Sisukord[Peida][Näita]
- 1. AI elemendid
- 2. Python andmeteaduse, AI ja arenduse jaoks
- 3. AI kõigile
- 4. AI for Good
- 5. AI alused kõigile spetsialiseerumisele
- 6. Tehisintellekt AZ 2023
- 7. Sissejuhatus tehisintellekti (AI)
- 8. Masinõppe spetsialiseerumine
- 9. Süvaõppe spetsialiseerumine
- 10. Matemaatika masinõppe ja andmeteaduse jaoks
- 11. IBM Applied AI Professional Certificate
- 12. Sissejuhatus arvutinägemisse ja pilditöötlusse
- 13. Kaasaegse tehisintellekti meistriklass: ehitage 6 projekti
- 14. Tehisintellekt masinõppega, süvaõpe
- 15. Süvaõpe AZ 2023
- Järeldus
Üha enam seotud ja andmepõhises maailmas on AI tulek inimliku sära monument.
Tehisintellekti olemus, mis on ankurdatud inimintellekti masinliku jäljendamisega, leiab olulisust paljudes rakendustes, juhtides tööstusharudes murrangulisi edusamme.
Mõju on märkimisväärne ja kaugeleulatuv, ulatudes tervishoiust, kus tehisintellektil põhinev diagnostika võimaldab varakult diagnoosida haigusi, kuni hariduse, rahanduse ja muuni.
Regulaarse töö automatiseerimine edeneb andmeanalüüsis ja selle täiustamise võimalus kasutajakogemused on vaid mõned valdkonnad, kus AI hiilgavalt paistab.
AI valdkonnale omane dünaamika vajab pidevat õppimist. Kuna mõeldava piirid hägunevad, ei ole protsesside ja tehnoloogia arendamisel kursis olemine mitte ainult soovitatav, vaid ka vajalik.
See on valdkond, kus eilsed avastused muutuvad peagi tänapäeva standarditeks, mis rõhutavad innovatsiooni kiiret iseloomu. Lõputu asjakohasuse otsimine maastikul, mida täiustavad pidevad täiustused, rõhutab vajadust pidevalt areneva õppekogemuse järele.
Lisaks on kasvava vajaduse tõttu tehisintellekti teadmiste järele ambitsioonikatel inseneridel vaja tungivalt uurida selle huvitava teaduse tuuma.
Keerukuse dešifreerimise väljavaade masinõpe, süvaõpe ja närvivõrgud ahvatlevad.
AI valdamise teed peavad aga sageli keeruliseks, eriti need, kes on tipus. Just sel hetkel saab selgeks hästi üles ehitatud õppekursuste tähtsus.
Tehisintellekti hariduse valdkonda liikudes on tekkinud arvukalt kursusi, et tulla toime innukate õpilaste arvuga.
Need kursused, mis on kohandatud erinevatele õpitempodele ja eelnevatele teadmistele, püüavad õppimiskõverat tasandada, muutes tehisintellekti tutvustamise vähem hirmutavaks.
Algajatele mõeldud tehisintellekti kursuste valik on hüppelauaks sellesse intrigeerivasse valdkonda. Need kursused, mille eesmärk on anda tugev alus, hõlmavad laia valikut tehisintellekti ideid, et anda kõikehõlmavaid teadmisi.
Need selgitavad põhimõisteid, annavad praktilisi kogemusi ja pakuvad pilku AI reaalsetele rakendustele.
Organiseeritud õppetee käivitamine on nagu ukse avamine võimalusterohkesse tulevikku. AI valdamise tee võib õige juhendamisega olla nii põnev kui ka rahuldust pakkuv.
Järgmine valitud tehisintellekti kursuste kogumik on loodud selleks, et anda tugev alus, tekitades huvisädeme ja luues aluse rõõmustavale reisile tehisintellekti põnevas valdkonnas.
1. Tehisintellekti elemendid
MinnaLearn ja Helsingi Ülikool on loonud revolutsioonilise tasuta veebikursuste sarja nimega The Elements of AI.
Selle eesmärk on AI demüstifitseerida ja võimaldada paljudel inimestel, olenemata taustast, seda mõista. Kursusel on kaks peamist osa.
Esimene osa, „Tehtimisvõime sissejuhatus” on lihtne moodul, mis ei nõua eelteadmisi programmeerimisest ega arenenud aritmeetikat. See sobib ideaalselt kõigile, kes soovivad rohkem teada saada tehisintellekti, selle võimaluste ja meie igapäevaelu mõju kohta.
See osa annab tugeva aluse AI põhialuste mõistmiseks. Teises jaotises "AI ehitamine" uuritakse üksikasjalikumalt algoritme, mis võimaldavad luua AI tehnikaid.
Selles tehnilisemas õppetükis täielikuks osalemiseks on soovitatav põhiteadmised Pythoni programmeerimisest.
See sobib suurepäraselt inimestele, kes soovivad minna tehisintellekti arenduse rakendamisega kaugemale ja minna põhialustest kaugemale.
Elements of AI paistab silma selle poolest, et on pühendunud tehisintellekti teadmiste demokratiseerimisele ja võimestamisele. AI läbi ja lõhki õppimine ei ole nii oluline kui selle võimalike rakenduste mõistmine erinevates tööstusharudes.
Kursusel rõhutatakse, et tehisintellekt ei ole mõeldud ainult inseneridele, vaid kõigile, kes on huvitatud tehnoloogia tulevikust, ning see edendab tehnoloogia mitmekülgset kasutust.
2. Python andmeteaduse, tehisintellekti ja arendustegevuse jaoks
„Python for andmed Science, AI & Development” kursus, mille on koostanud IBM ja mis on saadaval Courseras, on põhjalik kursus, mille eesmärk on tutvustada õppijatele Pythoni programmeerimise maailma.
Täpsemalt andmeteaduse, tehisintellekti ja arendustegevuse valdkonnas.
Selle algajasõbraliku kursuse vorminguga saate Pythonis programmeerima õppida paari tunniga, isegi kui teil pole eelnevaid programmeerimisalased teadmised.
Kogu kursuse jooksul omandate Pythoni põhiteadmised, mis hõlmavad muutujaid, andmestruktuure, avaldisi ja andmetüüpe.
Saad selgeks Pythoni programmeerimisloogika hargnemise, tsüklite, funktsioonide, objektide ja klasside vallas. Kursusel käsitletakse ka Pythoni teekide (nt Pandas, Numpy ja Beautiful Soup) kasutamist, mis on andmete analüüsimiseks ja töötlemiseks üliolulised.
Selle kursuse praktiline metoodika on üks selle eripära. Praktiliste laborite ajal koos Jupyteri sülearvutid, saate oma äsja omandatud teadmisi kasutada.
Kuna see võimaldab teil käsitleda ehtsaid andmeid ja lahendada tegelikke probleeme, on see praktiline kogemus hindamatu.
Kursuse lõpetamisel tunnete end Pythoni kasutamises lihtsate programmide loomiseks, andmetega suhtlemiseks ja igapäevaste majapidamistööde automatiseerimiseks.
Lai valik tööstusharusid, sealhulgas tarkvaraarenduse, andmetehnoloogia, tehisintellekt, DevOps ning andmeteadus ja analüütika võivad teie omandatud oskustest kasu saada.
3. AI kõigile
Deeplearning.ai pakutav kursus "AI for Every" on mõeldud kõigile, kes soovivad õppida tundma tehisintellekti revolutsioonilist potentsiaali ilma detailidesse takerdumata.
See kursus tutvustab teile tehisintellekti ühiskondlikke ja kaubanduslikke tagajärgi, pakkudes samas põhjalikku arusaama sellest, mida sellega saab ja mida mitte.
Sõltumata inimese tehnilistest teadmistest on selle eesmärk tehisintellekti põhimõtted demüstifitseerida ja laiemale publikule arusaadavaks teha.
Kursusel saad rohkem teada masinõppe ja süvaõppe sisemisest toimimisest – kahest tehisintellekti valdkonnast, mis on viimasel ajal palju huvi pakkunud.
Lisaks uurite reaalse maailma juhtumiuuringuid, mis näitavad tehisintellekti kasulikku kasutamist paljudes sektorites.
Tagamaks, et õpilased on valmis tegema oma valdkonnas tarku otsuseid, käsitletakse kursusel ka tehisintellektiga seotud eetilisi probleeme.
Keskendumine tehisintellekti kaubanduslikele mõjudele raamatus „AI kõigile” on selle üks tähelepanuväärsemaid komponente.
Osalejad saavad teadmisi andmekeskse ettevõtte loomise taktikast ja õpivad, kuidas edukalt läbida AI revolutsiooni oma ettevõttes.
Selle kursuse lõpetavad õppijad, kellel on lisaks valdkonna põhiteadmisele ka oskused, mis on vajalikud AI-põhiste meetodite rakendamiseks oma kutsetegevuses.
4. AI heaks
Kursus "AI for Good" on deeplearning.ai tipptasemel algatus, mille eesmärk on kasutada tehisintellekti raskete globaalsete probleemide lahendamiseks.
See kursus pakub harukordset võimalust arendada võimeid, mis segavad arvuti ja inimese intelligentsust, et saavutada kasulik mõju reaalses maailmas.
See on loodud nii, et see oleks hõlpsasti mõistetav professionaalidele, üliõpilastele ja kõigile, kes on entusiastlikud ühiskonna ja keskkonna parandamisest.
Kogu kursuse jooksul õpite metoodilist alust AI-projektide loomiseks.
Bioloogilise mitmekesisuse seire, tuuleenergia, õhusaaste ja katastroofide ohjamisele keskenduvate projektide puhul hindate andmeid ja loote tehisintellekti mudeleid.
Selleks, et anda teile praktiline arusaam AI rakendustest, uuritakse kursusel ka reaalseid juhtumiuuringuid, mis on seotud rahvatervise, kliimamuutuste ja katastroofide ohjamisega.
Saate teada, kuidas luua tehisintellekti mudelit, et suurendada tuuleenergia tootmise prognoositavust arvuti nägemine meetodid loomade äratundmiseks ja kategoriseerimiseks bioloogilise mitmekesisuse seireks ning õhukvaliteedi hindamiseks närvivõrkude abil.
Kursusel käsitletakse ka loomuliku keele töötlemise tehnikate kasutamist pärast katastroofe saadetud tekstisõnumite puhul ja kujutiste klassifitseerimise torustiku väljatöötamist kahjustuste hindamiseks satelliidifotode abil.
Omandatavate oskuste hulka kuuluvad AI for Good projektiraamistik, Jupyteri sülearvutid, arvutinägemine, juhendatud masinõpe, loomuliku keele töötlemine, uurimuslik andmete analüüs ja palju muud.
Kursuse lõppedes on teil oskused ja teave, mida on vaja AI for Good projektide kallal töötamiseks ja toodete loomiseks, mis kasutavad tehisintellekti keskkonna- ja humanitaarabi eesmärgil.
5. AI alused kõigile spetsialiseerumisele
IBM Courseras pakutav põhjalik kursus „AI Foundations for Every Spetsialiseerumine” on mõeldud õpilastele tehisintellekti (AI) valdkonna tutvustamiseks. See eriala ei vaja programmeerimisalaseid teadmisi ja on mõeldud neile, kellel on tehisintellektiga vähe kogemusi või üldse mitte.
See on suurepärane koht alustamiseks õpilastele, kes on huvitatud tehisintellekti mõjudest ning ühiskonna ja ettevõtete revolutsioonilistest võimalustest.
Eriala moodustavad kolm kursust, millest igaüks keskendub konkreetsele tehisintellekti valdkonnale. Esimesel kursusel „Tehisintellekti (AI) sissejuhatus“ antakse õpilastele üldine arusaam tehnoloogiast, selle kasutusviisidest ja sellest, kuidas see ühiskonda muudab.
Saate teadmisi tehisintellekti eetikast, sügav õpe, närvivõrgud, masinõpe ja muud seotud teemad.
Teisel kursusel käsitletakse Watsoni tehisintellekti teenuste kasutamist, pealkirjaga "AIga alustamine IBM Watsoni abil".
Saate teada, kuidas maksimeerida tööülesandeid ja suurendada tootlikkust, kasutades selliseid programme nagu Watson Studio. Sellel kursusel käsitletakse ka IBM Watson Servicesi funktsioone ja funktsioone tehisintellekti elutsükli jooksul.
Viimane kursus "AI-toega vestlusrobotite loomine ilma programmeerimiseta" keskendub vestlusrobotite loomisele ilma koodi kirjutamise vajaduseta.
Käsitletakse vestlusrobotite eeliseid, Watson Assistanti kasutamist kasutajasõbraliku vestlusroboti loomiseks ja selle integreerimist veebisaidiga.
Spetsialiseerumise käigus täidate mitmeid praktilisi koodiülesandeid. Veebisaidil asuv Watson AI-toega klienditoe vestlusbot on lõpuks loodud, testitud ja kasutusele võetud.
6. Tehisintellekt AZ 2023
Täpselt koostatud kursus “Tehisintellekt AZ 2023” avab teadmiste aardekaevanduse, mis võimaldab teil kaevuda sügavale tehisintellekti (AI) maailma.
See kursus juhendab teid algusest peale läbi põhitõdede, tagades tugeva aluse.
Tehisintellekti keerukus ilmneb edasi liikudes, andes ülevaate selle uuendusliku tehnoloogia võimsast potentsiaalist. Kursuse iga moodul tugineb sellele eelnevale, eesmärgiga hõlbustada progressiivset õppimist.
See annab teie õppimistrajektoorile löögi, mis hõlbustab keerukate tehisintellekti mõistete palju lihtsamat assimilatsiooni. Siin kasutatakse teie arusaamise täpsustamiseks praktilisi ülesandeid, mis on nii huvitavad kui ka väga läbinägelikud.
Saate võimaluse töötada reaalmaailma andmetega ja olete põnevil väljakutsest hankida neist väärtuslikke teadmisi.
See kursus paistab silma tänu oma võimele demüstifitseerida teoreetilisi ideid reaalse rakenduse kaudu. Selle asemel, et olla lihtsalt passiivne teabetarbija, suunatakse teid elavasse õpikeskkonda.
Sellel kursusel on mitmeid takistusi, mis panevad proovile sinu võime kriitiliselt mõelda ja probleeme lahendada.
See kursus annab teile lisaks vajalikele teadmistele ka oskused, mis on vajalikud selle teabe edukaks kasutamiseks.
7. Sissejuhatus tehisintellekti (AI)
Sukelduge tehisintellekti põnevasse valdkonda, osaledes Coursera kursusel "Tehisintellekti (AI) sissejuhatus".
See kursus tagab tugeva aluse tehisintellekti põhiideedele ja avab tee valdkonna sügavaks mõistmiseks.
Teid juhitakse algusest peale läbi range õppetee, mis paljastab hoolikalt tehisintellekti paljusid aspekte.
Materjali ülesehitus kursusel tagab teadmiste järkjärgulise ülesehitamise ja iga mooduli loomuliku voolamise järgmisse.
See hästi läbimõeldud meetod soodustab lisaks õppimise hõlbustamisele ka tehisintellekti kontseptsioonide põhjalikku mõistmist.
Programm hõlmab laia valikut õppeaineid, sealhulgas süvaõpet, masinõpet, närvivõrke ja palju muud.
Te süvenete tehisintellekti keskmesse ja uurite intelligentsete süsteemide toitemehhanismi – te ei libista ainult pinda.
Kursus on täidetud praktiliste harjutustega, mis annavad teile praktilise lähenemise õppimisele. Reaalmaailma andmekogumitega tegelemine on teile pakutav põnev ja õpetlik kogemus.
Kursus sunnib sind huvitavasse, dünaamilisse õpikeskkonda, mis ei taanda sind passiivseks üliõpilaseks.
Kursuse eesmärk on panna proovile oma oskus kriitiliselt mõelda ja probleeme lahendada. Teadmiste rakendamine asjakohastes reaalsetes olukordades on sama oluline kui lihtsalt nende saamine.
8. Masinõppe spetsialiseerumine
Stanfordi ülikool ja DeepLearning.ai pakuvad masinõppe spetsialiseerumist.
Coursera pakutava täieliku AI programmi eesmärk on anda õpilastele tugev alus AI teoorias ja kasulikud masinõppeoskused.
Sellel erialal osalejad uurivad laia valikut masinõppe aineid. Esialgu kasutavad nad ehitamiseks tuntud Pythoni tööriistu, nagu NumPy ja scikit-learn masinõppe mudelid.
Kursusel käsitletakse nii juhendatud kui ka juhendamata õppimisstrateegiaid.
Õpid, kuidas juhendatud õppe abil luua ja koolitada mudeleid binaarse klassifikatsiooni ja prognoosimisprobleemide jaoks, nagu logistiline ja lineaarne regressioon. Lisaks saate praktilise närvivõrgu koolituse, kasutades TensorFlow'd mitme klassi klassifitseerimiseks.
Kursus hõlmab rühmitamist ja anomaaliate tuvastamist juhendamata õppimise kontekstis, andes õpilastele tööriistad, mida nad vajavad, et töötada andmetega, millel puuduvad märgistatud vastused.
Spetsialiseerumine hõlmab ka puuansambli tehnikaid, nagu tõstetud puud, juhuslikud metsad ja otsustuspuud.
Selle kursuse üks eripära on rõhk soovitussüsteemide arendamisel sisupõhiste süvaõppetehnikate ja koostööpõhiste filtreerimisstrateegiate kaudu.
Lisaks sügav tugevdamise õppimine teile tutvustatakse mudeleid. Eriala fookuses on masinõppe arendamise parimad praktikad, mis garanteerib, et üliõpilaste ehitatud mudelid sobivad hästi reaalsete ülesannete ja andmetega.
Lõpetate programmi, omades tugevat arusaama põhilistest masinõppe ideedest ja praktilistest oskustest, mis on vajalikud nende meetodite kasutamiseks raskete reaalmaailma probleemide lahendamiseks.
9. Sügava õppimise spetsialiseerumine
DeepLearning.AI's Deep Learning Specialization on sissejuhatav õppekava, mis tutvustab õpilastele süvaõpet ja tehisintellekti.
Selle masinõppe pioneer Andrew Ng juhendatava veebikursuse sirgjooneline, lühike ja tempokas olemus muudab selle kättesaadavaks inimestele, kes alles alustavad oma tehisintellekti seiklust.
Alustades närvivõrkude põhiideest, õpite sellel erialal mitmesuguseid süvaõppe aineid.
Saate teadmisi nii närvivõrgu arhitektuuri olulistest komponentidest kui ka täielikult ühendatud sügavate närvivõrkude ehitamise, treenimise ja kasutamise kohta.
Kursusel uuritakse ka peamisi tehnoloogilisi arenguid, mis on aluseks süvaõppe rakendustele. Edenedes saate teada kasulikke strateegiaid tehisintellektiprojektide käivitamiseks ja valdkonna jaoks asjakohase portfelli koostamiseks.
TensorFlow, trafod, konvolutsioonilised närvivõrgud, korduvad närvivõrgud, tehisnärvivõrgud ja Pythoni programmeerimine on kõik sellel erialal käsitletud.
Pikaajaline lühimälu (LSTM), tähelepanumudelid, loomuliku keele töötlemine, objektide tuvastamine ja segmenteerimine, näotuvastussüsteemid, optimeerimine, hüperparameetrite häälestamine, masinõpe, ülekandeõpe, tagasi levitamine ja näotuvastussüsteemid on teiste teemade hulgas, mida uurite.
Programmi raamistiku moodustavad viis klassi, millest igaüks keskendub sügava õppimise kindlale tahule.
Närvivõrgud ja sügav õpe, sügav närvivõrgu optimeerimine, masinõppe projekt organisatsioon, konvolutsioonilised närvivõrgud ja järjestusmudelid on mõned näited.
Iga kursus peab olema üles ehitatud eelnevale, tagades põhjaliku arusaamise süvaõppest.
10. Matemaatika masinõppe ja andmeteaduse jaoks
DeepLearning.AI eriala „Matemaatika masinõppeks ja andmeteaduseks” on algajasõbralik õppekava, mis pakub õppijatele masinõppeks vajalikke põhilisi matemaatikatööriistu.
See kursus sobib ideaalselt kõigile, kes soovivad täiustada oma matemaatilisi põhitõdesid masinõppe ja andmeteaduse alal töötamiseks, kuna selle eelduseks on matemaatika keskkooli tase.
See kursus õpetab teile olulisi matemaatilisi teemasid, nagu arvutus, lineaaralgebra, statistika ja tõenäosus. Neid põhilisi võimeid on vaja tõhusaks mõistmiseks ja rakendamiseks masinõppe algoritmid.
Kursus on jagatud kolmeks osaks: masinõppe ja andmeteaduse lineaaralgebra, masinõppe ja andmeteaduse arvutus ning masinõppe ja andmeteaduse tõenäosus ja statistika.
Alustuseks saate teada vektorite, maatriksite, lineaarsete teisenduste ja omaväärtuste kohta, mis kõik on masinõppemudelite mõistmiseks hädavajalikud.
Seejärel süveneb kursus arvutusse, õpetades teile tuletisi, gradiente ja optimeerimistehnikaid, nagu gradient laskumine, mis kõik on vajalikud närvivõrkude treenimiseks.
Tõenäosuse ja statistika osas saate teada juhuslike muutujate, Bayesi teoreemi, Gaussi jaotuste ja hüpoteeside testimise ning andmete analüüsimise statistiliste tööriistade kohta.
Kursuse lõpuks on teil põhjalikud teadmised algoritmilise käitumise aluseks olevatest matemaatilistest kontseptsioonidest ja nende kohandamisest kohandatud rakendamiseks.
Tööandjad hindavad neid andeid ja aitavad teil lahendada masinõppega seotud intervjuu küsimusi ja leida teie ideaalne töö.
11. IBM Applied AI kutsetunnistus
IBM Applied AI Professional Certificate, mis on saadaval Courseras, on põhjalik õppekava, mis on loodud tehisintellekti valdkonnas alustamiseks.
See IBM-i spetsialistide juhitav kursus on ideaalne algajatele ning ei nõua eelnevaid programmeerimis- ega tehisintellekti teadmisi.
Eeldatav kolmekuuline lõpetamisperiood kümne tunniga nädalas on piisavalt paindlik, et võimaldada teil õppida oma kiirusega.
Sellel kursusel saate põhjaliku ülevaate tehisintellektist (AI), selle kasutamisest ja kasutusjuhtudest.
Alustuseks tutvuge tehisintellekti tähendusega ja määratlege sellised mõisted nagu süvaõpe, masinõpe ja närvivõrgud.
Üks kursuse funktsioonidest on õppida veebisaitidel AI-vestlusboteid ja virtuaalseid assistente looma ilma programmeerimisalaste teadmisteta.
Kursus hõlmab tehisintellekti, masinõpet, Pythoni programmeerimist, Watson AI-d, vestlusroboteid, süvaõpet ja rakenduste programmeerimisliideseid (API-sid).
Samuti uurite andmeteadust, uurides selliseid tehnoloogiaid nagu IBM Watson AI teenused, OpenCV ja API-d, et luua koodi kaudu tehisintellektil põhinevaid lahendusi.
Eriala koosneb kuuest kursusest, millest igaüks keskendub konkreetsele rakendusliku AI teemale. Sissejuhatus AI-sse, tehisintellektil töötavate vestlusrobotite loomine,
Käsitletavate teemade hulgas on Python andmeteaduse jaoks, AI-rakenduste arendamine Pythoni ja Flaskiga ning tehisintellekti rakenduste loomine Watsoni API-de abil.
Iga kursus on mõeldud sellele eelnevale, pakkudes põhjalikku ülevaadet rakendatud tehisintellektist.
12. Sissejuhatus arvutinägemisse ja pilditöötlusse
IBM poolt Coursera esitletav kursus “Sissejuhatus arvutinägemisse ja pilditöötlusse” on algajatele mõeldud kursus, mille eesmärk on tutvustada õpilastele arvutinägemise põnevat valdkonda.
Arvutinägemisel on rakendusi erinevates tööstusharudes, sealhulgas robootikas, liitreaalsuses ja isejuhtivates autodes.
Kuigi Pythoni programmeerimise ja keskkooli aritmeetika tundmine on nõutav, ei ole selle kursuse jaoks vaja eelnevaid teadmisi masinõppe ega arvutinägemise vallas.
Õpid sel kursusel selgitama, kuidas arvutinägemist kasutatakse paljudes sektorites ning kuidas lahendada arvutinägemisega seotud probleeme kasutades pilditöötlus- ja analüüsimeetodeid.
Põhiliste pilditöötlustoimingute tegemiseks, nagu objektide tuvastamine ja piltide klassifitseerimine, kasutate Pythoni, Pillow ja OpenCV-d.
Pildiklassifikaatori koostamine juhendatud õppimisviisidega on teine kursusel käsitletav teema. Kuus moodulit moodustavad kursuse ülesehituse ja igaüks neist keskendub pilditöötluse ja arvutinägemise konkreetsele valdkonnale.
Nende hulka kuuluvad näiteks arvutinägemise ülevaade, objektide tuvastamine, masinõppe piltide klassifitseerimine, pilditöötlus OpenCV ja Pillow abil, närvivõrgud ja süvaõpe ning liiklusmärkide klassifitseerimise projektijuhtum.
See kursus rõhutab rakenduslikku õppimist pelgalt teoreetilise mõistmise asemel. Praktiliste projektide kallal töötades koostate oma saavutuste portfelli, mis näitab teie võimeid pilditöötluse ja arvutinägemise vallas.
Laborites ühendatakse tasuta arvutinägemise õpperessurss Jupyter Labs ja Computer Vision Learning Studio (CV Studio).
Saate CV Studio abil üles laadida, treenida ja testida oma ainulaadset pildiklassifikaatorit ja tuvastamismudeleid.
13. Kaasaegne tehisintellekti meistriklass: ehitage 6 projekti
Udemy kursus "Moodne tehisintellekti meistriklass: ehitage 6 projekti" viib teid põnevale reisile tehisintellekti südamesse.
See hoolikalt kavandatud kursus kasutab kaasahaaravat projektipõhist õpikeskkonda, et pakkuda akadeemiliste teadmiste ja praktiliste oskuste kombinatsiooni.
Avastate, et iga projekt selles õpikeskkonnas on kavandatud paljastama tehisintellekti erinevat aspekti, pakkudes valdkonnast igakülgset arusaama.
Masinõppest süvaõppeni närvivõrkude põneva valdkonnani on programm täis huvitavaid aineid.
Kuue erineva projekti abil süvenete tehisintellekti (AI) praktilisse külge, muutes teie õppimiskogemuse dünaamiliseks ja kaasahaaravaks.
Tagamaks, et te ei õpi ainult teooriaid, vaid arendate ka AI-lahenduste rakendamise oskust, on kursusel suur rõhk praktilisel praktikal.
Iga projekt, mille kallal töötate, on samm lähemale tehisintellektisektoris oluliste meetodite ja tehnoloogiate eksperdiks saamisele.
Olete aktiivne osaleja, kes võtab vastu väljakutseid ja paljastab ime, mida tehisintellekt suudab toota, mitte ainult passiivne õpilane.
Pakkudes platvormi, kus praktiliste projektide kaudu täiustatakse teie loovust ja probleemide lahendamise võimeid, ületab kursus „Kaasaegne tehisintellekti meistriklass: ehita 6 projekti” tavapärastest õppimistehnikatest kaugemale.
Teie suutlikkus AI-rakendusi arendada, luua ja täiustada suureneb kursuse jooksul oluliselt.
14. Tehisintellekt masinõppega, süvaõpe
Kursus „Tehisintellekt koos masinõppega, süvaõpe” on teile uurimise ajal juhiseks.
See pakub rikkalikku sünteesi teooriast ja kogemustest, uurides põhialgoritme ja meetodeid, mis juhivad kaasaegset tehisintellekti (AI).
See kursus ühendab masinõppe (ML) ja süvaõppe (DL), et pakkuda teile tööriistu, mida vajate keerukates andmekeskkondades navigeerimiseks. Kursuse moodulite korraldus soodustab AI, ML ja DL sügavat mõistmist.
Algoritmide kihid eemaldades juhivad need teid nende taga olevate põhjendusteni. Igakülgse arusaamise tagamiseks on teoreetilised loengud ja praktilised tegevused omavahel seotud.
Teie suutlikkus luua intelligentseid süsteeme, mis saavad andmetest õppida, paraneb tänu reaalsete projektidega töötamisele.
Masinõppe (ML) ja süvaõppe (DL) atraktiivsus seisneb nende võimes leida andmetest mustreid – see on oluline oskus, mida see kursus hoolikalt arendab.
Juhides teid läbi närvivõrkude rägastiku, muutub süvaõppe salapärane väli paremini ligipääsetavaks.
Lisaks selgitab kursus juhendatud, juhendamata ja tugevdatud õppimise mõisteid demüstifitseerib masinõppe valdkonda.
Sellel kursusel saate praktilise arusaama andmete ettevalmistamise, mudeli hindamise ja optimeerimise lähenemisviisidest, tagades põhimõtete mõistmise.
Koolitusel selgitatakse ka mudelite ehitamise, lihvimise ja täiustamise protsessi, et koostada täpseid prognoose. Tegevused sunnivad teid kasutama õpitut, mis edendab nii meisterlikkust kui ka mõistmist.
15. Süvaõpe AZ 2023
Avastage andmepõhiste teadmiste maailma, registreerudes kursusele „Deep Learning AZ 2023”. See kursus toimib tuletornina, näidates teed süvaõppe valdamiseks, mis on tehisintellekti oluline haru.
See muudab sügava õppimise keerulise maastiku arusaadavaks, lahkades närvivõrke oma hoolikalt kavandatud komponentidega.
Kursusel edenedes saate teada konvolutsiooniliste ja korduvate närvivõrkude toimimisest, mis annab teile kindla ülevaate sellest, kuidas arvutid keerulisi andmeid vastu võtavad ja töötlevad.
Kursus hõlmab ka juhendamata õppimist, tutvustades teile arvutite õpetamise teadust ja kunsti, et leida mustreid märgistamata andmetest.
Kursuse aluseks on selle praktiline komponent, mis annab vahendi akadeemiliste teadmiste kasutamiseks praktilistes olukordades.
Töötate väljakutsuvate projektidega, mis panevad proovile teie kandideerimisvõime süvaõppe mudelid kiireloomuliste probleemide lahendamiseks.
Need ülesanded on mänguväljak oma võimete lihvimiseks ja sügava õppimise põhialuste mõistmiseks, mitte ainult eksami sooritamiseks.
Kursuse üks peamisi näpunäiteid on arusaamine, kuidas kasutada Kerast ja TensorFlow’d, kahte põhitööriista usaldusväärsete süvaõppemudelite loomiseks ja täiustamiseks.
Lisaks uurite loomulikku keeletöötlust, mis viib masina ja inimese interaktsiooni põnevasse valdkonda.
Süvaõppe tervikliku mõistmise tagamiseks navigeeritakse kursusel ka tugevdusõppe merel.
Järeldus
Alguses võib algajatele juurdepääsetavate tehisintellekti kursuste rohkuse sorteerimine tunduda üle jõu käiv ülesanne. Kuid kui alustate, on tee tehisintellekti põhialuste mõistmiseks vaieldamatult põnev.
Need hoolikalt kavandatud kursused pakuvad kombinatsiooni akadeemilistest teadmistest ja reaalsest kogemusest, et aidata algajatel tehisintellekti keerulises valdkonnas navigeerida.
Huvitava õpikeskkonna loovad interaktiivsed õpetused ja praktilised projektid, mis on enamiku sissejuhatavate kursuste alustalaks.
Lisaks vajalike teadmiste andmisele kasvatavad need õpilastes ka uudishimu ja edutunnet.
Nendel kursustel pakutav kõikehõlmav abi ja materjalid toimivad tugeva stardiplatvormina, mis suunab pürgijad tehnoloogiliste uuendustega tulvil tulevikku.
Jäta vastus