Table of Contents[Kache][Montre]
- 1. Eleman AI
- 2. Python pou Syans Done, AI & Devlopman
- 3. AI pou tout moun
- 4. AI pou byen
- 5. AI Fondasyon pou Espesyalizasyon Tout Moun
- 6. Atifisyèl entèlijans AZ 2023
- 7. Entwodiksyon nan entèlijans atifisyèl (AI)
- 8. Espesyalizasyon aprantisaj machin
- 9. Espesyalizasyon aprantisaj pwofon
- 10. Matematik pou aprantisaj machin ak syans done
- 11. IBM Applied AI Professional Sètifika
- 12. Entwodiksyon nan Vizyon Odinatè ak Pwosesis Imaj
- 13. Masterclass modèn entèlijans atifisyèl: Bati 6 Pwojè
- 14. Atifisyèl entèlijans ak Machine Learning, Deep Learning
- 15. Deep Learning AZ 2023
- konklizyon
Nan yon mond de pli zan pli lye ak done-kondwi, rive nan AI se yon moniman nan klere imen.
Sans AI, ancrage nan imitasyon machin nan entèlijans imen, jwenn enpòtans nan yon pakèt aplikasyon, kondwi pwogrè deranje nan tout endistri yo.
Enpak la se sibstansyèl ak byen lwen, sòti nan swen sante, kote dyagnostik AI-pouvwa bay dyagnostik maladi bonè, nan edikasyon, finans, ak pi lwen.
Otomatik pwogrè travay regilye nan analiz done, ak posiblite pou amelyore eksperyans itilizatè se jis kèk nan domèn kote AI briyan briyan.
Dinamik nannan nan domèn AI bezwen yon angajman pou aprantisaj kontinyèl. Kòm limit yo nan sa ki posib kontinye flou, rete aktyèl sou devlopman pwosesis ak teknoloji pa sèlman rekòmande, men tou obligatwa.
Sa a se yon zòn kote dekouvèt yè yo byento vin estanda jodi a, souliye karaktè rapid nan inovasyon nan travay. Pouswit ki pa janm fini nan enpòtans nan yon tèren peppered ak amelyorasyon kontinyèl mete aksan sou bezwen an pou yon eksperyans aprantisaj ki toujou ap evolye.
Anplis de sa, ak yon bezwen k ap grandi pou konesans AI, gen yon sans de ijans pou enjenyè anbisye fouye nan nwayo a nan syans enteresan sa a.
Pwospè nan dechifre konpleksite yo nan aprantisaj machin, aprantisaj pwofon, ak rezo neral atire.
Sepandan, wout pou metrize AI souvan wè li difisil, patikilyèman pa moun ki sou pwent la. Se nan pwen sa a ke enpòtans ki genyen nan kou edikasyon byen estriktire vin klè.
Pandan n ap antre nan domèn edikasyon AI, yon kantite kou te monte pou rankontre gwo etidyan ki anvi.
Kou sa yo, ki adapte ak diferan aprantisaj ak konesans anvan yo, eseye plati koub aprantisaj la, fè entwodiksyon nan AI mwens entimidasyon.
Yon koleksyon kou AI pou débutan chwazi yo aji kòm yon etap nan domèn entrigan sa a. Kou sa yo, ki gen entansyon bay yon fondasyon solid, kouvri yon pakèt lide AI pou bay yon konesans byen awondi.
Yo klarifye konsèp fondamantal yo, bay eksperyans pratik, epi yo ofri yon gade nan aplikasyon yo nan mond reyèl la nan AI.
Kòmanse yon wout aprantisaj òganize se tankou louvri yon pòt nan yon avni plen posiblite. Chemen pou metrize AI ka tou de sezisman ak rekonpanse ak antrenè ki kòrèk la.
Koleksyon sa yo chwazi nan kou AI fèt pou bay yon fondasyon solid, limen etensèl nan enterè ak etabli baz pou yon vwayaj satisfezan nan domèn enteresan nan AI.
1. Eleman nan lavil Ayi
MinnaLearn ak University of Helsinki te kreye yon seri revolisyonè kou gratis sou entènèt ki rele Eleman AI.
Objektif li se demistifye AI ak pèmèt yon pakèt moun, kèlkeswa background, yo konprann li. Gen de seksyon prensipal nan kou a.
Premye seksyon an, "Entwodiksyon nan AI," se yon modil senp ki pa mande okenn konesans anvan pwogramasyon oswa aritmetik avanse. Li ideyal pou nenpòt moun ki vle aprann plis sou AI, posiblite li yo, ak fason li afekte lavi chak jou nou an.
Pati sa a bay yon baz solid pou konprann fondamantal AI. "Building AI," dezyèm seksyon an, eksplore algorithm yo an plis detay ki fè li posib yo kreye teknik AI.
Pou patisipasyon konplè nan leson plis teknik sa a, gen kèk konesans fondamantal nan pwogram Python konseye.
Li pafè pou moun ki vle ale pi lwen nan aplikasyon devlopman AI epi ale pi lwen pase fondamantal yo.
Eleman yo nan AI kanpe deyò pou devouman li nan demokratize ak otorize konesans AI. Aprann enfomasyon AI pa enpòtan menm jan ak konprann aplikasyon potansyèl li yo atravè yon seri endistri.
Kou a mete aksan sou ke AI se pa sèlman pou enjenyè men pou tout moun ki enterese nan lavni nan teknoloji, epi li ankouraje yon varyete de itilizasyon teknoloji a.
2. Piton pou Syans Done, AI & Devlopman
"Python pou Done Syans, AI & Development”, ki te pwodwi pa IBM epi ki disponib sou Coursera, se yon kou konplè ki vle di pou ekspoze elèv yo nan mond lan nan pwogram Python.
Espesyalman nan domèn syans done, entèlijans atifisyèl, ak devlopman.
Avèk fòma kou sa a ki zanmitay débutan, ou ka aprann pwograme nan Python nan yon koup de èdtan, menm si ou pa gen okenn ekspètiz nan pwogramasyon anvan.
Ou pral jwenn yon konpreyansyon fondamantal sou Python pandan tout kou a, ki kouvri varyab, estrikti done, ekspresyon, ak kalite done.
Ou pral vin konpetan nan branch, bouk, fonksyon, objè, ak klas nan lojik pwogramasyon Python. Itilizasyon bibliyotèk Python-tankou Pandas, Numpy, ak Beautiful Soup-ki enpòtan anpil pou analiz done ak manipilasyon tou kouvri nan kou a.
Metodoloji pratik kou sa a se youn nan karakteristik diferan li yo. Pandan laboratwa pratik ak Jupyter Notebooks, ou pral kapab mete konesans ou fèk akeri pou itilize.
Kòm li pèmèt ou fè fas ak done otantik ak adrese pwoblèm aktyèl, eksperyans pratik sa a pa gen anpil valè.
Lè w fini kou a, w ap vin gen konfyans nan sèvi ak Python pou kreye pwogram senp, kominike avèk done, epi otomatize travay chak jou.
Yon pakèt endistri, ki gen ladan devlopman lojisyèl, jeni done, entèlijans atifisyèl, DevOps, ak syans done ak analiz, ka benefisye de konpetans ou genyen yo.
3. AI pou tout moun
"AI for Everyone," yon kou ki ofri pa deeplearning.ai, fèt pou nenpòt moun ki vle aprann sou potansyèl revolisyonè entèlijans atifisyèl san yo pa bloke nan detay yo.
Kou sa a fè ou pase nan enplikasyon sosyete a ak komèsyal entèlijans atifisyèl pandan y ap ofri yon bon jan konpreyansyon sou sa li kapab epi li pa ka reyalize.
Kèlkeswa ekspètiz teknik yon moun, li gen pou objaktif pou demistifye prensip AI epi fè yo konprann pou yon odyans pi laj.
Pandan kou a, ou pral aprann plis sou fonksyonman enteryè aprantisaj machin ak aprantisaj pwofon, de domèn entèlijans atifisyèl ki te atire anpil enterè dènyèman.
Anplis de sa, ou pral etidye ka etid nan mond reyèl la ki demontre itilizasyon itil nan entèlijans atifisyèl nan yon seri de sektè.
Pou asire ke elèv yo prepare pou fè jijman saj nan domèn yo, kou a tou adrese pwoblèm etik ki antoure AI.
Konsantre sou enplikasyon komèsyal AI nan "AI pou tout moun" se youn nan eleman ki pi remakab li yo.
Patisipan yo pral jwenn konesans sou taktik yo pou kreye yon konpayi done ki santre epi aprann kijan pou yo travèse avèk siksè revolisyon AI nan pwòp konpayi yo.
Elèv k ap aprann yo pral gradye nan kou sa a ak ladrès ki nesesè pou aplike metòd AI-kondwi nan aktivite pwofesyonèl yo, anplis de yon konpreyansyon debaz nan domèn nan.
4. AI pou byen
Kou "AI for Good" se yon inisyativ dènye kri soti nan deeplearning.ai ki gen pou objaktif pou itilize entèlijans atifisyèl pou rezoud pwoblèm mondyal difisil.
Kou sa a ofri yon chans ki ra pou devlope kapasite ki melanje òdinatè ak entèlijans imen pou efè benefisye nan mond reyèl la.
Li fèt pou pwofesyonèl yo, elèv yo ak nenpòt moun ki antouzyas pou amelyore sosyete a ak anviwònman an fasil konprann.
Ou pral aprann yon fondasyon metodik pou kreye pwojè AI pandan tout kou a.
Pou pwojè ki santre sou siveyans divèsite biyolojik, enèji van, polisyon lè a, ak jesyon dezas, w ap evalye done epi kreye modèl AI.
Pou yo ka ba ou yon konpreyansyon pratik sou aplikasyon AI, kou a egzamine tou etid ka nan mond reyèl la ki gen rapò ak sante piblik, chanjman nan klima, ak jesyon dezas.
Ou pral dekouvri ki jan yo kreye yon modèl AI pou ogmante previzibilite jenerasyon enèji van, itilize vizyon òdinatè teknik pou rekonèt ak kategorize bèt pou siveyans divèsite biyolojik, epi evalye kalite lè lè l sèvi avèk rezo neral.
Kou a kouvri tou itilize teknik pwosesis lang natirèl nan mesaj tèks delivre apre katastwòf ak devlope yon tiyo klasifikasyon imaj pou evalyasyon domaj lè l sèvi avèk foto satelit.
AI for Good pwojè kad, Jupyter kaye, vizyon òdinatè, aprantisaj machin sipèvize, pwosesis lang natirèl, analiz done eksplorasyon, ak plis ankò se pami ladrès ou pral genyen.
Ou pral gen ladrès ak enfòmasyon ki nesesè pou travay sou pwojè AI for Good epi kreye pwodwi ki anplwaye AI pou kòz anviwònman ak imanitè nan konklizyon kou a.
5. AI Fondasyon pou Espesyalizasyon Tout Moun
Kou konplè "AI Foundation for Everyone Specialization" ke IBM ap ofri sou Coursera gen entansyon fè elèv yo fè konesans ak domèn entèlijans atifisyèl (AI). Espesyalite sa a pa bezwen konesans pwogram epi li fèt pou moun ki pa gen anpil eksperyans ak AI.
Pou elèv ki enterese aprann sou efè AI ak posiblite revolisyonè pou sosyete a ak biznis, sa a se yon bon kote yo kòmanse.
Twa kou fè espesyalite a, chak konsantre sou yon zòn diferan nan entèlijans atifisyèl. Nan premye kou a, "Entwodiksyon nan entèlijans atifisyèl (AI)," yo bay elèv yo yon konpreyansyon jeneral sou teknoloji a, itilizasyon li yo, ak fason li ap chanje sosyete a.
Ou pral jwenn konesans nan etik AI, pwofondè aprantisaj, rezo neral, aprantisaj machin, ak lòt sijè ki gen rapò.
Dezyèm kou a fouye nan itilizasyon sèvis Watson AI, ki gen tit "Kòmanse ak AI lè l sèvi avèk IBM Watson."
Ou pral dekouvri ki jan yo maksimize devwa nan yon anviwònman travay ak ogmante pwodiktivite lè l sèvi avèk pwogram tankou Watson Studio. Karakteristik ak fonksyon IBM Watson Services nan yon sik lavi AI yo kouvri tou nan kou sa a.
Kou final la, "Konstriksyon AI-Powered Chatbots Without Programming," konsantre sou bati chatbots san yo pa bezwen ekri kòd.
Tout avantaj ki genyen nan chatbots, ki jan yo sèvi ak Watson Assistant pou konstwi yon chatbot zanmitay, ak ki jan yo entegre li ak yon sit entènèt yo pral kouvri.
Ou pral ranpli yon kantite travay pratik, kòd pandan espesyalizasyon an. Yon chatbot sipò kliyan Watson AI-powered sou yon sit entènèt yo pral kreye, teste, epi aplike nan fen an.
6. Entèlijans atifisyèl AZ 2023
Kou ki fèt ak presizyon "Entèlijans atifisyèl AZ 2023" debloke yon min trezò nan konesans ki pèmèt ou fouye byen fon nan mond lan nan entèlijans atifisyèl (AI).
Kou sa a ap fè ou pase nan fondamantal yo depi nan konmansman an, asire w ke yo etabli yon fondasyon solid.
Konpleksite entèlijans atifisyèl yo revele pandan w ap avanse, bay yon apèsi sou potansyèl pwisan teknoloji inovatè sa a. Chak modil nan kou a bati sou youn nan anvan li, ak objektif pou fasilite aprantisaj pwogresif.
Sa a bay trajectoire aprantisaj ou yon bat, ki fasilite asimilasyon an byen lwen pi fasil nan nosyon AI konplike. Isit la, devwa pratik ki tou de enteresan ak trè pèsepsyon yo itilize pou rafine konpreyansyon ou.
Ou pral jwenn opòtinite pou yo travay ak done mond reyèl la, epi w ap frisonen pa defi a nan èkstraksyon enfòmasyon ki gen anpil valè nan li.
Kou sa a kanpe deyò paske li kapasite pou demistifye lide teyorik atravè aplikasyon nan mond reyèl la. Olye pou yo jis yon konsomatè enfòmasyon pasif, w ap pouse nan yon anviwònman aprantisaj vibran.
Gen plizyè obstak nan kou sa a ki pral teste kapasite w pou w panse ak rezoud pwoblèm.
Kou sa a ekipe ou ak ladrès ki nesesè yo sèvi ak enfòmasyon sa a avèk siksè, anplis bay ou ak konesans ki nesesè yo.
7. Entwodiksyon nan entèlijans atifisyèl (AI)
Plonje tèt ou nan jaden an kaptivan nan entèlijans atifisyèl lè w pran kou "Entwodiksyon nan entèlijans atifisyèl (AI)" Coursera a.
Kou sa a asire yon fondasyon solid nan lide debaz yo nan AI epi ouvè chemen an pou yon konpreyansyon pwofon nan domèn nan.
Ou ap dirije depi nan konmansman an atravè yon wout aprantisaj solid ki ak anpil atansyon revele anpil aspè yo nan entèlijans atifisyèl.
Fason yo òganize materyèl la nan kou a asire ke konesans yo bati piti piti e ke chak modil koule natirèlman nan pwochen an.
Metòd byen konsidere sa a ankouraje yon konpreyansyon pwofon nan konsèp AI anplis fè aprantisaj pi fasil.
Pwogram nan kouvri yon pakèt domèn, tankou aprantisaj pwofon, aprantisaj machin, rezo neral, ak plis ankò.
Ou ap fouye nan kè a nan entèlijans atifisyèl ak mennen ankèt sou mekanik yo ki pouvwa sistèm entèlijan-ou pa jis ekreme sifas la.
Kou a plen ak egzèsis pratik ki ba ou yon apwòch pratik pou aprann. Angaje ak seri done mond reyèl la se yon eksperyans kaptivan ak edikatif ke yo ba ou.
Ou ap fòse nan yon anviwònman aprantisaj enteresan, dinamik pa kou a, ki pa diminye ou nan yon elèv pasif.
Objektif kou a se teste kapasite w pou w panse ak rezoud pwoblèm. Aplike konesans nan sitiyasyon ki enpòtan, nan mond reyèl la enpòtan menm jan ak jis resevwa li.
8. Espesyalizasyon aprantisaj machin
Inivèsite Stanford ak DeepLearning.ai bay yon espesyalizasyon aprantisaj machin.
Pwogram AI konplè Coursera ofri bay elèv yo yon fondasyon solid nan teyori AI ak kapasite aprantisaj machin itil.
Patisipan yo nan espesyalite sa a pral eksplore yon pakèt matyè aprantisaj machin. Okòmansman, yo pral sèvi ak zouti Python byen koni tankou NumPy ak scikit-learn pou konstwi. modèl aprantisaj machin.
Tou de estrateji aprantisaj sipèvize ak san sipèvizyon yo kouvri nan kou a.
Ou pral aprann kijan pou kreye ak fòme modèl pou klasifikasyon binè ak pwoblèm prediksyon, tankou lojistik ak regression lineyè, lè l sèvi avèk aprantisaj sipèvize. Anplis de sa, w ap resevwa fòmasyon pratik rezo neral lè l sèvi avèk TensorFlow pou klasifikasyon milti-klas.
Kou a kouvri gwoupman ak deteksyon anomali nan yon kontèks aprantisaj san sipèvizyon, bay elèv yo zouti yo bezwen yo travay ak done ki manke repons ki make.
Espesyalizasyon an gen ladan tou teknik ansanbl pyebwa, tankou pye bwa ranfòse, forè o aza, ak pye bwa desizyon.
Anfaz kou sa a sou devlope sistèm rekòmandasyon atravè teknik aprantisaj pwofon ki baze sou kontni ak estrateji filtraj kolaborasyon se youn nan karakteristik diferan li yo.
Anplis de sa, gwo twou san fon aprantisaj ranfòsman modèl yo prezante ba ou. Konsantre nan espesyalite a se sou pi bon pratik devlopman aprantisaj machin, ki garanti ke modèl elèv yo bati yo byen adapte pou travay ak done reyèl.
Ou pral gradye nan pwogram nan ak yon konpreyansyon solid nan lide aprantisaj machin fondamantal ak ladrès pratik ki nesesè yo sèvi ak metòd sa yo atake pwoblèm difisil nan mond reyèl la.
9. Deep Aprantisaj Espesyalizasyon
Espesyalizasyon Deep Learning DeepLearning.AI a se yon kourikoulòm entwodiksyon ki entwodui elèv yo nan aprantisaj pwofon ak entèlijans atifisyèl.
Kout kou sa a ki senp, kout, ak pwòp ritm sa a, ki te anseye pa pyonye aprantisaj machin Andrew Ng, fè li aksesib a moun ki fèk kòmanse nan avanti AI yo.
Kòmanse ak lide fondamantal rezo neral la, ou pral etidye yon varyete sijè aprantisaj pwofon nan espesyalite sa a.
Ou pral jwenn konesans nan eleman esansyèl nan achitekti yon rezo neral la epi tou ki jan yo konstwi, fòme, epi sèvi ak konplètman konekte rezo neral pwofon.
Kou a tou eksplore devlopman teknolojik kle yo ki soutni aplikasyon yo nan aprantisaj pwofon. Pandan w ap avanse, w ap aprann estrateji itil pou lanse pwojè AI ou yo ak bati yon dosye ki enpòtan pou endistri a.
TensorFlow, transfòmatè, konvolisyonèl rezo neral, rezo neral renouvlab, rezo neral atifisyèl, ak pwogramasyon Python yo tout kouvri nan espesyalite sa a.
Long-memwa kout tèm (LSTM), modèl atansyon, pwosesis lang natirèl, deteksyon objè ak segmentasyon, sistèm rekonesans figi, optimize, akor ipèparamèt, aprantisaj machin, aprantisaj transfè, backpropagation, ak sistèm rekonesans feminen se pami lòt sijè ou pral etidye.
Senk klas ki chak konsantre sou yon aspè diferan nan aprantisaj pwofon fòme kad pwogram nan.
Rezo neral ak aprantisaj pwofon, optimize rezo neral pwofon, pwojè aprantisaj machin òganizasyon, rezo neral konvolusyonèl, ak modèl sekans yo se kèk egzanp.
Chak kou fèt pou yo bati sou youn ki anvan li, sa ki garanti yon konpreyansyon apwofondi nan aprantisaj pwofon.
10. Matematik pou aprantisaj machin ak syans done
Espesyalite DeepLearning.AI a “Matematik pou aprantisaj machin ak syans done” se yon kourikoulòm ki konsyan pou débutan ki bay elèv k ap aprann yo bwat zouti matematik de baz ki nesesè pou aprantisaj machin.
Kou sa a se ideyal pou nenpòt moun ki vle amelyore baz matematik yo pou yon travay nan aprantisaj machin ak syans done, paske li jis mande pou yon nivo matematik segondè kòm yon avantou.
Kou sa a pral anseye w sijè matematik esansyèl tankou kalkil, aljèb lineyè, estatistik, ak pwobabilite. Kapasite fondamantal sa yo obligatwa pou byen konprann ak aplike algoritm aprantisaj machin.
Kou a òganize an twa seksyon: Aljèb lineyè pou aprantisaj machin ak syans done, kalkil pou aprantisaj machin ak syans done, ak pwobabilite ak estatistik pou aprantisaj machin ak syans done.
Ou pral kòmanse pa aprann sou vektè, matris, transfòmasyon lineyè, ak valè pwòp yo, yo tout esansyèl pou konprann modèl aprantisaj machin.
Lè sa a, kou a fouye nan kalkil, anseye ou sou dérivés, gradyan, ak teknik optimize tankou desandan gradyan, tout nan yo ki obligatwa pou fòmasyon rezo neral.
Nan pati pwobabilite ak estatistik, ou pral aprann sou varyab o aza, teyorèm Bayes, distribisyon Gaussian, ak tès ipotèz, ansanm ak zouti estatistik pou analiz done.
Rive nan fen kou a, ou pral gen yon konesans bon jan nan konsèp matematik ki soutni konpòtman algoritmik ak fason pou adapte yo pou aplikasyon koutim.
Anplwayè yo apresye talan sa yo, epi yo pral ede w konkeri kesyon entèvyou aprantisaj machin yo epi jwenn travay ideyal ou.
11. Sètifika pwofesyonèl IBM Applied AI
Sètifika Pwofesyonèl IBM Applied AI, ki disponib sou Coursera, se yon kourikoulòm konplè ki fèt pou fè w kòmanse nan domèn entèlijans atifisyèl.
Kou sa a, ki te dirije pa espesyalis IBM, se ideyal pou débutan epi li pa mande pou okenn pwogram anvan oswa konesans entèlijans atifisyèl.
Avèk yon peryòd fini pwojè twa mwa nan dis èdtan pa semèn, li fleksib ase pou pèmèt ou aprann nan pwòp vitès ou.
Ou pral jwenn yon konpreyansyon konplè sou entèlijans atifisyèl (AI), itilizasyon li yo, ak ka itilize nan kou sa a.
Pou kòmanse, familyarize w ak siyifikasyon entèlijans atifisyèl epi defini konsèp tankou aprantisaj pwofon, aprantisaj machin, ak rezo neral.
Aprann bati AI chatbots ak asistan vityèl sou sit entènèt san okenn konesans pwogram se youn nan karakteristik kou a.
Kou a kouvri entèlijans atifisyèl, aprantisaj machin, pwogram Python, Watson AI, chatbots, aprantisaj pwofon, ak koòdone pwogramasyon aplikasyon (API).
Ou pral tou antre nan syans done, envestige teknoloji tankou IBM Watson AI sèvis, OpenCV, ak API yo kreye solisyon AI ki mache ak kòd.
Espesyalite a fèt ak sis kou, chak nan yo konsantre sou yon sijè diferan nan AI aplike. Entwodiksyon nan AI, konstwi chatbots ki mache ak AI,
Python pou syans done, devlope aplikasyon AI ak Python ak Flask, ak bati aplikasyon AI lè l sèvi avèk API Watson se pami sijè yo kouvri.
Chak kou vle di pou konstwi sou yon sèl la anvan l ', ofri yon konpreyansyon bon jan AI aplike.
12. Entwodiksyon nan Vizyon Odinatè ak Pwosesis Imaj
Prezante pa IBM sou Coursera, kou "Entwodiksyon nan Vizyon Odinatè ak Pwosesis Imaj" se yon kou pou debutan ki gen pou objaktif pou entwodui elèv yo nan jaden an kaptivan nan vizyon òdinatè.
Vizyon òdinatè gen aplikasyon nan yon varyete endistri, ki gen ladan robotik, reyalite ogmante, ak oto-kondwi machin.
Byenke gen kèk abitye ak pwogram Python ak aritmetik lekòl segondè yo obligatwa, ni ekspètiz anvan ak aprantisaj machin ni vizyon sou òdinatè pa obligatwa pou kou sa a.
Ou pral aprann eksplike kijan vizyon òdinatè yo itilize nan anpil sektè ak kòman pou rezoud pwoblèm vizyon òdinatè lè w itilize metòd tretman imaj ak analiz nan kou sa a.
Pou fè travay fondamantal pwosesis imaj tankou idantifikasyon objè ak klasifikasyon foto, w ap itilize Python, Pillow, ak OpenCV.
Fè yon klasifikasyon imaj ak apwòch aprantisaj sipèvize se yon lòt sijè ki kouvri nan kou a. Sis modil fè estrikti kou a, epi chak youn konsantre sou yon zòn diferan nan pwosesis imaj ak vizyon òdinatè.
Sa yo enkli sijè tankou yon apèsi sou vizyon òdinatè, rekonesans objè, klasifikasyon foto aprantisaj machin, pwosesis imaj lè l sèvi avèk OpenCV ak zòrye, rezo neral, ak aprantisaj pwofon, ak yon ka pwojè sou klasifikasyon siy trafik yo.
Kou sa a mete aksan sou aprantisaj aplike pase konpreyansyon senpleman teyorik. Lè w ap travay sou pwojè pratik, ou pral devlope yon dosye reyalizasyon ou ki montre kapasite w nan pwosesis imaj ak vizyon òdinatè.
Jupyter Labs ak Computer Vision Learning Studio (CV Studio), yon resous aprantisaj gratis sou vizyon òdinatè, pral konbine nan laboratwa yo.
Ou ka telechaje, antrene, epi teste pwòp klasifikasyon imaj inik ou ak modèl deteksyon ak CV Studio.
13. Masterclass modèn entèlijans atifisyèl: Bati 6 Pwojè
Kou "Modern Entèlijans Atifisyèl Masterclass: Bati 6 Pwojè" sou Udemy pral mennen ou nan yon vwayaj sezisman nan kè a nan entèlijans atifisyèl.
Kou sa a ak anpil atansyon planifye itilize yon anviwònman aprantisaj ki baze sou pwojè pou bay yon konbinezon konesans akademik ak ladrès pratik.
Ou pral dekouvri ke chak pwojè nan anviwònman aprantisaj sa a fèt pou revele yon aspè diferan nan entèlijans atifisyèl, bay yon konpreyansyon konplè sou domèn nan.
Soti nan aprantisaj machin nan aprantisaj pwofon nan jaden an kaptivan nan rezo neral, pwogram nan chaje ak sijè enteresan.
Avèk èd nan sis pwojè diferan, ou pral fouye nan bò pratik nan entèlijans atifisyèl (AI), fè eksperyans aprantisaj ou dinamik ak kaptivan.
Pou asire ke ou pa jis aprann teyori yo, men tou devlope kapasite pou aplike solisyon AI, kou a konsantre yon gwo anfaz sou pratik pratik.
Chak pwojè w ap travay sou yo se yon etap pi pre pou w vin yon ekspè nan metòd ak teknoloji ki esansyèl nan sektè AI.
Ou se yon patisipan aktif ki pran defi ak revele bèl bagay ke entèlijans atifisyèl ka pwodui, pa sèlman yon elèv pasif.
Lè yo ofri yon platfòm kote kreyativite ou ak kapasite pou rezoud pwoblèm yo rafine atravè pwojè pratik, kou "Modern Entèlijans Atifisyèl Masterclass: Bati 6 Pwojè" ale pi lwen pase teknik aprantisaj konvansyonèl yo.
Kapasite w pou devlope, konstwi, ak amelyore aplikasyon AI ap ogmante anpil pandan w ap pwogrese nan kou a.
14. Entèlijans atifisyèl ak aprantisaj machin, aprantisaj pwofon
Kou "Entèlijans atifisyèl ak aprantisaj machin, aprantisaj pwofon" aji kòm yon gid pou ou pandan ankèt ou a.
Li ofri yon sentèz rich nan teyori ak eksperyans pandan li eksplore algoritm fondamantal ak metòd ki kondwi entèlijans atifisyèl kontanporen (AI).
Kou sa a konbine Machine Learning (ML) ak Deep Learning (DL) pou ba ou zouti ou bezwen pou navige nan anviwònman done konplike yo. Konpreyansyon pwofon AI, ML, ak DL ankouraje nan fason modil kou yo òganize.
Lè yo retire kouch algoritm yo, yo mennen ou nan rezònman dèyè yo. Pou garanti yon konpreyansyon konplè, konferans teyorik, ak aktivite pratik yo lye ansanm.
Kapasite w pou kreye sistèm entèlijan ki ka aprann nan done yo ap amelyore kòm rezilta travay sou pwojè mond reyèl la.
Atraksyon aprantisaj machin (ML) ak aprantisaj pwofon (DL) se kapasite yo pou jwenn modèl nan done-yon kapasite kritik ke kou sa a ak anpil atansyon devlope.
Lè w gide w nan labirent rezo neral la, jaden misterye aprantisaj pwofon an ap vin pi apwoche.
Anplis de sa, nan klarifye konsèp yo nan aprantisaj sipèvize, san sipèvizyon, ak ranfòsman, kou a demistifye jaden an nan aprantisaj machin.
Ou pral jwenn yon konpreyansyon pratik nan preparasyon done, evalyasyon modèl, ak apwòch optimize nan kou sa a, garanti ke ou konprann prensip yo.
Fòmasyon an tou klarifye pwosesis la nan bati, perfectionnement, ak amelyore modèl yo nan lòd yo pwodwi previzyon presi. Aktivite yo pouse ou sèvi ak sa ou te aprann, ki ankouraje metriz kòm byen ke konpreyansyon.
15. Deep Learning AZ 2023
Eksplore mond lan nan enfòmasyon ki baze sou done lè w enskri nan kou "Deep Learning AZ 2023". Kou sa a sèvi kòm yon far, ki montre fason pou vin konpetan nan aprantisaj pwofon, yon branch esansyèl nan entèlijans atifisyèl.
Li fè tèren difisil aprantisaj pwofon an konpreyansib nan diseksyon rezo neral ak eleman ki fèt ak anpil atansyon li yo.
Ou pral aprann sou fonksyonman rezo neral konvolusyonèl ak frekan pandan w ap pwogrese nan kou yo, ki pral ba w yon konpreyansyon solid sou fason òdinatè yo resevwa ak trete done konplike.
Kou a kouvri tou aprantisaj san sipèvizyon, entwodwi ou nan syans ak atizay pou anseye òdinatè yo jwenn modèl nan done san etikèt.
Fondasyon kou a se eleman pratik li, ki bay yon mwayen pou mete konesans akademik pou itilize nan sitiyasyon pratik.
Ou pral travay sou pwojè difisil ki teste kapasite w pou aplike modèl aprantisaj pwofon pou abòde pwoblèm ijan.
Travay sa yo se yon lakou rekreyasyon pou amelyore kapasite w ak asire w ke ou konprann fondamantal yo nan aprantisaj pwofon, olye ke jis yon egzamen.
Konprann ki jan yo sèvi ak Keras ak TensorFlow, de zouti fondamantal pou kreye ak rafine modèl serye aprantisaj pwofon, se youn nan prensipal takeaways kou a.
Anplis de sa, ou pral eksplore pwosesis langaj natirèl, ki pral mennen nan jaden an kaptivan nan entèraksyon machin-moun.
Yo nan lòd yo garanti yon konpreyansyon konplè nan aprantisaj pwofon, kou a tou navige lanmè a nan aprantisaj ranfòsman.
konklizyon
Okòmansman, klasman nan anpil kou AI aksesib pou inisyasyon yo ta ka sanble yon travay akablan. Men, yon fwa ou kòmanse, wout la nan konpreyansyon fondamantal yo nan entèlijans atifisyèl se san dout sezisman.
Kou ki fèt ak anpil atansyon sa yo bay yon konbinezon konesans akademik ak eksperyans nan mond reyèl la pou ede débutan navige domèn konplike nan entèlijans atifisyèl.
Yon anviwònman aprantisaj enteresan kreye pa leson patikilye entèaktif ak pwojè pratik ki se poto prensipal la nan pifò kou entwodiksyon.
Ansanm ak bay konesans ki nesesè yo, yo tou ankouraje kiryozite ak yon sans de siksè nan elèv yo.
Asistans konplè ak materyèl yo ofri nan kou sa yo aji kòm yon lansman solid, pouse aspiran yo nan yon avni plen inovasyon teknolojik.
Kite yon Reply