Tartalomjegyzék[Elrejt][Előadás]
- 1. Az AI elemei
- 2. Python for Data Science, AI és fejlesztés
- 3. AI mindenkinek
- 4. AI for Good
- 5. AI alapok mindenki számára specializáció
- 6. Mesterséges intelligencia AZ 2023
- 7. Bevezetés a mesterséges intelligenciába (AI)
- 8. Gépi tanulási szakirány
- 9. Mélytanulási specializáció
- 10. Matematika a gépi tanuláshoz és adattudományhoz
- 11. IBM Applied AI Professional Certificate
- 12. Bevezetés a számítógépes látásba és képfeldolgozásba
- 13. Modern mesterséges intelligencia mesterkurzus: Építsen 6 projektet
- 14. Mesterséges intelligencia gépi tanulással, mélytanulás
- 15. Deep Learning AZ 2023
- Következtetés
Az egyre inkább összekapcsolt és adatvezérelt világban az AI megjelenése az emberi ragyogás emlékműve.
Az AI lényege, amely az emberi értelem gépi emulációjában gyökerezik, az alkalmazások széles skálájában talál jelentőségűnek, és bomlasztó fejlődést eredményez az egész iparágban.
A hatás jelentős és nagy horderejű, az egészségügytől, ahol a mesterséges intelligencia által vezérelt diagnosztika biztosítja a betegségek korai diagnosztizálását, az oktatásig, a pénzügyekig és azon túl is.
A rendszeres munkavégzés automatizálása előrehalad az adatelemzésben, és a javítás lehetősége felhasználói élmények csak néhány olyan terület, ahol az AI ragyogóan ragyog.
Az AI területén rejlő dinamikához a folyamatos tanulás iránti elkötelezettség szükséges. Mivel az elképzelhető határok továbbra is elmosódnak, a folyamatok és a technológia fejlesztésének naprakészsége nem csak ajánlott, hanem kötelező is.
Ez az a terület, ahol a tegnapi felfedezések hamarosan a mai szabványokká válnak, kiemelve az innováció gyors ütemű jellegét. A folyamatos fejlesztésekkel borított terepen a relevancia véget nem érő törekvése hangsúlyozza a folyamatosan fejlődő tanulási élmény szükségességét.
Ezen túlmenően, mivel egyre nagyobb szükség van a mesterséges intelligencia ismereteire, sürgős az ambiciózus mérnököknek, hogy beleássák magukat ennek az érdekes tudománynak a magjába.
A komplexitások megfejtésének kilátása gépi tanulás, mély tanulás és a neurális hálózatok csábítanak.
A mesterséges intelligencia elsajátításához vezető utat azonban gyakran nehéznek találják, különösen azok, akik a csúcson vannak. Ezen a ponton válik világossá a jól felépített oktatási kurzusok jelentősége.
Ahogy az AI-oktatás területére lépünk, kurzusok tömkelege jött létre, hogy megfeleljen a lelkes hallgatók hullámának.
Ezek a kurzusok, amelyek a különböző tanulási ütemekhez és előzetes tudáshoz vannak szabva, megpróbálják ellaposítani a tanulási görbét, így kevésbé félelmetessé teszik a mesterséges intelligencia megismerését.
A kezdőknek szóló mesterséges intelligencia-tanfolyamok válogatott gyűjteménye ugródeszkaként szolgál ebbe az érdekes birodalomba. Ezek a kurzusok, amelyek célja, hogy erős alapot adjanak, az AI-ötletek széles skáláját fedik le, hogy átfogó ismereteket nyújtsanak.
Tisztázzák az alapvető fogalmakat, gyakorlati tapasztalatokat adnak, és betekintést nyújtanak az AI valós alkalmazásaiba.
A szervezett tanulási útvonal elindítása olyan, mintha ajtót nyitna a lehetőségekkel teli jövő felé. A mesterséges intelligencia elsajátításához vezető út egyszerre lehet izgalmas és kifizetődő a megfelelő oktatással.
Az alábbi válogatott mesterségesintelligencia-tanfolyam-gyűjtemény célja, hogy erős alapot adjon, felkeltse az érdeklődés szikráját, és megalapozza az örömteli utazást az AI izgalmas birodalmában.
1. Az AI elemei
A MinnaLearn és a Helsinki Egyetem forradalmian új ingyenes online kurzussorozatot hozott létre The Elements of AI néven.
Célja, hogy megszüntesse a mesterséges intelligencia misztifikációját, és az emberek széles köre számára lehetővé tegye annak megértését, függetlenül a háttértől. A tanfolyamnak két fő szakasza van.
Az első rész, a „Bevezetés az AI-ba” egy egyszerű modul, amely nem igényel előzetes programozási ismereteket vagy haladó aritmetikát. Ideális mindenki számára, aki többet szeretne megtudni az AI-ról, annak lehetőségeiről, és arról, hogy miként hat mindennapi életünkre.
Ez a rész erős alapot biztosít az AI alapjainak megértéséhez. A „Building AI” című második rész részletesebben feltárja azokat az algoritmusokat, amelyek lehetővé teszik AI-technikák létrehozását.
Ahhoz, hogy teljes mértékben részt vegyen ebben a technikaibb leckében, tanácsos néhány alapvető Python programozási ismerete.
Tökéletes azoknak az egyéneknek, akik tovább szeretnének menni az AI-fejlesztés alkalmazásában, és túl szeretnének haladni az alapokon.
Az Elements of AI kiemelkedik az AI tudás demokratizálása és megerősítése iránti elkötelezettségével. A mesterséges intelligencia csínját-bínját elsajátítani nem olyan fontos, mint megérteni a lehetséges alkalmazásokat számos iparágban.
A kurzus hangsúlyozza, hogy a mesterséges intelligencia nem csak a mérnököknek szól, hanem mindenki számára, aki érdeklődik a technológia jövője iránt, és a technológia sokféle felhasználását támogatja.
2. Python az adatok tudományáért, az AI -ért és a fejlesztésért
A „Python for Data Science, AI és fejlesztés” című kurzus, amelyet az IBM készített és a Courserán érhető el, egy átfogó kurzus, amelynek célja, hogy a tanulókat megismertesse a Python programozás világával.
Különösen az adattudomány, a mesterséges intelligencia és a fejlesztés területén.
Ennek a kezdőbarát kurzusnak a formátumával néhány óra alatt megtanulhatsz Python nyelven programozni, még akkor is, ha nincs előzetes programozási jártasságod.
A tanfolyam során elsajátíthatja a Python alapismereteit, beleértve a változókat, adatstruktúrákat, kifejezéseket és adattípusokat.
Jártas leszel a Python programozási logika elágazásában, ciklusaiban, függvényeiben, objektumaiban és osztályaiban. Az adatelemzés és -manipuláció szempontjából kulcsfontosságú Python-könyvtárak – például a Pandas, a Numpy és a Beautiful Soup – használatát is tárgyalja a tanfolyam.
Ennek a kurzusnak a gyakorlati módszertana az egyik megkülönböztető jellemzője. A gyakorlati laborok során Jupyter Notebooks, újonnan megszerzett tudását kamatoztatni tudja majd.
Mivel lehetővé teszi a valódi adatok kezelését és a tényleges problémák megoldását, ez a gyakorlati tapasztalat felbecsülhetetlen.
A kurzus befejeztével önbizalmat nyerhet a Python használatával egyszerű programok létrehozására, adatokkal való interakcióra és a mindennapi házimunkák automatizálására.
Az iparágak széles skálája, beleértve szoftverfejlesztés, adatmérnökség, mesterséges intelligencia, DevOps, valamint adattudomány és elemzés, profitálhatnak az elsajátított készségekből.
3. AI mindenkinek
A deeplearning.ai által biztosított „AI mindenkinek” kurzus mindenki számára készült, aki szeretné megismerni a mesterséges intelligencia forradalmi potenciálját anélkül, hogy belemerülne a részletekbe.
Ez a kurzus végigvezeti a mesterséges intelligencia társadalmi és kereskedelmi vonatkozásain, miközben alapos megértést kínál arról, hogy mit képes elérni és mit nem.
Függetlenül a technikai szakértelmétől, célja, hogy tisztázza a mesterséges intelligencia alapelveit, és érthetővé tegye a szélesebb közönség számára.
A tanfolyam során többet megtudhatsz a gépi tanulás és a mély tanulás belső működéséről, a mesterséges intelligencia két olyan területéről, amelyek az utóbbi időben nagy érdeklődést váltottak ki.
Ezenkívül valós esettanulmányokat is tanulmányozhat, amelyek bemutatják a mesterséges intelligencia hasznos felhasználását számos ágazatban.
Annak biztosítása érdekében, hogy a hallgatók felkészüljenek arra, hogy bölcs döntéseket hozzanak saját területükön, a kurzus foglalkozik a mesterséges intelligencia etikai kérdéseivel is.
A mesterséges intelligencia kereskedelmi vonatkozásaira való összpontosítás az „AI mindenkinek” című dokumentumban az egyik legfigyelemreméltóbb összetevője.
A résztvevők megismerkedhetnek az adatközpontú vállalat létrehozásának taktikájával, és megtanulják, hogyan járják át sikeresen a mesterséges intelligencia forradalmát saját cégükben.
A hallgatók ezen a tanfolyamon elvégzik azokat a készségeket, amelyek szükségesek ahhoz, hogy a mesterséges intelligencia által vezérelt módszereket alkalmazhassanak szakmai tevékenységeikben, a terület alapismerete mellett.
4. AI for Good
Az „AI for Good” tanfolyam a deeplearning.ai élvonalbeli kezdeményezése, amelynek célja a mesterséges intelligencia használata nehéz globális problémák megoldására.
Ez a kurzus ritka lehetőséget kínál olyan képességek fejlesztésére, amelyek a számítógépes és az emberi intelligenciát keverik a való világban való jótékony hatások érdekében.
Úgy tervezték, hogy könnyen érthető legyen szakemberek, hallgatók és mindenki számára, aki lelkes a társadalom és a környezet javítása iránt.
A tanfolyam során elsajátíthatja az AI-projektek létrehozásának módszeres alapjait.
A biológiai sokféleség megfigyelésére, a szélenergiára, a levegőszennyezésre és a katasztrófavédelemre összpontosító projektek esetében értékelni fogja az adatokat, és mesterséges intelligencia modelleket készít.
Az AI-alkalmazások gyakorlati megismerése érdekében a kurzus valós esettanulmányokat is megvizsgál a közegészségügy, az éghajlatváltozás és a katasztrófavédelem területén.
Felfedezi, hogyan hozhat létre mesterséges intelligencia-modellt a szélenergia-termelés kiszámíthatóságának növelése érdekében számítógépes látás technikák az állatok felismerésére és kategorizálására a biológiai sokféleség megfigyelésére, valamint a levegő minőségének értékelésére neurális hálózatok segítségével.
A kurzus kiterjed a katasztrófák után kézbesített szöveges üzenetek természetes nyelvi feldolgozási technikáinak használatára, valamint egy képbesorolási folyamat kifejlesztésére a műholdképek felhasználásával végzett kárértékeléshez.
Az AI for Good projekt keretrendszere, a Jupyter Notebookok, a számítógépes látás, a felügyelt gépi tanulás, a természetes nyelvi feldolgozás, a feltáró adatelemzés és még sok más a megszerzett készségek közé tartozik.
A kurzus befejeztével rendelkezel az AI for Good projekteken való munkavégzéshez és olyan termékek létrehozásához, amelyek mesterséges intelligenciát alkalmaznak környezetvédelmi és humanitárius célokra.
5. AI alapok mindenki számára specializáció
Az IBM által a Courserán kínált átfogó „AI alapok mindenkinek szakosodás” kurzus célja, hogy a hallgatókat megismertesse a mesterséges intelligencia (AI) területével. Ez a specialitás nem igényel programozási ismereteket, és azoknak készült, akiknek nincs vagy kevés tapasztalatuk van az AI-ban.
A mesterséges intelligencia hatásairól, valamint a társadalom és a vállalkozások számára nyújtott forradalmi lehetőségek megismerése iránt érdeklődő diákok számára ez remek kiindulópont.
Három tanfolyam alkotja a specialitást, amelyek mindegyike a mesterséges intelligencia egy-egy területére koncentrál. Az első, „Bevezetés a mesterséges intelligenciába” című kurzusban a hallgatók általános ismereteket kapnak a technológiáról, annak felhasználásáról és arról, hogyan változtatja meg a társadalmat.
Ismereteket szerezhetsz az AI etikájában, mély tanulás, neurális hálózatok, gépi tanulás és más kapcsolódó témák.
A második kurzus a Watson AI-szolgáltatások felhasználásával foglalkozik, melynek címe „Kezdő lépések az AI-val az IBM Watson használatával”.
Megtudhatja, hogyan maximalizálhatja a feladatokat egy munkahelyi környezetben, és hogyan növelheti a termelékenységet olyan programok segítségével, mint a Watson Studio. Az IBM Watson Services szolgáltatásainak AI életcikluson belüli szolgáltatásaival és funkcióival is foglalkozunk ebben a kurzusban.
Az utolsó kurzus, „A mesterséges intelligencia által működtetett chatbotok építése programozás nélkül” a chatbotok létrehozására összpontosít kódírás nélkül.
A csevegőbotok előnyeiről, a Watson Assistant felhasználásáról egy felhasználóbarát chatbot felépítésére, valamint a webhelyekkel való integrációjára egyaránt szó lesz.
A specializáció során számos gyakorlati, kódolási feladatot fog végezni. A végére elkészül a Watson AI-alapú ügyfélszolgálati chatbot egy webhelyen, tesztelve és implementálva.
6. Mesterséges intelligencia AZ 2023
A pontosan megtervezett „Mesterséges intelligencia AZ 2023” kurzus feltárja a tudás kincsesbányáját, amely lehetővé teszi, hogy mélyre ássunk a mesterséges intelligencia (AI) világában.
Ez a tanfolyam a kezdetektől végigvezeti Önt az alapokon, ügyelve arra, hogy szilárd alapot hozzon létre.
A mesterséges intelligencia összetettségei feltárulnak menet közben, és betekintést nyújtanak ennek az innovatív technológiának a hatalmas potenciáljába. A kurzus minden modulja az előtte lévőre épít, azzal a céllal, hogy elősegítse a progresszív tanulást.
Ez felgyorsítja a tanulási pályát, ami megkönnyíti a bonyolult mesterséges intelligencia fogalmak sokkal könnyebb asszimilációját. Itt érdekes és nagyon szemléletes gyakorlati feladatokat használnak a szövegértés finomítására.
Lehetőséget kap arra, hogy valós adatokkal dolgozzon, és lenyűgözi majd az a kihívás, hogy értékes betekintést nyerhet belőlük.
Ez a kurzus kiemelkedik azzal a képességével, hogy valós alkalmazáson keresztül képes demisztifikálni az elméleti elképzeléseket. Ahelyett, hogy csak passzív információfogyasztó lennél, egy vibráló tanulási környezetbe kerülsz.
Számos akadály van ezen a tanfolyamon, amelyek próbára teszik a kritikus gondolkodás és a problémák megoldásának képességét.
Ez a kurzus felvértezi Önt az információk sikeres használatához szükséges készségekkel, valamint a szükséges ismeretekkel.
7. Bevezetés a mesterséges intelligenciába (AI)
Merüljön el a mesterséges intelligencia lenyűgöző területében a Coursera „Bevezetés a mesterséges intelligenciába (AI)” tanfolyamon.
Ez a kurzus erős alapot biztosít a mesterséges intelligencia alapgondolataihoz, és utat nyit a terület mélyreható megértéséhez.
Kezdettől fogva egy szigorú tanulási útvonalon vezet, amely gondosan feltárja a mesterséges intelligencia számos aspektusát.
Az anyag felépítése a kurzusban biztosítja, hogy az ismeretek fokozatosan épüljenek fel, és minden modul természetes módon folyjon át a következőbe.
Ez a jól átgondolt módszer elősegíti a mesterséges intelligencia fogalmainak mélyreható megértését amellett, hogy megkönnyíti a tanulást.
A program a tantárgyak széles skáláját fedi le, beleértve a mély tanulást, a gépi tanulást, a neurális hálózatokat és még sok mást.
Ön a mesterséges intelligencia szívébe mélyed, és az intelligens rendszereket működtető mechanikát kutatja – nem csak a felszínt súrolja.
A kurzus tele van gyakorlati gyakorlatokkal, amelyek gyakorlati megközelítést biztosítanak a tanuláshoz. A valós adatkészletekkel való kapcsolatfelvétel lenyűgöző és tanulságos élményt nyújt Önnek.
Érdekes, dinamikus tanulási környezetbe kényszeríti a kurzus, ami nem redukál passzív hallgatóvá.
A kurzus célja, hogy tesztelje a kritikus gondolkodási és problémamegoldó képességét. Az ismeretek releváns, valós helyzetekben való alkalmazása éppoly fontos, mint azok átvétele.
8. Gépi tanulási specializáció
A Stanford Egyetem és a DeepLearning.ai gépi tanulási specializációt biztosítanak.
A Coursera által kínált teljes mesterségesintelligencia-program célja, hogy szilárd alapot adjon a hallgatóknak az AI-elméletben, valamint hasznos gépi tanulási képességeket.
A szakterület résztvevői a gépi tanulási tárgyak széles skáláját fedezik fel. Kezdetben olyan jól ismert Python-eszközöket fognak használni, mint a NumPy és a scikit-learn. gépi tanulási modellek.
A kurzus mind a felügyelt, mind a nem felügyelt tanulási stratégiákkal foglalkozik.
Megtanulja, hogyan hozzon létre és képezzen modelleket bináris osztályozási és előrejelzési problémákhoz, például logisztikai és lineáris regresszióhoz, felügyelt tanulás segítségével. Ezenkívül gyakorlati neurális hálózati oktatásban részesül a TensorFlow használatával a többosztályos osztályozáshoz.
A kurzus a csoportosítást és az anomáliák felderítését tárgyalja a felügyelet nélküli tanulás kontextusában, így biztosítva a hallgatóknak azokat az eszközöket, amelyekre szükségük van ahhoz, hogy olyan adatokkal dolgozhassanak, amelyekre nem válaszolnak.
A specializáció magában foglalja a faegyüttes technikákat is, mint például a boosted fák, a véletlenszerű erdők és a döntési fák.
Ennek a kurzusnak a hangsúlya az ajánlórendszerek tartalomalapú mélytanulási technikák és együttműködésen alapuló szűrési stratégiák segítségével történő fejlesztésére helyezi a hangsúlyt, az egyik megkülönböztető jellemzője.
Ráadásul mély megerősítő tanulás modelleket mutatnak be Önnek. A szakterület középpontjában a gépi tanulás fejlesztésének legjobb gyakorlatai állnak, amelyek garantálják, hogy a hallgatók által épített modellek jól illeszkedjenek a valós feladatokhoz és adatokhoz.
A program elvégzése után szilárdan ismeri az alapvető gépi tanulási ötleteket, valamint azokat a gyakorlati készségeket, amelyek ezeknek a módszereknek a használatához szükségesek a valós világ nehéz problémáinak megoldásához.
9. Mély tanulási specializáció
A DeepLearning.AI Deep Learning Specialization egy bevezető tananyag, amely a mély tanulással és a mesterséges intelligenciával ismerteti meg a hallgatókat.
A gépi tanulás úttörője, Andrew Ng által tanított online kurzus egyszerű, rövid és saját tempójú természete révén elérhetővé teszi a mesterséges intelligencia kalandjait most kezdődő egyének számára.
A neurális hálózatok alapötletétől kezdve számos mély tanulási tárgyat fog tanulni ezen a szakterületen.
Ismereteket szerezhet a neurális hálózatok architektúrájának alapvető összetevőiről, valamint arról, hogyan lehet teljesen összekapcsolt mély neurális hálózatokat felépíteni, betanítani és használni.
A kurzus feltárja azokat a kulcsfontosságú technológiai fejlesztéseket is, amelyek a mély tanulás alkalmazásait megalapozzák. Ahogy halad előre, hasznos stratégiákat tanulhat meg AI-projektjei elindításához és az iparág szempontjából releváns portfólió felépítéséhez.
TensorFlow, transzformátorok, konvolúciós neurális hálózatok, az ismétlődő neurális hálózatok, a mesterséges neurális hálózatok és a Python programozás mind szerepelnek ebben a szakterületen.
Hosszú rövid távú memória (LSTM), figyelemmodellek, természetes nyelvi feldolgozás, tárgy észlelése és a szegmentálás, az arcfelismerő rendszerek, az optimalizálás, a hiperparaméter-hangolás, a gépi tanulás, az átviteli tanulás, a visszaszaporítás és az arcfelismerő rendszerek a többi téma, amelyet tanulmányozni fog.
Öt osztály alkotja a program keretét, amelyek mindegyike a mély tanulás egy-egy külön oldalára koncentrál.
Neurális hálózatok és mély tanulás, mély neurális hálózat optimalizálás, gépi tanulási projekt szervezés, konvolúciós neurális hálózatok és sorozatmodellek csak néhány példa.
Minden kurzusnak az előtte lévőre kell épülnie, garantálva a mély tanulás alapos megértését.
10. Matematika a gépi tanuláshoz és adattudományhoz
A DeepLearning.AI „Mathematics for Machine Learning and Data Science” specialitása egy kezdőbarát tananyag, amely biztosítja a tanulók számára a gépi tanuláshoz szükséges alapvető matematikai eszköztárat.
Ez a kurzus ideális mindazok számára, akik matematikai alapismereteiket szeretnék fejleszteni a gépi tanulás és adattudomány területén, mivel csak középiskolai szintű matematika előfeltétele.
Ez a kurzus olyan alapvető matematikai témákat tanít meg Önnek, mint a számítás, a lineáris algebra, a statisztika és a valószínűségszámítás. Ezek az alapvető képességek szükségesek a hatékony megértéshez és alkalmazáshoz gépi tanulási algoritmusok.
A kurzus három részből áll: Lineáris algebra gépi tanuláshoz és adattudományhoz, Számítás gépi tanuláshoz és adattudományhoz, valamint Valószínűség- és statisztika a gépi tanuláshoz és adattudományhoz.
Kezdje a vektorok, mátrixok, lineáris transzformációk és sajátértékek megismerésével, amelyek mindegyike elengedhetetlen a gépi tanulási modellek megértéséhez.
A kurzus ezután a számításokba ásva megtanítja a deriváltokról, a gradiensekről és az optimalizálási technikákról, mint pl. gradiens süllyedés, amelyek mindegyike szükséges a neurális hálózatok betanításához.
A valószínűségi és statisztikai részben megismerheti a valószínűségi változókat, a Bayes-tételt, a Gauss-eloszlásokat és a hipotézisek tesztelését, valamint az adatelemzés statisztikai eszközeit.
A kurzus végére alapos ismeretekkel fog rendelkezni az algoritmikus viselkedés alapjául szolgáló matematikai fogalmakról és azok adaptálásáról az egyedi megvalósításhoz.
A munkaadók értékelik ezeket a tehetségeket, és segítenek Önnek a gépi tanulással kapcsolatos interjúkérdések megválaszolásában és az ideális állás megszerzésében.
11. IBM Applied AI szakmai tanúsítvány
Az IBM Applied AI Professional Certificate, amely elérhető a Coursera oldalon, egy átfogó tanterv, amelyet arra terveztek, hogy Ön elinduljon a mesterséges intelligencia területén.
Az IBM szakemberei által vezetett tanfolyam kezdőknek ideális, és nem igényel előzetes programozási vagy mesterséges intelligencia ismereteket.
A három hónapos, heti tíz órában tervezett befejezési időszaknak köszönhetően elég rugalmas ahhoz, hogy a saját tempójában tanulhasson.
Ezen a tanfolyamon alapos ismereteket szerezhet a mesterséges intelligenciáról (AI), annak felhasználásáról és felhasználási eseteiről.
Kezdésként ismerkedjen meg a mesterséges intelligencia jelentésével, és határozzon meg olyan fogalmakat, mint a mély tanulás, a gépi tanulás és a neurális hálózatok.
A kurzus egyik funkciója, hogy megtanuljon mesterséges intelligencia chatbotokat és virtuális asszisztenseket építeni webhelyeken programozási ismeretek nélkül.
A kurzus kiterjed a mesterséges intelligenciára, a gépi tanulásra, a Python programozásra, a Watson AI-ra, a chatbotokra, a mély tanulásra és az alkalmazásprogramozási felületekre (API-k).
Emellett az adattudomány területére is be fog járni, olyan technológiákat vizsgálva, mint az IBM Watson AI-szolgáltatások, az OpenCV és az API-k, hogy mesterséges intelligencia-alapú megoldásokat hozzon létre kódon keresztül.
A specialitás hat kurzusból áll, amelyek mindegyike az alkalmazott MI egy-egy témájára összpontosít. Bevezetés az AI-ba, mesterséges intelligencia által működtetett chatbotok készítése,
A témakörök között szerepel a Python az adattudományhoz, mesterséges intelligencia alkalmazások fejlesztése Python és Flask segítségével, valamint mesterséges intelligencia alkalmazások készítése Watson API-k segítségével.
Mindegyik kurzus az előtte lévőre épül, és az alkalmazott mesterséges intelligencia alapos megismerését kínálja.
12. Bevezetés a számítógépes látásba és képfeldolgozásba
Az IBM által a Courserán bemutatott „Bevezetés a számítógépes látásba és képfeldolgozásba” kurzus egy kezdőbarát kurzus, amelynek célja, hogy a hallgatókat megismertesse a számítógépes látás lenyűgöző területével.
A számítógépes látást számos iparágban alkalmazzák, beleértve a robotikát, a kiterjesztett valóságot és az önvezető autókat.
Bár a Python programozásban és a középiskolai aritmetikában némi jártasság szükséges, ehhez a kurzushoz nem szükséges sem a gépi tanulásban, sem a számítógépes látásban szerzett előzetes tudás.
Ebben a kurzusban megtudhatja, hogyan használják a számítógépes látást számos ágazatban, valamint hogyan lehet megoldani a számítógépes látás problémáit képfeldolgozási és -elemzési módszerek segítségével.
Az olyan alapvető képfeldolgozási feladatok elvégzéséhez, mint az objektumok azonosítása és a képosztályozás, a Python, a Pillow és az OpenCV használata szükséges.
A kurzus másik témája a képosztályozó készítése felügyelt tanulási megközelítésekkel. Hat modul alkotja a kurzus szerkezetét, és mindegyik a képfeldolgozás és a számítógépes látás egy-egy területére összpontosít.
Ide tartoznak például a számítógépes látás áttekintése, az objektumfelismerés, a gépi tanulási képosztályozás, az OpenCV és a Pillow használatával végzett képfeldolgozás, a neurális hálózatok és a mély tanulás, valamint egy projekteset a közlekedési táblák osztályozásáról.
Ez a kurzus az alkalmazott tanulásra helyezi a hangsúlyt a pusztán elméleti megértés helyett. Gyakorlati projekteken dolgozva portfóliót fejleszt ki az eredményeiből, amely megmutatja képfeldolgozási és számítógépes látási képességeit.
A Jupyter Labs és a Computer Vision Learning Studio (CV Studio), egy ingyenes számítógépes látás tanulási forrás, egyesítik a laboratóriumokban.
A CV Studio segítségével feltöltheti, betaníthatja és tesztelheti saját egyedi képosztályozóját és észlelési modelljét.
13. Modern mesterséges intelligencia mesterkurzus: Építsen 6 projektet
A „Modern Artificial Intelligence Masterclass: Build 6 Projects” (Modern mesterséges intelligencia mesterkurzus: építs XNUMX projektet) tanfolyam az Udemy-n egy izgalmas utazásra vezet a mesterséges intelligencia szívébe.
Ez a gondosan megtervezett kurzus egy lebilincselő projektalapú tanulási környezetet használ a tudományos ismeretek és gyakorlati készségek kombinációjának biztosítása érdekében.
Felfedezi majd, hogy ebben a tanulási környezetben minden projektet úgy terveztek, hogy felfedje a mesterséges intelligencia egy másik aspektusát, átfogó megértést biztosítva a területről.
A gépi tanulástól a mély tanuláson át a neurális hálózatok lenyűgöző területéig a program tele van érdekes témákkal.
Hat különböző projekt segítségével elmélyülhet a mesterséges intelligencia (AI) gyakorlati oldalában, dinamikussá és magával ragadóvá téve tanulási élményét.
Annak érdekében, hogy ne csak az elméleteket tanulja meg, hanem az AI-megoldások alkalmazásának képességét is fejleszti, a kurzus nagy hangsúlyt fektet a gyakorlati gyakorlatra.
Minden projekt, amelyen dolgozik, egy lépéssel közelebb kerül ahhoz, hogy szakértővé váljon az AI-szektorban nélkülözhetetlen módszerek és technológiák terén.
Ön aktív résztvevő, aki vállalja a kihívásokat, és felfedi a csodát, amit a mesterséges intelligencia képes produkálni, nem csak egy passzív diák.
A „Modern Mesterséges Intelligencia Mesterkurzus: Építsen 6 projektet” kurzus azáltal, hogy olyan platformot kínál, ahol a kreativitás és a problémamegoldó képességek gyakorlati projekteken keresztül finomodnak, túlmutat a hagyományos tanulási technikákon.
Az AI-alkalmazások fejlesztésére, építésére és javítására vonatkozó képessége jelentősen megnő a tanfolyam során.
14. Mesterséges intelligencia gépi tanulással, mélytanulás
A „Mesterséges intelligencia gépi tanulással, mély tanulás” tanfolyam útmutatóul szolgál a nyomozás során.
Az elmélet és a tapasztalat gazdag szintézisét kínálja, miközben feltárja azokat az alapvető algoritmusokat és módszereket, amelyek a kortárs mesterséges intelligenciát (AI) vezérlik.
Ez a kurzus a gépi tanulást (ML) a mély tanulással (DL) kombinálja, hogy biztosítsa a bonyolult adatkörnyezetekben való navigáláshoz szükséges eszközöket. Az AI, az ML és a DL mély megértését ösztönzi a kurzusmodulok felépítése.
Az algoritmusok rétegeinek eltávolításával átvezetik Önt a mögöttük meghúzódó érvelésen. Az átfogó megértés biztosítása érdekében az elméleti előadásokat és a gyakorlati tevékenységeket összekapcsolják.
Az adatokból tanulni tudó intelligens rendszerek létrehozásának képessége javulni fog a valós projekteken való munka eredményeként.
A gépi tanulás (ML) és a mély tanulás (DL) vonzereje abban rejlik, hogy képesek mintákat találni az adatokban – ez a kulcsfontosságú képesség, amelyet ez a kurzus gondosan fejleszt.
A neurális hálózatok útvesztőjében végigvezetve a mély tanulás titokzatos tere jobban megközelíthetővé válik.
Ezenkívül a felügyelt, felügyelet nélküli és megerősített tanulás fogalmának tisztázásával a kurzus demisztifikálja a gépi tanulás területét.
Ezen a tanfolyamon gyakorlati ismereteket szerez az adat-előkészítésről, a modellértékelésről és az optimalizálási megközelítésekről, garantálva az alapelvek megértését.
A tréning a modellek felépítésének, csiszolásának és fejlesztésének folyamatát is tisztázza a pontos előrejelzések elkészítése érdekében. A tevékenységek arra késztetnek, hogy használd a tanultakat, ami elősegíti az elsajátítást és a megértést.
15. Deep Learning AZ 2023
Fedezze fel az adatvezérelt betekintések világát, ha jelentkezik a „Deep Learning AZ 2023” tanfolyamra. Ez a kurzus világítótoronyként szolgál, megmutatva az utat a mély tanulásban, a mesterséges intelligencia alapvető ágában való jártassághoz.
A neurális hálózatokat gondosan megtervezett komponenseivel boncolgatva teszi érthetővé a mély tanulás nehéz terepeit.
A tanfolyamok során megismerheti a konvolúciós és visszatérő neurális hálózatok működését, amelyek szilárd áttekintést nyújtanak arról, hogy a számítógépek hogyan fogadják és dolgozzák fel a bonyolult adatokat.
A kurzus kiterjed a felügyelet nélküli tanulásra is, bemutatva a számítógépek tanításának tudományát és művészetét, hogy megtalálja a címkézetlen adatok mintáit.
A kurzus alapja a gyakorlati komponens, amely az akadémiai ismeretek gyakorlati helyzetekben való hasznosításának eszközét nyújtja.
Kihívást jelentő projekteken fog dolgozni, amelyek próbára teszik jelentkezési képességét mély tanulási modellek sürgős problémák megoldására.
Ezek a feladatok játékteret biztosítanak képességeinek csiszolásához, és meggyőződhet arról, hogy megérti a mélyreható tanulás alapjait, nem pedig egy vizsga.
A Keras és a TensorFlow használatának megértése, a megbízható mélytanulási modellek létrehozásának és finomításának két alapvető eszköze, a kurzus egyik legfontosabb eleme.
Ezenkívül felfedezheti a természetes nyelvi feldolgozást, amely a gép-ember interakció lenyűgöző területéhez vezet.
A mély tanulás átfogó megértésének garantálása érdekében a kurzus a megerősítő tanulás tengerében is eligazod.
Következtetés
Eleinte nehéz feladatnak tűnhet az újoncok számára elérhető AI-tanfolyamok válogatása. De ha egyszer elkezdi, a mesterséges intelligencia alapjainak megértéséhez vezető út vitathatatlanul izgalmas.
Ezek a gondosan megtervezett kurzusok a tudományos ismeretek és a valós tapasztalatok kombinációját kínálják, hogy segítsenek a kezdőknek eligazodni a mesterséges intelligencia bonyolult birodalmában.
Érdekes tanulási környezetet teremtenek az interaktív oktatóanyagok és gyakorlati projektek, amelyek a legtöbb bevezető kurzus alappillérei.
A szükséges ismeretek átadása mellett a kíváncsiságot és a sikerélményt is elősegítik a tanulókban.
Az ezeken a kurzusokon kínált mindenre kiterjedő segítség és anyagok erős indítópultként működnek, és egy technológiai újításokkal teli jövő felé tolják a törekvőket.
Hagy egy Válaszol