Table of Contents[Hūnā][Hōʻike]
- 1. Nā mea o AI
- 2. Python no ka ʻIke ʻIke, AI & Hoʻomohala
- 3. AI no nā mea a pau
- 4. AI no ka maikai
- 5. AI Foundations for everyone Specialization
- 6. Naʻauao Mea Hana AZ 2023
- 7. Introduction to Artificial Intelligence (AI)
- 8. ʻOihana Hoʻonaʻauao Mīkini
- 9. ʻOihana Hoʻonaʻauao Hohonu
- 10. Makemakika no ke aʻo ʻana i ka mīkini a me ka ʻepekema ʻikepili
- 11. IBM Applied AI Professional Certificate
- 12. Introduction to Computer Vision and Image Processing
- 13. Ka Papa Hana Hana Hou o kēia wā: kūkulu i 6 papahana
- 14. Naʻauao Artificial me ke aʻo ʻana i ka mīkini, ke aʻo hohonu
- 15. Hoʻonaʻauao hohonu AZ 2023
- Panina
I loko o kahi honua e hoʻonui nui ʻia a hoʻokele ʻia i ka ʻikepili, ʻo ka hōʻea ʻana mai o AI he mea hoʻomanaʻo i ka nani kanaka.
ʻO ke kumu o AI, i hoʻopaʻa ʻia i ka mīkini emulate o ka naʻauao kanaka, ʻike i ka pili i ka nui o nā noi, e hoʻokau i nā holomua hoʻohaunaele ma nā ʻoihana.
He nui a lōʻihi ka hopena, mai ka mālama olakino, kahi e hāʻawi ai nā diagnostics AI-powered i ka maʻi maʻi mua, i ka hoʻonaʻauao, kālā, a ma waho.
ʻO ka hoʻomaʻamaʻa ʻana i nā hana maʻamau i ka ʻikepili ʻikepili, a me ka hiki ke hoʻomaikaʻi ʻike mea hoʻohana he mau wahi liʻiliʻi wale nō ia e ʻālohilohi ai ʻo AI.
Pono ka mea hoʻoikaika i ka ʻāpana o AI i ka hoʻopaʻa ʻana i ke aʻo mau. Ke hoʻomau nei nā palena o nā mea i manaʻo ʻia, ʻaʻole ʻōlelo wale ʻia ka hoʻomau ʻana i ka hoʻomohala ʻana i nā kaʻina hana a me ka ʻenehana, akā pono pū kekahi.
He wahi kēia e lilo koke ai nā mea i ʻike ʻia i nehinei i mau kūlana o kēia lā, e kaha ana i ke ʻano wikiwiki o ka hana hou ma ka hana. ʻO ka ʻimi pau ʻole o ka pilina ma kahi ʻāina i hoʻopiha ʻia me nā hoʻomaikaʻi e hoʻomau nei i ka pono o kahi ʻike aʻo e ulu mau ana.
Eia kekahi, me ka ulu nui ʻana o ka ʻike AI, aia ka manaʻo o ka wikiwiki no nā ʻenekini hoʻonaʻauao e ʻeli i ke kumu o kēia ʻepekema hoihoi.
ʻO ka manaʻo o ka wehewehe ʻana i nā paʻakikī o aʻo aʻo, hoʻonaʻauao hohonu, a me nā neural network e hoʻowalewale.
Eia nō naʻe, ʻike pinepine ʻia ke ala i ka haku ʻana iā AI he paʻakikī, ʻoi aku ka poʻe ma ka cusp. Ma kēia manawa e maopopo ai ka pono o nā papa hoʻonaʻauao i kūkulu maikaʻi ʻia.
Ke neʻe nei mākou i loko o ke kahua o ka hoʻonaʻauao AI, ua ulu aʻe ka nui o nā papa e hālāwai me ka piʻi ʻana o nā haumāna makemake.
ʻO kēia mau haʻawina, i hoʻopili ʻia i nā pae aʻo like ʻole a me ka ʻike mua, e hoʻāʻo e hoʻopololei i ka pihi aʻo, e hoʻemi iki i ka hoʻokomo ʻana iā AI.
ʻO kahi hōʻiliʻili lima o nā papa AI no nā poʻe hoʻomaka e hana ma ke ʻano he paepae i loko o kēia aupuni hoihoi. ʻO kēia mau papa, i manaʻo ʻia e hāʻawi i kahi kumu ikaika, e uhi i kahi ākea o nā manaʻo AI e hāʻawi i kahi ʻike piha.
Hoʻomaopopo lākou i nā manaʻo kumu, hāʻawi i ka ʻike lima, a hāʻawi i kahi nānā i nā noi honua maoli o AI.
ʻO ka hoʻomaka ʻana i kahi ala aʻo i hoʻonohonoho ʻia e like me ka wehe ʻana i kahi puka i kahi wā e hiki mai ana i piha i nā mea hiki. ʻO ke ala i ka haku ʻana iā AI hiki ke hauʻoli a maikaʻi hoʻi me ke aʻo pololei.
Hoʻolālā ʻia ka hōʻiliʻili ʻana o nā papa AI i koho ʻia e hāʻawi i ke kumu ikaika, e hoʻāla i ka manaʻo hoihoi a hoʻonohonoho i ke kahua no kahi huakaʻi hauʻoli i ke aupuni hoihoi o AI.
1. Nā Kumumanaʻo o AI
Ua hoʻokumu ʻo MinnaLearn a me ke Kulanui o Helsinki i kahi ʻano kipi o nā papa manuahi manuahi i kapa ʻia ʻo The Elements of AI.
ʻO kāna pahuhopu ka hoʻokaʻawale ʻana iā AI a hiki i ka lehulehu o ka poʻe, me ka ʻole o ka ʻaoʻao, e hoʻomaopopo iā ia. ʻElua mau māhele mua o ka papa.
ʻO ka ʻāpana mua, "Introduction to AI," he module maʻalahi ʻaʻole koi i ka ʻike papahana mua a i ʻole ka helu helu kiʻekiʻe. He kūpono ia no ka poʻe makemake e aʻo hou e pili ana iā AI, kona hiki, a pehea e pili ai i ko mākou ola i kēlā me kēia lā.
Hāʻawi kēia ʻāpana i kahi kumu ikaika no ka hoʻomaopopo ʻana i nā kumu waiwai AI. "Ke kūkulu ʻana iā AI," ʻo ka ʻāpana ʻelua, e ʻimi i nā algorithms i nā kikoʻī nui e hiki ai ke hana i nā ʻenehana AI.
No ke komo piha ʻana i kēia haʻawina ʻenehana, ʻōlelo ʻia kekahi ʻike kumu o ka hoʻolālā Python.
He kūpono ia no nā poʻe makemake e hele hou aku i ka hoʻohana ʻana i ka hoʻomohala AI a hele i waho o nā kumu.
Kūlana nā Elements o AI no kona hoʻolaʻa ʻana i ka democratizing a me ka hoʻoikaika ʻana i ka ʻike AI. ʻAʻole koʻikoʻi ke aʻo ʻana i ka ins a me waho o AI e like me ka hoʻomaopopo ʻana i kāna mau noi kūpono ma waena o nā ʻoihana.
Hoʻomaopopo ka papa ʻaʻole ʻo AI no nā ʻenekinia wale nō akā no nā poʻe āpau i makemake i ka wā e hiki mai ana o ka ʻenehana, a hoʻolaha ia i nā ʻano hoʻohana like ʻole o ka ʻenehana.
2. Python no ka ʻepekema ʻikepili, AI & hoʻomohala
ʻO ka "Python no Kaʻikepiliʻikepili, AI & Development" papa, hana ʻia e IBM a loaʻa ma Coursera, he papa holoʻokoʻa i manaʻo ʻia e hōʻike i nā haumāna i ka honua o Python programming.
Kūkākūkā ma nā wahi o ka ʻepekema data, naʻauao artificial, a me ka hoʻomohala ʻana.
Me ke ʻano o kēia papa hoʻomaka-aloha, hiki iā ʻoe ke aʻo i ka papahana ma Python i nā hola ʻelua, ʻoiai inā ʻaʻole ʻoe i ʻike mua i ka papahana.
E loaʻa iā ʻoe kahi ʻike kumu o Python i loko o ka papa, e uhi ana i nā ʻano like ʻole, nā hoʻonohonoho ʻikepili, nā ʻōlelo, a me nā ʻano ʻikepili.
E lilo ʻoe i mākaukau i ka lālā, nā puka lou, nā hana, nā mea, a me nā papa i ka logic programming Python. ʻO ka hoʻohana ʻana i nā hale waihona puke Python—e like me Pandas, Numpy, a me Beautiful Soup—ʻo ia ka mea koʻikoʻi no ka nānā ʻana i ka ʻikepili a me ka manipulation i uhi ʻia i ka papa.
ʻO ke kaʻina hana hana o kēia papa kekahi o kāna mau hiʻohiʻona. I ka wā hana hana me Nā Puke Puke Kiʻekiʻe, hiki iā ʻoe ke hoʻohana i kāu ʻike hou i loaʻa.
No ka mea hiki iā ʻoe ke hana me ka ʻikepili maoli a hoʻoponopono i nā pilikia maoli, ʻoi aku ka waiwai o kēia ʻike hana.
I ka pau ʻana o ka papa, e loaʻa iā ʻoe ka hilinaʻi i ka hoʻohana ʻana iā Python e hana i nā papahana maʻalahi, e launa pū me ka ʻikepili, a me ka hoʻomaʻamaʻa ʻana i nā hana o kēlā me kēia lā.
ʻO kahi ākea o nā ʻoihana, me lako polokalamu ulu, ʻenekinia ʻikepili, naʻauao hana, DevOps, a me ka ʻepekema data a me ka analytics, hiki ke pōmaikaʻi mai nā mākau i loaʻa iā ʻoe.
3. AI no kēlā me kēia kanaka
"AI no kēlā me kēia kanaka," he papa i hāʻawi ʻia e deeplearning.ai, i hoʻolālā ʻia no ka poʻe makemake e aʻo e pili ana i ka hiki ke kipi o ka naʻauao artificial me ka ʻole o ka hoʻopaʻa ʻana i nā kikoʻī.
Ke alakaʻi nei kēia papa iā ʻoe ma o ka pilikanaka a me ke kālepa o ka naʻauao artificial ʻoiai e hāʻawi ana i kahi ʻike piha i ka mea hiki a hiki ʻole ke hoʻokō.
Ma waho o ka ʻike loea o kekahi, manaʻo ia e hoʻokaʻawale i nā loina AI a hoʻomaopopo iā lākou i ka lehulehu ākea.
I ka wā o ka papa, e aʻo hou ʻoe e pili ana i ka hana o loko o ke aʻo ʻana i ka mīkini a me ke aʻo hohonu, ʻelua mau wahi o ka naʻauao artificial i hoihoi nui ʻia i kēia mau lā.
Eia hou, e aʻo ʻoe i nā haʻawina hihia honua maoli e hōʻike ana i ka hoʻohana pono ʻana o ka naʻauao artificial i nā ʻāpana o nā ʻāpana.
I mea e maopopo ai ua mākaukau nā haumāna e hana i nā hoʻoholo naʻauao ma kā lākou mau kikowaena, e kamaʻilio pū ana ka papa i nā pilikia koʻikoʻi e pili ana iā AI.
ʻO ka nānā ʻana i nā hopena pāʻoihana o AI ma "AI no kēlā me kēia kanaka" kekahi o kāna mau mea kaulana loa.
E loaʻa i nā poʻe komo ka ʻike no ka hoʻokumu ʻana i kahi hui data-centric a aʻo i ka holomua o ka hoʻololi ʻana o AI i kā lākou ʻoihana ponoʻī.
E puka ana nā haumāna mai kēia papa me nā mākau e pono ai e hoʻohana i nā ʻano hana i alakaʻi ʻia e AI i kā lākou mau hana ʻoihana, me ka ʻike kumu o ke kula.
4. AI no ka maikai
ʻO ka papa "AI no ka maikaʻi" kahi hana ʻokiʻoki mai deeplearning.ai e manaʻo nei e hoʻohana i ka naʻauao akamai e hoʻoponopono i nā pilikia paʻakikī o ka honua.
Hāʻawi kēia papa i kahi manawa liʻiliʻi e hoʻomohala i nā hiki ke hoʻohui i ka kamepiula a me ka naʻauao kanaka no nā hopena maikaʻi i ka honua maoli.
Hoʻolālā ʻia e hoʻomaopopo maʻalahi ʻia e nā poʻe loea, nā haumāna, a me nā mea hoihoi i ka hoʻomaikaʻi ʻana i ke kaiāulu a me ke kaiapuni.
E aʻo ʻoe i kahi kumu kumu no ka hoʻokumu ʻana i nā papahana AI ma ka papa.
No nā papahana e pili ana i ka nānā ʻana i nā biodiversity, ikehu makani, haumia ea, a me ka hoʻokele pōʻino, e loiloi ʻoe i ka ʻikepili a hana i nā hiʻohiʻona AI.
I mea e hāʻawi ai iā ʻoe i ka ʻike kūpono o nā noi AI, e nānā pū ka papa i nā haʻawina hihia honua maoli e pili ana i ke olakino lehulehu, ka hoʻololi ʻana i ke aniau, a me ka hoʻokele pōʻino.
E ʻike ʻoe pehea e hana ai i kahi kumu hoʻohālike AI e hoʻonui i ka wānana o ka mana makani makani, hoʻohana ʻikeʻikepili ʻenehana e ʻike a hoʻokaʻawale i nā holoholona no ka nānā ʻana i ke ʻano olaola, a loiloi i ka maikaʻi o ka ea me ka hoʻohana ʻana i nā ʻupena neural.
Hoʻopili pū ka papa i ka hoʻohana ʻana i nā ʻenehana hana ʻōlelo kūlohelohe i nā memo i hoʻouna ʻia ma hope o nā pōʻino a me ka hoʻomohala ʻana i kahi paipu hoʻohālikelike kiʻi no ka loiloi pōʻino me nā kiʻi ukali.
AI for Good project framework, Jupyter Notebooks, computer vision, supervised machine learning, natural language processing, exploratory data analysis, and more on the skills you will get.
E loaʻa iā ʻoe nā mākau a me nā ʻike e pono ai e hana ma AI no nā papahana maikaʻi a hana i nā huahana e hoʻohana ai iā AI no nā kumu kaiapuni a me ke kanaka ma ka hopena o ka papa.
5. Nā Papahana AI no kēlā me kēia kanaka
ʻO ka papa holoʻokoʻa "AI Foundations for Everyone Specialization" a IBM e hāʻawi nei ma Coursera i manaʻo ʻia e hoʻomaʻamaʻa i nā haumāna me ke kula o ka naʻauao hana (AI). ʻAʻole pono kēia loea i ka ʻike polokalamu a ua hoʻolālā ʻia no ka poʻe liʻiliʻi a ʻike ʻole me AI.
No nā haumāna makemake e aʻo e pili ana i nā hopena o AI a me nā mea hiki ke hoʻololi i ke kaiāulu a me nā ʻoihana, he wahi maikaʻi kēia e hoʻomaka ai.
ʻEkolu mau papa i hana ʻia i ka ʻoihana kūikawā, e kau ana kēlā me kēia ma kahi ʻokoʻa o ka naʻauao artificial. Ma ka papa mua, "Introduction to Artificial Intelligence (AI)," ua hāʻawi ʻia nā haumāna i ka ʻike ākea o ka ʻenehana, kona hoʻohana ʻana, a me ke ʻano o ka hoʻololi ʻana i ke kaiāulu.
E loaʻa iā ʻoe ka ʻike o ka etika AI, haʻawina hohonu, pūnaewele neural, aʻo mīkini, a me nā kumuhana e pili ana.
Hoʻopili ka papa ʻelua i ka hoʻohana ʻana i nā lawelawe Watson AI, i kapa ʻia ʻo "Hoʻomaka me AI me ka hoʻohana ʻana iā IBM Watson."
E ʻike ʻoe pehea e hoʻonui ai i nā hana ma kahi hoʻonohonoho hana a hoʻonui i ka huahana me ka hoʻohana ʻana i nā papahana e like me Watson Studio. Ua uhi pū ʻia nā hiʻohiʻona a me nā hana o IBM Watson Services i loko o kahi lifecycle AI i kēia papa.
ʻO ka papa hope loa, "Kūkulu ʻana i nā Chatbots AI-Powered me ka ʻole o ka papahana," e kālele ana i ke kūkulu ʻana i nā chatbots me ka ʻole o ka pono e kākau i nā code.
ʻO nā pōmaikaʻi o nā chatbots, pehea e hoʻohana ai iā Watson Assistant e kūkulu i kahi chatbot hoʻohana, a pehea e hoʻohui ai me kahi pūnaewele e uhi ʻia.
E hoʻopau ʻoe i kekahi mau lima lima, nā hana code i ka wā o ka hana kūikawā. E hana ʻia, hoʻāʻo ʻia a hoʻokō ʻia kahi chatbot kākoʻo kākoʻo o Watson AI ma kahi pūnaewele.
6. Naʻauao ʻenehana AZ 2023
ʻO ka papa i hoʻolālā pololei ʻia "Artificial Intelligence AZ 2023" wehe i kahi waihona waiwai o ka ʻike e hiki ai iā ʻoe ke eli hohonu i ka honua o Artificial Intelligence (AI).
Ke alakaʻi nei kēia papa iā ʻoe ma nā kumu kumu mai ka hoʻomaka ʻana, e hōʻoia i ka hoʻokumu ʻana i kahi kahua paʻa.
Hōʻike ʻia nā paʻakikī o ka naʻauao hana i kou hele ʻana, e hāʻawi ana i kahi ʻike i ka mana ikaika o kēia ʻenehana hou. Hoʻokumu ʻia kēlā me kēia module i ka papa ma mua o ia, me ka pahuhopu e hoʻomaʻamaʻa i ke aʻo holomua.
Hāʻawi kēia i kāu huakaʻi aʻo i kahi kuʻi, e hoʻomaʻamaʻa i ka assimilation mamao loa o nā manaʻo AI paʻakikī. Ma ʻaneʻi, hoʻohana ʻia nā haʻawina kūpono e hoʻomaʻamaʻa i kou ʻike.
E loaʻa iā ʻoe ka manawa e hana ai me ka ʻikepili honua maoli, a e hauʻoli ʻoe i ka paʻakikī o ka unuhi ʻana i nā ʻike waiwai mai ia mea.
Kūlana kēia papa ma muli o kona hiki ke hoʻokaʻawale i nā manaʻo theoretical ma o ka noi honua maoli. Ma kahi o ka lilo ʻana i mea kūʻai ʻike passive, ua hoʻolei ʻia ʻoe i kahi ʻano hoʻonaʻauao ikaika.
Nui nā pilikia ma kēia papa e hoʻāʻo ai i kou hiki ke noʻonoʻo koʻikoʻi a hoʻoponopono i nā pilikia.
Hāʻawi kēia papa iā ʻoe i nā mākau e pono ai e hoʻohana i kēia ʻike me ka holomua, me ka hoʻolako ʻana iā ʻoe i ka ʻike pono.
7. Introduction to Artificial Intelligence (AI)
E hoʻokaʻawale iā ʻoe iho i loko o ke kahua hoihoi o ka naʻauao akamai ma o ka lawe ʻana i ka papa "Introduction to Artificial Intelligence (AI)" o Coursera.
Mālama kēia papa i kahi kahua paʻa i nā manaʻo kumu o AI a wehe i ke ala no ka ʻike hohonu o ke kahua.
Alakaʻi ʻia ʻoe mai ka hoʻomaka ʻana ma kahi ala aʻo ikaika e hōʻike pono i nā ʻano he nui o ka naʻauao.
ʻO ke ʻano o ka hoʻonohonoho ʻia ʻana o nā mea i loko o ka papa e hōʻoia i ka kūkulu ʻia ʻana o ka ʻike me ka holo mālie a holo maoli kēlā me kēia module i ka mea aʻe.
Mālama kēia ʻano hana i noʻonoʻo maikaʻi ʻia i ka ʻike hohonu o nā manaʻo AI me ka maʻalahi o ke aʻo ʻana.
Hoʻopili ka papahana i nā ʻano kumuhana like ʻole, me ke aʻo hohonu, ke aʻo ʻana i ka mīkini, nā neural network, a me nā mea hou aku.
Ke ʻimi nei ʻoe i ka naʻau o ka naʻauao a me ka noiʻi ʻana i nā mīkini e hoʻoikaika i nā ʻōnaehana naʻauao - ʻaʻole ʻoe e ʻimi wale nei i ka ʻili.
Hoʻopiha ʻia ka papa me nā hana hoʻomaʻamaʻa e hāʻawi iā ʻoe i kahi ala lima i ke aʻo ʻana. ʻO ka hoʻopili ʻana me nā ʻikepili o ka honua maoli kahi ʻike hoihoi a aʻo i hāʻawi ʻia iā ʻoe.
Hoʻokomo ʻia ʻoe i kahi ʻano hoʻonaʻauao hoihoi a hoʻoikaika ʻia e ka papa, ʻaʻole ia e hoʻemi iā ʻoe i kahi haumāna passive.
ʻO ka pahuhopu o ka papa e hoʻāʻo i kou hiki ke noʻonoʻo koʻikoʻi a hoʻoponopono i nā pilikia. ʻO ka hoʻohana ʻana i ka ʻike i loko o nā kūlana o ka honua maoli e like me ka mea nui e like me ka loaʻa ʻana.
8. ʻOihana Hoʻonaʻauao Mīkini
Hāʻawi ʻo Stanford University a me DeepLearning.ai i kahi loea aʻo mīkini.
ʻO ka papahana AI piha i hāʻawi ʻia e Coursera i manaʻo ʻia e hāʻawi i nā haumāna i kahi kumu paʻa i ka manaʻo AI a me nā pono aʻo mīkini pono.
E ʻimi ka poʻe i komo i kēia ʻano loea i kahi ākea o nā kumuhana aʻo mīkini. I ka wā mua, e hoʻohana lākou i nā mea Python kaulana e like me NumPy a me scikit-aʻo e kūkulu nā mīkini aʻo mīkini.
Hoʻopili ʻia nā hoʻolālā aʻo i mālama ʻia a mālama ʻole ʻia i ka papa.
E aʻo ʻoe pehea e hana ai a hoʻomaʻamaʻa i nā kumu hoʻohālike no ka hoʻokaʻawale binary a me nā pilikia wānana, e like me ka logistic a me ka linear regression, me ka hoʻohana ʻana i ke aʻo ʻana. Eia hou, e loaʻa iā ʻoe ka hoʻomaʻamaʻa ʻana i ka neural network me ka hoʻohana ʻana iā TensorFlow no ka hoʻohālikelike ʻana i nā papa he nui.
Hoʻopili ka papa i ka clustering a me ka ʻike anomaly i loko o ka pōʻaiapili o ke aʻo ʻole i mālama ʻia, e hāʻawi ana i nā haumāna i nā mea hana e pono ai lākou e hana me ka ʻikepili i nele i nā pane i hōʻailona ʻia.
Hoʻokomo pū ʻia ka ʻoihana kūikawā i nā ʻenehana hui lāʻau, e like me nā lāʻau hoʻoulu ʻia, nā ululāʻau random, a me nā kumu lāʻau hoʻoholo.
ʻO ke koʻikoʻi o kēia papa i ka hoʻomohala ʻana i nā ʻōnaehana mea paipai ma o nā ʻenehana aʻo hohonu e pili ana i ka ʻike a me nā kumu kānana hui pū kekahi o kāna mau hiʻohiʻona.
Eia hou, hohonu Hoʻoikaika i ka aʻo hōʻike ʻia nā hiʻohiʻona iā ʻoe. ʻO ka manaʻo o ka mea kūikawā i nā hana maikaʻi loa o ka hoʻomohala ʻana i ka mīkini, e hōʻoiaʻiʻo ana ua kūpono nā kumu hoʻohālike i kūkulu ʻia e nā haumāna i nā hana a me ka ʻikepili maoli.
E puka ʻoe mai ka papahana me ka ʻike paʻa i nā manaʻo aʻo mīkini kumu a me nā mākau lima e pono ai e hoʻohana i kēia mau ala e hoʻoponopono ai i nā pilikia paʻakikī o ka honua.
9. Hoʻopaʻa Hōʻike hohonu
ʻO ka DeepLearning.AI's Deep Learning Specialization kahi haʻawina hoʻomaka e hoʻolauna i nā haumāna i ke aʻo hohonu a me ka naʻauao.
ʻO ke ʻano maʻalahi, pōkole, a me ka wikiwiki o kēia papa pūnaewele, i aʻo ʻia e ka paionia aʻo mīkini ʻo Andrew Ng, hiki ke loaʻa i nā poʻe e hoʻomaka ana i kā lākou huakaʻi AI.
E hoʻomaka ana me ka manaʻo kumu o nā neural network, e aʻo ʻoe i nā ʻano kumuhana aʻo hohonu i kēia ʻano loea.
E loaʻa iā ʻoe ka ʻike o nā ʻāpana koʻikoʻi o ka ʻenehana neural network a me ke ʻano o ke kūkulu ʻana, hoʻomaʻamaʻa, a me ka hoʻohana ʻana i nā pūnaewele neural hohonu pili pono.
ʻIke pū ka papa i nā hoʻomohala ʻenehana koʻikoʻi e kākoʻo ana i nā noi o ke aʻo hohonu. Ke holomua nei ʻoe, e aʻo ʻoe i nā hoʻolālā kūpono no ka hoʻomaka ʻana i kāu mau papahana AI a kūkulu i kahi kōpili e pili ana i ka ʻoihana.
TensorFlow, nā mea hoʻololi, nā pūnaewele neural convolutional, nā pūnaewele neural recurrent, nā pūnaewele neural artificial, a me nā polokalamu Python i uhi ʻia i kēia mea kūikawā.
Hoʻomanaʻo wā pōkole lōʻihi (LSTM), nā hiʻohiʻona nānā, ka hoʻoponopono ʻōlelo kūlohelohe, ʻike mea a me ka māhele ʻana, nā ʻōnaehana ʻike maka, ka hoʻoponopono ʻana, ka hoʻoponopono ʻana i ka hyperparameter, ke aʻo ʻana i ka mīkini, ke aʻo ʻana, ka backpropagation, a me nā ʻōnaehana ʻike maka kekahi o nā kumuhana ʻē aʻe āu e aʻo ai.
ʻElima mau papa e kālele ana kēlā me kēia ma kahi ʻaoʻao ʻokoʻa o ka hoʻonaʻauao hohonu ʻana i ke ʻano o ka papahana.
Nā pūnaewele neural a me ke aʻo hohonu, ka hoʻonui ʻana i ka ʻoihana neural hohonu, papahana aʻo mīkini hui, convolutional neural networks, a me sequence models kekahi mau la'ana.
ʻO kēlā me kēia papa e kūkulu ʻia ma luna o ka mea ma mua o ia, e hōʻoiaʻiʻo ana i ka hoʻomaopopo piha ʻana i ke aʻo hohonu.
10. Makemakika no ke aʻo ʻana i ka mīkini a me ka ʻepekema ʻikepili
ʻO DeepLearning.AI ka mea kūikawā "Mathematics for Machine Learning and Data Science" kahi haʻawina hoʻomaka-aloha e hāʻawi i nā haumāna i ka pahu hana makemakika kumu e pono ai no ke aʻo ʻana i ka mīkini.
He kūpono kēia papa no kēlā me kēia e makemake ana e hoʻonui i kā lākou mau kumu makemakika no kahi hana ma ke aʻo ʻana i ka mīkini a me ka ʻepekema data, no ka mea, pono ia i kahi pae kula kiʻekiʻe o ka makemakika ma ke ʻano he koi.
E aʻo ana kēia papa iā ʻoe i nā kumuhana makemakika koʻikoʻi e like me ka helu helu, linear algebra, statistics, a me ka probability. Pono kēia mau mana koʻikoʻi no ka hoʻomaopopo pono a me ka hoʻohana ʻana algorithm mīkini hopu.
Hoʻonohonoho ʻia ka papa i ʻekolu mau ʻāpana: Linear Algebra for Machine Learning and Data Science, Calculus for Machine Learning and Data Science, a me Probability and Statistics for Machine Learning and Data Science.
E hoʻomaka ʻoe ma ke aʻo ʻana e pili ana i nā vectors, matrices, linear transformations, a me eigenvalues, pono ia mau mea a pau no ka hoʻomaopopo ʻana i nā kumu aʻo mīkini.
A laila e ʻeli ka papa i ka calculus, e aʻo iā ʻoe e pili ana i nā derivatives, gradients, a me nā ʻenehana loiloi e like me iho gradient, pono ia mau mea a pau no ke aʻo ʻana i nā ʻupena neural.
Ma ka ʻāpana likelika a me ka helu helu, e aʻo ʻoe e pili ana i nā mea hoʻololi random, ka Bayes theorem, Gaussian distribution, a me ka hoʻāʻo kuhiakau, a me nā mea paahana helu no ka nānā ʻana i ka ʻikepili.
I ka pau ʻana o ka papa, e loaʻa iā ʻoe kahi ʻike piha o nā manaʻo makemakika e kākoʻo ana i ka ʻano algorithmic a pehea e hoʻololi ai iā lākou no ka hoʻokō maʻamau.
Manaʻo ka poʻe hana i kēia mau talena, a e kōkua lākou iā ʻoe e lanakila i nā nīnau nīnau nīnau aʻo mīkini a loaʻa kāu hana kūpono.
11. IBM Applied AI Professional Certificate
ʻO ka IBM Applied AI Professional Certificate, i loaʻa ma Coursera, he haʻawina piha i hoʻolālā ʻia e hoʻomaka ai ʻoe i ke kula o ka naʻauao.
ʻO kēia papa, alakaʻi ʻia e nā loea IBM, kūpono ia no ka poʻe hoʻomaka a ʻaʻole koi i kahi papahana mua a i ʻole ka ʻike naʻauao.
Me kahi manawa hoʻopau i manaʻo ʻia he ʻekolu mahina i ʻumi hola i kēlā me kēia pule, hiki ke maʻalahi e ʻae iā ʻoe e aʻo i kou wikiwiki.
E loaʻa iā ʻoe kahi ʻike hohonu o ka naʻauao artificial (AI), kāna hoʻohana ʻana, a me nā hihia hoʻohana i kēia papa.
No ka hoʻomaka ʻana, e hoʻomaʻamaʻa iā ʻoe iho i ke ʻano o ka naʻauao artificial a wehewehe i nā manaʻo e like me ke aʻo hohonu, ke aʻo ʻana i ka mīkini, a me nā pūnaewele neural.
ʻO ke aʻo ʻana e kūkulu i nā chatbots AI a me nā mea kōkua virtual ma nā pūnaewele me ka ʻole o ka ʻike papahana kekahi o nā hiʻohiʻona o ka papa.
Hoʻopili ka papa i ka naʻauao akamai, ke aʻo ʻana i ka mīkini, ka hoʻolālā Python, Watson AI, chatbots, ke aʻo hohonu, a me nā interface programme application (API).
E hele pū ʻoe i ka ʻepekema data, e noiʻi ana i nā ʻenehana e like me nā lawelawe IBM Watson AI, OpenCV, a me nā API no ka hana ʻana i nā hoʻonā mana AI ma o ka code.
Hoʻokumu ʻia ka loea i ʻeono mau papa, ʻo kēlā me kēia mea e kālele ana i kahi kumuhana kūʻokoʻa o AI i noi ʻia. ʻO ka hoʻomaka ʻana iā AI, ke kūkulu ʻana i nā chatbots i hoʻoikaika ʻia e AI,
ʻO Python no ka ʻepekema data, ka hoʻomohala ʻana i nā polokalamu AI me Python a me Flask, a me ke kūkulu ʻana i nā noi AI me ka hoʻohana ʻana i nā Watson API kekahi o nā kumuhana i uhi ʻia.
Kuhi ʻia kēlā me kēia papa e kūkulu ma luna o ka mea ma mua, e hāʻawi ana i kahi ʻike piha o AI i hoʻopili ʻia.
12. Introduction to Computer Vision and Image Processing
Hāʻawi ʻia e IBM ma Coursera, ʻo ka papa "Introduction to Computer Vision and Image Processing" he papa hoʻomaka e hoʻolauna i nā haumāna i ke kahua hoihoi o ka ʻike kamepiula.
Loaʻa ka ʻike kamepiula i nā noi ma nā ʻoihana like ʻole, me nā robotics, augmented reality, a me nā kaʻa hoʻokele ponoʻī.
ʻOiai e koi ʻia kekahi ʻike me ka Python programming a me ka helu helu kula kiʻekiʻe, ʻaʻole pono ka ʻike mua me ka aʻo ʻana i ka mīkini a me ka ʻike kamepiula no kēia papa.
E aʻo ʻoe e wehewehe pehea e hoʻohana ʻia ai ka ʻike kamepiula ma nā ʻāpana he nui a pehea e hoʻoponopono ai i nā pilikia ʻike kamepiula ma o ka hoʻohana ʻana i nā kiʻi kiʻi a me nā ʻano loiloi i kēia papa.
No ka hana ʻana i nā hana hoʻoili kiʻi koʻikoʻi e like me ka ʻike ʻana i nā mea a me ka hoʻohālikelike kiʻi, e hoʻohana ʻoe iā Python, Pillow, a me OpenCV.
ʻO ka hana ʻana i ka papa helu kiʻi me nā ala hoʻonaʻauao i mālama ʻia he kumuhana ʻē aʻe i uhi ʻia ma ka papa. ʻEono modula i kūkulu ʻia i ke ʻano o ka papa, a ua kālele kēlā me kēia i kahi ʻāpana o ka hoʻoili kiʻi a me ka ʻike kamepiula.
Loaʻa kēia mau kumuhana e like me ka nānā ʻana o ka ʻike kamepiula, ka ʻike ʻana i nā mea, ka hoʻokaʻawale kiʻi aʻo mīkini, ka hoʻoili ʻana i nā kiʻi me OpenCV a me ka Pillow, nā neural network, a me ke aʻo hohonu, a me kahi hihia papahana ma ka hoʻohālikelike ʻana i nā hōʻailona traffic.
Hoʻoikaika kēia papa i ka hoʻohana ʻana i ke aʻo ʻana ma luna o ka ʻike theoretical wale nō. Ma ka hana ʻana i nā papahana kūpono, e kūkulu ʻoe i kahi kōpili o kāu mau hana e hōʻike ana i kou hiki i ka hoʻoili kiʻi a me ka ʻike kamepiula.
E hui pū ʻia ʻo Jupyter Labs a me Computer Vision Learning Studio (CV Studio), he kumu aʻo ʻike kamepiula manuahi, i loko o nā keʻena.
Hiki iā ʻoe ke hoʻouka, hoʻomaʻamaʻa, a hoʻāʻo i kāu hoʻohālikelike kiʻi kūʻokoʻa a me nā hiʻohiʻona ʻike me CV Studio.
13. ʻO ka papa hana akamai no kēia manawa: kūkulu i 6 mau papahana
ʻO ka papa "Modern Artificial Intelligence Masterclass: Build 6 Projects" ma Udemy e lawe iā ʻoe i kahi huakaʻi hoihoi i loko o ka puʻuwai o ka naʻauao.
Ke hoʻohana nei kēia papa i hoʻolālā maikaʻi ʻia i kahi kaiapuni hoʻonaʻauao e pili ana i ka papahana e hoʻopuka i kahi hui o ka ʻike hoʻonaʻauao a me nā mākau hana.
E ʻike ʻoe ua hoʻolālā ʻia kēlā me kēia papahana ma kēia ʻano hoʻonaʻauao e hōʻike i kahi ʻano ʻokoʻa o ka naʻauao hana, e hāʻawi ana i kahi ʻike piha o ke kula.
Mai ke aʻo ʻana i ka mīkini a hiki i ke aʻo hohonu a i ke kahua hoihoi o nā ʻupena neural, ua piha ka papahana me nā kumuhana hoihoi.
Me ke kōkua o nā papahana ʻokoʻa ʻeono, e ʻimi ʻoe i ka ʻaoʻao kūpono o ka naʻauao artificial (AI), e hoʻoikaika a hoihoi i kāu ʻike aʻo.
I mea e hōʻoia ai ʻaʻole ʻoe e aʻo wale nei i nā kumumanaʻo akā e hoʻomohala pū ana i ka hiki ke hoʻopili i nā hoʻonā AI, ua kālele ka papa i ka manaʻo nui i ka hoʻomaʻamaʻa hana.
ʻO kēlā me kēia pāhana āu e hana ai he ʻanuʻu kokoke i ka lilo ʻana i mea akamai i nā ʻano hana a me nā ʻenehana pono i ka ʻāpana AI.
He mea komo ikaika ʻoe e lawe ana i nā luʻi a hōʻike i ka mea kupanaha e hiki ai i ka naʻauao hana ke hana, ʻaʻole he haumāna passive wale nō.
Ma ka hāʻawi ʻana i kahi kahua kahi e hoʻomaʻemaʻe ʻia ai kou noʻonoʻo a me kou hiki ke hoʻoponopono i nā pilikia ma o nā papahana kūpono, ʻoi aku ka papa "Modern Artificial Intelligence Masterclass: Build 6 Projects" ma mua o nā ʻenehana aʻo maʻamau.
E hoʻonui nui ʻia kou hiki ke hoʻomohala, kūkulu, a hoʻomaikaʻi i nā noi AI i kou holomua ʻana ma ka papa.
14. Naʻauao Artificial me ke aʻo ʻana i ka mīkini, ke aʻo hohonu
ʻO ka papa "Artificial Intelligence with Machine Learning, Deep Learning" he alakaʻi no ʻoe i kāu hoʻokolokolo.
Hāʻawi ia i kahi synthesis waiwai o ke kumumanaʻo a me ka ʻike i ka wā e ʻimi ai i nā algorithms kumu a me nā ʻano hana e hoʻokele ai i ka naʻauao artificial hou (AI).
Hoʻohui kēia papa i ka Machine Learning (ML) me ka Deep Learning (DL) e hāʻawi iā ʻoe i nā mea hana āu e pono ai e hoʻokele i nā kaiapuni ʻikepili paʻakikī. Paipai ʻia ka ʻike hohonu o AI, ML, a me DL e ke ʻano o ka hoʻonohonoho ʻana o nā modula papa.
Ma ka wehe ʻana i nā papa o nā algorithms, alakaʻi lākou iā ʻoe ma o ke kumu noʻonoʻo ma hope o lākou. No ka hōʻoiaʻiʻo ʻana i ka ʻike piha, hoʻopili pū ʻia nā haʻiʻōlelo theoretical, a me nā hana hana.
ʻO kou hiki ke hana i nā ʻōnaehana naʻauao e hiki ke aʻo mai ka ʻikepili e hoʻomaikaʻi ʻia ma muli o ka hana ʻana i nā papahana honua maoli.
ʻO ka hoihoi o ke aʻo mīkini (ML) a me ke aʻo hohonu (DL) ʻo ko lākou hiki ke ʻimi i nā mamana i loko o ka ʻikepili - kahi mana koʻikoʻi e hoʻomohala pono ai kēia papa.
Ma ke alakaʻi ʻana iā ʻoe ma o ka maze o nā neural networks, e lilo ke kahua pohihihi o ke aʻo hohonu.
Eia kekahi, ma ka wehewehe ʻana i nā manaʻo o ke aʻo ʻana i mālama ʻia, ʻike ʻole ʻia, a me ka hoʻoikaika ʻana, hoʻopau ka papa i ke kula o ka mīkini aʻo.
E loaʻa iā ʻoe kahi ʻike kūpono o ka hoʻomākaukau ʻana i ka ʻikepili, ka loiloi kumu hoʻohālike, a me nā ala hoʻomohala mai kēia papa, e hōʻoiaʻiʻo ana e hoʻomaopopo ʻoe i nā kumu.
Hoʻomaʻamaʻa pū ka hoʻomaʻamaʻa ʻana i ke kaʻina hana o ke kūkulu ʻana, honing, a me ka hoʻomaikaʻi ʻana i nā kumu hoʻohālike i mea e hana ai i nā wānana pololei. Hoʻoikaika nā hana iā ʻoe e hoʻohana i kāu mea i aʻo ai, kahi e hoʻoikaika ai i ka mākaukau a me ka ʻike.
15. Hoʻonaʻauao hohonu AZ 2023
E ʻimi i ka honua o nā ʻike i alakaʻi ʻia i ka ʻikepili ma ke kau inoa ʻana i ka papa "Deep Learning AZ 2023". He hale kukui kēia papa, e hōʻike ana i ke ala e lilo ai i mea akamai i ke aʻo hohonu, kahi lālā koʻikoʻi o ka naʻauao.
Hoʻomaopopo ia i ka ʻāina paʻakikī o ke aʻo hohonu ʻana ma o ka wehe ʻana i nā ʻupena neural me kāna mau mea i hoʻolālā ʻia.
E aʻo ʻoe e pili ana i ka hana ʻana o nā ʻupena neural convolutional a recurrent i kou holomua ʻana ma o nā papa, e hāʻawi iā ʻoe i ka ʻike paʻa i ka loaʻa ʻana a me ka hana ʻana o nā kamepiula i ka ʻikepili paʻakikī.
Hoʻopili pū ka papa i ka hoʻonaʻauao ʻole ʻia, e hoʻolauna iā ʻoe i ka ʻepekema a me ke akamai o ke aʻo ʻana i nā kamepiula e ʻimi i nā kumu ma ka ʻikepili ʻole.
ʻO ke kumu o ka papa ʻo ia kāna ʻāpana hana, kahi e hoʻohana ai i ka ʻike hoʻonaʻauao e hoʻohana ai i nā kūlana kūpono.
E hana ʻoe i nā papahana paʻakikī e hoʻāʻo i kou hiki ke noi nā kumu hoʻohālike hohonu e hoʻoponopono i nā pilikia koʻikoʻi.
He kahua pāʻani kēia mau hana no ka hoʻomaikaʻi ʻana i kou hiki a me ka hoʻomaopopo ʻana iā ʻoe e hoʻomaopopo i nā kumu o ke aʻo hohonu, ma mua o ka hoʻokolokolo.
ʻO ka hoʻomaopopo ʻana i ka hoʻohana ʻana iā Keras a me TensorFlow, ʻelua mau mea hana kumu no ka hana ʻana a me ka hoʻomaʻemaʻe ʻana i nā hiʻohiʻona aʻo hohonu hilinaʻi, ʻo ia kekahi o nā mea nui o ka papa.
Eia hou, e ʻimi ʻoe i ka hana ʻōlelo kūlohelohe, kahi e alakaʻi ai i ke kahua hoihoi o ka pilina mīkini-kanaka.
I mea e hōʻoiaʻiʻo ai i ka ʻike piha ʻana i ke aʻo hohonu, hoʻokele pū ka papa i ke kai o ke aʻo hoʻoikaika.
Panina
I ka wā mua, ʻo ka hoʻokaʻawale ʻana i ka plethora o nā papa AI hiki ke loaʻa i nā poʻe novice e like paha me kahi hana koʻikoʻi. Akā ke hoʻomaka ʻoe, ʻo ke ala e hoʻomaopopo ai i nā kumu o ka naʻauao artificial he mea hauʻoli loa.
Hāʻawi kēia mau papa i hoʻolālā maikaʻi ʻia i ka hui pū ʻana o ka ʻike hoʻonaʻauao a me ka ʻike honua maoli e kōkua i ka poʻe hoʻomaka e hoʻokele i ke aupuni paʻakikī o ka naʻauao artificial.
Hoʻokumu ʻia kahi ʻano hoʻonaʻauao hoihoi e nā aʻoaʻo aʻoaʻo a me nā papahana hana ʻo ia ka mea nui o ka hapa nui o nā papa hoʻomaka.
Me ka hāʻawi ʻana i ka ʻike kūpono, hoʻoulu pū lākou i ka ʻimi a me ka manaʻo o ka holomua i nā haumāna.
ʻO nā kōkua āpau a me nā mea i hāʻawi ʻia i loko o kēia mau papa e hana ma ke ʻano he hoʻomaka ikaika, e hoʻohuli ana i nā mea makemake i ka wā e hiki mai ana i piha i nā hana ʻenehana.
Waiho i ka Reply