სარჩევი[დამალვა][ჩვენება]
- 1. AI-ს ელემენტები
- 2. Python მონაცემთა მეცნიერების, AI და განვითარებისთვის
- 3. AI ყველასთვის
- 4. AI for Good
- 5. AI Foundations for Everyone სპეციალიზაცია
- 6. ხელოვნური ინტელექტი AZ 2023
- 7. შესავალი ხელოვნურ ინტელექტში (AI)
- 8. მანქანათმცოდნეობის სპეციალიზაცია
- 9. ღრმა სწავლის სპეციალიზაცია
- 10. მათემატიკა მანქანათმცოდნეობისთვის და მონაცემთა მეცნიერებისთვის
- 11. IBM Applied AI Professional Certificate
- 12. კომპიუტერული ხედვისა და გამოსახულების დამუშავების შესავალი
- 13. თანამედროვე ხელოვნური ინტელექტის მასტერკლასი: ააშენეთ 6 პროექტი
- 14. ხელოვნური ინტელექტი მანქანათმცოდნეობით, ღრმა სწავლება
- 15. Deep Learning AZ 2023
- დასკვნა
უფრო მეტად დაკავშირებულ და მონაცემებზე ორიენტირებულ სამყაროში, ხელოვნური ინტელექტის მოსვლა ადამიანური ბრწყინვალების ძეგლია.
ხელოვნური ინტელექტის არსი, რომელიც ემყარება ადამიანის ინტელექტის მანქანურ ემულაციას, აქტუალურობას პოულობს აპლიკაციების ფართო სპექტრში, რაც იწვევს დამანგრეველ მიღწევებს ინდუსტრიებში.
გავლენა არსებითი და შორსმიმავალია, დაწყებული ჯანდაცვის მხრივ, სადაც ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით დიაგნოსტიკა უზრუნველყოფს დაავადების ადრეულ დიაგნოზს, განათლებას, ფინანსებს და მის ფარგლებს გარეთ.
რეგულარული მუშაობის ავტომატიზაცია მონაცემთა ანალიზში და გაუმჯობესების შესაძლებლობა მომხმარებლის გამოცდილება მხოლოდ რამდენიმე სფეროა, სადაც AI ბრწყინვალედ ანათებს.
ხელოვნური ინტელექტის სფეროში თანდაყოლილი დინამიკა მოითხოვს მუდმივი სწავლის ვალდებულებას. იმის გამო, რომ წარმოუდგენელი საზღვრები კვლავ ბუნდოვანია, განვითარებადი პროცესებისა და ტექნოლოგიების მიმდინარეობა არა მხოლოდ რეკომენდებულია, არამედ საჭიროა.
ეს ის სფეროა, სადაც გუშინდელი აღმოჩენები მალე გახდება დღევანდელი სტანდარტები, რაც ხაზს უსვამს ინოვაციის სწრაფ ხასიათს სამსახურში. მუდმივი გაუმჯობესებებით სავსე რელიეფის უსასრულო ძიება ხაზს უსვამს მუდმივად განვითარებადი სასწავლო გამოცდილების აუცილებლობას.
გარდა ამისა, ხელოვნური ინტელექტის ცოდნის მზარდი მოთხოვნილებასთან ერთად, ამბიციური ინჟინრებისთვის აქტუალურია ამ საინტერესო მეცნიერების საფუძვლების გათხრა.
სირთულის გაშიფვრის პერსპექტივა მანქანა სწავლის, ღრმა სწავლა და ნერვული ქსელები იზიდავს.
თუმცა, ხელოვნური ინტელექტის დაუფლების გზა ხშირად რთულად განიხილება, განსაკუთრებით იმ ადამიანების მიერ, რომლებიც მწვერვალზე არიან. სწორედ ამ დროს ირკვევა კარგად სტრუქტურირებული საგანმანათლებლო კურსების მნიშვნელობა.
როდესაც ჩვენ გადავდივართ ხელოვნური ინტელექტის განათლების სფეროში, კურსების სიმრავლე გაჩნდა, რათა შეხვდეს მონდომებული სტუდენტების ზრდას.
ეს კურსები, რომლებიც მორგებულია სხვადასხვა სწავლის ტემპზე და წინა ცოდნაზე, ცდილობს გაათანაბროს სწავლის მრუდი, რაც AI-ში დანერგვას ნაკლებად აშინებს.
დამწყებთათვის ხელოვნური ინტელექტის კურსების შერჩეული კოლექცია მოქმედებს როგორც საფეხური ამ დამაინტრიგებელი სფეროში. ეს კურსები, რომლებიც მიზნად ისახავს ძლიერი საფუძვლის შექმნას, მოიცავს AI იდეების ფართო სპექტრს, რათა უზრუნველყოს სრულყოფილი ცოდნა.
ისინი განმარტავენ ფუნდამენტურ ცნებებს, აძლევენ პრაქტიკულ გამოცდილებას და სთავაზობენ თვალს AI-ის რეალურ სამყაროში არსებულ აპლიკაციებს.
ორგანიზებული სასწავლო მარშრუტის დაწყება ჰგავს შესაძლებლობებით სავსე მომავლის კარის გახსნას. ხელოვნური ინტელექტის დაუფლების გზა შეიძლება იყოს ამაღელვებელი და დაჯილდოვებული სწორი მწვრთნელებით.
ხელოვნური ინტელექტის კურსების შემდეგი შერჩეული კოლექცია შექმნილია იმისთვის, რომ შექმნას ძლიერი საფუძველი, გააჩინოს ინტერესის ნაპერწკალი და შექმნას საფუძველი სასიამოვნო მოგზაურობისთვის ხელოვნური ინტელექტის ამაღელვებელ სფეროში.
1. AI ელემენტები
MinnaLearn-მა და ჰელსინკის უნივერსიტეტმა შექმნეს უფასო ონლაინ კურსების რევოლუციური სერია სახელწოდებით The Elements of AI.
მისი მიზანია ხელოვნური ინტელექტის დემისტიფიკაცია და მისი გაგების საშუალება ადამიანთა ფართო სპექტრს, მიუხედავად წარმოშობისა. კურსის ორი ძირითადი ნაწილია.
პირველი სექცია, „შესავალი AI-ში“ არის მარტივი მოდული, რომელიც არ საჭიროებს რაიმე წინასწარ პროგრამირების ცოდნას ან გაფართოებულ არითმეტიკას. ეს იდეალურია მათთვის, ვისაც სურს გაიგოს მეტი ხელოვნური ინტელექტის, მისი შესაძლებლობებისა და ჩვენს ყოველდღიურ ცხოვრებაზე გავლენას.
ეს ნაწილი იძლევა ძლიერ საფუძველს ხელოვნური ინტელექტის საფუძვლების გასაგებად. მეორე განყოფილება „ინტელექტის ხელოვნური ინტელექტის მშენებლობა“, უფრო დეტალურად იკვლევს ალგორითმებს, რომლებიც შესაძლებელს ხდის ხელოვნური ინტელექტის ტექნიკის შექმნას.
ამ უფრო ტექნიკურ გაკვეთილში სრული ჩართვისთვის რეკომენდებულია Python პროგრამირების გარკვეული ფუნდამენტური ცოდნა.
ეს შესანიშნავია იმ პირებისთვის, რომლებსაც სურთ უფრო შორს წავიდნენ ხელოვნური ინტელექტის განვითარების პროგრამაში და გასცდნენ საფუძვლებს.
AI-ის ელემენტები გამოირჩევა ხელოვნური ინტელექტის ცოდნის დემოკრატიზაციისა და გაძლიერებისთვის. ხელოვნური ინტელექტის წვდომის სწავლა არ არის ისეთი მნიშვნელოვანი, როგორც მისი პოტენციური აპლიკაციების გაგება სხვადასხვა ინდუსტრიებში.
კურსი ხაზს უსვამს იმას, რომ ხელოვნური ინტელექტი განკუთვნილია არა მხოლოდ ინჟინრებისთვის, არამედ ყველასთვის, ვინც დაინტერესებულია ტექნოლოგიის მომავლით და ის ხელს უწყობს ტექნოლოგიის მრავალფეროვან გამოყენებას.
2. პითონი მონაცემთა მეცნიერების, AI და განვითარებისათვის
„პითონი ამისთვის მონაცემთა მეცნიერების, AI & Development” კურსი, რომელიც დამზადებულია IBM-ის მიერ და ხელმისაწვდომია Coursera-ზე, არის ყოვლისმომცველი კურსი, რომელიც მიზნად ისახავს მოსწავლეებს გააცნოს პითონის პროგრამირების სამყარო.
კონკრეტულად მონაცემთა მეცნიერების, ხელოვნური ინტელექტისა და განვითარების სფეროებში.
დამწყებთათვის შესაფერისი ამ კურსის ფორმატით, შეგიძლიათ ისწავლოთ პითონში პროგრამირება რამდენიმე საათში, მაშინაც კი, თუ არ გაქვთ წინასწარი პროგრამირების გამოცდილება.
თქვენ შეიძენთ პითონის ფუნდამენტურ გაგებას მთელი კურსის განმავლობაში, რომელიც მოიცავს ცვლადებს, მონაცემთა სტრუქტურებს, გამონათქვამებსა და მონაცემთა ტიპებს.
თქვენ გახდებით დახვეწილი განშტოებების, მარყუჟების, ფუნქციების, ობიექტების და კლასების Python პროგრამირების ლოგიკაში. Python ბიბლიოთეკების გამოყენება, როგორიცაა Pandas, Numpy და Beautiful Soup, რომლებიც გადამწყვეტია მონაცემთა ანალიზისა და მანიპულირებისთვის, ასევე გათვალისწინებულია კურსში.
ამ კურსის პრაქტიკული მეთოდოლოგია მისი ერთ-ერთი გამორჩეული თვისებაა. პრაქტიკული ლაბორატორიების დროს იუპიტერ ნოუთბუქები, თქვენ შეძლებთ თქვენი ახლად შეძენილი ცოდნის გამოყენებას.
იმის გამო, რომ ეს საშუალებას გაძლევთ გაუმკლავდეთ ნამდვილ მონაცემებს და მოაგვაროთ რეალური საკითხები, ეს პრაქტიკული გამოცდილება ფასდაუდებელია.
კურსის დასრულების შემდეგ, თქვენ მიიღებთ ნდობას Python-ის გამოყენებაში მარტივი პროგრამების შესაქმნელად, მონაცემებთან ურთიერთობისა და ყოველდღიური სამუშაოების ავტომატიზაციისთვის.
ინდუსტრიების ფართო სპექტრი, მათ შორის პროგრამული უზრუნველყოფის დამუშავება, მონაცემთა ინჟინერიას, ხელოვნურ ინტელექტს, DevOps-ს და მონაცემთა მეცნიერებასა და ანალიტიკას შეუძლია ისარგებლოს თქვენს მიერ შეძენილი უნარებით.
3. AI ყველასთვის
"AI ყველასათვის", კურსი, რომელსაც უზრუნველყოფს deeplearning.ai, განკუთვნილია ყველასთვის, ვისაც სურს გაეცნოს ხელოვნური ინტელექტის რევოლუციურ პოტენციალს დეტალებში ჩაბმის გარეშე.
ეს კურსი გაგაცნობთ ხელოვნური ინტელექტის სოციალურ და კომერციულ შედეგებს, ხოლო საფუძვლიანად გთავაზობს იმის გაგებას, თუ რისი მიღწევა შეუძლია და ვერ მიაღწია მას.
ტექნიკური ექსპერტიზის მიუხედავად, ის მიზნად ისახავს ხელოვნური ინტელექტის პრინციპების დემისტიფიკაციას და ფართო აუდიტორიისთვის გასაგები გახადოს.
კურსის განმავლობაში თქვენ შეიტყობთ უფრო მეტს მანქანური სწავლისა და ღრმა სწავლის შინაგანი მუშაობის შესახებ, ხელოვნური ინტელექტის ორი სფეროს შესახებ, რომლებმაც ბოლო დროს დიდი ინტერესი გამოიწვია.
გარდა ამისა, თქვენ შეისწავლით რეალურ სამყაროში შემთხვევის შესწავლას, რომელიც აჩვენებს ხელოვნური ინტელექტის სასარგებლო გამოყენებას სხვადასხვა სექტორში.
იმის უზრუნველსაყოფად, რომ სტუდენტები მზად არიან გონივრული გადაწყვეტილების გამოტანისთვის თავიანთ სფეროებში, კურსი ასევე ეხება ხელოვნური ინტელექტის გარშემო არსებულ ეთიკურ საკითხებს.
AI-ის კომერციულ შედეგებზე ფოკუსირება „AI ყველასათვის“ არის მისი ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი კომპონენტი.
მონაწილეები მიიღებენ ცოდნას მონაცემთა ბაზაზე ორიენტირებული კომპანიის შექმნის ტაქტიკის შესახებ და ისწავლიან, თუ როგორ წარმატებით გადალახონ ხელოვნური ინტელექტის რევოლუცია საკუთარ ფირმებში.
მოსწავლეები ამ კურსს დაამთავრებენ იმ უნარ-ჩვევებით, რომლებიც აუცილებელია ხელოვნური ინტელექტის საფუძველზე დაფუძნებული მეთოდების გამოსაყენებლად პროფესიულ საქმიანობაში, გარდა დარგის ძირითადი ცოდნისა.
4. AI კარგისთვის
კურსი „AI for Good“ არის ღრმა ინიციატივა deeplearning.ai-სგან, რომელიც მიზნად ისახავს ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებას რთული გლობალური საკითხების გადასაჭრელად.
ეს კურსი გთავაზობთ იშვიათ შანსს განავითაროთ უნარები, რომლებიც აერთიანებს კომპიუტერსა და ადამიანის ინტელექტს რეალურ სამყაროში სასარგებლო ეფექტებისთვის.
ის შექმნილია ისე, რომ ადვილად გაიგოს პროფესიონალები, სტუდენტები და ყველა, ვინც ენთუზიაზმით არის დაინტერესებული საზოგადოებისა და გარემოს გაუმჯობესებაზე.
კურსის განმავლობაში შეისწავლით ხელოვნური ინტელექტის პროექტების შექმნის მეთოდურ საფუძველს.
ბიომრავალფეროვნების მონიტორინგზე, ქარის ენერგიაზე, ჰაერის დაბინძურებასა და კატასტროფების მართვაზე ორიენტირებული პროექტებისთვის, თქვენ შეაფასებთ მონაცემებს და შექმნით ხელოვნური ინტელექტის მოდელებს.
იმისათვის, რომ მოგაწოდოთ ხელოვნური ინტელექტის აპლიკაციების პრაქტიკული გაგება, კურსი ასევე განიხილავს რეალურ სამყაროში საქმის შესწავლას, რომელიც ეხება საზოგადოებრივ ჯანმრთელობას, კლიმატის ცვლილებას და კატასტროფების მართვას.
თქვენ აღმოაჩენთ, თუ როგორ უნდა შექმნათ ხელოვნური ინტელექტის მოდელი, რათა გაზარდოთ ქარის ენერგიის გამომუშავების პროგნოზირებადობა კომპიუტერული ხედვა ბიომრავალფეროვნების მონიტორინგისთვის ცხოველების ამოცნობისა და კატეგორიზაციის ტექნიკა და ჰაერის ხარისხის შეფასება ნერვული ქსელების გამოყენებით.
კურსი ასევე მოიცავს ბუნებრივი ენის დამუშავების ტექნიკის გამოყენებას კატასტროფების შემდეგ მიწოდებულ ტექსტურ შეტყობინებებზე და გამოსახულების კლასიფიკაციის მილსადენის შემუშავებას სატელიტური ფოტოების გამოყენებით ზიანის შესაფასებლად.
AI for Good პროექტის ჩარჩო, Jupyter Notebooks, კომპიუტერული ხედვა, ზედამხედველობითი მანქანური სწავლება, ბუნებრივი ენის დამუშავება, საძიებო მონაცემების ანალიზი და სხვა არის იმ უნარებს შორის, რომლებსაც თქვენ შეიძენთ.
თქვენ გექნებათ საჭირო უნარები და ინფორმაცია, რომ იმუშაოთ AI for Good პროექტებზე და შექმნათ პროდუქტები, რომლებიც გამოიყენებენ AI-ს გარემოსდაცვითი და ჰუმანიტარული მიზნებისთვის კურსის დასრულების შემდეგ.
5. AI ფონდები ყველასათვის სპეციალიზაცია
ყოვლისმომცველი კურსი „AI Foundations for Everyone Specialization“, რომელსაც IBM გვთავაზობს Coursera-ზე, გამიზნულია სტუდენტებისთვის ხელოვნური ინტელექტის (AI) სფეროს გასაცნობად. ამ სპეციალობას არ სჭირდება პროგრამირების ცოდნა და განკუთვნილია მათთვის, ვისაც AI-ის გამოცდილება არ აქვს.
სტუდენტებისთვის, რომლებიც დაინტერესებულნი არიან გაეცნონ AI-ის ეფექტებს და რევოლუციურ შესაძლებლობებს საზოგადოებისა და ბიზნესისთვის, ეს შესანიშნავი ადგილია დასაწყებად.
სამი კურსი მოიცავს სპეციალობას, თითოეული კონცენტრირებულია ხელოვნური ინტელექტის ცალკეულ სფეროზე. პირველ კურსში, „შესავალი ხელოვნურ ინტელექტში“ (AI) სტუდენტებს ეძლევათ ზოგადი გაგება ტექნოლოგიის, მისი გამოყენებისა და როგორ ცვლის საზოგადოებას.
თქვენ მიიღებთ ცოდნას AI ეთიკის შესახებ, ღრმა სწავლება, ნერვული ქსელები, მანქანათმცოდნეობა და სხვა დაკავშირებული თემები.
მეორე კურსი სწავლობს Watson AI სერვისების გამოყენებას, სახელწოდებით „დაწყება AI-ით IBM Watson-ის გამოყენებით“.
თქვენ აღმოაჩენთ, თუ როგორ გაზარდოთ მოვალეობები სამუშაო გარემოში და გაზარდოთ პროდუქტიულობა ისეთი პროგრამების გამოყენებით, როგორიცაა Watson Studio. IBM Watson Services-ის ფუნქციები და ფუნქციები ხელოვნური ინტელექტის სასიცოცხლო ციკლის ფარგლებში ასევე გაშუქებულია ამ კურსში.
დასკვნითი კურსი, „AI-ით აღჭურვილი ჩეთბოტების შექმნა პროგრამირების გარეშე“, ფოკუსირებულია ჩატბოტების შექმნაზე კოდის დაწერის საჭიროების გარეშე.
განხილული იქნება ჩეთბოტების უპირატესობები, როგორ გამოვიყენოთ Watson Assistant მომხმარებლისთვის მოსახერხებელი ჩეთბოტის შესაქმნელად და როგორ გავაერთიანოთ იგი ვებსაიტთან.
სპეციალიზაციის დროს თქვენ დაასრულებთ რამდენიმე პრაქტიკულ, კოდირებულ დავალებას. ვებსაიტზე Watson AI-ზე მომუშავე მომხმარებელთა მხარდაჭერის ჩეთბოტი შეიქმნება, ტესტირება და ბოლომდე განხორციელდება.
6. ხელოვნური ინტელექტი AZ 2023
ზუსტად შემუშავებული კურსი "ხელოვნური ინტელექტი AZ 2023" ხსნის ცოდნის საგანძურს, რომელიც საშუალებას გაძლევთ ღრმად ჩათხაროთ ხელოვნური ინტელექტის სამყაროში (AI).
ეს კურსი თავიდანვე გაგაცნობთ საფუძვლებს და დარწმუნდებით, რომ შეიქმნა ძლიერი საფუძველი.
ხელოვნური ინტელექტის სირთულეები ვლინდება თქვენთან ერთად, რაც საშუალებას გაძლევთ გაეცნოთ ამ ინოვაციური ტექნოლოგიის მძლავრ პოტენციალს. კურსის თითოეული მოდული ეფუძნება მის წინა მოდულს, პროგრესული სწავლის ხელშეწყობის მიზნით.
ეს აძლევს თქვენს სწავლის ტრაექტორიას დარტყმას, რაც ხელს უწყობს რთული AI ცნებების ბევრად უფრო მარტივ ათვისებას. აქ პრაქტიკული დავალებები, რომლებიც ერთდროულად არის საინტერესო და ძალიან აღქმადი, გამოიყენება თქვენი გაგების გასაუმჯობესებლად.
თქვენ მიიღებთ შესაძლებლობას იმუშაოთ რეალურ სამყაროში არსებულ მონაცემებთან და აღფრთოვანებული დარჩებით მისგან ღირებული ინფორმაციის მოპოვების გამოწვევით.
ეს კურსი გამოირჩევა თეორიული იდეების დემისტიფიკაციის უნარით რეალურ სამყაროში აპლიკაციის საშუალებით. იმის მაგივრად, რომ იყოთ მხოლოდ პასიური ინფორმაციის მომხმარებელი, თქვენ შეხვალთ ენერგიულ სასწავლო გარემოში.
ამ კურსში არის რამდენიმე დაბრკოლება, რომელიც შეამოწმებს თქვენს უნარს კრიტიკულად აზროვნების და პრობლემების გადაჭრაში.
ეს კურსი გაწვდით ამ ინფორმაციის წარმატებით გამოსაყენებლად აუცილებელ უნარებს, გარდა ამისა, მოგაწოდებთ საჭირო ცოდნას.
7. შესავალი ხელოვნურ ინტელექტში (AI)
ჩაეფლო ხელოვნური ინტელექტის მომხიბვლელ სფეროში Coursera-ს „ხელოვნური ინტელექტის შესავალი (AI)“ კურსის გავლის გზით.
ეს კურსი უზრუნველყოფს ძლიერ საფუძველს ხელოვნური ინტელექტის ძირითად იდეებში და ხსნის გზას დარგის ღრმა გაგებისთვის.
თქვენ თავიდანვე ხელმძღვანელობთ სწავლის მკაცრი მარშრუტით, რომელიც გულდასმით ავლენს ხელოვნური ინტელექტის მრავალ ასპექტს.
კურსში მასალის ორგანიზების გზა უზრუნველყოფს ცოდნის თანდათანობით ჩამოყალიბებას და ყოველი მოდული ბუნებრივად მიედინება შემდეგში.
ეს კარგად გააზრებული მეთოდი ხელს უწყობს ხელოვნური ინტელექტის ცნებების ღრმა გაგებას, გარდა იმისა, რომ სწავლა უფრო ადვილია.
პროგრამა მოიცავს საგნების ფართო სპექტრს, მათ შორის ღრმა სწავლებას, მანქანათმცოდნეობას, ნერვულ ქსელებს და სხვა.
თქვენ იკვლევთ ხელოვნური ინტელექტის გულს და იკვლევთ მექანიკას, რომელიც აძლიერებს ინტელექტუალურ სისტემებს - თქვენ მხოლოდ ზედაპირს არ ათვალიერებთ.
კურსი სავსეა პრაქტიკული სავარჯიშოებით, რომლებიც გაწვდით პრაქტიკულ მიდგომას სწავლისადმი. რეალურ სამყაროში მონაცემთა ნაკრებებთან ჩართვა არის მომხიბლავი და სასწავლო გამოცდილება, რომელიც მოგეწოდებათ.
კურსი იძულებული ხართ შეხვიდეთ საინტერესო, დინამიურ სასწავლო გარემოში, რაც არ დაგაკლებთ პასიურ სტუდენტად.
კურსის მიზანია შეამოწმოთ თქვენი კრიტიკული აზროვნების და პრობლემების გადაჭრის უნარი. ცოდნის გამოყენება შესაბამის, რეალურ სიტუაციებში ისეთივე მნიშვნელოვანია, როგორც მხოლოდ მისი მიღება.
8. მანქანათმცოდნეობის სპეციალობა
სტენფორდის უნივერსიტეტი და DeepLearning.ai გთავაზობთ მანქანათმცოდნეობის სპეციალობას.
Coursera-ს მიერ შემოთავაზებული ხელოვნური ინტელექტის სრული პროგრამა მიზნად ისახავს სტუდენტებს მყარი საფუძველი მისცეს ხელოვნური ინტელექტის თეორიაში და ასევე სასარგებლო მანქანური სწავლის შესაძლებლობებს.
ამ სპეციალობის მონაწილეები შეისწავლიან მანქანური სწავლების საგნების ფართო სპექტრს. თავდაპირველად, ისინი გამოიყენებენ პითონის ცნობილ ინსტრუმენტებს, როგორიცაა NumPy და scikit-learn. მანქანათმცოდნეობის მოდელები.
კურსში გაშუქებულია როგორც ზედამხედველობით, ასევე უკონტროლო სწავლის სტრატეგიები.
თქვენ შეისწავლით თუ როგორ შექმნათ და მოამზადოთ მოდელები ბინარული კლასიფიკაციისა და პროგნოზირების პრობლემებისთვის, როგორიცაა ლოგისტიკური და წრფივი რეგრესია, ზედამხედველობითი სწავლის გამოყენებით. გარდა ამისა, თქვენ მიიღებთ პრაქტიკულ ტრენინგს ნერვულ ქსელში TensorFlow-ის გამოყენებით მრავალკლასიანი კლასიფიკაციისთვის.
კურსი მოიცავს კლასტერირებას და ანომალიების გამოვლენას უკონტროლო სწავლის კონტექსტში, რაც სტუდენტებს აძლევს საჭირო ინსტრუმენტებს იმ მონაცემებთან მუშაობისთვის, რომლებსაც არ გააჩნიათ ეტიკეტირებული პასუხები.
სპეციალიზაცია ასევე მოიცავს ხეების ანსამბლის ტექნიკას, როგორიცაა გაძლიერებული ხეები, შემთხვევითი ტყეები და გადაწყვეტილების ხეები.
ამ კურსის აქცენტი სარეკომენდაციო სისტემების განვითარებაზე კონტენტზე დაფუძნებული ღრმა სწავლის ტექნიკისა და ერთობლივი ფილტრაციის სტრატეგიების მეშვეობით მისი ერთ-ერთი გამორჩეული თვისებაა.
გარდა ამისა, ღრმა გაძლიერების სწავლება წარმოგიდგენთ მოდელებს. სპეციალობის ყურადღება გამახვილებულია მანქანური სწავლების განვითარების საუკეთესო პრაქტიკაზე, რაც გარანტიას იძლევა, რომ სტუდენტების მიერ შექმნილი მოდელები კარგად შეეფერება რეალურ სამყაროში არსებულ ამოცანებსა და მონაცემებს.
თქვენ დაამთავრებთ პროგრამას ფუნდამენტური მანქანათმცოდნეობის იდეების სოლიდური გაგებით, ასევე პრაქტიკული უნარებით, რომლებიც აუცილებელია ამ მეთოდების გამოსაყენებლად რთული რეალური პრობლემების მოსაგვარებლად.
9. ღრმა სწავლის სპეციალიზაცია
DeepLearning.AI-ს Deep Learning სპეციალიზაცია არის შესავალი სასწავლო პროგრამა, რომელიც აცნობს სტუდენტებს ღრმა სწავლებასა და ხელოვნურ ინტელექტს.
ამ ონლაინ კურსის პირდაპირი, მოკლე და თვითნაკეთი ბუნება, რომელსაც ასწავლის მანქანათმცოდნეობის პიონერი ენდრიუ ნგი, ხდის მას ხელმისაწვდომს იმ ადამიანებისთვის, რომლებიც ახლა იწყებენ AI თავგადასავალს.
ნერვული ქსელების ფუნდამენტური იდეით დაწყებული, თქვენ შეისწავლით ღრმა სწავლის მრავალფეროვან საგანს ამ სპეციალობაში.
თქვენ მიიღებთ ცოდნას ნერვული ქსელის არქიტექტურის აუცილებელ კომპონენტებზე, ასევე, როგორ ააწყოთ, მოამზადოთ და გამოიყენოთ სრულად დაკავშირებული ღრმა ნერვული ქსელები.
კურსი ასევე იკვლევს ძირითად ტექნოლოგიურ განვითარებას, რომლებიც ეფუძნება ღრმა სწავლის აპლიკაციებს. წინსვლისას თქვენ შეისწავლით სასარგებლო სტრატეგიებს თქვენი AI პროექტების დასაწყებად და ინდუსტრიისთვის შესაბამისი პორტფელის შესაქმნელად.
TensorFlow, ტრანსფორმატორები, კონვულსიური ნერვული ქსელები, განმეორებადი ნერვული ქსელები, ხელოვნური ნერვული ქსელები და პითონის პროგრამირება ყველა დაფარულია ამ სპეციალობაში.
გრძელვადიანი მოკლევადიანი მეხსიერება (LSTM), ყურადღების მოდელები, ბუნებრივი ენის დამუშავება, ობიექტის გამოვლენა და სეგმენტაცია, სახის ამოცნობის სისტემები, ოპტიმიზაცია, ჰიპერპარამეტრების რეგულირება, მანქანათმცოდნეობა, გადაცემის სწავლება, უკანა გავრცელება და სახის ამოცნობის სისტემები არის სხვა თემებს შორის, რომლებსაც შეისწავლით.
ხუთი კლასი, რომლებიც თითოეული კონცენტრირებულია ღრმა სწავლის ცალკეულ ასპექტზე, ქმნის პროგრამის ჩარჩოს.
ნერვული ქსელები და ღრმა სწავლება, ღრმა ნერვული ქსელის ოპტიმიზაცია, მანქანათმცოდნეობის პროექტი ორგანიზაცია, კონვოლუციური ნერვული ქსელები და მიმდევრობის მოდელები რამდენიმე მაგალითია.
ყოველი კურსი განკუთვნილია აშენდეს წინა კურსის საფუძველზე, რაც უზრუნველყოფს ღრმა სწავლის საფუძვლიან გაგებას.
10. მათემატიკა მანქანათმცოდნეობისთვის და მონაცემთა მეცნიერებისთვის
DeepLearning.AI-ს სპეციალობა „მათემატიკა მანქანათმცოდნეობისთვის და მონაცემთა მეცნიერებისთვის“ არის დამწყებთათვის მოსახერხებელი სასწავლო პროგრამა, რომელიც აწვდის მოსწავლეებს მათემატიკის საფუძვლიან ინსტრუმენტთა ყუთს, რომელიც საჭიროა მანქანათმცოდნეობისთვის.
ეს კურსი იდეალურია მათთვის, ვისაც სურს გააუმჯობესოს მათი მათემატიკური საფუძვლები სამუშაოსთვის მანქანურ სწავლასა და მონაცემთა მეცნიერებაში, რადგან ის უბრალოდ მოითხოვს მათემატიკის საშუალო სკოლის დონეს, როგორც წინაპირობას.
ეს კურსი გასწავლით აუცილებელ მათემატიკურ თემებს, როგორიცაა კალკულუსი, წრფივი ალგებრა, სტატისტიკა და ალბათობა. ეს ფუნდამენტური უნარები საჭიროა ეფექტური გაგებისა და გამოყენებისთვის მანქანა სწავლების ალგორითმები.
კურსი ორგანიზებულია სამ განყოფილებად: ხაზოვანი ალგებრა მანქანათმცოდნეობისთვის და მონაცემთა მეცნიერებისთვის, კალკულუსი მანქანათმცოდნეობისა და მონაცემთა მეცნიერებისთვის და ალბათობა და სტატისტიკა მანქანათმცოდნეობისა და მონაცემთა მეცნიერებისთვის.
თქვენ დაიწყებთ ვექტორების, მატრიცების, წრფივი გარდაქმნებისა და საკუთრივ მნიშვნელობების შესწავლით, რაც აუცილებელია მანქანური სწავლის მოდელების გასაგებად.
კურსი შემდეგ იჭრება კალკულუსში, გასწავლით წარმოებულებს, გრადიენტებს და ოპტიმიზაციის ტექნიკას, როგორიცაა გრადიენტური დაღმართი, ეს ყველაფერი საჭიროა ნერვული ქსელების ვარჯიშისთვის.
ალბათობისა და სტატისტიკის ნაწილში თქვენ გაეცნობით შემთხვევით ცვლადებს, ბეიზის თეორემას, გაუსის განაწილებას და ჰიპოთეზის ტესტირებას, ასევე მონაცემთა ანალიზის სტატისტიკურ ინსტრუმენტებს.
კურსის დასასრულს თქვენ გექნებათ საფუძვლიანი ცოდნა მათემატიკური ცნებების შესახებ, რომლებიც ემყარება ალგორითმულ ქცევას და როგორ მოარგოთ ისინი საბაჟო განხორციელებისთვის.
დამსაქმებლები აფასებენ ამ ნიჭს და დაგეხმარებიან მანქანური სწავლების ინტერვიუს კითხვების დაძლევაში და იდეალური სამუშაოს მიღებაში.
11. IBM Applied AI პროფესიული სერთიფიკატი
IBM Applied AI Professional Certificate, რომელიც ხელმისაწვდომია Coursera-ზე, არის ყოვლისმომცველი სასწავლო პროგრამა, რომელიც შექმნილია ხელოვნური ინტელექტის სფეროში დასაწყებად.
ეს კურსი, რომელსაც უძღვებიან IBM სპეციალისტები, იდეალურია დამწყებთათვის და არ საჭიროებს რაიმე წინასწარ პროგრამირების ან ხელოვნური ინტელექტის ცოდნას.
სამთვიანი დასრულების სავარაუდო პერიოდით კვირაში ათი საათით, ის საკმარისად მოქნილია, რომ საშუალებას მოგცემთ ისწავლოთ საკუთარი სიჩქარით.
ამ კურსში თქვენ მიიღებთ ხელოვნური ინტელექტის (AI), მის გამოყენებას და გამოყენების შემთხვევებს.
დასაწყისისთვის, გაეცანით ხელოვნური ინტელექტის მნიშვნელობას და განსაზღვრეთ ცნებები, როგორიცაა ღრმა სწავლა, მანქანათმცოდნეობა და ნერვული ქსელები.
AI ჩეთბოტებისა და ვირტუალური ასისტენტების ვებსაიტებზე პროგრამირების ცოდნის გარეშე შექმნის სწავლა კურსის ერთ-ერთი მახასიათებელია.
კურსი მოიცავს ხელოვნურ ინტელექტს, მანქანათმცოდნეობას, პითონის პროგრამირებას, Watson AI-ს, ჩატბოტებს, ღრმა სწავლებას და აპლიკაციის პროგრამირების ინტერფეისებს (API).
თქვენ ასევე შეხვალთ მონაცემთა მეცნიერებაში, შეისწავლით ტექნოლოგიებს, როგორიცაა IBM Watson AI სერვისები, OpenCV და API-ები, რათა შექმნათ AI-ზე მომუშავე გადაწყვეტილებები კოდის საშუალებით.
სპეციალობა შედგება ექვსი კურსისგან, რომელთაგან თითოეული ფოკუსირებულია გამოყენებითი ხელოვნური ინტელექტის ცალკეულ თემაზე. AI-ის შესავალი, AI-ზე მომუშავე ჩატბოტების აგება,
Python მონაცემთა მეცნიერებისთვის, AI აპლიკაციების შემუშავება Python-ით და Flask-ით და AI აპლიკაციების შექმნა Watson API-ების გამოყენებით, განხილულ თემებს შორისაა.
თითოეული კურსი გამიზნულია, რომ დაეყრდნოს მასზე ადრე და შესთავაზოს გამოყენებული ხელოვნური ინტელექტის საფუძვლიანი ათვისება.
12. შესავალი კომპიუტერულ ხედვასა და გამოსახულების დამუშავებაში
IBM-ის მიერ Coursera-ზე წარმოდგენილი კურსი „შესავალი კომპიუტერულ ხედვასა და გამოსახულების დამუშავებაში“ არის დამწყებთათვის განკუთვნილი კურსი, რომლის მიზანია გააცნოს სტუდენტებს კომპიუტერული ხედვის მომხიბლავი სფერო.
კომპიუტერულ ხედვას აქვს აპლიკაციები სხვადასხვა ინდუსტრიაში, მათ შორის რობოტიკა, გაძლიერებული რეალობა და თვითმართვადი მანქანები.
მიუხედავად იმისა, რომ საჭიროა პითონის პროგრამირებისა და საშუალო სკოლის არითმეტიკის გარკვეული ცოდნა, ამ კურსისთვის არც მანქანური სწავლების წინასწარი გამოცდილებაა საჭირო და არც კომპიუტერული ხედვა.
ამ კურსში თქვენ შეისწავლით იმის ახსნას, თუ როგორ გამოიყენება კომპიუტერული ხედვა მრავალ სექტორში, ასევე როგორ გადაჭრას კომპიუტერული ხედვის პრობლემები ამ კურსში გამოსახულების დამუშავებისა და ანალიზის მეთოდების გამოყენებით.
სურათის დამუშავების ფუნდამენტური ამოცანების შესასრულებლად, როგორიცაა ობიექტების იდენტიფიკაცია და სურათების კლასიფიკაცია, თქვენ გამოიყენებთ Python, Pillow და OpenCV.
კურსში განხილული კიდევ ერთი თემაა გამოსახულების კლასიფიკატორის შექმნა ზედამხედველობითი სწავლის მიდგომებით. ექვსი მოდული ქმნის კურსის სტრუქტურას და თითოეული ფოკუსირებულია გამოსახულების დამუშავებისა და კომპიუტერული ხედვის ცალკეულ სფეროზე.
ეს მოიცავს ისეთ თემებს, როგორიცაა კომპიუტერული ხედვის მიმოხილვა, ობიექტების ამოცნობა, მანქანური სწავლების სურათების კლასიფიკაცია, გამოსახულების დამუშავება OpenCV-ისა და Pillow-ის გამოყენებით, ნერვული ქსელები და ღრმა სწავლება და საგზაო ნიშნების კლასიფიკაციის პროექტის შემთხვევა.
ეს კურსი ხაზს უსვამს გამოყენებით სწავლებას მხოლოდ თეორიულ გაგებაზე. პრაქტიკულ პროექტებზე მუშაობით, თქვენ შეიმუშავებთ თქვენი მიღწევების პორტფოლიოს, რომელიც აჩვენებს თქვენს შესაძლებლობებს გამოსახულების დამუშავებასა და კომპიუტერულ ხედვაში.
Jupyter Labs და Computer Vision Learning Studio (CV Studio), კომპიუტერული ხედვის შემსწავლელი უფასო რესურსი, გაერთიანდება ლაბორატორიებში.
შეგიძლიათ ატვირთოთ, ივარჯიშოთ და გამოსცადოთ თქვენი საკუთარი უნიკალური სურათების კლასიფიკატორი და გამოვლენის მოდელები CV Studio-ით.
13. თანამედროვე ხელოვნური ინტელექტის მასტერკლასი: შექმენით 6 პროექტი
Udemy-ზე „თანამედროვე ხელოვნური ინტელექტის მასტერკლასი: შექმენით 6 პროექტი“ ამაღელვებელ მოგზაურობაში მიგიყვანთ ხელოვნური ინტელექტის ცენტრში.
ეს საგულდაგულოდ დაგეგმილი კურსი იყენებს საინტერესო პროექტზე დაფუძნებულ სასწავლო გარემოს აკადემიური ცოდნისა და პრაქტიკული უნარების კომბინაციისთვის.
თქვენ აღმოაჩენთ, რომ ამ სასწავლო გარემოში ყველა პროექტი შექმნილია ხელოვნური ინტელექტის განსხვავებული ასპექტის გამოსავლენად, რაც უზრუნველყოფს სფეროს ყოვლისმომცველ გაგებას.
მანქანური სწავლებიდან ღრმა სწავლებამდე, ნერვული ქსელების მომხიბლავ სფერომდე, პროგრამა სავსეა საინტერესო საგნებით.
ექვსი განსხვავებული პროექტის დახმარებით თქვენ ჩაუღრმავდებით ხელოვნური ინტელექტის (AI) პრაქტიკულ მხარეს, რაც თქვენს სასწავლო გამოცდილებას დინამიურს და მიმზიდველს გახდის.
იმის უზრუნველსაყოფად, რომ თქვენ არა მხოლოდ სწავლობთ თეორიებს, არამედ ავითარებთ AI გადაწყვეტილებების გამოყენების უნარს, კურსი კეთდება პრაქტიკულ პრაქტიკაზე.
ყოველი პროექტი, რომელზეც თქვენ მუშაობთ, არის ნაბიჯი უფრო ახლოს, რათა გახდეთ ექსპერტი იმ მეთოდებსა და ტექნოლოგიებში, რომლებიც აუცილებელია ხელოვნური ინტელექტის სექტორში.
თქვენ ხართ აქტიური მონაწილე, რომელიც იღებს გამოწვევებს და ავლენს საოცრებას, რაც ხელოვნურ ინტელექტს შეუძლია და არა მხოლოდ პასიურ სტუდენტს.
პლატფორმის შეთავაზებით, სადაც თქვენი კრეატიულობა და პრობლემების გადაჭრის უნარები იხვეწება პრაქტიკული პროექტების საშუალებით, კურსი „თანამედროვე ხელოვნური ინტელექტის მასტერკლასი: შექმენით 6 პროექტი“ სცილდება ჩვეულებრივი სასწავლო ტექნიკის ფარგლებს.
თქვენი შესაძლებლობები განავითაროთ, შექმნათ და გააუმჯობესოთ AI აპლიკაციები მნიშვნელოვნად გაიზრდება კურსის გავლისას.
14. ხელოვნური ინტელექტი მანქანათმცოდნეობით, ღრმა სწავლებით
კურსი „ხელოვნური ინტელექტი მანქანათმცოდნეობით, ღრმა სწავლებით“ არის სახელმძღვანელო თქვენთვის თქვენი გამოძიების დროს.
ის გთავაზობთ თეორიისა და გამოცდილების მდიდარ სინთეზს, რადგან ის იკვლევს ფუნდამენტურ ალგორითმებსა და მეთოდებს, რომლებიც განაპირობებს თანამედროვე ხელოვნურ ინტელექტს (AI).
ეს კურსი აერთიანებს მანქანურ სწავლებას (ML) და ღრმა სწავლებას (DL), რათა მოგაწოდოთ ინსტრუმენტები, რომლებიც გჭირდებათ რთული მონაცემთა გარემოში ნავიგაციისთვის. AI, ML და DL-ის ღრმა გაგება წახალისებულია კურსის მოდულების ორგანიზების გზით.
ალგორითმების ფენების მოხსნით, ისინი მიგიყვანთ მათ უკან მსჯელობამდე. ყოვლისმომცველი გაგების უზრუნველსაყოფად, თეორიული ლექციები და პრაქტიკული აქტივობები ერთმანეთთან არის დაკავშირებული.
თქვენი უნარი შექმნათ ინტელექტუალური სისტემები, რომლებსაც შეუძლიათ ისწავლონ მონაცემებიდან, გაუმჯობესდება რეალურ სამყაროში არსებულ პროექტებზე მუშაობის შედეგად.
მანქანათმცოდნეობის (ML) და ღრმა სწავლის (DL) მიმზიდველობა არის მათი უნარი იპოვონ შაბლონები მონაცემებში - კრიტიკული უნარი, რომელსაც ეს კურსი ყურადღებით ავითარებს.
ნერვული ქსელების ლაბირინთში გატარებით, ღრმა სწავლის იდუმალი სფერო უფრო ხელმისაწვდომი გახდება.
გარდა ამისა, მეთვალყურეობის ქვეშ, ზედამხედველობის გარეშე და განმამტკიცებელი სწავლის ცნებების გარკვევით, კურსი ახდენს მანქანური სწავლის სფეროს დემისტიფიკაციას.
ამ კურსიდან თქვენ მიიღებთ პრაქტიკულ გაგებას მონაცემთა მომზადების, მოდელის შეფასების და ოპტიმიზაციის მიდგომების შესახებ, რაც გარანტიას გაძლევთ, რომ გესმით პრინციპები.
ტრენინგი ასევე განმარტავს მოდელების აგების, დახვეწის და გაუმჯობესების პროცესს ზუსტი პროგნოზების შესაქმნელად. აქტივობები გიბიძგებთ გამოიყენოთ ნასწავლი, რაც ხელს უწყობს ოსტატობას და გაგებას.
15. ღრმა სწავლა AZ 2023
გამოიკვლიეთ მონაცემებზე ორიენტირებული შეხედულებების სამყარო „Deep Learning AZ 2023“ კურსზე დარეგისტრირებით. ეს კურსი ემსახურება როგორც შუქურა, რომელიც გვიჩვენებს გზას გახდეთ ღრმა სწავლა, ხელოვნური ინტელექტის აუცილებელი ფილიალი.
ეს ღრმა სწავლის რთულ რელიეფს გასაგებს ხდის ნერვული ქსელების ამოკვეთით მისი მტკივნეულად შემუშავებული კომპონენტებით.
თქვენ შეიტყობთ კონვოლუციური და მორეციდივე ნერვული ქსელების მუშაობის შესახებ კურსების წინსვლისას, რაც მოგცემთ მყარად გაგებას, თუ როგორ იღებენ და ამუშავებენ კომპიუტერები რთულ მონაცემებს.
კურსი ასევე მოიცავს უკონტროლო სწავლებას, გაგაცნობთ კომპიუტერების სწავლების მეცნიერებასა და ხელოვნებას, რათა იპოვოთ შაბლონები არალეიბლირებულ მონაცემებში.
კურსის საფუძველია მისი პრაქტიკული კომპონენტი, რომელიც იძლევა აკადემიური ცოდნის პრაქტიკულ სიტუაციებში გამოყენების საშუალებას.
თქვენ იმუშავებთ რთულ პროექტებზე, რომლებიც შეამოწმებენ თქვენი განაცხადის უნარს ღრმა სწავლის მოდელები გადაუდებელი პრობლემების მოსაგვარებლად.
ეს ამოცანები არის სათამაშო მოედანი თქვენი შესაძლებლობების გასაუმჯობესებლად და იმის დარწმუნდებისთვის, რომ გაიგებთ ღრმა სწავლის საფუძვლებს და არა მხოლოდ გამოცდას.
იმის გაგება, თუ როგორ გამოიყენოთ Keras და TensorFlow, ორი ფუნდამენტური ინსტრუმენტი ღრმა სწავლის საიმედო მოდელების შესაქმნელად და დახვეწისთვის, არის კურსის ერთ-ერთი მთავარი გზა.
გარდა ამისა, თქვენ შეისწავლით ბუნებრივი ენის დამუშავებას, რაც გამოიწვევს მანქანა-ადამიანის ურთიერთქმედების მომხიბლავ სფეროს.
ღრმა სწავლის ყოვლისმომცველი გაგების უზრუნველსაყოფად, კურსი ასევე გადის გაძლიერებული სწავლის ზღვაში.
დასკვნა
თავდაპირველად, ახალბედებისთვის ხელმისაწვდომი ხელოვნური ინტელექტის კურსების სიმრავლის დალაგება შეიძლება გადაჭარბებულ ამოცანად ჩანდეს. მაგრამ როგორც კი დაიწყებთ, გზა ხელოვნური ინტელექტის საფუძვლების გასაგებად უდავოდ ამაღელვებელია.
ეს ყურადღებით შემუშავებული კურსები უზრუნველყოფს აკადემიური ცოდნისა და რეალური გამოცდილების ერთობლიობას, რათა დამწყებთათვის დაეხმარონ ხელოვნური ინტელექტის რთულ სფეროში ნავიგაციაში.
საინტერესო სასწავლო გარემოს ქმნის ინტერაქტიული გაკვეთილები და პრაქტიკული პროექტები, რომლებიც ძირითადი გაცნობითი კურსების საფუძველია.
საჭირო ცოდნის გადაცემასთან ერთად, ისინი ასევე ხელს უწყობენ მოსწავლეებში ცნობისმოყვარეობას და წარმატების განცდას.
ამ კურსებში შემოთავაზებული ყოვლისმომცველი დახმარება და მასალები მოქმედებს როგორც ძლიერი გამშვები პუნქტი, რომელიც უბიძგებს ასპირანტებს ტექნოლოგიური ინოვაციებით სავსე მომავალში.
დატოვე პასუხი