فهرست مندرجات[پنهان شدن][نمایش]
- 1. عناصر هوش مصنوعی
- 2. پایتون برای علم داده، هوش مصنوعی و توسعه
- 3. هوش مصنوعی برای همه
- 4. AI for Good
- 5. تخصص بنیادهای هوش مصنوعی برای همه
- 6. هوش مصنوعی AZ 2023
- 7. مقدمه ای بر هوش مصنوعی (AI)
- 8. تخصص یادگیری ماشین
- 9. تخصص یادگیری عمیق
- 10. ریاضیات برای یادگیری ماشین و علم داده
- 11. IBM Applied AI Professional Certificate
- 12. مقدمه ای بر بینایی کامپیوتری و پردازش تصویر
- 13. مسترکلاس هوش مصنوعی مدرن: ساخت 6 پروژه
- 14. هوش مصنوعی با یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق
- 15. یادگیری عمیق AZ 2023
- نتیجه
در دنیایی که به طور فزاینده ای مرتبط و مبتنی بر داده است، ورود هوش مصنوعی یادگاری برای درخشش انسان است.
ماهیت هوش مصنوعی که در تقلید ماشینی از عقل انسان مستقر است، در طیف وسیعی از کاربردها ارتباط پیدا می کند و باعث پیشرفت های مخرب در سراسر صنایع می شود.
تأثیر قابل توجه و گسترده است، از مراقبت های بهداشتی، که در آن تشخیص های مبتنی بر هوش مصنوعی، تشخیص زودهنگام بیماری را فراهم می کند، تا آموزش، امور مالی و فراتر از آن.
اتوماسیون پیشرفت کار منظم در تجزیه و تحلیل داده ها و امکان بهبود آن تجربیات کاربر تنها تعدادی از زمینه هایی است که هوش مصنوعی در آنها به طرز درخشانی می درخشد.
پویایی ذاتی در حوزه هوش مصنوعی نیازمند تعهد به یادگیری مستمر است. از آنجایی که مرزهای آنچه قابل تصور است همچنان محو میشود، حفظ جریان در فرآیندها و فناوریهای در حال توسعه نه تنها توصیه میشود، بلکه ضروری است.
این منطقه ای است که اکتشافات دیروز به زودی به استانداردهای امروزی تبدیل می شوند و بر شخصیت سریع نوآوری در کار تأکید می کنند. پیگیری بی پایان ارتباط در زمینی که دارای پیشرفت های مداوم است، بر نیاز به یک تجربه یادگیری همیشه در حال تکامل تأکید می کند.
علاوه بر این، با نیاز روزافزون به دانش هوش مصنوعی، احساس فوریت برای مهندسان بلندپرواز وجود دارد که به هسته این علم جالب توجه کنند.
چشم انداز رمزگشایی از پیچیدگی های فراگیری ماشین، یادگیری عمیق و شبکه های عصبی را مجذوب می کند.
با این حال، مسیر تسلط بر هوش مصنوعی اغلب دشوار است، به ویژه برای کسانی که در آستانه هستند. در این مرحله است که اهمیت دوره های آموزشی با ساختار مناسب مشخص می شود.
همانطور که به حوزه آموزش هوش مصنوعی می رویم، دوره های فراوانی برای پاسخگویی به انبوه دانشجویان مشتاق ایجاد شده است.
این دورهها، که متناسب با سرعتهای مختلف یادگیری و دانش قبلی طراحی شدهاند، سعی میکنند منحنی یادگیری را صاف کنند و باعث میشوند که مقدمه هوش مصنوعی کمتر ترسناک باشد.
مجموعه ای دستچین شده از دوره های هوش مصنوعی برای مبتدیان به عنوان یک پله در این قلمرو جذاب عمل می کند. این دورهها، که برای ایجاد پایهای قوی در نظر گرفته شدهاند، طیف گستردهای از ایدههای هوش مصنوعی را پوشش میدهند تا دانشی جامع ارائه دهند.
آنها مفاهیم اساسی را روشن می کنند، تجربه عملی را ارائه می دهند و نگاهی به کاربردهای دنیای واقعی هوش مصنوعی ارائه می دهند.
شروع یک مسیر یادگیری سازمان یافته مانند باز کردن دری به سوی آینده ای پر از امکانات است. مسیر تسلط بر هوش مصنوعی می تواند با مربیگری صحیح هم هیجان انگیز و هم لذت بخش باشد.
مجموعه منتخب دوره های هوش مصنوعی زیر برای ایجاد یک پایه قوی، ایجاد جرقه علاقه و ایجاد زمینه ای برای یک سفر لذت بخش در قلمرو هیجان انگیز هوش مصنوعی طراحی شده است.
1. عناصر AI
MinnaLearn و دانشگاه هلسینکی مجموعه ای انقلابی از دوره های آنلاین رایگان به نام عناصر هوش مصنوعی ایجاد کرده اند.
هدف آن ابهام زدایی از هوش مصنوعی و قادر ساختن طیف وسیعی از مردم، صرف نظر از پیشینه، برای درک آن است. دو بخش اصلی برای دوره وجود دارد.
بخش اول، "مقدمه ای بر هوش مصنوعی"، یک ماژول ساده است که به دانش برنامه نویسی قبلی یا محاسبات پیشرفته نیاز ندارد. این برای هر کسی که میخواهد درباره هوش مصنوعی، امکانات آن و نحوه تأثیر آن بر زندگی روزمره ما اطلاعات بیشتری کسب کند، ایدهآل است.
این بخش پایه ای قوی برای درک اصول هوش مصنوعی فراهم می کند. بخش دوم «ساخت هوش مصنوعی»، الگوریتمهایی را با جزئیات بیشتری بررسی میکند که امکان ایجاد تکنیکهای هوش مصنوعی را فراهم میکند.
برای مشارکت کامل در این درس فنی تر، برخی از دانش اساسی برنامه نویسی پایتون توصیه می شود.
این برای افرادی که مایلند به کاربرد توسعه هوش مصنوعی ادامه دهند و فراتر از اصول اولیه بروند عالی است.
عناصر هوش مصنوعی به دلیل تعهد خود به دموکراتیک کردن و توانمندسازی دانش هوش مصنوعی متمایز است. یادگیری نکات و نکات هوش مصنوعی به اندازه درک کاربردهای بالقوه آن در طیف وسیعی از صنایع مهم نیست.
این دوره تأکید می کند که هوش مصنوعی فقط برای مهندسان نیست، بلکه برای همه علاقه مندان به آینده فناوری است و استفاده های متنوعی از این فناوری را ترویج می کند.
2. پایتون برای علم داده ، هوش مصنوعی و توسعه
پایتون برای علم اطلاعاتدوره آموزشی , AI & Development” که توسط IBM تهیه شده و در Coursera موجود است، یک دوره جامع است که برای آشنا کردن زبان آموزان با دنیای برنامه نویسی پایتون طراحی شده است.
به طور خاص در زمینه های علم داده، هوش مصنوعی و توسعه.
با فرمت این دوره مبتدی، می توانید در چند ساعت برنامه نویسی در پایتون را یاد بگیرید، حتی اگر قبلاً هیچ تخصص برنامه نویسی نداشته باشید.
شما در طول دوره به درک پایه ای از پایتون خواهید رسید که متغیرها، ساختارهای داده، عبارات و انواع داده ها را پوشش می دهد.
شما در شاخهبندی، حلقهها، توابع، اشیاء و کلاسها در منطق برنامهنویسی پایتون مهارت خواهید داشت. استفاده از کتابخانه های پایتون - مانند پانداها، نومپی و سوپ زیبا - که برای تجزیه و تحلیل و دستکاری داده ها بسیار مهم هستند نیز در این دوره پوشش داده شده است.
روش شناسی عملی این دوره یکی از ویژگی های متمایز آن است. در طول آزمایشگاه های عملی با نوت بوک Jupyter، می توانید از دانش تازه به دست آمده خود استفاده کنید.
از آنجایی که شما را قادر می سازد با داده های واقعی برخورد کنید و به مسائل واقعی رسیدگی کنید، این تجربه عملی قیمتی ندارد.
پس از پایان دوره، در استفاده از پایتون برای ایجاد برنامه های ساده، تعامل با داده ها و خودکارسازی کارهای روزمره اعتماد به نفس پیدا خواهید کرد.
طیف وسیعی از صنایع از جمله توسعه نرم افزار، مهندسی داده، هوش مصنوعی، DevOps و علم داده و تجزیه و تحلیل، می توانند از مهارت هایی که به دست می آورید بهره مند شوند.
3. هوش مصنوعی برای همه
دوره آموزشی «AI for Everyone» که توسط deeplearning.ai ارائه میشود، برای هر کسی طراحی شده است که میخواهد در مورد پتانسیل انقلابی هوش مصنوعی بدون گرفتار شدن در جزئیات بیاموزد.
این دوره شما را از مفاهیم اجتماعی و تجاری هوش مصنوعی راهنمایی می کند و در عین حال درک کاملی از آنچه می تواند و نمی تواند به دست آورد را ارائه می دهد.
صرف نظر از تخصص فنی فرد، هدف آن ابهام زدایی از اصول هوش مصنوعی و قابل درک کردن آنها برای مخاطبان گسترده تر است.
در طول دوره، شما بیشتر در مورد عملکرد درونی یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، دو حوزه هوش مصنوعی که اخیراً توجه زیادی را به خود جلب کرده اند، خواهید آموخت.
علاوه بر این، مطالعات موردی در دنیای واقعی را مطالعه خواهید کرد که کاربردهای مفید هوش مصنوعی را در طیف وسیعی از بخش ها نشان می دهد.
برای اطمینان از آمادگی دانش آموزان برای قضاوت عاقلانه در حوزه های خود، این دوره همچنین به مسائل اخلاقی پیرامون هوش مصنوعی می پردازد.
تمرکز بر مفاهیم تجاری هوش مصنوعی در "AI for Everyone" یکی از قابل توجه ترین اجزای آن است.
شرکتکنندگان در مورد تاکتیکهای ایجاد یک شرکت دادهمحور دانش کسب میکنند و یاد میگیرند که چگونه انقلاب هوش مصنوعی را در شرکتهای خود با موفقیت طی کنند.
فراگیران از این دوره فارغ التحصیل خواهند شد و مهارت های لازم برای به کارگیری روش های مبتنی بر هوش مصنوعی را در فعالیت های حرفه ای خود، علاوه بر درک اولیه این رشته، خواهند داشت.
4. هوش مصنوعی برای خوب
دوره "AI for Good" یک ابتکار پیشرفته از deeplearning.ai است که هدف آن استفاده از هوش مصنوعی برای حل مسائل دشوار جهانی است.
این دوره فرصتی نادر برای توسعه توانایی هایی ارائه می دهد که هوش کامپیوتر و انسان را برای تأثیرات مفید در دنیای واقعی ترکیب می کند.
این به گونه ای طراحی شده است که به راحتی توسط متخصصان، دانش آموزان و هر کسی که مشتاق بهبود جامعه و محیط است قابل درک باشد.
شما در طول دوره یک پایه روشمند برای ایجاد پروژه های هوش مصنوعی خواهید آموخت.
برای پروژههایی که بر پایش تنوع زیستی، انرژی باد، آلودگی هوا و مدیریت بلایا متمرکز هستند، دادهها را ارزیابی کرده و مدلهای هوش مصنوعی ایجاد میکنید.
به منظور درک عملی کاربردهای هوش مصنوعی، این دوره همچنین مطالعات موردی دنیای واقعی مربوط به سلامت عمومی، تغییرات آب و هوا و مدیریت بلایا را بررسی میکند.
خواهید فهمید که چگونه یک مدل هوش مصنوعی برای افزایش قابلیت پیش بینی تولید برق بادی ایجاد کنید بینایی کامپیوتر تکنیکهایی برای شناسایی و دستهبندی حیوانات برای پایش تنوع زیستی و ارزیابی کیفیت هوا با استفاده از شبکههای عصبی.
این دوره همچنین استفاده از تکنیک های پردازش زبان طبیعی به پیام های متنی ارسال شده پس از فاجعه و ایجاد خط لوله طبقه بندی تصویر برای ارزیابی آسیب با استفاده از عکس های ماهواره ای را پوشش می دهد.
چارچوب پروژه AI for Good، نوت بوک های Jupyter، بینایی کامپیوتر، یادگیری ماشینی تحت نظارت، پردازش زبان طبیعی، تجزیه و تحلیل داده های اکتشافی و غیره از جمله مهارت هایی هستند که به دست خواهید آورد.
شما مهارت ها و اطلاعات مورد نیاز برای کار بر روی پروژه های AI for Good و ایجاد محصولاتی که از هوش مصنوعی برای اهداف زیست محیطی و بشردوستانه استفاده می کنند را در پایان دوره خواهید داشت.
5. تخصص بنیادهای هوش مصنوعی برای همه
دوره جامع "تخصصی مبانی هوش مصنوعی برای همه" که IBM در Coursera ارائه می دهد، برای آشنایی دانشجویان با حوزه هوش مصنوعی (AI) در نظر گرفته شده است. این تخصص نیازی به دانش برنامه نویسی ندارد و برای کسانی طراحی شده است که تجربه کمی در زمینه هوش مصنوعی دارند.
برای دانش آموزانی که علاقه مند به یادگیری در مورد اثرات هوش مصنوعی و امکانات انقلابی برای جامعه و مشاغل هستند، این مکان عالی برای شروع است.
سه دوره این تخصص را تشکیل می دهند که هر کدام بر روی حوزه مشخصی از هوش مصنوعی تمرکز دارند. در دوره اول، "مقدمه ای بر هوش مصنوعی (AI)" به دانش آموزان یک درک کلی از این فناوری، کاربردهای آن و چگونگی تغییر جامعه داده می شود.
شما از اخلاق هوش مصنوعی آگاهی کسب خواهید کرد، یادگیری عمیق، شبکه های عصبی، یادگیری ماشین و سایر موضوعات مرتبط.
دوره دوم به بررسی کاربردهای خدمات هوش مصنوعی Watson میپردازد، با عنوان "شروع کار با هوش مصنوعی با استفاده از IBM Watson".
با استفاده از برنامه هایی مانند واتسون استودیو، خواهید فهمید که چگونه وظایف را در یک محیط کاری به حداکثر برسانید و بهره وری را افزایش دهید. ویژگی ها و عملکردهای IBM Watson Services در چرخه حیات هوش مصنوعی نیز در این دوره پوشش داده شده است.
دوره آخر، «ساخت رباتهای چت مبتنی بر هوش مصنوعی بدون برنامهنویسی»، بر ساخت رباتهای چت بدون نیاز به نوشتن کد تمرکز دارد.
مزایای چت بات ها، نحوه استفاده از دستیار واتسون برای ساخت یک ربات چت کاربر پسند و نحوه ادغام آن با یک وب سایت همگی پوشش داده خواهد شد.
در طول تخصص، تعدادی کار عملی و کد را تکمیل خواهید کرد. یک ربات چت پشتیبانی مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی Watson در یک وب سایت ایجاد، آزمایش و تا پایان اجرا خواهد شد.
6. هوش مصنوعی AZ 2023
دوره آموزشی دقیق طراحی شده "هوش مصنوعی AZ 2023" گنجینه ای از دانش را باز می کند که به شما امکان می دهد در دنیای هوش مصنوعی (AI) عمیق بگردید.
این دوره شما را از همان ابتدا با اصول اولیه راهنمایی می کند و مطمئن می شود که یک پایه قوی ایجاد شده است.
پیچیدگیهای هوش مصنوعی با پیشروی آشکار میشوند و بینشی از پتانسیل قدرتمند این فناوری نوآورانه ارائه میدهند. هر ماژول در دوره بر روی یکی از ماژول های قبل از خود ساخته می شود و هدف آن تسهیل یادگیری پیشرونده است.
این به مسیر یادگیری شما سرعت می بخشد، که به آسانی یکسان سازی مفاهیم پیچیده هوش مصنوعی را تسهیل می کند. در اینجا، از تکالیف عملی که هم جالب و هم بسیار ادراکی هستند برای اصلاح درک شما استفاده می شود.
شما فرصت کار با داده های دنیای واقعی را خواهید داشت و از چالش استخراج بینش های ارزشمند از آن هیجان زده خواهید شد.
این دوره به دلیل ظرفیت آن برای ابهام زدایی از ایده های نظری از طریق کاربردهای دنیای واقعی برجسته است. به جای اینکه صرفاً یک مصرف کننده اطلاعات منفعل باشید، به یک محیط آموزشی پر جنب و جوش سوق داده می شوید.
موانع متعددی در این دوره وجود دارد که توانایی شما را در تفکر انتقادی و حل مسائل محک میزند.
این دوره علاوه بر ارائه دانش لازم، شما را با مهارت های لازم برای استفاده موفق از این اطلاعات مجهز می کند.
7. مقدمه ای بر هوش مصنوعی (AI)
با گذراندن دوره آموزشی Coursera "مقدمه ای بر هوش مصنوعی (AI)" خود را در زمینه جذاب هوش مصنوعی غرق کنید.
این دوره یک پایه قوی در ایده های اصلی هوش مصنوعی را تضمین می کند و راه را برای درک عمیق این زمینه باز می کند.
شما از ابتدا از طریق یک مسیر یادگیری دقیق هدایت می شوید که با دقت بسیاری از جنبه های هوش مصنوعی را آشکار می کند.
نحوه سازماندهی مطالب در دوره تضمین می کند که دانش به تدریج ساخته می شود و هر ماژول به طور طبیعی در قسمت بعدی جریان می یابد.
این روش به خوبی در نظر گرفته شده علاوه بر تسهیل یادگیری، درک عمیقی از مفاهیم هوش مصنوعی را تقویت می کند.
این برنامه طیف گسترده ای از موضوعات، از جمله یادگیری عمیق، یادگیری ماشین، شبکه های عصبی و غیره را پوشش می دهد.
شما در حال کاوش در قلب هوش مصنوعی و بررسی مکانیکهایی هستید که سیستمهای هوشمند را نیرو میدهند - شما فقط سطح را نمیبینید.
این دوره پر از تمرین های عملی است که رویکرد عملی را برای یادگیری در اختیار شما قرار می دهد. تعامل با مجموعه داده های دنیای واقعی یک تجربه جذاب و آموزنده است که در اختیار شما قرار می گیرد.
شما توسط دوره مجبور به ورود به یک محیط یادگیری جالب و پویا می شوید که شما را به یک دانش آموز منفعل تقلیل نمی دهد.
هدف از این دوره آزمایش توانایی شما در تفکر انتقادی و حل مسائل است. به کارگیری دانش در موقعیت های مرتبط و دنیای واقعی به اندازه دریافت آن مهم است.
8. تخصص یادگیری ماشین
دانشگاه استنفورد و DeepLearning.ai تخصص یادگیری ماشین را ارائه می دهند.
برنامه کامل هوش مصنوعی ارائه شده توسط Coursera به دانش آموزان پایه محکمی در تئوری هوش مصنوعی و همچنین توانایی های یادگیری ماشینی مفید می دهد.
شرکت کنندگان در این تخصص طیف وسیعی از موضوعات یادگیری ماشینی را بررسی خواهند کرد. در ابتدا، آنها از ابزارهای معروف پایتون مانند NumPy و scikit-learn برای ساخت استفاده خواهند کرد. مدل های یادگیری ماشین.
هر دو استراتژی یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت در این دوره پوشش داده شده است.
شما یاد خواهید گرفت که چگونه با استفاده از یادگیری نظارت شده، مدل هایی برای طبقه بندی و پیش بینی مسائل باینری، مانند رگرسیون لجستیک و خطی ایجاد و آموزش دهید. علاوه بر این، آموزش عملی شبکه عصبی را با استفاده از TensorFlow برای طبقه بندی چند کلاسه دریافت خواهید کرد.
این دوره، خوشهبندی و تشخیص ناهنجاری را در زمینه یادگیری بدون نظارت پوشش میدهد و به دانشآموزان ابزارهایی را میدهد که برای کار با دادههایی که فاقد پاسخهای برچسبدار هستند، نیاز دارند.
این تخصص همچنین شامل تکنیکهای مجموعه درختی، مانند درختان تقویتشده، جنگلهای تصادفی و درختان تصمیمگیری میشود.
تاکید این دوره بر توسعه سیستم های توصیه گر از طریق تکنیک های یادگیری عمیق مبتنی بر محتوا و استراتژی های فیلتر مشارکتی یکی از ویژگی های متمایز آن است.
علاوه بر این، عمیق تقویت یادگیری مدل ها به شما معرفی می شود تمرکز این تخصص بر روی بهترین شیوههای توسعه یادگیری ماشین است، که تضمین میکند مدلهای ساختهشده توسط دانشآموز به خوبی برای وظایف و دادههای دنیای واقعی مناسب هستند.
شما با درک کاملی از ایده های اساسی یادگیری ماشین و همچنین مهارت های عملی لازم برای استفاده از این روش ها برای مقابله با مشکلات دشوار دنیای واقعی، از این برنامه فارغ التحصیل خواهید شد.
9. تخصص یادگیری عمیق
تخصص DeepLearning.AI یک برنامه درسی مقدماتی است که دانش آموزان را با یادگیری عمیق و هوش مصنوعی آشنا می کند.
ماهیت ساده، کوتاه و خودآگاه این دوره آنلاین، که توسط اندرو انگ، پیشگام یادگیری ماشینی آموزش داده شده است، آن را برای افرادی که تازه شروع به ماجراجویی هوش مصنوعی خود می کنند، قابل دسترسی می کند.
با شروع با ایده اساسی شبکه های عصبی، انواع موضوعات یادگیری عمیق را در این تخصص مطالعه خواهید کرد.
شما در مورد اجزای اساسی معماری یک شبکه عصبی و همچنین نحوه ساخت، آموزش و استفاده از شبکه های عصبی عمیق کاملا متصل اطلاعات کسب خواهید کرد.
این دوره همچنین به بررسی تحولات کلیدی تکنولوژیکی میپردازد که زیربنای کاربردهای یادگیری عمیق است. با پیشرفت، استراتژیهای مفیدی برای راهاندازی پروژههای هوش مصنوعی خود و ساختن مجموعهای مرتبط با صنعت یاد خواهید گرفت.
TensorFlow، ترانسفورماتورها، شبکه های عصبی حلقوی، شبکه های عصبی مکرر، شبکه های عصبی مصنوعی و برنامه نویسی پایتون همگی در این تخصص پوشش داده می شوند.
حافظه کوتاه مدت بلند مدت (LSTM)، مدل های توجه، پردازش زبان طبیعی، تشخیص شی و تقسیم بندی، سیستم های تشخیص چهره، بهینه سازی، تنظیم هایپرپارامتر، یادگیری ماشین، یادگیری انتقال، پس انتشار، و سیستم های تشخیص چهره از دیگر موضوعاتی هستند که مطالعه خواهید کرد.
پنج کلاس که هر کدام بر روی جنبه مشخصی از یادگیری عمیق تمرکز می کنند، چارچوب برنامه را تشکیل می دهند.
شبکه های عصبی و یادگیری عمیق، بهینه سازی شبکه های عصبی عمیق، پروژه یادگیری ماشینی سازمان، شبکه های عصبی کانولوشنال و مدل های توالی چند نمونه هستند.
هر دوره باید بر اساس دوره قبل ساخته شود و درک کامل یادگیری عمیق را تضمین می کند.
10. ریاضیات برای یادگیری ماشین و علم داده
تخصص DeepLearning.AI "ریاضیات برای یادگیری ماشین و علم داده" یک برنامه درسی مبتدی است که جعبه ابزار ریاضیات اساسی مورد نیاز برای یادگیری ماشین را در اختیار یادگیرندگان قرار می دهد.
این دوره برای هر کسی که میخواهد مبانی ریاضی خود را برای شغلی در یادگیری ماشین و علم داده تقویت کند ایدهآل است، زیرا فقط به سطح ریاضی دبیرستان به عنوان پیش نیاز نیاز دارد.
این دوره به شما مباحث ضروری ریاضی مانند حساب دیفرانسیل و انتگرال، جبر خطی، آمار و احتمال را آموزش می دهد. این توانایی های اساسی برای درک و به کارگیری مؤثر مورد نیاز است الگوریتم های یادگیری ماشین.
این دوره در سه بخش سازماندهی شده است: جبر خطی برای یادگیری ماشین و علم داده، حساب دیفرانسیل و انتگرال برای یادگیری ماشین و علم داده، و احتمال و آمار برای یادگیری ماشین و علم داده.
شما با یادگیری در مورد بردارها، ماتریس ها، تبدیل های خطی و مقادیر ویژه شروع خواهید کرد، که همگی برای درک مدل های یادگیری ماشین ضروری هستند.
سپس دوره به حساب دیفرانسیل و انتگرال می پردازد و به شما در مورد مشتقات، گرادیان ها و تکنیک های بهینه سازی مانند نزول شیبکه همه آنها برای آموزش شبکه های عصبی مورد نیاز هستند.
در بخش احتمال و آمار، با متغیرهای تصادفی، قضیه بیز، توزیعهای گاوسی و آزمون فرضیهها و همچنین ابزارهای آماری برای تجزیه و تحلیل دادهها آشنا میشوید.
در پایان دوره، دانش کاملی از مفاهیم ریاضی که زیربنای رفتار الگوریتمی هستند و نحوه تطبیق آنها برای پیاده سازی سفارشی خواهید داشت.
کارفرمایان برای این استعدادها ارزش قائل هستند و به شما کمک می کنند تا سوالات مصاحبه یادگیری ماشینی را غلبه کنید و شغل ایده آل خود را به دست آورید.
11. IBM Applied AI Professional Certificate
گواهینامه تخصصی IBM Applied AI Professional که در Coursera موجود است، یک برنامه درسی جامع است که برای شروع شما در زمینه هوش مصنوعی طراحی شده است.
این دوره که توسط متخصصان IBM هدایت می شود، برای مبتدیان ایده آل است و نیازی به دانش قبلی برنامه نویسی یا هوش مصنوعی ندارد.
با یک دوره تکمیل پیش بینی شده سه ماهه در ده ساعت در هفته، آنقدر انعطاف پذیر است که به شما امکان می دهد با سرعت خودتان یاد بگیرید.
شما در این دوره به درک کاملی از هوش مصنوعی (AI)، کاربردها و موارد کاربرد آن خواهید رسید.
برای شروع، با معنای هوش مصنوعی آشنا شوید و مفاهیمی مانند یادگیری عمیق، یادگیری ماشین و شبکه های عصبی را تعریف کنید.
آموزش ساخت چت ربات های هوش مصنوعی و دستیارهای مجازی در وب سایت ها بدون دانش برنامه نویسی یکی از ویژگی های این دوره است.
این دوره شامل هوش مصنوعی، یادگیری ماشین، برنامه نویسی پایتون، هوش مصنوعی Watson، چت بات ها، یادگیری عمیق و رابط های برنامه نویسی کاربردی (API) می شود.
شما همچنین به سراغ علم داده میروید و فناوریهایی مانند خدمات هوش مصنوعی IBM Watson، OpenCV و APIها را بررسی میکنید تا راهحلهای مبتنی بر هوش مصنوعی را از طریق کد ایجاد کنید.
این تخصص از شش دوره تشکیل شده است که هر یک از آنها بر یک موضوع متمایز از هوش مصنوعی کاربردی متمرکز است. مقدمه ای بر هوش مصنوعی، ساخت چت ربات های مبتنی بر هوش مصنوعی،
پایتون برای علم داده، توسعه برنامههای هوش مصنوعی با پایتون و فلاسک، و ساخت برنامههای هوش مصنوعی با استفاده از APIهای Watson از جمله موضوعاتی هستند که تحت پوشش قرار میگیرند.
هر دوره برای ساختن دوره قبل از خود طراحی شده است و درک کاملی از هوش مصنوعی کاربردی ارائه می دهد.
12. مقدمه ای بر بینایی کامپیوتری و پردازش تصویر
دوره آموزشی "مقدمه ای بر بینایی کامپیوتر و پردازش تصویر" که توسط IBM در Coursera ارائه شده است، یک دوره مبتدی است که هدف آن معرفی دانش آموزان با زمینه جذاب بینایی کامپیوتر است.
بینایی کامپیوتر در صنایع مختلفی از جمله روباتیک، واقعیت افزوده و خودروهای خودران کاربرد دارد.
در حالی که آشنایی با برنامه نویسی پایتون و محاسبات دبیرستانی مورد نیاز است، نه تخصص قبلی در زمینه یادگیری ماشین و نه بینایی کامپیوتر برای این دوره لازم نیست.
نحوه استفاده از بینایی کامپیوتر در بسیاری از بخش ها و همچنین نحوه حل مسائل بینایی کامپیوتر را با استفاده از روش های پردازش و تحلیل تصویر در این دوره خواهید آموخت.
برای انجام وظایف اساسی پردازش تصویر مانند شناسایی شی و طبقه بندی تصویر، از Python، Pillow و OpenCV استفاده خواهید کرد.
ساخت طبقهبندیکننده تصویر با رویکردهای یادگیری نظارت شده از دیگر موضوعاتی است که در این دوره به آن پرداخته شده است. شش ماژول ساختار دوره را تشکیل می دهند، و هر یک بر روی یک منطقه متمایز از پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر تمرکز دارد.
اینها شامل موضوعاتی مانند نمای کلی بینایی کامپیوتر، تشخیص اشیا، طبقهبندی تصاویر یادگیری ماشینی، پردازش تصویر با استفاده از OpenCV و Pillow، شبکههای عصبی و یادگیری عمیق، و یک مورد پروژه در طبقهبندی علائم ترافیکی است.
این دوره بر یادگیری کاربردی بر درک صرفاً نظری تأکید دارد. با کار بر روی پروژه های عملی، مجموعه ای از دستاوردهای خود را ایجاد خواهید کرد که توانایی های شما را در پردازش تصویر و بینایی کامپیوتری نشان می دهد.
Jupyter Labs و Computer Vision Learning Studio (CV Studio)، یک منبع آموزش بینایی کامپیوتری رایگان، در آزمایشگاه ها ترکیب خواهند شد.
میتوانید طبقهبندیکننده تصویر و مدلهای تشخیص منحصربهفرد خود را با CV Studio آپلود، آموزش دهید و آزمایش کنید.
13. مسترکلاس هوش مصنوعی مدرن: ساخت 6 پروژه
دوره آموزشی "مسترکلاس هوش مصنوعی مدرن: ساخت 6 پروژه" در Udemy شما را به سفری هیجان انگیز به قلب هوش مصنوعی می برد.
این دوره با دقت برنامه ریزی شده از یک محیط آموزشی جذاب مبتنی بر پروژه برای ارائه ترکیبی از دانش آکادمیک و مهارت های عملی استفاده می کند.
متوجه خواهید شد که هر پروژه در این محیط آموزشی طراحی شده است تا جنبه متفاوتی از هوش مصنوعی را نشان دهد و درک جامعی از این زمینه ارائه دهد.
از یادگیری ماشینی گرفته تا یادگیری عمیق تا زمینه جذاب شبکه های عصبی، این برنامه مملو از موضوعات جالب است.
با کمک شش پروژه متمایز، به جنبه عملی هوش مصنوعی (AI) می پردازید و تجربه یادگیری خود را پویا و فریبنده می کند.
به منظور اطمینان از اینکه شما نه تنها تئوری ها را یاد می گیرید، بلکه توانایی به کارگیری راه حل های هوش مصنوعی را نیز توسعه می دهید، این دوره تاکید زیادی بر تمرین عملی دارد.
هر پروژه ای که روی آن کار می کنید یک گام به متخصص شدن در روش ها و فناوری هایی که در بخش هوش مصنوعی ضروری هستند نزدیک تر است.
شما یک شرکتکننده فعال هستید که چالشها را به عهده میگیرد و شگفتیهایی را که هوش مصنوعی میتواند ایجاد کند، آشکار میکند، نه فقط یک دانشآموز منفعل.
دوره "مسترکلاس هوش مصنوعی مدرن: ساخت 6 پروژه" با ارائه بستری که در آن خلاقیت و توانایی های حل مسئله شما از طریق پروژه های عملی بهبود می یابد، فراتر از تکنیک های یادگیری متعارف است.
ظرفیت شما برای توسعه، ساخت و بهبود برنامه های هوش مصنوعی با پیشرفت در دوره به میزان زیادی افزایش می یابد.
14. هوش مصنوعی با یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق
دوره "هوش مصنوعی با یادگیری ماشینی، یادگیری عمیق" به عنوان راهنمای شما در طول تحقیق شما عمل می کند.
با بررسی الگوریتمها و روشهای اساسی که هوش مصنوعی (AI) معاصر را هدایت میکنند، ترکیبی غنی از تئوری و تجربه ارائه میکند.
این دوره یادگیری ماشینی (ML) را با یادگیری عمیق (DL) ترکیب می کند تا ابزارهایی را که برای پیمایش در محیط های داده پیچیده نیاز دارید، در اختیار شما قرار دهد. درک عمیق AI، ML، و DL با نحوه سازماندهی ماژول های دوره تشویق می شود.
با حذف لایههای الگوریتمها، آنها شما را از طریق استدلال پشت آنها هدایت میکنند. برای تضمین درک جامع، سخنرانیهای نظری و فعالیتهای عملی با هم مرتبط میشوند.
ظرفیت شما برای ایجاد سیستمهای هوشمندی که میتوانند از دادهها یاد بگیرند، در نتیجه کار بر روی پروژههای دنیای واقعی بهبود مییابد.
جذابیت یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) توانایی آنها برای یافتن الگوها در داده ها است - توانایی حیاتی که این دوره با دقت توسعه می دهد.
با راهنمایی شما در پیچ و خم شبکه های عصبی، زمینه اسرار آمیز یادگیری عمیق قابل دسترس تر می شود.
علاوه بر این، این دوره با شفاف سازی مفاهیم یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت و تقویتی، حوزه یادگیری ماشین را ابهام می کند.
درک عملی از آماده سازی داده ها، ارزیابی مدل و رویکردهای بهینه سازی را از این دوره دریافت خواهید کرد و تضمین می کند که اصول را درک می کنید.
این آموزش همچنین فرآیند ساخت، اصلاح و بهبود مدلها را برای تولید پیشبینیهای دقیق روشن میکند. فعالیتها شما را به استفاده از آموختههایتان سوق میدهند، که تسلط و همچنین درک را ارتقا میدهد.
15. یادگیری عمیق AZ 2023
با ثبت نام در دوره آموزشی «آموزش عمیق AZ 2023»، دنیای بینش های مبتنی بر داده را کاوش کنید. این دوره به عنوان یک فانوس دریایی عمل می کند و راه مهارت یافتن در یادگیری عمیق، شاخه ای ضروری از هوش مصنوعی را نشان می دهد.
با کالبد شکافی شبکههای عصبی با اجزای طراحی شده آن، زمینه دشوار یادگیری عمیق را قابل درک میکند.
با پیشرفت در دورهها، در مورد عملکرد شبکههای عصبی کانولوشنال و مکرر یاد خواهید گرفت، که به شما درک کاملی از نحوه دریافت و پردازش دادههای پیچیده توسط رایانهها ارائه میدهد.
این دوره همچنین یادگیری بدون نظارت را پوشش می دهد و شما را با علم و هنر آموزش رایانه برای یافتن الگوها در داده های بدون برچسب آشنا می کند.
اساس این دوره جزء عملی آن است که ابزاری برای استفاده از دانش آکادمیک در موقعیت های عملی فراهم می کند.
شما روی پروژه های چالش برانگیز کار خواهید کرد که توانایی شما را برای درخواست آزمایش می کنند مدل های یادگیری عمیق برای مقابله با مشکلات فوری
این کارها زمین بازی برای تقویت توانایی های شما و اطمینان از درک اصول یادگیری عمیق است، نه صرفاً یک امتحان.
درک نحوه استفاده از Keras و TensorFlow، دو ابزار اساسی برای ایجاد و اصلاح مدلهای یادگیری عمیق قابل اعتماد، یکی از نکات اصلی دوره است.
علاوه بر این، پردازش زبان طبیعی را کاوش خواهید کرد که به زمینه جذاب تعامل ماشین و انسان منجر خواهد شد.
به منظور تضمین درک جامع از یادگیری عمیق، این دوره همچنین در دریای یادگیری تقویتی حرکت می کند.
نتیجه
در ابتدا، مرتب کردن انبوهی از دورههای هوش مصنوعی که برای تازهکارها قابل دسترسی است، ممکن است کاری طاقتفرسا به نظر برسد. اما زمانی که شروع کنید، مسیر درک اصول هوش مصنوعی بدون شک هیجان انگیز است.
این دورههایی که با دقت طراحی شدهاند، ترکیبی از دانش آکادمیک و تجربه دنیای واقعی را ارائه میکنند تا به مبتدیان کمک کند تا در قلمرو پیچیده هوش مصنوعی حرکت کنند.
یک محیط یادگیری جالب توسط آموزش های تعاملی و پروژه های عملی ایجاد می شود که پایه اصلی اکثر دوره های مقدماتی است.
آنها در کنار انتقال دانش لازم، حس کنجکاوی و احساس موفقیت را نیز در دانش آموزان پرورش می دهند.
کمک ها و مواد جامع ارائه شده در این دوره ها به عنوان یک سکوی پرتاب قوی عمل می کند و مشتاقان را به آینده ای پر از نوآوری های تکنولوژیکی سوق می دهد.
پاسخ دهید