Բառը[Թաքցնել][Ցուցադրում]
- 1. AI-ի տարրեր
- 2. Python տվյալների գիտության, AI և զարգացման համար
- 3. AI բոլորի համար
- 4. AI for Good
- 5. AI հիմնադրամներ բոլորի համար մասնագիտացում
- 6. Արհեստական ինտելեկտ AZ 2023
- 7. Ներածություն արհեստական ինտելեկտին (AI)
- 8. Մեքենայի ուսուցման մասնագիտացում
- 9. Խորը ուսուցման մասնագիտացում
- 10. Մաթեմատիկա մեքենայական ուսուցման և տվյալների գիտության համար
- 11. IBM Applied AI Professional Certificate
- 12. Համակարգչային տեսողության և պատկերի մշակման ներածություն
- 13. Արհեստական ինտելեկտի ժամանակակից վարպետության դաս. Կառուցեք 6 նախագիծ
- 14. Արհեստական բանականություն մեքենայական ուսուցմամբ, խորը ուսուցում
- 15. Deep Learning AZ 2023
- Եզրափակում
Գնալով ավելի կապակցված և տվյալների վրա հիմնված աշխարհում, AI-ի ժամանումը մարդկային փայլի հուշարձան է:
Արհեստական ինտելեկտի էությունը, որը խարսխված է մարդկային ինտելեկտի մեքենայական ընդօրինակման մեջ, արդիականություն է գտնում կիրառությունների լայն շրջանակում՝ առաջացնելով խանգարող առաջընթաց արդյունաբերության մեջ:
Ազդեցությունը զգալի է և հեռահար՝ սկսած առողջապահությունից, որտեղ AI-ի վրա հիմնված ախտորոշումն ապահովում է հիվանդության վաղ ախտորոշումը, մինչև կրթություն, ֆինանսներ և այլն:
Տվյալների վերլուծության մեջ կանոնավոր աշխատանքի առաջընթացի ավտոմատացում և բարելավման հնարավորություն օգտվողների փորձառություններ ընդամենը մի քանիսն են այն ոլորտներից, որտեղ AI-ն փայլուն փայլում է:
Արհեստական ինտելեկտի ոլորտում բնորոշ դինամիկան կարիք ունի շարունակական ուսուցման հանձնառության: Քանի որ հնարավորի սահմանները շարունակում են մշուշոտվել, զարգացող գործընթացների և տեխնոլոգիաների վերաբերյալ ընթացիկ մնալը ոչ միայն խորհուրդ է տրվում, այլև պահանջվում է:
Սա այն ոլորտն է, որտեղ երեկվա հայտնագործությունները շուտով դառնում են այսօրվա ստանդարտները՝ ընդգծելով աշխատանքի մեջ նորարարության արագ տեմպերի բնույթը: Համապատասխանության անվերջ ձգտումը շարունակական բարելավումներով հագեցած տեղանքում ընդգծում է անընդհատ զարգացող ուսուցման փորձի անհրաժեշտությունը:
Ավելին, արհեստական ինտելեկտի գիտելիքների աճող անհրաժեշտության պայմաններում հավակնոտ ինժեներների համար հրատապության զգացում կա՝ փորփրելու այս հետաքրքիր գիտության առանցքը:
-ի բարդությունների վերծանման հեռանկարը Machine Learning, խորը ուսուցումը և նեյրոնային ցանցերը հրապուրում են:
Այնուամենայնիվ, արհեստական ինտելեկտի յուրացման ճանապարհը հաճախ դժվար է ընկալվում, հատկապես նրանց կողմից, ովքեր գտնվում են եզրին: Այս պահին է, որ պարզ է դառնում լավ կազմակերպված կրթական դասընթացների կարևորությունը:
Երբ մենք շարժվում ենք դեպի արհեստական ինտելեկտի կրթության տիրույթ, դասընթացների առատություն է առաջացել՝ հանդիպելու ցանկացող ուսանողների աճին:
Այս դասընթացները, որոնք հարմարեցված են տարբեր ուսուցման տեմպերի և նախնական գիտելիքների վրա, փորձում են հարթեցնել ուսուցման կորը՝ դարձնելով AI-ի ներդրումը ավելի քիչ վախեցնելով:
AI-ի դասընթացների ձեռքով ընտրված հավաքածուն սկսնակների համար գործում է որպես այս ինտրիգային տիրույթի ելակետ: Այս դասընթացները, որոնք նախատեսված են ամուր հիմքեր ստեղծելու համար, ընդգրկում են AI գաղափարների լայն շրջանակ՝ լիարժեք գիտելիքներ տրամադրելու համար:
Նրանք պարզաբանում են հիմնարար հասկացությունները, տալիս են գործնական փորձ և առաջարկում են հայացք նետել AI-ի իրական աշխարհի կիրառություններին:
Կազմակերպված ուսումնական ուղի սկսելը նման է հնարավորություններով լի ապագայի դուռ բացելուն: AI-ի յուրացման ճանապարհը կարող է լինել և՛ հուզիչ, և՛ պարգևատրելի ճիշտ մարզչական աշխատանքով:
AI-ի դասընթացների հետևյալ ընտրված հավաքածուն նախատեսված է ամուր հիմքեր ստեղծելու համար՝ վառելով հետաքրքրության կայծը և հիմք դնելով AI-ի հուզիչ ոլորտում հաճելի ճանապարհորդության համար:
1. AI- ի տարրեր
MinnaLearn-ը և Հելսինկիի համալսարանը ստեղծել են անվճար առցանց դասընթացների հեղափոխական շարք, որը կոչվում է The Elements of AI:
Դրա նպատակն է ապագաղտնազերծել արհեստական ինտելեկտը և հնարավորություն տալ մարդկանց լայն շրջանակին՝ անկախ ծագումից, հասկանալ այն: Դասընթացի երկու հիմնական բաժին կա:
Առաջին բաժինը, «Ներածություն AI-ին», պարզ մոդուլ է, որը չի պահանջում որևէ նախնական ծրագրավորման գիտելիքներ կամ առաջադեմ թվաբանություն: Այն իդեալական է բոլորի համար, ովքեր ցանկանում են ավելին իմանալ արհեստական ինտելեկտի, դրա հնարավորությունների և այն մասին, թե ինչպես է այն ազդում մեր առօրյա կյանքի մասին:
Այս մասը ամուր հիմք է տալիս AI-ի հիմունքները հասկանալու համար: «Կառուցել AI», երկրորդ բաժինը, ավելի մանրամասն ուսումնասիրում է ալգորիթմները, որոնք հնարավորություն են տալիս ստեղծել AI տեխնիկա:
Այս ավելի տեխնիկական դասին լիարժեք ներգրավվելու համար խորհուրդ է տրվում Python ծրագրավորման որոշ հիմնարար գիտելիքներ:
Այն կատարյալ է այն անհատների համար, ովքեր ցանկանում են ավելի խորանալ AI-ի զարգացման կիրառման մեջ և դուրս գալ հիմունքներից:
The Elements of AI-ն առանձնանում է AI գիտելիքի ժողովրդավարացմանն ու հզորացմանն իր նվիրվածությամբ: Ինտելեկտուալ արհեստական ինտելեկտի մանրամասներն ու դրույթները սովորելը այնքան կարևոր չէ, որքան դրա հնարավոր կիրառությունները մի շարք ոլորտներում:
Դասընթացը ընդգծում է, որ AI-ն ոչ միայն ինժեներների համար է, այլ բոլոր նրանց համար, ովքեր հետաքրքրված են տեխնոլոգիայի ապագայով, և այն նպաստում է տեխնոլոգիայի տարբեր կիրառություններին:
2. Python for Data Science, AI & Development
«Python for Data Science, AI & Development» դասընթացը, որը արտադրվել է IBM-ի կողմից և հասանելի է Coursera-ում, համապարփակ դասընթաց է, որի նպատակն է ծանոթացնել սովորողներին Python ծրագրավորման աշխարհին:
Մասնավորապես տվյալների գիտության, արհեստական ինտելեկտի և զարգացման ոլորտներում:
Սկսնակների համար հարմար այս դասընթացի ձևաչափով դուք կարող եք սովորել ծրագրավորել Python-ում մի քանի ժամում, նույնիսկ եթե չունեք ծրագրավորման նախնական փորձ:
Դասընթացի ընթացքում դուք ձեռք կբերեք Python-ի հիմնարար պատկերացում՝ ներառելով փոփոխականները, տվյալների կառուցվածքները, արտահայտությունները և տվյալների տեսակները:
Դուք հմուտ կդառնաք Python ծրագրավորման տրամաբանության ճյուղավորման, օղակների, ֆունկցիաների, օբյեկտների և դասերի մեջ: Python գրադարանների օգտագործումը, ինչպիսիք են Pandas-ը, Numpy-ը և Beautiful Soup-ը, որոնք շատ կարևոր են տվյալների վերլուծության և մանիպուլյացիայի համար, նույնպես լուսաբանվում է դասընթացում:
Այս դասընթացի պրակտիկ մեթոդաբանությունը նրա տարբերակիչ հատկանիշներից մեկն է: Գործնական լաբորատորիաների ժամանակ Յուպիերային նոթատետրեր, դուք կկարողանաք օգտագործել ձեր նոր ձեռք բերած գիտելիքները։
Քանի որ այն ձեզ հնարավորություն է տալիս գործ ունենալ իրական տվյալների հետ և լուծել իրական խնդիրները, այս գործնական փորձը անգին է:
Դասընթացն ավարտելուց հետո դուք վստահություն ձեռք կբերեք Python-ի օգտագործման մեջ պարզ ծրագրեր ստեղծելու, տվյալների հետ փոխազդելու և առօրյա գործերը ավտոմատացնելու համար:
Արդյունաբերությունների լայն շրջանակ, այդ թվում Ծրագրային ապահովման մշակում., տվյալների ճարտարագիտությունը, արհեստական ինտելեկտը, DevOps-ը և տվյալների գիտությունն ու վերլուծությունը կարող են օգուտ քաղել ձեր ձեռք բերած հմտություններից:
3. AI բոլորի համար
«AI բոլորի համար» դասընթացը, որը տրամադրվում է deeplearning.ai-ի կողմից, նախատեսված է բոլոր նրանց համար, ովքեր ցանկանում են իմանալ արհեստական ինտելեկտի հեղափոխական ներուժի մասին՝ առանց մանրամասների մեջ ընկնելու:
Այս դասընթացը ձեզ զբոսնում է արհեստական ինտելեկտի հասարակական և առևտրային հետևանքների միջով՝ միևնույն ժամանակ առաջարկելով մանրակրկիտ պատկերացում, թե ինչի կարող է հասնել և ինչի չի կարող հասնել:
Անկախ տեխնիկական փորձից, այն նպատակ ունի ապագաղտնազերծել AI սկզբունքները և դրանք հասկանալի դարձնել ավելի լայն լսարանի համար:
Դասընթացի ընթացքում դուք ավելին կսովորեք մեքենայական ուսուցման և խորը ուսուցման ներքին աշխատանքի մասին՝ արհեստական ինտելեկտի երկու ոլորտներ, որոնք վերջերս մեծ հետաքրքրություն են առաջացրել:
Բացի այդ, դուք կուսումնասիրեք իրական աշխարհի դեպքերի ուսումնասիրությունները, որոնք ցույց են տալիս արհեստական ինտելեկտի օգտակար օգտագործումը մի շարք ոլորտներում:
Ապահովելու համար, որ ուսանողները պատրաստ են իմաստուն դատողություններ անել իրենց ոլորտներում, դասընթացը նաև անդրադառնում է AI-ի հետ կապված էթիկական խնդիրներին:
«AI բոլորի համար» AI-ի առևտրային հետևանքների վրա կենտրոնացումը դրա ամենաուշագրավ բաղադրիչներից մեկն է:
Մասնակիցները գիտելիքներ ձեռք կբերեն տվյալների վրա հիմնված ընկերություն ստեղծելու մարտավարության մասին և կսովորեն, թե ինչպես հաջողությամբ անցնել արհեստական ինտելեկտի հեղափոխությունը սեփական ընկերություններում:
Սովորողները կավարտեն այս դասընթացը՝ ունենալով հմտություններ, որոնք անհրաժեշտ են AI-ի վրա հիմնված մեթոդներն իրենց մասնագիտական գործունեության մեջ կիրառելու համար՝ ի լրումն ոլորտի հիմնական գիտելիքների:
4. AI լավի համար
«AI for Good» դասընթացը խորքային նախաձեռնություն է deeplearning.ai-ից, որի նպատակն է օգտագործել արհեստական ինտելեկտը գլոբալ բարդ խնդիրների լուծման համար:
Այս դասընթացը հազվագյուտ հնարավորություն է տալիս զարգացնելու կարողություններ, որոնք խառնում են համակարգչային և մարդկային ինտելեկտը՝ իրական աշխարհում շահավետ ազդեցություն ունենալու համար:
Այն նախագծված է հեշտությամբ հասկանալի մասնագետների, ուսանողների և յուրաքանչյուրի համար, ով ոգևորված է հասարակության և շրջակա միջավայրի բարելավմամբ:
Դասընթացի ընթացքում դուք կսովորեք AI նախագծեր ստեղծելու մեթոդական հիմքեր:
Կենսաբազմազանության մոնիտորինգի, քամու էներգիայի, օդի աղտոտվածության և աղետների կառավարման վրա կենտրոնացած նախագծերի համար դուք կգնահատեք տվյալները և կստեղծեք AI մոդելներ:
Արհեստական ինտելեկտի կիրառությունների գործնական ընկալումը ձեզ տրամադրելու համար դասընթացը նաև ուսումնասիրում է իրական աշխարհի դեպքերի ուսումնասիրությունները, որոնք վերաբերում են հանրային առողջությանը, կլիմայի փոփոխությանը և աղետների կառավարմանը:
Դուք կբացահայտեք, թե ինչպես ստեղծել AI մոդել՝ բարձրացնելու քամու էներգիայի արտադրության կանխատեսելիությունը, օգտագործել համակարգչային տեսլական Կենդանիներին կենսաբազմազանության մոնիտորինգի համար ճանաչելու և դասակարգելու տեխնիկան և օդի որակը գնահատելու նեյրոնային ցանցերի միջոցով:
Դասընթացը ներառում է նաև աղետներից հետո ստացված տեքստային հաղորդագրությունների բնական լեզվի մշակման տեխնիկայի օգտագործումը և արբանյակային լուսանկարների միջոցով վնասների գնահատման համար պատկերների դասակարգման խողովակաշարի մշակումը:
AI for Good նախագծի շրջանակը, Jupyter Notebooks-ը, համակարգչային տեսլականը, վերահսկվող մեքենայական ուսուցումը, բնական լեզվի մշակումը, հետախուզական տվյալների վերլուծությունը և ավելին այն հմտություններից են, որոնք դուք ձեռք կբերեք:
Դասընթացի ավարտին դուք կունենաք հմտություններ և տեղեկատվություն, որոնք պահանջվում են AI for Good նախագծերի վրա աշխատելու և արտադրանքներ ստեղծելու համար, որոնք օգտագործում են AI բնապահպանական և մարդասիրական նպատակներով:
5. AI հիմնադրամներ բոլորի համար մասնագիտացում
«AI Foundations for Everyone Specialization» համապարփակ դասընթացը, որը IBM-ն առաջարկում է Coursera-ում, նպատակ ունի ուսանողներին ծանոթացնել արհեստական ինտելեկտի (AI) ոլորտին: Այս մասնագիտությունը ծրագրավորման գիտելիքների կարիք չունի և նախատեսված է արհեստական ինտելեկտի հետ քիչ կամ բացակայող փորձ ունեցողների համար:
Ուսանողների համար, ովքեր հետաքրքրված են AI-ի ազդեցության և հեղափոխական հնարավորությունների մասին հասարակության և բիզնեսի համար, սա սկսելու հիանալի վայր է:
Երեք դասընթացները կազմում են մասնագիտությունը, որոնցից յուրաքանչյուրը կենտրոնացած է արհեստական ինտելեկտի որոշակի ոլորտի վրա: Առաջին դասընթացում՝ «Արհեստական ինտելեկտի (AI) ներածություն» ուսանողներին տրվում է ընդհանուր պատկերացում տեխնոլոգիայի, դրա օգտագործման և այն փոխելու հասարակությունը:
Դուք ձեռք կբերեք AI էթիկայի գիտելիքներ, խորը ուսուցում, նեյրոնային ցանցեր, մեքենայական ուսուցում և հարակից այլ թեմաներ։
Երկրորդ դասընթացը ուսումնասիրում է Watson AI ծառայությունների օգտագործումը, որը վերնագրված է «Սկսել AI-ի հետ՝ օգտագործելով IBM Watson»:
Դուք կբացահայտեք, թե ինչպես առավելագույնի հասցնել պարտականությունները աշխատանքային միջավայրում և բարձրացնել արտադրողականությունը՝ օգտագործելով Watson Studio-ի նման ծրագրերը: Այս դասընթացում ընդգրկված են նաև IBM Watson Services-ի առանձնահատկությունները և գործառույթները AI-ի կյանքի ցիկլի շրջանակներում:
Եզրափակիչ դասընթացը՝ «AI-ի վրա աշխատող չաթ-բոտերի կառուցում առանց ծրագրավորման», կենտրոնանում է չաթ-բոտերի ստեղծման վրա՝ առանց կոդ գրելու անհրաժեշտության:
Չաթ-բոտերի առավելությունները, ինչպես օգտագործել Watson Assistant-ը օգտատիրոջ համար հարմար չաթբոտ ստեղծելու համար և ինչպես այն ինտեգրել վեբ կայքի հետ, այս ամենը կքննարկվի:
Մասնագիտացման ընթացքում դուք կկատարեք մի շարք գործնական, կոդային առաջադրանքներ: Կայքում Watson AI-ով աշխատող հաճախորդների աջակցության չաթբոտը կստեղծվի, կփորձարկվի և կիրականացվի մինչև վերջ:
6. Արհեստական ինտելեկտ AZ 2023
Ճշգրիտ մշակված «Արհեստական ինտելեկտ AZ 2023» դասընթացը բացում է գիտելիքների գանձերի հանքավայրը, որը թույլ է տալիս խորանալ Արհեստական ինտելեկտի աշխարհը (AI):
Այս դասընթացը ձեզ ուղեկցում է հիմունքներով հենց սկզբից՝ համոզվելով, որ ամուր հիմք է ստեղծվել:
Արհեստական ինտելեկտի բարդությունները բացահայտվում են, երբ դուք առաջ եք գնում՝ տրամադրելով պատկերացում այս նորարարական տեխնոլոգիայի հզոր ներուժի մասին: Դասընթացի յուրաքանչյուր մոդուլ հիմնվում է իր նախորդի վրա՝ նպատակ ունենալով հեշտացնել առաջադեմ ուսուցումը:
Սա ձեր ուսուցման հետագիծ է տալիս, ինչը հեշտացնում է բարդ AI հասկացությունների շատ ավելի հեշտ յուրացումը: Այստեղ գործնական առաջադրանքները, որոնք և՛ հետաքրքիր են, և՛ շատ ընկալունակ, օգտագործվում են ձեր ըմբռնումը կատարելագործելու համար:
Դուք հնարավորություն կստանաք աշխատել իրական աշխարհի տվյալների հետ, և ձեզ կհիացնի դրանցից արժեքավոր պատկերացումներ քաղելու մարտահրավերը:
Այս դասընթացը առանձնանում է տեսական գաղափարները իրական աշխարհի կիրառման միջոցով ապամիստիկացնելու իր կարողությամբ: Պարզապես տեղեկատվության պասիվ սպառող լինելու փոխարեն դուք խրված եք աշխույժ ուսումնական միջավայրի մեջ:
Այս դասընթացում կան մի քանի խոչընդոտներ, որոնք կփորձարկեն քննադատաբար մտածելու և խնդիրներ լուծելու ձեր ունակությունը:
Այս դասընթացը տրամադրում է ձեզ այս տեղեկատվությունը հաջողությամբ օգտագործելու համար անհրաժեշտ հմտություններով՝ ի լրումն անհրաժեշտ գիտելիքների:
7. Արհեստական ինտելեկտի (AI) ներածություն
Ընկղմվեք արհեստական ինտելեկտի հետաքրքրաշարժ ոլորտում՝ անցնելով Coursera-ի «Արհեստական ինտելեկտի (AI) ներածություն» դասընթացը:
Այս դասընթացը ամուր հիմք է ապահովում AI-ի հիմնական գաղափարների մեջ և ճանապարհ է բացում ոլորտի խորը ըմբռնման համար:
Դուք ի սկզբանե առաջնորդվում եք ուսուցման խիստ երթուղիով, որը ուշադիր բացահայտում է արհեստական ինտելեկտի բազմաթիվ ասպեկտները:
Դասընթացի ընթացքում նյութի կազմակերպման ձևը երաշխավորում է, որ գիտելիքներն աստիճանաբար կառուցվեն, և յուրաքանչյուր մոդուլ բնականորեն հոսում է հաջորդ:
Այս լավ կշռադատված մեթոդը նպաստում է AI հասկացությունների խորը ըմբռնմանը, ինչպես նաև ուսուցումն ավելի հեշտ դարձնելու համար:
Ծրագիրը ներառում է առարկաների լայն շրջանակ, ներառյալ խորը ուսուցումը, մեքենայական ուսուցումը, նեյրոնային ցանցերը և այլն:
Դուք խորանում եք արհեստական ինտելեկտի սրտում և ուսումնասիրում մեխանիկական մեխանիզմները, որոնք սնուցում են խելացի համակարգերը, դուք պարզապես չեք շրջում մակերեսը:
Դասընթացը հագեցած է գործնական վարժություններով, որոնք ապահովում են ձեզ գործնական մոտեցում ուսուցման նկատմամբ: Իրական աշխարհի տվյալների հավաքածուների հետ ներգրավվելը հետաքրքրաշարժ և ուսանելի փորձ է, որը տրամադրվում է ձեզ:
Դասընթացը ձեզ ստիպում է մտնել հետաքրքիր, դինամիկ ուսումնական միջավայր, որը ձեզ չի նվազեցնում մինչև պասիվ ուսանող:
Դասընթացի նպատակն է ստուգել քննադատաբար մտածելու և խնդիրներ լուծելու ձեր կարողությունը: Գիտելիքի կիրառումը համապատասխան, իրական իրավիճակներում նույնքան կարևոր է, որքան պարզապես այն ստանալը:
8. Մեքենայի ուսուցման մասնագիտացում
Սթենֆորդի համալսարանը և DeepLearning.ai-ն տրամադրում են մեքենայական ուսուցման մասնագիտացում:
Coursera-ի կողմից առաջարկվող AI-ի ամբողջական ծրագիրը կոչված է ուսանողներին AI տեսության մեջ ամուր հիմքեր տալ, ինչպես նաև մեքենայական ուսուցման օգտակար կարողություններ:
Այս մասնագիտության մասնակիցները կուսումնասիրեն մեքենայական ուսուցման առարկաների լայն շրջանակ: Սկզբում նրանք կօգտագործեն Python-ի հայտնի գործիքներ, ինչպիսիք են NumPy-ը և scikit-learn-ը կառուցելու համար: մեքենայական ուսուցման մոդելներ.
Դասընթացում ներառված են ինչպես վերահսկվող, այնպես էլ չվերահսկվող ուսուցման ռազմավարությունները:
Դուք կսովորեք, թե ինչպես ստեղծել և պատրաստել մոդելներ երկուական դասակարգման և կանխատեսման խնդիրների համար, ինչպիսիք են լոգիստիկ և գծային ռեգրեսիան, օգտագործելով վերահսկվող ուսուցումը: Բացի այդ, դուք կստանաք գործնական նեյրոնային ցանցի ուսուցում՝ օգտագործելով TensorFlow՝ բազմադաս դասակարգման համար:
Դասընթացն ընդգրկում է կլաստերավորումը և անոմալիաների հայտնաբերումը չվերահսկվող ուսուցման համատեքստում՝ ուսանողներին տալով անհրաժեշտ գործիքներ՝ պիտակավորված պատասխաններ չունեցող տվյալների հետ աշխատելու համար:
Մասնագիտացումը ներառում է նաև ծառերի անսամբլի տեխնիկան, ինչպիսիք են աճեցված ծառերը, պատահական անտառները և որոշման ծառերը:
Այս դասընթացի շեշտադրումը բովանդակության վրա հիմնված խորը ուսուցման տեխնիկայի և համատեղ զտման ռազմավարությունների միջոցով առաջարկող համակարգերի մշակման վրա նրա տարբերակիչ առանձնահատկություններից մեկն է:
Բացի այդ, խոր ամրապնդման ուսուցում մոդելները ներկայացված են ձեզ: Մասնագիտության ուշադրությունը կենտրոնացված է մեքենայական ուսուցման զարգացման լավագույն փորձի վրա, ինչը երաշխավորում է, որ ուսանողների կողմից ստեղծված մոդելները լավ են համապատասխանում իրական աշխարհի առաջադրանքներին և տվյալներին:
Դուք կավարտեք ծրագիրը՝ հիմնավոր մեքենայական ուսուցման գաղափարների ամուր ըմբռնմամբ, ինչպես նաև գործնական հմտություններով, որոնք անհրաժեշտ են այս մեթոդներն օգտագործելու համար՝ իրական աշխարհի դժվար խնդիրները լուծելու համար:
9. Խորը ուսուցման մասնագիտացում
DeepLearning.AI-ի Deep Learning մասնագիտացումը ներածական ուսումնական ծրագիր է, որը ուսանողներին ծանոթացնում է խորը ուսուցման և արհեստական ինտելեկտի հետ:
Այս առցանց դասընթացի պարզ, կարճ և ինքնուրույն բնույթը, որը դասավանդում է մեքենայական ուսուցման ռահվիրա Էնդրյու Նգը, այն հասանելի է դարձնում այն անհատներին, ովքեր նոր են սկսում իրենց AI արկածը:
Սկսելով նեյրոնային ցանցերի հիմնարար գաղափարից՝ դուք կուսումնասիրեք խորը ուսուցման տարբեր առարկաներ այս մասնագիտության մեջ:
Դուք կստանաք գիտելիքներ նեյրոնային ցանցի ճարտարապետության հիմնական բաղադրիչների, ինչպես նաև այն մասին, թե ինչպես կառուցել, վարժեցնել և օգտագործել լիովին միացված խորը նեյրոնային ցանցերը:
Դասընթացը նաև ուսումնասիրում է հիմնական տեխնոլոգիական զարգացումները, որոնք հիմք են հանդիսանում խորը ուսուցման կիրառման հիմքում: Երբ առաջ եք գնում, դուք կսովորեք օգտակար ռազմավարություններ՝ ձեր AI նախագծերը գործարկելու և ոլորտին համապատասխան պորտֆոլիո կառուցելու համար:
TensorFlow, տրանսֆորմատորներ, կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցեր, կրկնվող նեյրոնային ցանցերը, արհեստական նեյրոնային ցանցերը և Python ծրագրավորումը ընդգրկված են այս մասնագիտության մեջ:
Երկար կարճաժամկետ հիշողություն (LSTM), ուշադրության մոդելներ, բնական լեզվի մշակում, օբյեկտների հայտնաբերում և հատվածավորումը, դեմքի ճանաչման համակարգերը, օպտիմիզացումը, հիպերպարամետրերի թյունինգը, մեքենայական ուսուցումը, փոխանցման ուսուցումը, ետ տարածումը և դեմքի ճանաչման համակարգերը այլ թեմաներից են, որոնք դուք կուսումնասիրեք:
Հինգ դասեր, որոնցից յուրաքանչյուրը կենտրոնանում է խորը ուսուցման հստակ կողմի վրա, կազմում են ծրագրի շրջանակը:
Նյարդային ցանցեր և խորը ուսուցում, խորը նեյրոնային ցանցերի օպտիմալացում, մեքենայական ուսուցման նախագիծ կազմակերպումը, կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցերը և հաջորդականության մոդելները մի քանի օրինակներ են:
Յուրաքանչյուր դասընթաց պետք է կառուցվի իր նախորդի վրա՝ երաշխավորելով խորը ուսուցման մանրակրկիտ ընկալում:
10: Մաթեմատիկա մեքենայական ուսուցման և տվյալների գիտության համար
DeepLearning.AI-ի «Մաթեմատիկա մեքենայական ուսուցման և տվյալների գիտության համար» մասնագիտությունը սկսնակների համար հարմար ուսումնական ծրագիր է, որը սովորողներին տրամադրում է մեքենայական ուսուցման համար անհրաժեշտ մաթեմատիկայի հիմնական գործիքակազմը:
Այս դասընթացը իդեալական է բոլորի համար, ովքեր ցանկանում են բարելավել իրենց մաթեմատիկական հիմունքները մեքենայական ուսուցման և տվյալների գիտության ոլորտում աշխատանքի համար, քանի որ այն պարզապես պահանջում է մաթեմատիկայի ավագ դպրոցի մակարդակ՝ որպես նախապայման:
Այս դասընթացը ձեզ կսովորեցնի հիմնական մաթեմատիկական թեմաներ, ինչպիսիք են հաշվարկը, գծային հանրահաշիվը, վիճակագրությունը և հավանականությունը: Այս հիմնարար կարողությունները պահանջվում են արդյունավետորեն ընկալելու և կիրառելու համար մեքենայի ուսուցման ալգորիթմներ.
Դասընթացը կազմակերպված է երեք բաժիններով՝ գծային հանրահաշիվ՝ մեքենայական ուսուցման և տվյալների գիտության համար, հաշվարկ՝ մեքենայական ուսուցման և տվյալների գիտության համար, և հավանականություն և վիճակագրություն մեքենայական ուսուցման և տվյալների գիտության համար:
Դուք կսկսեք սովորելով վեկտորների, մատրիցների, գծային փոխակերպումների և սեփական արժեքների մասին, որոնք բոլորն էլ կարևոր են մեքենայական ուսուցման մոդելները հասկանալու համար:
Դասընթացն այնուհետև ուսումնասիրում է հաշվարկը՝ սովորեցնելով ձեզ ածանցյալների, գրադիենտների և օպտիմալացման մեթոդների մասին, ինչպիսիք են. գրադիենտ վայրէջք, որոնք բոլորն էլ անհրաժեշտ են նեյրոնային ցանցերի վերապատրաստման համար։
Հավանականությունների և վիճակագրության մասում դուք կսովորեք պատահական փոփոխականների, Բեյսի թեորեմի, Գաուսի բաշխումների և հիպոթեզների փորձարկման, ինչպես նաև տվյալների վերլուծության վիճակագրական գործիքների մասին:
Դասընթացի ավարտին դուք մանրակրկիտ գիտելիքներ կունենաք մաթեմատիկական հասկացությունների մասին, որոնք հիմնում են ալգորիթմական վարքագիծը և ինչպես դրանք հարմարեցնել մաքսային իրականացմանը:
Գործատուները գնահատում են այս տաղանդները, և նրանք կօգնեն ձեզ հաղթահարել մեքենայական ուսուցման հարցազրույցի հարցերը և ստանալ ձեր իդեալական աշխատանքը:
11: IBM Applied AI Professional Certificate
IBM Applied AI Professional Certificate-ը, որը հասանելի է Coursera-ում, համապարփակ ուսումնական ծրագիր է, որը նախատեսված է ձեզ սկսելու արհեստական ինտելեկտի ոլորտում:
Այս դասընթացը, որը վարում են IBM մասնագետները, իդեալական է սկսնակների համար և չի պահանջում որևէ նախնական ծրագրավորման կամ արհեստական ինտելեկտի իմացություն:
Շաբաթական տասը ժամ տևողությամբ երեք ամիս ժամկետով, այն բավական ճկուն է, որպեսզի թույլ տա սովորել ձեր սեփական արագությամբ:
Այս դասընթացում դուք կստանաք արհեստական ինտելեկտի (AI), դրա օգտագործման և օգտագործման դեպքերի մանրակրկիտ պատկերացում:
Սկսելու համար ծանոթացեք արհեստական ինտելեկտի իմաստին և սահմանեք այնպիսի հասկացություններ, ինչպիսիք են խորը ուսուցումը, մեքենայական ուսուցումը և նեյրոնային ցանցերը:
Դասընթացի առանձնահատկություններից է վեբկայքերում առանց ծրագրավորման գիտելիքների AI չաթ-բոտեր և վիրտուալ օգնականներ կառուցել սովորելը:
Դասընթացն ընդգրկում է արհեստական ինտելեկտը, մեքենայական ուսուցումը, Python ծրագրավորումը, Watson AI-ն, չաթ-բոտերը, խորը ուսուցումը և հավելվածների ծրագրավորման միջերեսները (API):
Դուք նաև կզբաղվեք տվյալների գիտությամբ՝ ուսումնասիրելով այնպիսի տեխնոլոգիաներ, ինչպիսիք են IBM Watson AI ծառայությունները, OpenCV-ն և API-ները՝ կոդի միջոցով AI-ով աշխատող լուծումներ ստեղծելու համար:
Մասնագիտությունը բաղկացած է վեց դասընթացներից, որոնցից յուրաքանչյուրը կենտրոնանում է կիրառական AI-ի առանձին թեմայի վրա: Ներածություն AI-ին, AI-ով աշխատող չաթ-բոտերի կառուցում,
Տվյալների գիտության համար Python-ը, Python-ի և Flask-ի հետ AI հավելվածների մշակումը և Watson API-ների օգտագործմամբ AI հավելվածների ստեղծումը ներառված թեմաներից են:
Յուրաքանչյուր դասընթաց կոչված է հիմնվել իր նախորդի վրա՝ առաջարկելով կիրառական AI-ի մանրակրկիտ ընկալում:
12: Համակարգչային տեսողության և պատկերի մշակման ներածություն
IBM-ի կողմից Coursera-ում ներկայացված «Համակարգչային տեսողության և պատկերի մշակման ներածություն» դասընթացը սկսնակների համար նախատեսված դասընթաց է, որի նպատակն է ուսանողներին ծանոթացնել համակարգչային տեսողության հետաքրքրաշարժ ոլորտին:
Համակարգչային տեսլականը կիրառություն ունի տարբեր ոլորտներում, ներառյալ ռոբոտաշինությունը, ընդլայնված իրականությունը և ինքնակառավարվող մեքենաները:
Չնայած Python-ի ծրագրավորման և ավագ դպրոցի թվաբանության հետ որոշակի ծանոթություն պահանջվում է, այս դասընթացի համար ոչ նախնական փորձաքննություն է պահանջվում մեքենայական ուսուցման, ոչ համակարգչային տեսլականի հետ:
Դուք կսովորեք բացատրել, թե ինչպես է համակարգչային տեսլականը օգտագործվում բազմաթիվ ոլորտներում, ինչպես նաև ինչպես լուծել համակարգչային տեսողության խնդիրները՝ օգտագործելով պատկերների մշակման և վերլուծության մեթոդները այս դասընթացում:
Պատկերների մշակման հիմնարար առաջադրանքներ, ինչպիսիք են օբյեկտների նույնականացումը և նկարների դասակարգումը, դուք կօգտագործեք Python, Pillow և OpenCV:
Վերահսկվող ուսուցման մոտեցումներով պատկերների դասակարգիչ պատրաստելը դասընթացի մեկ այլ թեմա է: Վեց մոդուլներ կազմում են դասընթացի կառուցվածքը, և յուրաքանչյուրը կենտրոնանում է պատկերի մշակման և համակարգչային տեսողության առանձին հատվածի վրա:
Դրանք ներառում են այնպիսի թեմաներ, ինչպիսիք են համակարգչային տեսողության ակնարկը, օբյեկտների ճանաչումը, մեքենայական ուսուցման նկարների դասակարգումը, պատկերի մշակումը OpenCV-ի և Pillow-ի միջոցով, նեյրոնային ցանցերը և խորը ուսուցումը, ինչպես նաև ճանապարհային նշանների դասակարգման վերաբերյալ նախագծի դեպք:
Այս դասընթացը շեշտը դնում է կիրառական ուսուցման վրա զուտ տեսական ըմբռնման վրա: Աշխատելով գործնական նախագծերի վրա՝ դուք կմշակեք ձեր ձեռքբերումների պորտֆոլիո, որը ցույց կտա ձեր ունակությունները պատկերների մշակման և համակարգչային տեսողության ոլորտում:
Jupyter Labs-ը և Computer Vision Learning Studio-ն (CV Studio)՝ համակարգչային տեսողության ուսուցման անվճար ռեսուրս, կմիավորվեն լաբորատորիաներում:
Դուք կարող եք վերբեռնել, վարժեցնել և փորձարկել ձեր սեփական եզակի պատկերների դասակարգիչը և հայտնաբերման մոդելները CV Studio-ի միջոցով:
13: Արհեստական ինտելեկտի ժամանակակից վարպետության դաս. Կառուցեք 6 նախագիծ
Udemy-ի «Արհեստական ինտելեկտի ժամանակակից վարպետության դաս. Կառուցեք 6 նախագծեր» դասընթացը ձեզ կտանի հուզիչ ճանապարհորդության դեպի արհեստական ինտելեկտի սիրտ:
Այս մանրակրկիտ պլանավորված դասընթացը օգտագործում է գրավիչ նախագծային ուսուցման միջավայր՝ ակադեմիական գիտելիքների և գործնական հմտությունների համադրություն մատուցելու համար:
Դուք կբացահայտեք, որ այս ուսումնական միջավայրում յուրաքանչյուր նախագիծ նախատեսված է արհեստական ինտելեկտի տարբեր ասպեկտներ բացահայտելու համար՝ ապահովելով ոլորտի համապարփակ պատկերացում:
Մեքենայական ուսուցումից մինչև խորը ուսուցում մինչև նեյրոնային ցանցերի հետաքրքրաշարժ դաշտ, ծրագիրը հագեցած է հետաքրքիր թեմաներով:
Վեց տարբեր նախագծերի օգնությամբ դուք կխորանաք արհեստական ինտելեկտի (AI) գործնական կողմում՝ ձեր ուսուցման փորձը դարձնելով դինամիկ և գրավիչ:
Որպեսզի համոզվեք, որ դուք ոչ միայն սովորում եք տեսությունները, այլ նաև զարգացնում եք արհեստական ինտելեկտի լուծումները կիրառելու կարողությունը, դասընթացը մեծ ուշադրություն է դարձնում գործնական պրակտիկայի վրա:
Յուրաքանչյուր նախագիծ, որի վրա դուք աշխատում եք, մի քայլ ավելի մոտ է այն մեթոդների և տեխնոլոգիաների փորձագետ դառնալուն, որոնք կարևոր են AI ոլորտում:
Դուք ակտիվ մասնակից եք, ով իր վրա է վերցնում մարտահրավերները և բացահայտում այն հրաշքը, որը կարող է առաջացնել արհեստական ինտելեկտը, այլ ոչ թե պարզապես պասիվ ուսանող:
«Արհեստական ինտելեկտի ժամանակակից վարպետության դաս. Կառուցեք 6 նախագծեր» դասընթացը, որտեղ ձեր ստեղծագործական և խնդիրներ լուծելու կարողությունները կատարելագործվում են գործնական նախագծերի միջոցով հարթակ առաջարկելով, դուրս է գալիս սովորական ուսուցման տեխնիկայից:
Ձեր կարողությունները զարգացնելու, կառուցելու և կատարելագործելու AI հավելվածները զգալիորեն կբարձրանան դասընթացի ընթացքում առաջադիմելու ընթացքում:
14: Արհեստական բանականություն մեքենայական ուսուցմամբ, խորը ուսուցում
«Արհեստական բանականություն մեքենայական ուսուցմամբ, խորը ուսուցում» դասընթացը ձեզ համար ուղեցույց է գործում ձեր հետաքննության ընթացքում:
Այն առաջարկում է տեսության և փորձի հարուստ սինթեզ, քանի որ այն ուսումնասիրում է հիմնարար ալգորիթմներն ու մեթոդները, որոնք առաջ են մղում ժամանակակից արհեստական ինտելեկտը (AI):
Այս դասընթացը համատեղում է մեքենայական ուսուցումը (ML) և Deep Learning (DL)՝ ձեզ տրամադրելու գործիքներ, որոնք անհրաժեշտ են տվյալների բարդ միջավայրում նավարկելու համար: AI, ML և DL-ի խորը ընկալումը խրախուսվում է դասընթացի մոդուլների կազմակերպման ձևով:
Հեռացնելով ալգորիթմների շերտերը՝ նրանք ձեզ առաջնորդում են դրանց հիմքում ընկած պատճառաբանությունների միջով: Համապարփակ հասկացողություն երաշխավորելու համար տեսական դասախոսություններն ու գործնական գործունեությունը կապված են միմյանց հետ:
Ձեր կարողությունը՝ ստեղծելու խելացի համակարգեր, որոնք կարող են սովորել տվյալներից, կբարելավվի իրական աշխարհի նախագծերի վրա աշխատելու արդյունքում:
Մեքենայական ուսուցման (ML) և խորը ուսուցման (DL) գրավչությունը տվյալների մեջ օրինաչափություններ գտնելու նրանց կարողությունն է, կարևոր կարողություն, որը այս դասընթացը ուշադիր զարգացնում է:
Ուղղորդելով ձեզ նեյրոնային ցանցերի լաբիրինթոսում՝ խորը ուսուցման խորհրդավոր դաշտն ավելի մատչելի կդառնա:
Բացի այդ, պարզաբանելով վերահսկվող, չվերահսկվող և ամրապնդվող ուսուցման հասկացությունները, դասընթացը ապագաղտնազերծում է մեքենայական ուսուցման ոլորտը:
Այս դասընթացից դուք գործնական պատկերացում կստանաք տվյալների պատրաստման, մոդելի գնահատման և օպտիմալացման մոտեցումների վերաբերյալ՝ երաշխավորելով, որ դուք հասկանում եք սկզբունքները:
Դասընթացը նաև պարզաբանում է մոդելների կառուցման, կատարելագործման և կատարելագործման գործընթացը՝ ճշգրիտ կանխատեսումներ ստանալու համար: Գործողությունները ձեզ մղում են օգտագործելու այն, ինչ սովորել եք, ինչը նպաստում է վարպետությանը, ինչպես նաև ըմբռնմանը:
15: Deep Learning AZ 2023
Բացահայտեք տվյալների վրա հիմնված պատկերացումների աշխարհը՝ գրանցվելով «Deep Learning AZ 2023» դասընթացին: Այս դասընթացը ծառայում է որպես փարոս՝ ցույց տալով արհեստական ինտելեկտի էական ճյուղի՝ խորը ուսուցման մեջ հմտանալու ճանապարհը:
Այն ըմբռնելի է դարձնում խորը ուսուցման դժվարին ոլորտը՝ բաժանելով նեյրոնային ցանցերը իր քրտնաջան նախագծված բաղադրիչներով:
Դասընթացների ընթացքում առաջադիմելիս դուք կիմանաք կոնվոլյուցիոն և կրկնվող նեյրոնային ցանցերի աշխատանքի մասին, ինչը ձեզ ամուր պատկերացում կտա, թե ինչպես են համակարգիչները ստանում և մշակում բարդ տվյալներ:
Դասընթացը ներառում է նաև առանց վերահսկման ուսուցում՝ ձեզ ներկայացնելով համակարգիչների ուսուցման գիտությունն ու արվեստը՝ չպիտակավորված տվյալների մեջ օրինաչափություններ գտնելու համար:
Դասընթացի հիմքը նրա գործնական բաղադրիչն է, որն ապահովում է ակադեմիական գիտելիքները գործնական իրավիճակներում օգտագործելու միջոց:
Դուք կաշխատեք դժվարին նախագծերի վրա, որոնք կփորձարկեն դիմելու ձեր ունակությունը խորը ուսուցման մոդելներ հրատապ խնդիրները լուծելու համար:
Այս առաջադրանքները խաղահրապարակ են ձեր կարողությունները կատարելագործելու և համոզվելու համար, որ դուք հասկանում եք խորը ուսուցման հիմունքները, այլ ոչ թե պարզապես քննություն:
Հասկանալը, թե ինչպես օգտագործել Keras-ը և TensorFlow-ը՝ երկու հիմնարար գործիքներ՝ խորը ուսուցման հուսալի մոդելներ ստեղծելու և կատարելագործելու համար, դասընթացի հիմնական նպատակներից մեկն է:
Բացի այդ, դուք կբացահայտեք բնական լեզվի մշակումը, որը կհանգեցնի մեքենա-մարդ փոխազդեցության հետաքրքրաշարժ դաշտին:
Խորը ուսուցման համապարփակ ընկալումը երաշխավորելու համար դասընթացը նաև նավարկում է ամրապնդման ուսուցման ծովը:
Եզրափակում
Սկզբում AI-ի բազմաթիվ դասընթացների դասավորումը, որոնք հասանելի են սկսնակներին, կարող է թվալ ճնշող խնդիր: Բայց երբ սկսում ես, արհեստական ինտելեկտի հիմունքները հասկանալու ճանապարհը, անկասկած, հուզիչ է:
Այս խնամքով մշակված դասընթացները ապահովում են ակադեմիական գիտելիքների և իրական աշխարհի փորձի համադրություն՝ օգնելու սկսնակներին նավարկելու արհեստական ինտելեկտի բարդ տիրույթում:
Հետաքրքիր ուսումնական միջավայր է ստեղծվում ինտերակտիվ ձեռնարկների և գործնական նախագծերի շնորհիվ, որոնք հիմնական ներածական դասընթացների հիմնական հիմքն են:
Նրանք անհրաժեշտ գիտելիքներ փոխանցելու հետ մեկտեղ նաև ուսանողների մեջ խթանում են հետաքրքրասիրությունը և հաջողության զգացումը:
Այս դասընթացներում առաջարկվող համապարփակ օգնությունն ու նյութերը գործում են որպես հզոր մեկնարկային հարթակ՝ մղելով հավակնորդներին դեպի տեխնոլոգիական նորարարություններով լի ապագա:
Թողնել գրառում