacího prostředí.
V tomto kurzu je několik překážek, které prověří vaši schopnost kriticky myslet a řešit problémy.
Tento kurz vás kromě nezbytných znalostí vybaví dovednostmi nezbytnými k úspěšnému použití těchto informací.
7. Úvod do umělé inteligence (AI)
Ponořte se do fascinující oblasti umělé inteligence absolvováním kurzu „Úvod do umělé inteligence (AI)“ Coursera.
Tento kurz zajišťuje pevný základ v základních myšlenkách umělé inteligence a otevírá cestu k hlubokému porozumění této oblasti.
Od začátku vás vede přísná učební cesta, která pečlivě odhaluje mnoho aspektů umělé inteligence.
Způsob, jakým je materiál v kurzu organizován, zajišťuje, že znalosti se budují postupně a že každý modul přirozeně přechází do dalšího.
Tato dobře promyšlená metoda kromě usnadnění učení podporuje hluboké porozumění konceptům umělé inteligence.
Program pokrývá širokou škálu předmětů, včetně hlubokého učení, strojového učení, neuronových sítí a dalších.
Ponoříte se do srdce umělé inteligence a zkoumáte mechaniku, která pohání inteligentní systémy – nejenom projíždíte povrch.
Kurz je plný praktických cvičení, která vám poskytnou praktický přístup k učení. Práce s datovými sadami v reálném světě je fascinující a poučná zkušenost, která je vám poskytnuta.
Kurz vás nutí do zajímavého, dynamického vzdělávacího prostředí, které z vás neredukuje pasivního studenta.
Cílem kurzu je prověřit vaši schopnost kriticky myslet a řešit problémy. Uplatnění znalostí v relevantních situacích reálného světa je stejně důležité jako jejich pouhé získání.
8. Specializace na strojové učení
Stanfordská univerzita a DeepLearning.ai poskytují specializaci strojového učení.
Kompletní program umělé inteligence nabízený Coursera má studentům poskytnout solidní základy teorie umělé inteligence a také užitečné schopnosti strojového učení.
Účastníci této specializace prozkoumají širokou škálu předmětů strojového učení. Zpočátku budou používat známé nástroje Pythonu jako NumPy a scikit-learn ke konstrukci modely strojového učení.
V kurzu jsou zahrnuty strategie učení pod dohledem i bez něj.
Naučíte se vytvářet a trénovat modely pro binární klasifikační a prediktivní problémy, jako je logistická a lineární regrese, pomocí učení pod dohledem. Navíc získáte praktický trénink neuronové sítě pomocí TensorFlow pro klasifikaci do více tříd.
Kurz pokrývá shlukování a detekci anomálií v kontextu učení bez dozoru a poskytuje studentům nástroje, které potřebují k práci s daty, která postrádají označené odpovědi.
Specializace také zahrnuje techniky stromového souboru, jako jsou zesílené stromy, náhodné lesy a rozhodovací stromy.
Důraz tohoto kurzu na vývoj systémů doporučování prostřednictvím technik hlubokého učení založeného na obsahu a strategií filtrování založeného na spolupráci je jedním z jeho charakteristických rysů.
Navíc hluboko posilování učení jsou vám představeny modely. Specializace se zaměřuje na osvědčené postupy vývoje strojového učení, které zaručují, že modely vytvořené studenty jsou vhodné pro úlohy a data v reálném světě.
Program absolvujete se solidním pochopením základních myšlenek strojového učení a praktických dovedností nezbytných k použití těchto metod k řešení obtížných problémů v reálném světě.
9. Specializace hlubokého učení
Specializace DeepLearning.AI's Deep Learning je úvodní kurikulum, které studenty seznamuje s hlubokým učením a umělou inteligencí.
Tento online kurz, který vyučuje průkopník strojového učení Andrew Ng, je přímočarý, krátký a s vlastním tempem, díky čemuž je přístupný i pro jednotlivce, kteří se svým dobrodružstvím s umělou inteligencí teprve začínají.
Počínaje základní myšlenkou neuronových sítí budete v této specializaci studovat různé předměty hlubokého učení.
Získáte znalosti o základních komponentech architektury neuronové sítě a také o tom, jak konstruovat, trénovat a používat plně propojené hluboké neuronové sítě.
Kurz také zkoumá klíčový technologický vývoj, který je základem aplikací hlubokého učení. Postupem času se naučíte užitečné strategie pro spouštění projektů AI a budování portfolia, které je relevantní pro dané odvětví.
TensorFlow, transformátory, konvoluční neuronové sítěTato specializace zahrnuje rekurentní neuronové sítě, umělé neuronové sítě a programování v Pythonu.
Dlouhá krátkodobá paměť (LSTM), modely pozornosti, zpracování přirozeného jazyka, detekce objektu Mezi další témata, která budete studovat, patří segmentace, systémy rozpoznávání obličejů, optimalizace, ladění hyperparametrů, strojové učení, učení přenosu, zpětné šíření a systémy rozpoznávání obličejů.
Rámec programu tvoří pět tříd, z nichž každá se zaměřuje na odlišný aspekt hlubokého učení.
Neuronové sítě a hluboké učení, hluboká optimalizace neuronové sítě, projekt strojového učení organizace, konvoluční neuronové sítě a sekvenční modely jsou několik příkladů.
Každý kurz má být postaven na tom, který před ním byl, a zaručit důkladné pochopení hlubokého učení.
10. Matematika pro strojové učení a datová věda
Specializace DeepLearning.AI „Matematika pro strojové učení a datovou vědu“ je učební plán pro začátečníky, který studentům poskytuje základní matematické nástroje potřebné pro strojové učení.
Tento kurz je ideální pro každého, kdo si přeje zlepšit své matematické základy pro práci v oblasti strojového učení a datové vědy, protože jako předpoklad vyžaduje pouze středoškolskou úroveň matematiky.
Tento kurz vás naučí základní matematická témata, jako je počet, lineární algebra, statistika a pravděpodobnost. Tyto základní schopnosti jsou nutné pro efektivní pochopení a aplikaci algoritmy strojového učení.
Kurz je organizován do tří sekcí: Lineární algebra pro strojové učení a datovou vědu, Počet pro strojové učení a datovou vědu a Pravděpodobnost a statistika pro strojové učení a datovou vědu.
Začnete tím, že se seznámíte s vektory, maticemi, lineárními transformacemi a vlastními hodnotami, které jsou všechny nezbytné pro pochopení modelů strojového učení.
Kurz se poté ponoří do kalkulu a naučí vás o derivacích, gradientech a optimalizačních technikách jako gradientní sestup, které jsou všechny potřebné pro trénování neuronových sítí.
V části pravděpodobnosti a statistika se seznámíte s náhodnými veličinami, Bayesovou větou, Gaussovým rozdělením a testováním hypotéz a také se statistickými nástroji pro analýzu dat.
Na konci kurzu budete mít důkladné znalosti o matematických konceptech, které jsou základem algoritmického chování, a o tom, jak je upravit pro vlastní implementaci.
Zaměstnavatelé si těchto talentů váží a pomohou vám překonat otázky na pohovorech se strojovým učením a získat vaši ideální práci.
11. Certifikát IBM Applied AI Professional
Certifikát IBM Applied AI Professional Certificate, který je k dispozici na Coursera, je komplexní učební plán navržený tak, abyste mohli začít v oblasti umělé inteligence.
Tento kurz vedený specialisty IBM je ideální pro začátečníky a nevyžaduje žádné předchozí znalosti programování nebo umělé inteligence.
S předpokládanou dobou dokončení tři měsíce po deseti hodinách týdně je dostatečně flexibilní, abyste se mohli učit svou vlastní rychlostí.
V tomto kurzu získáte důkladný přehled o umělé inteligenci (AI), jejím použití a případech použití.
Pro začátek se seznamte s významem umělé inteligence a definujte pojmy jako hluboké učení, strojové učení a neuronové sítě.
Jednou z funkcí kurzu je naučit se stavět chatboty a virtuální asistenty na webových stránkách bez znalosti programování.
Kurz pokrývá umělou inteligenci, strojové učení, programování v Pythonu, Watson AI, chatboty, hluboké učení a rozhraní pro programování aplikací (API).
Půjdete také do datové vědy a budete zkoumat technologie, jako jsou služby IBM Watson AI, OpenCV a API, abyste vytvořili řešení založená na AI prostřednictvím kódu.
Specializace se skládá ze šesti kurzů, z nichž každý se zaměřuje na odlišné téma aplikované umělé inteligence. Úvod do AI, konstrukce chatbotů poháněných AI,
Mezi probíraná témata patří Python pro datovou vědu, vývoj aplikací AI s Python a Flask a vytváření aplikací AI pomocí Watson API.
Každý kurz má navazovat na předchozí a nabízí důkladné pochopení aplikované umělé inteligence.
12. Úvod do počítačového vidění a zpracování obrazu
Kurz „Úvod do počítačového vidění a zpracování obrazu“ prezentovaný IBM na Coursera je kurz vhodný pro začátečníky, jehož cílem je seznámit studenty s fascinujícím oborem počítačového vidění.
Počítačové vidění má uplatnění v různých průmyslových odvětvích, včetně robotiky, rozšířené reality a samořídících automobilů.
I když je vyžadována určitá znalost programování v Pythonu a středoškolské aritmetiky, pro tento kurz nejsou vyžadovány ani předchozí znalosti strojového učení ani počítačového vidění.
V tomto kurzu se naučíte vysvětlit, jak se počítačové vidění používá v mnoha odvětvích, a také jak řešit problémy s počítačovým viděním pomocí metod zpracování a analýzy obrazu.
K provádění základních úloh zpracování obrazu, jako je identifikace objektů a klasifikace obrázků, budete používat Python, Pillow a OpenCV.
Dalším tématem kurzu je vytvoření klasifikátoru obrázků pomocí metod učení pod dohledem. Šest modulů tvoří strukturu kurzu a každý z nich se zaměřuje na odlišnou oblast zpracování obrazu a počítačového vidění.
Patří mezi ně témata jako přehled počítačového vidění, rozpoznávání objektů, klasifikace obrázků pomocí strojového učení, zpracování obrazu pomocí OpenCV a Pillow, neuronové sítě a hluboké učení a případ projektu klasifikace dopravních značek.
Tento kurz klade důraz na aplikované učení před pouhým teoretickým porozuměním. Díky práci na praktických projektech si vytvoříte portfolio svých úspěchů, které ukáže vaše schopnosti v oblasti zpracování obrazu a počítačového vidění.
Laboratoře Jupyter Labs a Computer Vision Learning Studio (CV Studio), bezplatný zdroj pro výuku počítačového vidění, budou v laboratořích spojeny.
Pomocí CV Studio můžete nahrávat, trénovat a testovat své vlastní jedinečné modely klasifikátoru a detekce obrázků.
13. Masterclass moderní umělé inteligence: Sestavte 6 projektů
Kurz „Modern Artificial Intelligence Masterclass: Build 6 Projects“ na Udemy vás vezme na vzrušující výlet do srdce umělé inteligence.
Tento pečlivě naplánovaný kurz využívá poutavé výukové prostředí založené na projektech, které přináší kombinaci akademických znalostí a praktických dovedností.
Zjistíte, že každý projekt v tomto výukovém prostředí je navržen tak, aby odhaloval jiný aspekt umělé inteligence a poskytoval komplexní porozumění této oblasti.
Od strojového učení přes hluboké učení až po fascinující oblast neuronových sítí, program je nabitý zajímavými předměty.
S pomocí šesti různých projektů se ponoříte do praktické stránky umělé inteligence (AI), díky čemuž bude vaše učení dynamické a podmanivé.
Aby bylo zajištěno, že se nejen učíte teorie, ale také rozvíjíte schopnost aplikovat řešení AI, kurz klade velký důraz na praktickou praxi.
Každý projekt, na kterém pracujete, je o krok blíže k tomu, abyste se stali odborníkem na metody a technologie, které jsou v sektoru AI zásadní.
Jste aktivním účastníkem, který přijímá výzvy a odhaluje zázrak, který umělá inteligence dokáže vytvořit, nejen pasivní student.
Kurz „Modern Artificial Intelligence Masterclass: Build 6 Projects“ nabízí platformu, kde se vaše kreativita a schopnosti řešit problémy zdokonalují prostřednictvím praktických projektů, přesahuje běžné techniky učení.
Vaše schopnost vyvíjet, budovat a vylepšovat aplikace umělé inteligence se s postupem v kurzu výrazně zvýší.
14. Umělá inteligence se strojovým učením, hluboké učení
Kurz „Umělá inteligence se strojovým učením, hluboké učení“ slouží jako průvodce během vašeho vyšetřování.
Nabízí bohatou syntézu teorie a zkušeností při zkoumání základních algoritmů a metod, které řídí současnou umělou inteligenci (AI).
Tento kurz kombinuje strojové učení (ML) s hlubokým učením (DL), aby vám poskytl nástroje, které potřebujete k navigaci ve složitých datových prostředích. Způsob, jakým jsou moduly kurzu organizovány, podporuje hluboké porozumění AI, ML a DL.
Odstraněním vrstev algoritmů vás provedou zdůvodněním za nimi. Aby bylo zaručeno komplexní porozumění, teoretické přednášky a praktické činnosti jsou propojeny.
Vaše schopnost vytvářet inteligentní systémy, které se mohou učit z dat, se zlepší díky práci na projektech v reálném světě.
Přitažlivost strojového učení (ML) a hlubokého učení (DL) spočívá v jejich schopnosti najít vzory v datech – kritická schopnost, kterou tento kurz pečlivě rozvíjí.
Tím, že vás provede bludištěm neuronových sítí, se tajemné pole hlubokého učení stane přístupnějším.
Kromě toho, objasněním pojmů učení pod dohledem, bez dozoru a posilování, kurz demystifikuje oblast strojového učení.
V tomto kurzu získáte praktické znalosti o přípravě dat, hodnocení modelů a optimalizačních přístupech, což zaručuje, že rozumíte principům.
Školení také objasňuje proces vytváření, zdokonalování a vylepšování modelů za účelem vytváření přesných předpovědí. Činnosti vás nutí používat to, co jste se naučili, což podporuje mistrovství i porozumění.
15. Hluboké učení AZ 2023
Prozkoumejte svět poznatků založených na datech tím, že se zapíšete do kurzu „Deep Learning AZ 2023“. Tento kurz slouží jako maják, který ukazuje způsob, jak se zdokonalit v hlubokém učení, základním odvětví umělé inteligence.
Dělá obtížný terén hlubokého učení srozumitelným tím, že rozebírá neuronové sítě s jejich pečlivě navrženými součástmi.
V průběhu kurzů se seznámíte s fungováním konvolučních a rekurentních neuronových sítí, které vám poskytnou solidní přehled o tom, jak počítače přijímají a zpracovávají komplikovaná data.
Kurz také zahrnuje učení bez dozoru, které vás seznámí s vědou a uměním výuky počítačů, abyste našli vzory v neoznačených datech.
Základem kurzu je jeho praktická složka, která poskytuje prostředky pro uplatnění akademických znalostí v praktických situacích.
Budete pracovat na náročných projektech, které prověří vaši schopnost uplatnit se modely hlubokého učení k řešení naléhavých problémů.
Tyto úkoly jsou hřištěm pro zdokonalování vašich schopností a ujištění se, že rozumíte základům hlubokého učení, spíše než jen zkouškou.
Pochopení toho, jak používat Keras a TensorFlow, dva základní nástroje pro vytváření a zdokonalování spolehlivých modelů hlubokého učení, je jedním z hlavních poznatků kurzu.
Kromě toho prozkoumáte zpracování přirozeného jazyka, které povede k fascinující oblasti interakce stroje a člověka.
Aby bylo zaručeno komplexní pochopení hlubokého učení, kurz také proplouvá mořem posilujícího učení.
Proč investovat do čističky vzduchu?
Zpočátku se může zdát třídění přes nepřeberné množství kurzů umělé inteligence přístupných nováčkům jako zdrcující úkol. Ale jakmile začnete, cesta k pochopení základů umělé inteligence je nepochybně vzrušující.
Tyto pečlivě navržené kurzy poskytují kombinaci akademických znalostí a zkušeností z reálného světa a pomáhají začátečníkům orientovat se ve složité oblasti umělé inteligence.
Zajímavé výukové prostředí vytvářejí interaktivní výukové programy a praktické projekty, které jsou základem většiny úvodních kurzů.
Spolu s předáváním potřebných znalostí podporují ve studentech také zvídavost a pocit úspěchu.
Všeobjímající pomoc a materiály nabízené v těchto kurzech fungují jako silný odrazový můstek, který tlačí uchazeče do budoucnosti plné technologických inovací.
Napsat komentář