Enhavtabelo[Kaŝi][Montri]
- 1. Elementoj de AI
- 2. Python por Datuma Scienco, AI & Evoluo
- 3. AI por ĉiuj
- 4. AI por Bono
- 5. AI-Fundamentoj por Ĉiuj Specialiĝo
- 6. Artefarita Inteligenteco AZ 2023
- 7. Enkonduko al Artefarita Inteligenteco (AI)
- 8. Maŝinlernada Specialiĝo
- 9. Profunda Lernado Specialiĝo
- 10. Matematiko por Maŝina Lernado kaj Datuma Scienco
- 11. IBM Applied AI Professional Certificate
- 12. Enkonduko al Komputila Vizio kaj Bilda Pretigo
- 13. Moderna Masterclass de Artefarita Inteligenteco: Konstruu 6 Projektojn
- 14. Artefarita Inteligenteco kun Maŝina Lernado, Profunda Lernado
- 15. Profunda Lernado AZ 2023
- konkludo
En ĉiam pli ligita kaj datuma mondo, la alveno de AI estas monumento al homa brileco.
La esenco de AI, ankrita en maŝina imitado de homa intelekto, trovas gravecon en larĝa gamo de aplikoj, kondukante interrompajn progresojn tra la industrioj.
La efiko estas granda kaj ampleksa, de kuracado, kie AI-elektraj diagnozoj disponigas fruan malsandiagnozon, ĝis edukado, financo, kaj plie.
Aŭtomatigo de regula laboro progresas en datuma analizo, kaj la ebleco por plibonigita spertoj de uzanto estas nur kelkaj el la areoj en kiuj AI brilas.
La dinamiko eneca en la areo de AI bezonas engaĝiĝon al daŭra lernado. Ĉar la limoj de kio estas imagebla daŭre malklariĝas, resti aktuala pri evoluaj procezoj kaj teknologio estas ne nur rekomendita, sed ankaŭ postulata.
Ĉi tio estas areo kie la hieraŭaj malkovroj baldaŭ fariĝas la hodiaŭaj normoj, substrekante la rapidan karakteron de novigado en la laboro. La senfina serĉado de graveco en tereno ŝprucita kun daŭrantaj plibonigoj emfazas la bezonon de ĉiam evoluanta lernado.
Krome, kun kreskanta bezono de AI-scio, ekzistas sento de urĝeco por ambiciaj inĝenieroj fosi en la kernon de ĉi tiu interesa scienco.
La perspektivo deĉifri la kompleksecojn de maŝinlernado, profunda lernado, kaj neŭralaj retoj allogas.
Tamen, la vojo al majstrado de AI estas ofte vidata kiel malfacila, precipe de tiuj sur la rando. Ĝuste ĉe ĉi tiu punkto evidentiĝas la graveco de bone strukturitaj edukaj kursoj.
Dum ni moviĝas en la domajnon de AI-edukado, abundo da kursoj ekestis por renkonti la pliiĝon de fervoraj studentoj.
Ĉi tiuj kursoj, kiuj estas adaptitaj al malsamaj lernritmoj kaj antaŭa scio, provas platigi la lernkurbon, igante la enkondukon en AI malpli timiga.
Manelektita kolekto de AI-kursoj por komencantoj funkcias kiel paŝoŝtono en ĉi tiun interesan regnon. Ĉi tiuj kursoj, kiuj celas doni fortan fundamenton, kovras larĝan gamon de AI-ideoj por disponigi bonege scion.
Ili klarigas la fundamentajn konceptojn, donas praktikan sperton kaj ofertas rigardon en la realajn mondajn aplikojn de AI.
Komenci organizitan lernvojon estas kiel malfermi pordon al estonteco plena de eblecoj. La vojo al majstrado de AI povas esti kaj ekscita kaj rekompenca kun la ĝusta trejnado.
La sekva elektita kolekto de AI-kursoj estas desegnita por doni fortan fundamenton, ekbruligante la fajreron de intereso kaj starigante la bazon por ĝojiga vojaĝo en la ekscita sfero de AI.
1. Elementoj de AI
MinnaLearn kaj la Universitato de Helsinko kreis revolucian serion de senpagaj interretaj kursoj nomitaj La Elementoj de AI.
Ĝia celo estas senmistifiki AI kaj ebligi ampleksan gamon de homoj, sendepende de fono, kompreni ĝin. Estas du ĉefaj sekcioj al la kurso.
La unua sekcio, "Enkonduko al AI," estas simpla modulo, kiu ne postulas antaŭajn konojn pri programado aŭ altnivelan aritmetikon. Ĝi estas ideala por ĉiuj, kiuj volas lerni pli pri AI, ĝiaj eblecoj, kaj kiel ĝi influas nian ĉiutagan vivon.
Ĉi tiu parto provizas fortan bazon por kompreni AI-bazojn. "Konstruado de AI", la dua sekcio, esploras la algoritmojn pli detale, kiuj ebligas krei AI-teknikojn.
Por kompleta engaĝiĝo en ĉi tiu pli teknika leciono, iu fundamenta scio pri Python-programado estas konsilita.
Ĝi estas perfekta por individuoj, kiuj deziras pliprofundiĝi en la aplikon de AI-evoluo kaj preterpasi la bazaĵojn.
La Elementoj de AI elstaras pro sia dediĉo al demokratiigo kaj povigo de AI-scio. Lerni la avantaĝojn de AI ne estas tiel grava kiel kompreni ĝiajn eblajn aplikojn tra diversaj industrioj.
La kurso emfazas, ke AI estas ne nur por inĝenieroj, sed por ĉiuj interesitaj pri la estonteco de teknologio, kaj ĝi antaŭenigas diversajn uzojn de la teknologio.
2. Python por Datuma Scienco, AI kaj Disvolviĝo
La "Python por Datumoj Scienco, AI & Development” kurso, produktita de IBM kaj havebla sur Coursera, estas ampleksa kurso celita eksponi lernantojn al la mondo de Python-programado.
Specife en la areoj de datumscienco, artefarita inteligenteco kaj evoluo.
Kun la formato de ĉi tiu komencanta amika kurso, vi povas lerni programi en Python en kelkaj horoj, eĉ se vi ne havas antaŭan programan kompetentecon.
Vi akiros fundamentan komprenon pri Python dum la kurso, kovrante variablojn, datumstrukturojn, esprimojn kaj datumtipojn.
Vi iĝos scipova pri disbranĉado, bukloj, funkcioj, objektoj kaj klasoj en Python-programa logiko. La uzado de Python-bibliotekoj - kiel Pandas, Numpy kaj Beautiful Soup - kiuj estas decidaj por datuma analizo kaj manipulado ankaŭ estas kovrita en la kurso.
La praktika metodaro de ĉi tiu kurso estas unu el ĝiaj karakterizaĵoj. Dum praktikaj laboratorioj kun Jupyter-Kajeroj, vi povos uzi vian nove akiritan scion.
Ĉar ĝi ebligas vin trakti aŭtentajn datumojn kaj trakti realajn problemojn, ĉi tiu praktika sperto estas netaksebla.
Fininte la kurson, vi akiris fidon uzi Python por krei simplajn programojn, interagi kun datumoj kaj aŭtomatigi ĉiutagajn taskojn.
Vasta gamo de industrioj, inkluzive de softvarigo, datuma inĝenierado, artefarita inteligenteco, DevOps kaj datumscienco kaj analizo povas profiti el la kapabloj, kiujn vi akiras.
3. AI por ĉiuj
"AI por Ĉiuj", kurso provizita de deeplearning.ai, estas desegnita por ĉiuj, kiuj volas lerni pri la revolucia potencialo de artefarita inteligenteco sen enŝpruciĝi en la detaloj.
Ĉi tiu kurso gvidas vin tra la sociaj kaj komercaj implicoj de artefarita inteligenteco dum ĝi ofertas ĝisfundan komprenon pri tio, kion ĝi povas kaj ne povas atingi.
Sendepende de onia teknika kompetenteco, ĝi celas senmistifiki AI-principojn kaj igi ilin kompreneblaj al pli larĝa publiko.
Dum la kurso, vi lernos pli pri la interna funkciado de maŝina lernado kaj profunda lernado, du areoj de artefarita inteligenteco, kiuj altiris multe da intereso lastatempe.
Aldone, vi studos realajn kazesplorojn, kiuj pruvas la utilajn uzojn de artefarita inteligenteco en diversaj sektoroj.
Por certigi, ke studentoj estas pretaj fari saĝajn juĝojn en siaj domajnoj, la kurso ankaŭ traktas la etikajn problemojn ĉirkaŭ AI.
La fokuso pri la komercaj implicoj de AI en "AI por Ĉiuj" estas unu el ĝiaj plej rimarkindaj komponantoj.
Partoprenantoj akiros scion pri la taktikoj por krei datuman kompanion kaj lernos kiel sukcese trapasi la AI-revolucion en siaj propraj firmaoj.
Lernantoj diplomiĝos ĉe ĉi tiu kurso kun la kapabloj necesaj por apliki AI-movitajn metodojn en siaj profesiaj agadoj, krom baza kompreno de la kampo.
4. AI por Bono
La kurso "AI por Bono" estas avangarda iniciato de deeplearning.ai, kiu celas uzi artefaritan inteligentecon por solvi malfacilajn tutmondajn problemojn.
Ĉi tiu kurso ofertas maloftan ŝancon evoluigi kapablojn, kiuj miksas komputilan kaj homan inteligentecon por utilaj efikoj en la reala mondo.
Ĝi estas desegnita por esti facile komprenebla de profesiuloj, studentoj, kaj ĉiu, kiu entuziasmas pri plibonigo de socio kaj medio.
Vi lernos metodan fundamenton por krei AI-projektojn dum la kurso.
Por projektoj centritaj pri monitorado de biodiverseco, ventoenergio, aerpoluo kaj administrado de katastrofoj, vi taksos datumojn kaj kreos AI-modelojn.
Por provizi al vi praktikan komprenon pri AI-aplikoj, la kurso ankaŭ ekzamenas realmondajn kazesplorojn rilatajn al publika sano, klimata ŝanĝo kaj administrado de katastrofoj.
Vi malkovros kiel krei AI-modelon por pliigi la antaŭvideblecon de generado de ventoenergio, uzi komputila vidado teknikoj por rekoni kaj kategoriigi bestojn por monitorado de biodiverseco, kaj taksi aerkvaliton per neŭralaj retoj.
La kurso ankaŭ kovras uzi naturlingvajn prilaborteknikojn al tekstmesaĝoj liveritaj post katastrofoj kaj evoluigi bildklasifikan dukton por damaĝotaksado uzante satelitfotojn.
AI por Bona projekto-kadro, Jupyter Notebooks, komputila vizio, kontrolita maŝinlernado, naturlingva prilaborado, esplorada datuma analizo kaj pli estas inter la kapabloj, kiujn vi akiros.
Vi havos la kapablojn kaj informojn necesajn por labori pri AI for Good-projektoj kaj krei produktojn, kiuj uzas AI por mediaj kaj humanitaraj kaŭzoj antaŭ la fino de la kurso.
5. AI-Fundamentoj por Ĉiuj Specialiĝo
La ampleksa kurso "AI Foundations for Everyone Specialization" kiun IBM ofertas sur Coursera celas konigi studentojn kun la kampo de artefarita inteligenteco (AI). Ĉi tiu specialaĵo ne bezonas programan scion kaj estas desegnita por tiuj kun malmulte aŭ neniu sperto kun AI.
Por studentoj interesitaj pri lerni pri la efikoj de AI kaj revoluciaj eblecoj por socio kaj entreprenoj, ĉi tio estas bonega loko por komenci.
Tri kursoj konsistigas la specialaĵon, ĉiu koncentriĝante sur klara areo de artefarita inteligenteco. En la unua kurso, "Enkonduko al Artefarita Inteligenteco (AI)", studentoj ricevas ĝeneralan komprenon pri la teknologio, ĝiaj uzoj, kaj kiel ĝi ŝanĝas socion.
Vi akiros scion pri AI-etiko, profunda lernado, neŭralaj retoj, maŝinlernado kaj aliaj rilataj temoj.
La dua kurso enprofundiĝas en la uzojn de Watson AI-servoj, titolita "Komenci kun AI uzante IBM Watson."
Vi malkovros kiel maksimumigi devojn en laboro kaj pliigi produktivecon uzante programojn kiel Watson Studio. La funkcioj kaj funkcioj de IBM Watson Services ene de AI-vivciklo ankaŭ estas kovritaj en ĉi tiu kurso.
La fina kurso, "Konstruado de AI-Powered Chatbots Without Programming", koncentriĝas pri konstruado de babilrotoj sen la bezono skribi kodon.
La avantaĝoj de babilrotoj, kiel uzi Watson Assistant por konstrui uzant-amika babilejo, kaj kiel integri ĝin kun retejo, ĉiuj estos kovritaj.
Vi plenumos kelkajn praktikajn, kodajn taskojn dum la specialiĝo. Babilejo de klientsubteno de Watson AI en retejo estos kreita, testita kaj efektivigita ĝis la fino.
6. Artefarita Inteligenteco AZ 2023
La precize desegnita kurso "Artefarita Inteligenteco AZ 2023" malŝlosas trezoran minejon de scio, kiu ebligas al vi profundiĝi en la mondon de Artefarita Inteligenteco (AI).
Ĉi tiu kurso gvidas vin tra la fundamentoj de la komenco, certigante ke forta fundamento estas establita.
La komplekseco de artefarita inteligenteco malkaŝiĝas dum vi iras, provizante enrigardon pri la potenca potencialo de ĉi tiu noviga teknologio. Ĉiu modulo en la kurso konstruas sur tiu antaŭ ĝi, kun la celo faciligi progreseman lernadon.
Ĉi tio donas al via lernotrajektorio baton, kio faciligas la multe pli facilan asimiladon de komplikaj AI-nocioj. Ĉi tie, praktikaj taskoj kiuj estas kaj interesaj kaj tre atentaj estas uzataj por rafini vian komprenon.
Vi havos la ŝancon labori kun realaj datumoj, kaj vi estos ravita de la defio ĉerpi valorajn komprenojn el ĝi.
Ĉi tiu kurso elstaras pro sia kapablo senmistifiki teoriajn ideojn per reala aplikado. Anstataŭ esti nur pasiva informa konsumanto, vi estas puŝita en viglan lernan medion.
Estas pluraj obstakloj en ĉi tiu kurso, kiuj provos vian kapablon pensi kritike kaj solvi problemojn.
Ĉi tiu kurso ekipas vin per la kapabloj necesaj por uzi ĉi tiujn informojn sukcese, krom havigi al vi la necesajn sciojn.
7. Enkonduko al Artefarita Inteligenteco (AI)
Mergu vin en la fascina kampo de artefarita inteligenteco per la kurso "Enkonduko al Artefarita Inteligenteco (AI)" de Coursera.
Ĉi tiu kurso certigas fortan fundamenton en la kernaj ideoj de AI kaj malfermas la vojon por profunda kompreno de la kampo.
Vi estas gvidata de la komenco tra rigora lernovojo, kiu zorge malkaŝas la multajn aspektojn de artefarita inteligenteco.
La maniero kiel la materialo estas organizita en la kurso certigas ke scio estas konstruita iom post iom kaj ke ĉiu modulo fluas nature en la sekvan.
Ĉi tiu bone pripensita metodo nutras profundan komprenon de AI-konceptoj krom faciligi lernadon.
La programo kovras larĝan gamon de temoj, inkluzive de profunda lernado, maŝinlernado, neŭralaj retoj kaj pli.
Vi enprofundiĝas en la koron de artefarita inteligenteco kaj esploras la mekanikojn, kiuj funkciigas inteligentajn sistemojn—vi ne nur trapasas la surfacon.
La kurso estas plena de praktikaj ekzercoj, kiuj provizas al vi praktikan aliron al lernado. Engaĝiĝi kun realaj datumaroj estas fascina kaj instrua sperto, kiu estas provizita al vi.
Vi estas devigita en interesan, dinamikan lernmedion per la kurso, kiu ne reduktas vin al pasiva studento.
La celo de la kurso estas testi vian kapablon pensi kritike kaj solvi problemojn. Apliki scion en rilataj realaj situacioj estas same grava kiel nur ricevi ĝin.
8. Maŝinlernada Specialiĝo
Universitato Stanford kaj DeepLearning.ai disponigas Maŝinlernadspecialiĝon.
La kompleta AI-programo ofertita de Coursera celas doni al studentoj solidan bazon en AI-teorio same kiel utilajn maŝinlernajn kapablojn.
Partoprenantoj en ĉi tiu fako esploros larĝan gamon de maŝinlernado-subjektoj. Komence, ili uzos konatajn Python-iloj kiel NumPy kaj scikit-learn por konstrui modeloj pri maŝinlernado.
Kaj kontrolitaj kaj nekontrolitaj lernstrategioj estas kovritaj en la kurso.
Vi lernos kiel krei kaj trejni modelojn por binaraj klasifik- kaj prognozaj problemoj, kiel loĝistika kaj lineara regreso, uzante kontrolitan lernadon. Aldone, vi ricevos praktikan trejnadon pri neŭrala reto uzante TensorFlow por multklasa klasifiko.
La kurso kovras amasiĝon kaj anomalian detekton en la kunteksto de nekontrolita lernado, donante al studentoj la ilojn, kiujn ili bezonas por labori kun datumoj al kiuj mankas etikeditaj respondoj.
La specialiĝo ankaŭ inkludas arbajn ensembloteknikojn, kiel ekzemple akcelitaj arboj, hazardaj arbaroj, kaj decidarboj.
La emfazo de ĉi tiu kurso pri evoluigado de rekomendaj sistemoj per enhav-bazitaj profund-lernadoteknikoj kaj kunlaboraj filtraj strategioj estas unu el ĝiaj karakterizaĵoj.
Aldone, profunda plifortiga lernado modeloj estas prezentitaj al vi. La fokuso de la specialaĵo estas sur maŝinlernado-disvolvaj plej bonaj praktikoj, kiu garantias ke student-konstruitaj modeloj estas bone taŭgaj por realaj taskoj kaj datumoj.
Vi diplomiĝos ĉe la programo kun solida kompreno de fundamentaj maŝinlernadaj ideoj same kiel la praktikaj kapabloj necesaj por uzi ĉi tiujn metodojn por trakti malfacilajn realajn problemojn.
9. Speciala Profunda Lernado
La Deep Learning Specialization de DeepLearning.AI estas enkonduka instruplano, kiu prezentas studentojn al profunda lernado kaj artefarita inteligenteco.
La simpla, mallonga kaj mempaŝa naturo de ĉi tiu interreta kurso, instruita de maŝinlernado pioniro Andrew Ng, faras ĝin alirebla por individuoj ĵus komencante sian AI-aventuron.
Komencante kun la fundamenta ideo de neŭralaj retoj, vi studos diversajn profundlernajn temojn en ĉi tiu fako.
Vi akiros scion pri la esencaj komponantoj de la arkitekturo de neŭrala reto kaj ankaŭ kiel konstrui, trejni kaj uzi plene konektitajn profundajn neŭralajn retojn.
La kurso ankaŭ esploras la ŝlosilajn teknologiajn evoluojn, kiuj subtenas la aplikojn de profunda lernado. Dum vi antaŭeniras, vi lernos utilajn strategiojn por lanĉi viajn AI-projektojn kaj konstrui biletujon gravan por la industrio.
TensorFlow, transformiloj, kunvolutaj neŭralaj retoj, ripetiĝantaj neŭralaj retoj, artefaritaj neŭralaj retoj kaj Python-programado estas ĉiuj kovritaj en ĉi tiu specialaĵo.
Longtempa memoro (LSTM), atentomodeloj, naturlingva prilaborado, detekto de objektoj kaj segmentado, vizaĝrekonosistemoj, optimumigo, hiperparametro-agordado, maŝinlernado, transiga lernado, malantaŭa disvastigo kaj vizaĝrekonosistemoj estas inter la aliaj temoj, kiujn vi studos.
Kvin klasoj, kiuj ĉiu koncentriĝas pri klara aspekto de profunda lernado, konsistigas la kadron de la programo.
Neŭralaj retoj kaj profunda lernado, profunda neŭrala reto-optimumigo, maŝinlernada projekto organizo, konvoluciaj neŭralaj retoj, kaj sekvencomodeloj estas kelkaj ekzemploj.
Ĉiu kurso estas intencita esti konstruita sur tiu antaŭ ĝi, garantiante ĝisfundan komprenon de profunda lernado.
10. Matematiko por Maŝinlernado kaj Datuma Scienco
La specialaĵo "Matematiko por Maŝina Lernado kaj Datuma Scienco" de DeepLearning.AI estas komencanto-amika instruplano kiu provizas lernantojn per la baza matematika ilarketo necesa por maŝina lernado.
Ĉi tiu kurso estas ideala por ĉiuj, kiuj volas plibonigi siajn matematikajn bazojn por laboro en maŝinlernado kaj datumscienco, ĉar ĝi nur postulas mezlernejan nivelon de matematiko kiel antaŭkondiĉo.
Ĉi tiu kurso instruos al vi esencajn matematikajn temojn kiel kalkulo, lineara algebro, statistiko kaj probablo. Ĉi tiuj fundamentaj kapabloj estas postulataj por efike kompreni kaj apliki maŝinlernaj algoritmoj.
La kurso estas organizita en tri sekciojn: Lineara Algebro por Maŝina Lernado kaj Datuma Scienco, Kalkulo por Maŝina Lernado kaj Datuma Scienco, kaj Probablo kaj Statistiko por Maŝina Lernado kaj Datuma Scienco.
Vi komencos lerni pri vektoroj, matricoj, liniaj transformoj kaj ajgenaj valoroj, kiuj ĉiuj estas esencaj por kompreni maŝinlernajn modelojn.
La kurso poste enprofundiĝas en kalkulon, instruante vin pri derivaĵoj, gradientoj kaj optimumigaj teknikoj kiel gradienta descendo, ĉiuj el kiuj estas postulataj por trejnado de neŭralaj retoj.
En la probablo kaj statistika parto, vi lernos pri hazardaj variabloj, la Bayes-teoremo, Gaŭsaj distribuoj kaj hipotezotestado, kaj ankaŭ statistikaj iloj por analizo de datumoj.
Antaŭ la fino de la kurso, vi havos ĝisfundan scion pri la matematikaj konceptoj, kiuj subtenas algoritman konduton kaj kiel adapti ilin por kutima efektivigo.
Dungantoj taksas ĉi tiujn talentojn, kaj ili helpos vin konkeri maŝinlernajn intervjudemandojn kaj akiri vian idealan laboron.
11. IBM Applied AI Profesia Atestilo
La IBM Applied AI Professional Certificate, kiu estas havebla ĉe Coursera, estas ampleksa instruplano dizajnita por komenci vin en la kampo de artefarita inteligenteco.
Ĉi tiu kurso, gvidata de IBM-specialistoj, estas ideala por komencantoj kaj ne postulas antaŭajn sciojn pri programado aŭ artefarita inteligenteco.
Kun projektita kompletiga periodo de tri monatoj je dek horoj semajne, ĝi estas sufiĉe fleksebla por permesi al vi lerni laŭ via propra rapideco.
Vi akiros ĝisfundan komprenon pri artefarita inteligenteco (AI), ĝiaj uzoj kaj uzkazoj en ĉi tiu kurso.
Por komenci, familiariĝu kun la signifo de artefarita inteligenteco kaj difinu konceptojn kiel profunda lernado, maŝinlernado kaj neŭralaj retoj.
Lerni konstrui AI-babilrotojn kaj virtualajn asistantojn en retejoj sen ajna programado estas unu el la funkcioj de la kurso.
La kurso kovras artefaritan inteligentecon, maŝinlernadon, Python-programadon, Watson AI, babilrotojn, profundan lernadon kaj aplikajn programajn interfacojn (APIoj).
Vi ankaŭ eniros datumsciencon, esplorante teknologiojn kiel IBM Watson AI-servoj, OpenCV kaj API-oj por krei AI-funkciigitajn solvojn per kodo.
La specialaĵo konsistas el ses kursoj, ĉiu el kiuj temigas klaran temon de aplikata AI. Enkonduko al AI, konstruante AI-funkciigitajn babilrotojn,
Python por datumscienco, disvolvado de AI-aplikoj kun Python kaj Flask, kaj konstruado de AI-aplikoj uzante Watson-APIojn estas inter la temoj kovritaj.
Ĉiu kurso estas intencita konstrui sur tiu antaŭ ĝi, ofertante ĝisfundan ekkomprenon de aplikata AI.
12. Enkonduko al Komputila Vizio kaj Bilda Pretigo
Prezentita de IBM sur Coursera, la kurso "Enkonduko al Komputila Vizio kaj Bilda Pretigo" estas komencanta amika kurso, kiu celas prezenti studentojn al la fascina kampo de komputila vizio.
Komputila vizio havas aplikojn en diversaj industrioj, inkluzive de robotiko, pliigita realeco kaj memveturaj aŭtoj.
Dum iom da konato kun Python-programado kaj mezlerneja aritmetiko estas postulata, nek antaŭa kompetenteco kun maŝinlernado nek komputila vizio estas bezonata por ĉi tiu kurso.
Vi lernos klarigi kiel komputila vizio estas uzata en multaj sektoroj kaj ankaŭ kiel solvi komputilajn problemojn uzante bildprilaboradon kaj analizmetodojn en ĉi tiu kurso.
Por fari fundamentajn bildpretigajn taskojn kiel objektoidentigon kaj bildklasifikon, vi uzos Python, Pillow kaj OpenCV.
Fari bildklasigilon kun kontrolitaj lernaj aliroj estas alia temo kovrita en la kurso. Ses moduloj konsistigas la kursstrukturon, kaj ĉiu temigas klaran areon de bildprilaborado kaj komputila vizio.
Ĉi tiuj inkluzivas temojn kiel superrigardon de komputila vizio, objektorekonon, maŝinlernadon de bildklasifiko, bildprilaboradon uzante OpenCV kaj Pillow, neŭralajn retojn kaj profundan lernadon, kaj projektkazon pri trafiksignalklasifiko.
Ĉi tiu kurso emfazas aplikatan lernadon super nur teoria kompreno. Laborante pri praktikaj projektoj, vi disvolvos biletujon de viaj atingoj, kiu montras viajn kapablojn pri bildprilaborado kaj komputila vizio.
Jupyter Labs kaj Computer Vision Learning Studio (CV Studio), senpaga komputilvida lernado-rimedo, estos kombinitaj en la laboratorioj.
Vi povas alŝuti, trejni kaj testi viajn unikajn bildklasigilojn kaj detektajn modelojn per CV Studio.
13. Moderna Masterclass de Artefarita Inteligenteco: Konstruu 6 Projektojn
La kurso "Moderna Artefarita Inteligenteco Masterclass: Konstruu 6 Projektojn" pri Udemy kondukos vin en ekscitan vojaĝon en la koron de artefarita inteligenteco.
Ĉi tiu zorge planita kurso uzas allogan projekt-bazitan lernmedion por liveri kombinaĵon de akademia scio kaj praktikaj kapabloj.
Vi malkovros, ke ĉiu projekto en ĉi tiu lerna medio estas desegnita por malkaŝi malsaman aspekton de artefarita inteligenteco, provizante ampleksan komprenon de la kampo.
De maŝinlernado ĝis profunda lernado ĝis la fascina kampo de neŭralaj retoj, la programo estas plenplena de interesaj temoj.
Kun la helpo de ses apartaj projektoj, vi enprofundiĝos en la praktikan flankon de artefarita inteligenteco (AI), igante vian lernan sperton dinamika kaj alloga.
Por certigi, ke vi ne nur lernas la teoriojn sed ankaŭ disvolvas la kapablon apliki AI-solvojn, la kurso enfokusigas fortan emfazon de praktika praktiko.
Ĉiu projekto pri kiu vi laboras estas paŝo pli proksima al iĝi spertulo pri la metodoj kaj teknologioj esencaj en la AI-sektoro.
Vi estas aktiva partoprenanto, kiu prenas defiojn kaj malkaŝas la miron, ke artefarita inteligenteco povas produkti, ne nur pasiva studento.
Proponante platformon, kie via kreemo kaj problemoj solvantaj kapablecoj estas rafinitaj per praktikaj projektoj, la kurso "Moderna Artefarita Inteligenteco Masterclass: Konstruu 6 Projektojn" iras preter konvenciaj lernteknikoj.
Via kapablo evoluigi, konstrui kaj plibonigi AI-aplikaĵojn multe pliiĝos dum vi progresos tra la kurso.
14. Artefarita Inteligenteco kun Maŝina Lernado, Profunda Lernado
La kurso "Artefarita Inteligenteco kun Maŝina Lernado, Profunda Lernado" funkcias kiel gvidilo por vi dum via esploro.
Ĝi ofertas riĉan sintezon de teorio kaj sperto dum ĝi esploras la fundamentajn algoritmojn kaj metodojn, kiuj stiras la nuntempan artefaritan inteligentecon (AI).
Ĉi tiu kurso kombinas Maŝinlernadon (ML) kun Profunda Lernado (DL) por provizi al vi la ilojn, kiujn vi bezonas por navigi en komplikaj datummedioj. Profunda kompreno de AI, ML, kaj DL estas instigita per la maniero kiel la kursaj moduloj estas organizitaj.
Forigante la tavolojn de algoritmoj, ili gvidas vin tra la rezonado malantaŭ ili. Por garantii ampleksan komprenon, teoriaj prelegoj kaj praktikaj agadoj estas kunligitaj.
Via kapablo krei inteligentajn sistemojn, kiuj povas lerni de datumoj, pliboniĝos kiel rezulto de laboro en realaj projektoj.
La altiro de maŝinlernado (ML) kaj profunda lernado (DL) estas ilia kapablo trovi ŝablonojn en datumoj - kritika kapablo kiun ĉi tiu kurso zorge disvolvas.
Gvidante vin tra la labirinto de neŭralaj retoj, la mistera kampo de profunda lernado fariĝos pli alirebla.
Aldone, klarigante la konceptojn de kontrolita, nekontrolita kaj plifortiga lernado, la kurso senmistigas la kampon de maŝinlernado.
Vi ricevos praktikan komprenon pri datumpreparo, modela taksado kaj optimumigaj aliroj de ĉi tiu kurso, garantiante, ke vi komprenas la principojn.
La trejnado ankaŭ klarigas la procezon de konstruado, perfektigo kaj plibonigo de modeloj por produkti precizajn prognozojn. La agadoj puŝas vin uzi tion, kion vi lernis, kio antaŭenigas majstradon kaj komprenon.
15. Profunda Lernado AZ 2023
Esploru la mondon de datumaj komprenoj enskribiĝante en la kurson "Deep Learning AZ 2023". Ĉi tiu kurso funkcias kiel lumturo, montrante la manieron iĝi scipova pri profunda lernado, esenca branĉo de artefarita inteligenteco.
Ĝi faras la malfacilan terenon de profunda lernado komprenebla per dissekcado de neŭralaj retoj kun siaj pene desegnitaj komponantoj.
Vi lernos pri la funkciado de konvoluciaj kaj ripetiĝantaj neŭralaj retoj dum vi progresas tra la kursoj, kiuj provizos al vi solidan komprenon pri kiel komputiloj ricevas kaj prilaboras komplikajn datumojn.
La kurso ankaŭ kovras nekontrolitan lernadon, enkondukante vin en la sciencon kaj arton instrui komputilojn por trovi ŝablonojn en neetikeditaj datumoj.
La fundamento de la kurso estas ĝia praktika komponento, kiu disponigas rimedon por uzi akademiajn sciojn en praktikaj situacioj.
Vi laboros pri malfacilaj projektoj, kiuj provas vian kapablon apliki modeloj de profunda lernado por trakti urĝajn problemojn.
Ĉi tiuj taskoj estas ludejo por plibonigi viajn kapablojn kaj certigi, ke vi komprenas la fundamentojn de profunda lernado, prefere ol nur ekzameno.
Kompreni kiel uzi Keras kaj TensorFlow, du fundamentajn ilojn por krei kaj rafini fidindajn profundlernajn modelojn, estas unu el la ĉefaj elprenaĵoj de la kurso.
Aldone, vi esploros naturlingvan prilaboradon, kiu kondukos al la fascina kampo de maŝino-homa interago.
Por garantii ampleksan komprenon de profunda lernado, la kurso ankaŭ navigas la maron de plifortiga lernado.
konkludo
Komence, ordigi la abundon da AI-kursoj alireblaj por novuloj povus ŝajni kiel superforta tasko. Sed kiam vi komencas, la vojo al kompreno de la fundamentoj de artefarita inteligenteco estas sendube ekscita.
Ĉi tiuj zorge desegnitaj kursoj provizas kombinaĵon de akademia scio kaj reala sperto por helpi komencantojn navigi la komplikan sferon de artefarita inteligenteco.
Interesa lerna medio estas kreita de la interagaj lerniloj kaj praktikaj projektoj, kiuj estas la ĉefapogilo de la plej multaj enkondukaj kursoj.
Kune kun aldonado de la necesaj scioj, ili ankaŭ nutras scivolemon kaj senton de sukceso ĉe la studentoj.
La tute ampleksa asistado kaj materialoj ofertitaj en ĉi tiuj kursoj funkcias kiel forta lanĉplatformo, puŝante aspirantojn en estontecon plenan de teknologiaj novigoj.
Lasi Respondon