Table of Contents[Veşartin][Rêdan]
- 1. Hêmanên AI
- 2. Python ji bo Zanistiya Daneyên, AI & Pêşveçûn
- 3. AI ji bo her kesî
- 4. AI ji bo Baş
- 5. Bingehên AI Ji bo Her Kesî Pisporî
- 6. Îstixbarata Hunerî AZ 2023
- 7. Destpêkirina îstîxbarata çêkirî (AI)
- 8. Pisporiya fêrbûna makîneyê
- 9. Pisporiya Hînbûna Kûr
- 10. Matematîk ji bo Fêrbûna Makîne û Zanistiya Daneyan
- 11. Sertîfîkaya Pîşeyî ya AI-ê ya IBM-ê ya Serlêdankirî
- 12. Destpêka Dîtina Computer û Pêvajoya Wêne
- 13. Klasa Mastera Intelligence Artificial Modern: 6 Projeyan ava bikin
- 14. Îstixbarata Artificial bi Fêrbûna Makîneyê, Fêrbûna Kûr
- 15. Fêrbûna Kûr AZ 2023
- Xelasî
Di cîhanek ku her ku diçe girêdayî û data-rêvekirî de, hatina AI-ê bîranînek ronahiya mirovî ye.
Esasê AI-ê, ku di emûlasyona makîneyê ya aqilê mirovî de hatî girêdan, di nav cûrbecûr serlêdanan de têkildar e, ku li seranserê pîşesaziyê pêşkeftinên têkbiran dimeşîne.
Bandor girîng û dûr e, ji lênihêrîna tenduristiyê, ku teşhîsên bi hêzdar ên AI-ê teşhîsa nexweşiya zû peyda dike, heya perwerdehiyê, darayî, û pê ve.
Otomasyona xebata birêkûpêk di analîza daneyê de pêş dikeve, û îhtîmala çêtirbûnê tecrûbeyên bikarhêner tenê çend ji wan deverên ku AI bi ronî dibiriqe ne.
Di warê AI-ê de dînamîkek xwerû pêdivî bi fêrbûna domdar dike. Ji ber ku tixûbên tiştê ku tê texmîn kirin her ku diçe zelal dibin, li ser pêvajo û teknolojiyên pêşveçûnê ne tenê tê pêşniyar kirin, lê di heman demê de pêdivî ye.
Ev qadek e ku vedîtinên duh zû dibin standardên îroyîn, ku karaktera bilez a nûjeniya di xebatê de destnîşan dike. Lêgerîna bêdawî ya têkildariyê li erdek ku bi pêşkeftinên domdar ve girêdayî ye, hewcedariya ezmûnek fêrbûnê ya herdem pêşveçûyî tekez dike.
Wekî din, digel hewcedariyek mezin a zanîna AI-ê, ji bo endezyarên ambicioz hestek lezgîn heye ku di bingeha vê zanista balkêş de bikolin.
Hêviya deşîfrekirina tevliheviyên fêrbûna makîneyê, fêrbûna kûr, û torên neuralî dikişîne.
Lêbelê, riya masterkirina AI-ê bi gelemperî wekî dijwar tê dîtin, nemaze ji hêla wan ên ku li ser piyan in. Di vê nuqteyê de ye ku girîngiya dersên perwerdehiyê yên bi rêkûpêk hatine saz kirin eşkere dibe.
Gava ku em derbasî qada perwerdehiya AI-yê dibin, qursek pir qurs derketiye ku bi zêdebûna xwendekarên dilxwaz re hevdîtin pêk bîne.
Van qursan, ku li gorî leza fêrbûnê û zanîna berê ya cihêreng têne çêkirin, hewl didin ku qursa fêrbûnê safî bikin, danasîna AI-ê kêmtir tirsnak dike.
Berhevokek desthilbijartî ya qursên AI-ê ji bo destpêkan wekî kevirek gavê di vê qada balkêş de tevdigere. Van qursan, ku mebesta wan ew e ku bingehek bihêz bidin, gelek ramanên AI-yê vedigirin da ku zanînek baş-dorpêk peyda bikin.
Ew têgehên bingehîn zelal dikin, ezmûna destan didin, û awirek li ser sepanên cîhana rastîn ên AI-yê pêşkêş dikin.
Destpêkirina rêgezek fêrbûnê ya organîze mîna vekirina derîyek ji pêşerojek tijî îmkan e. Rêya serwerkirina AI-ê bi rahênana rast dikare hem heyecan û hem jî xelatdar be.
Koleksiyona hilbijartî ya qursên AI-ê ji bo ku bingehek bihêz bide, çirûska berjewendiyê bişewitîne û bingehek ji bo rêwîtiyek dilxweş di qada balkêş a AI-yê de saz bike, hatî çêkirin.
1. Hêmanên AI-yê
MinnaLearn û Zanîngeha Helsinki rêzek şoreşgerî ya qursên serhêl ên belaş ên bi navê Hêmanên AI-yê çêkirine.
Armanca wê ew e ku AI-yê nepenî bike û bihêle ku cûrbecûr mirovan, bêyî ku paşverû be, wê fêm bikin. Du beşên bingehîn ên qursê hene.
Beşa yekem, "Destpêkkirina AI," modulek hêsan e ku ne hewceyî zanîna bernamesaziyê ya pêşîn an hejmartina pêşkeftî ye. Ew ji bo her kesê ku dixwaze li ser AI-ê, îmkanên wê, û çawa bandorê li jiyana me ya rojane dike bêtir fêr bibe îdeal e.
Ev beş ji bo têgihîştina bingehên AI-ê bingehek xurt peyda dike. "Avakirina AI", beşa duyemîn, algorîtmayan bi hûrgulî vedikole ku çêkirina teknîkên AI-ê gengaz dike.
Ji bo tevlêbûna bêkêmasî di vê dersa teknîkî de, hin zanyariyên bingehîn ên bernameya Python tê pêşniyar kirin.
Ew ji bo kesên ku dixwazin bêtir biçin serîlêdana pêşkeftina AI-ê û ji bingehên bingehîn derbas bibin bêkêmasî ye.
Elements of AI bi dilsoziya xwe ya ji bo demokratîkkirin û bihêzkirina zanîna AI-ê radiweste. Fêrbûna nav û derên AI-ê ne ew qas girîng e ku têgihîştina serîlêdanên wê yên potansiyel li seranserê cûrbecûr pîşesaziyan.
Kurs tekez dike ku AI ne tenê ji bo endezyaran lê ji bo her kesê ku bi pêşeroja teknolojiyê re eleqedar e, û ew cûrbecûr karanîna teknolojiyê pêşve dike.
2. Python ji bo Zanistiya Daneyê, AI & Pêşveçûn
"Python ji bo Data Science, AI & Pêşveçûn”, qursa ku ji hêla IBM ve hatî hilberandin û li ser Coursera-yê peyda dibe, qursek berfereh e ku tê vê wateyê ku xwendekaran ji cîhana bernameya Python re eşkere bike.
Bi taybetî di warên zanistiya daneyê, îstîxbarata sûnî, û pêşkeftinê de.
Bi formata vê qursa destpêkê-dostane, hûn dikarin di nav çend demjimêran de hîn bibin ku hûn di Python de bername bikin, hetta ku we berê pisporiya bernamekirinê tune be.
Hûn ê li seranserê qursê têgihîştinek bingehîn a Python bistînin, guhêrbar, strukturên daneyê, vegotin, û celebên daneyê vedigirin.
Hûn ê di mentiqa bernamesaziya Python de di şaxkirin, loop, fonksiyon, tişt û çînên de şareza bibin. Bikaranîna pirtûkxaneyên Python-mîna Pandas, Numpy, û Şorbeya Bedew- yên ku ji bo analîz û manîpulasyonê daneyan pir girîng in jî di qursê de tê girtin.
Metodolojiya pratîkî ya vê qursê yek ji taybetmendiyên wê yên cihêreng e. Di dema laboratuarên pratîkî de bi Notebooks Jupyter, hûn ê karibin zanyariyên xwe yên nû bi dest xistin bikar bînin.
Ji ber ku ew dihêle hûn bi daneyên rastîn re mijûl bibin û pirsgirêkên rastîn çareser bikin, ev ezmûna pratîkî bêqîmet e.
Piştî qedandina qursê, hûn ê di karanîna Python-ê de pêbaweriyek bidest bixin da ku bernameyên hêsan biafirînin, bi daneyan re têkilî daynin, û karên rojane otomatîk bikin.
Rêjeyek berfireh a pîşesaziyê, di nav de pêşxistina nivîsbariyê, endezyariya daneyê, îstîxbarata sûnî, DevOps, û zanyarî û analîtîka daneyê, dikarin ji jêhatîbûnên ku hûn digirin sûd werbigirin.
3. AI ji bo her kesî
"AI ji bo Herkesî", qursek ku ji hêla deeplearning.ai ve hatî peyda kirin, ji bo her kesê ku dixwaze di derheqê potansiyela şoreşgerî ya îstîxbarata sûnî de fêr bibe bêyî ku di hûrguliyan de têk biçe, hatî çêkirin.
Vê qursê we di nav encamên civakî û bazirganî yên îstîxbarata sûnî de rêve dibe dema ku têgihiştinek bêkêmasî ya tiştê ku ew dikare û nekare bi dest bixe pêşkêşî we dike.
Bêyî pisporiya teknîkî ya yekî, ew armanc dike ku prensîbên AI-ê nepenî bike û wan ji temaşevanek berfireh re fêm bike.
Di qursê de, hûn ê di derheqê xebata hundurîn a fêrbûna makîneyê û fêrbûna kûr de bêtir fêr bibin, du warên îstîxbarata sûnî ku van demên dawî gelek eleqe kişandine.
Wekî din, hûn ê lêkolînên doza cîhana rastîn bixwînin ku karanîna kêrhatî ya îstîxbarata sûnî di gelek sektoran de destnîşan dikin.
Ji bo ku xwendekar amade ne ku di warên xwe de dadbariyên aqilmend bikin, qurs di heman demê de pirsgirêkên exlaqî yên li dora AI-ê jî vedigire.
Balkêşiya li ser encamên bazirganî yên AI-ê di "AI ji bo her kesî" yek ji hêmanên wê yên herî berbiçav e.
Beşdar dê zanyariyên taktîkên ji bo afirandina pargîdaniyek data-navendî bi dest bixin û fêr bibin ka meriv çawa bi serfirazî şoreşa AI-ê di pargîdaniyên xwe de derbas dike.
Xwendekar dê ji vê qursê bi jêhatîbûnên ku hewce ne ji bo pêkanîna rêbazên AI-ê di çalakiyên xwe yên pîşeyî de, ji bilî têgihîştina bingehîn a zeviyê, mezûn bibin.
4. AI ji bo baş
Kursa "AI for Good" destpêşxeriyek pêşkeftî ye ji deeplearning.ai ku armanc dike ku îstîxbarata sûnî bikar bîne da ku pirsgirêkên dijwar ên gerdûnî çareser bike.
Vê qursê şansek kêm peyda dike ku meriv jêhatîbûnên ku komputer û îstîxbarata mirovî tevlihev dike ji bo bandorên bikêr di cîhana rastîn de pêş bixe.
Ew tête sêwirandin ku ji hêla pispor, xwendekar, û her kesê ku ji bo başkirina civak û jîngehê dilşewat e bi hêsanî were fam kirin.
Hûn ê bingehek metodîkî ya ji bo afirandina projeyên AI-ê li seranserê qursê fêr bibin.
Ji bo projeyên ku li ser çavdêriya cihêrengiya biyolojîk, enerjiya bayê, qirêjiya hewayê, û rêveberiya karesatê ne, hûn ê daneyan binirxînin û modelên AI-ê biafirînin.
Ji bo ku hûn têgihîştinek pratîkî ya serîlêdanên AI-ê peyda bikin, qurs di heman demê de lêkolînên doza cîhana rastîn ên têkildarî tenduristiya gelemperî, guheztina avhewa, û rêveberiya karesatê jî vedikole.
Hûn ê fêr bibin ka meriv çawa modelek AI-ê biafirîne da ku pêşbîniya hilberîna hêza bayê zêde bike, bikar bîne vîzyona computer teknîkên naskirin û kategorîzekirina heywanan ji bo şopandina cihêrengiya biyolojîk, û nirxandina kalîteya hewayê bi karanîna torên neuralî.
Kurs di heman demê de karanîna teknîkên hilanîna zimanê xwezayî ji bo peyamên nivîsê yên ku piştî karesatan têne şandin û pêşxistina boriyek dabeşkirina wêneyê ji bo nirxandina zirarê bi karanîna wêneyên satelîtê vedigire.
AI ji bo çarçoveya projeya Good, Notebooks Jupyter, dîtina komputerê, fêrbûna makîneyê ya çavdêrîkirî, pêvajoyek zimanê xwezayî, analîzkirina daneya keşfê, û hêj bêtir di nav jêhatîyên ku hûn ê bi dest bixin de ne.
Hûn ê jêhatîbûn û agahdariya ku hewce ne ku hûn li ser projeyên AI-ê ji bo Good bixebitin û heya dawiya qursê hilberên ku AI-ê ji bo sedemên jîngehê û mirovahî bikar tînin biafirînin.
5. Weqfên AI Ji bo Her Kesî Pisporî
Kursa berfireh "Weqfên AI-ê ji bo Her Kesî Pisporî" ku IBM li ser Coursera pêşkêşî dike, armanc e ku xwendekaran bi qada îstîxbarata sûnî (AI) nas bike. Ev taybetmendî ne hewceyî zanîna bernamekirinê ye û ji bo kesên ku bi AI-ê re ezmûnek hindik û bêkêmasî ne hatî çêkirin.
Ji bo xwendekarên ku dixwazin li ser bandorên AI-ê û îmkanên şoreşgerî yên ji bo civak û karsaziyê fêr bibin, ev cîhek girîng e ku dest pê bikin.
Sê qurs taybetmendiyê pêk tînin, ku her yek li ser deverek cihêreng a îstîxbarata çêkirî hûr dibe. Di qursa yekem de, "Destpêkkirina Zehmetiya Hunerî (AI)," ji xwendekaran re têgihiştinek giştî ya teknolojiyê, karanîna wê, û ka ew çawa civakê diguhezîne tê dayîn.
Hûn ê zanebûna etîka AI-ê bistînin, hînbûna kûr, torên neuralî, fêrbûna makîneyê, û mijarên din ên têkildar.
Kursa duyemîn di karanîna karûbarên Watson AI-ê de, bi sernavê "Destpêkirina AI-ê bi karanîna IBM Watson re" vedigire.
Hûn ê fêr bibin ka meriv çawa bi karanîna bernameyên wekî Watson Studio peywiran di mîhengek kar de herî zêde dike û hilberîneriyê zêde dike. Taybetmendî û fonksiyonên Karûbarên IBM Watson di nav çerxa jiyanek AI-ê de jî di vê qursê de têne vegirtin.
Kursa paşîn, "Avakirina Chatbotên Bi Hêza AI-ê Bê Bername," li ser avakirina chatbotan bêyî ku hewcedariya kodê binivîse disekine.
Awantajên chatbotan, meriv çawa Arîkarê Watson bikar tîne da ku chatbotek-bikarhêner-dostane ava bike, û meriv wê çawa bi malperek re entegre bike dê hemî werin vegirtin.
Hûn ê di dema pisporiyê de gelek karên destan, kodê biqedînin. Dê chatbotek piştevaniya xerîdar a bi hêza Watson AI-ê li ser malperek were afirandin, ceribandin û heya dawiyê were bicîh kirin.
6. Intelligence Artificial AZ 2023
Kursa bi tam hatî sêwirandin "Zêxbariya Hunerî AZ 2023" xezîneyek zanînê vedike ku dihêle hûn li cîhana Zêxbarata Hunerî (AI) kûr bikolin.
Vê qursê ji destpêkê ve we di bingehên bingehîn de rêve dibe, piştrast dike ku bingehek bihêz tê damezrandin.
Tevliheviyên îstîxbarata sûnî her ku hûn bi rê ve diçin têne eşkere kirin, ku di derheqê potansiyela hêzdar a vê teknolojiya nûjen de têgihiştinek peyda dike. Di qursê de her modul li ser yeka beriya xwe ava dibe, bi mebesta hêsankirina fêrbûna pêşkeftî.
Ev rêgezek fêrbûna we dide lêdan, ku asîmîlasyona pir hêsantir a têgînên tevlihev ên AI-ê hêsan dike. Li vir, peywirên pratîkî yên ku hem balkêş û hem jî pir têgihîştî ne têne bikar anîn da ku têgihîştina we safî bikin.
Hûn ê fersendê bistînin ku hûn bi daneyên cîhana rastîn re bixebitin, û hûn ê ji ber dijwariya derxistina têgihîştinên hêja ji wê dilgeş bibin.
Vê qursê ji ber kapasîteya xwe ya jihevxistina ramanên teorîk bi serîlêdana cîhana rastîn ve radiweste. Li şûna ku hûn tenê bibin xerîdarek agahdariya pasîf, hûn diçin nav hawîrdorek fêrbûna zindî.
Di vê qursê de gelek asteng hene ku dê kapasîteya weya ku hûn bi rexneyî bifikirin û pirsgirêkan çareser bikin ceribandin.
Vê qursê ji we re jêhatîbûnên ku hûn hewce ne ku hûn vê agahiyê bi serfirazî bikar bînin, ji bilî peydakirina zanyariyên pêwîst ji we re peyda dike.
7. Nasîna Îstixbarata Hunerî (AI)
Bi girtina qursa Coursera ya "Destpêkkirina Zêxbarata Hunerî (AI)" xwe di qada balkêş a îstîxbarata sûnî de bihelînin.
Ev qurs di ramanên bingehîn ên AI-ê de bingehek xurt peyda dike û rê li ber têgihiştinek kûr a zeviyê vedike.
Hûn ji destpêkê ve bi rêgezek fêrbûnê ya hişk ve têne rêve kirin ku bi baldarî gelek aliyên îstîxbarata sûnî eşkere dike.
Awayê organîzekirina materyalê di qursê de piştrast dike ku zanîn hêdî hêdî tê çêkirin û ku her modul bi xwezayî di ya din de diherike.
Ev rêbaza baş-hesibandî ji bilî hêsankirina fêrbûnê, têgihiştinek kûr a têgehên AI-yê çêdike.
Bername cûrbecûr mijaran vedihewîne, di nav de fêrbûna kûr, fêrbûna makîneyê, torên neuralî, û hêj bêtir.
Hûn di dilê îstîxbarata sûnî de vedikolin û mekanîzmayên ku pergalên aqilmend hêzdar dikin lêkolîn dikin - hûn ne tenê li ser rûyê erdê diherikin.
Kurs bi temrînên pratîkî yên ku ji we re nêzîkatiyek fêrbûnê peyda dike dagirtî ye. Tevlêbûna bi daneyên cîhana rastîn re ezmûnek balkêş û hînker e ku ji we re tê peyda kirin.
Hûn ji hêla qursê ve neçar dibin nav hawîrdorek fêrbûna balkêş, dînamîk, ku we ji xwendekarek pasîf kêm nake.
Armanca qursê ceribandina şiyana we ya ramana rexneyî û çareserkirina pirsgirêkan e. Serîlêdana zanînê di rewşên têkildar, cîhana rastîn de bi qasî wergirtina wê girîng e.
8. Pisporiya fêrbûna makîneyê
Zanîngeha Stanford û DeepLearning.ai Pisporek Fêrbûna Makîneyê peyda dikin.
Bernameya bêkêmasî ya AI-ê ya ku ji hêla Coursera ve hatî pêşkêş kirin tê vê wateyê ku di teoriya AI-ê de bingehek zexm û her weha jêhatîyên fêrbûna makîneya kêrhatî bide xwendekaran.
Beşdarên vê taybetmendiyê dê cûrbecûr mijarên fêrbûna makîneyê bigerin. Di destpêkê de, ew ê amûrên Python-ê yên naskirî yên mîna NumPy û scikit-learn bikar bînin da ku çêbikin. modelên fêrbûna makîneyê.
Di qursê de hem stratejiyên fêrbûna bi çavdêrî û hem jî yên neserperiştkirî têne vegirtin.
Hûn ê fêr bibin ka meriv çawa bi karanîna fêrbûna çavdêrîkirî, ji bo pirsgirêkên dabeşkirin û pêşbîniyê yên binaryê modelan biafirîne û perwerde bike. Wekî din, hûn ê perwerdehiya tora neuralî ya pratîkî ya ku TensorFlow bikar tînin ji bo dabeşkirina pir-polî bistînin.
Kurs kombûn û tespîtkirina anormaliyê di çarçoweya fêrbûna neçavdêrî de vedigire, amûrên ku ew hewce ne dide xwendekaran da ku bi daneyên ku bersivên bi etîketkirî tune ne bixebitin.
Pisporî di heman demê de teknîkên koma daran jî vedihewîne, wek darên bihêzkirî, daristanên bêserûber, û darên biryarê.
Girîngiya vê qursê li ser pêşxistina pergalên pêşniyarker bi naverokê teknîkên fêrbûna kûr û stratejiyên fîlterkirina hevkariyê yek ji taybetmendiyên wê yên cihêreng e.
Wekî din, kûr hînbûna hînkirinê model ji we re têne nas kirin. Bala pisporiyê li ser pratîkên çêtirîn pêşkeftina fêrbûna makîneyê ye, ku garantî dike ku modelên çêkirî yên xwendekar ji kar û daneyên cîhana rastîn re xweş in.
Hûn ê ji bernameyê bi têgihîştinek zexm a ramanên bingehîn ên fêrbûna makîneyê û hem jî jêhatîbûnên desta yên ku ji bo karanîna van rêbazan hewce ne ji bo çareserkirina pirsgirêkên dijwar ên cîhana rastîn mezûn bibin.
9. Pispora Fêrbûna Kûr
Pisporiya Fêrbûna Kûr a DeepLearning.AI bernameyek destpêkî ye ku xwendekar fêrbûna kûr û îstîxbarata çêkirî dide nasîn.
Xwezaya rast, kurt, û xwebexş a vê qursa serhêl, ku ji hêla pêşengê fêrbûna makîneyê Andrew Ng ve hatî fêr kirin, wê ji kesên ku nû dest bi serpêhatiya AI-ya xwe dikin re bigihîne.
Bi ramana bingehîn a torên neuralî dest pê bikin, hûn ê di vê pisporê de cûrbecûr mijarên fêrbûna kûr bixwînin.
Hûn ê di derheqê hêmanên bingehîn ên mîmariya tora neuralî de û her weha meriv çawa torên neuralî yên kûr ên bi tevahî ve girêdayî têne çêkirin, perwerdekirin û karanîna wan de zanyariyan bistînin.
Kurs di heman demê de pêşkeftinên teknolojîk ên sereke yên ku serîlêdanên fêrbûna kûr vedihewîne vedikole. Her ku hûn pêşde diçin, hûn ê stratejiyên kêrhatî ji bo destpêkirina projeyên xwe yên AI-yê û avakirina portfoliyoyek ku bi pîşesaziyê re têkildar fêr bibin.
TensorFlow, transformator, tevnên neuralî yên konvolucional, torên neuralî yên dubare, torên neuralî yên çêkirî, û bernameya Python hemî di vê taybetmendiyê de ne.
Bîra kurt-kurt (LSTM), modelên baldariyê, pêvajokirina zimanê xwezayî, tespîtkirina objektê û dabeşkirin, pergalên naskirina rû, xweşbînkirin, guheztina hîperparametre, fêrbûna makîneyê, fêrbûna veguheztinê, paşnavkirin, û pergalên naskirina rû di nav mijarên din ên ku hûn ê bixwînin de ne.
Pênc dersên ku her yek li ser rûçikek fêrbûna kûr hûr dibe, çarçoveya bernameyê pêk tîne.
Tora neuralî û fêrbûna kûr, xweşbîniya tora neuralî ya kûr, projeya fêrbûna makîneyê rêxistin, torên neuralî yên konvolutional, û modelên rêzê çend mînak in.
Her qurs tê mebesta ku li ser ya berî wê were çêkirin, têgihîştina kûr a fêrbûna kûr garantî dike.
10. Matematîk ji bo Fêrbûna Makîne û Zanistiya Daneyê
Taybetmendiya DeepLearning.AI ya "Matematîk ji bo Fêrbûna Makîne û Zanistiya Daneyê" bernameyek destpêkê-heval e ku qutiya amûra matematîkê ya bingehîn a ku ji bo fêrbûna makîneyê hewce dike peyda dike.
Ev qurs ji bo her kesê ku bixwaze bingehên xwe yên matematîkî ji bo karekî di fêrbûna makîneyê û zanistiya daneyê de zêde bike îdeal e, ji ber ku ew tenê wekî şertek asta dibistana navîn a matematîkê hewce dike.
Vê qursê dê mijarên bingehîn ên matematîkî yên wekî hesab, cebraya xêz, statîstîk, û îhtîmal fêrî we bike. Van qabîliyetên bingehîn ji bo têgihiştin û pêkanîna bi bandor hewce ne algorîtmayên fêrbûna makîneyê.
Kurs di sê beşan de tê organîzekirin: Algebra Linear ji bo Fêrbûna Makîne û Zanistiya Daneyê, Hesab ji bo Fêrbûna Makîne û Zanistiya Daneyê, û Ihtîmal û Statîstîk ji bo Fêrbûna Makîne û Zanistiya Daneyê.
Hûn ê bi fêrbûna vektor, matrices, veguheztinên xêzik û nirxan dest pê bikin, ku hemî ji bo têgihîştina modelên fêrbûna makîneyê bingehîn in.
Dûv re qurs di hesaban de dikole, we di derheqê derîvative, gradient, û teknîkên xweşbîniyê yên mîna daketina gradient, ku hemî ji bo perwerdekirina torên neuralî hewce ne.
Di beşa îhtîmal û îstatîstîkê de, hûn ê li ser guhêrbarên rasthatî, teorema Bayes, dabeşên Gaussian, û ceribandina hîpotezê, û hem jî amûrên statîstîkî yên ji bo analîzkirina daneyan fêr bibin.
Di dawiya qursê de, hûn ê li ser têgehên matematîkî yên ku tevgerên algorîtmîkî dişoxilînin û meriv çawa wan ji bo pêkanîna xwerû veguhezîne zanînek bêkêmasî hebe.
Kardêr qîmetê didin van jêhatiyan, û ew ê ji we re bibin alîkar ku hûn pirsên hevpeyivînê yên fêrbûna makîneyê têk bibin û karê xweya îdeal bistînin.
11. IBM Sertîfîkaya Pîşeyî ya AI-ya Serlêdankirî
Sertîfîkaya Pîşeyî ya AI-ê ya Serlêdankirî ya IBM, ku li ser Coursera-yê peyda dibe, bernameyek berfereh e ku ji bo ku hûn di warê îstîxbarata sûnî de dest pê bikin, hatî çêkirin.
Ev qurs, ku ji hêla pisporên IBM-ê ve têne rêve kirin, ji bo destpêkek îdeal e û ne hewceyî bernamesaziya pêşîn an zanîna îstîxbarata çêkirî ye.
Digel serdemek qedandina sê mehan deh demjimêran di hefteyê de, ew têra xwe maqûl e ku dihêle hûn bi leza xwe fêr bibin.
Hûn ê di vê qursê de têgihîştinek bêkêmasî ya îstîxbarata sûnî (AI), karanîna wê, û dozên bikar bînin.
Ji bo destpêkê, xwe bi wateya îstîxbarata sûnî nas bikin û têgehên mîna fêrbûna kûr, fêrbûna makîneyê, û torên neuralî diyar bikin.
Fêrbûna avakirina chatbotên AI û arîkarên virtual li ser malperan bêyî zanîna bernamekirinê yek ji taybetmendiyên qursê ye.
Kurs îstîxbarata sûnî, fêrbûna makîneyê, bernameya Python, Watson AI, chatbots, fêrbûna kûr, û navberên bernamesaziya serîlêdanê (API) vedigire.
Her weha hûn ê biçin nav zanistiya daneyê, teknolojiyên mîna karûbarên IBM Watson AI, OpenCV, û API-yê lêkolîn bikin da ku bi kodê çareseriyên bi AI-ê biafirînin.
Taybetmendî ji şeş qursan pêk tê, ku her yek ji wan li ser mijarek cihêreng a AI-ya sepandî disekine. Destpêka AI-ê, avakirina chatbotên bi AI-ê hêzdar,
Python ji bo zanistiya daneyê, pêşxistina sepanên AI-ê bi Python û Flask, û avakirina sepanên AI-ê bi karanîna Watson API-yên di nav mijarên ku têne vegirtin de ne.
Her qurs tê vê wateyê ku li ser ya berî xwe ava bike, têgihîştinek bêkêmasî ya AI-ya sepandî pêşkêşî dike.
12. Destpêka Dîtina Computer û Pêvajoya Wêne
Ji hêla IBM-ê li Coursera ve hatî pêşkêş kirin, qursa "Destpêkkirina Vîzyona Computer û Pêvajoya Wêne" qursek destpêkê-heval e ku armanc dike ku xwendekaran bi qada balkêş a dîtina komputerê bide nasîn.
Vîzyona komputerê di cûrbecûr pîşesaziyan de, di nav de robotîk, rastiya zêdekirî, û otomobîlên xwe-ajotinê de sepan hene.
Dema ku hin zanîna bi bernamesaziya Python û arîtmetîka dibistana navîn re hewce ye, ne pisporiya pêşîn a bi fêrbûna makîneyê û ne jî dîtina komputerê ji bo vê qursê hewce ne.
Hûn ê fêr bibin ku rave bikin ka vîzyona komputerê di gelek sektoran de çawa tê bikar anîn û her weha meriv çawa pirsgirêkên dîtina komputerê bi karanîna rêbazên hilberandin û analîzê di vê qursê de çareser dike.
Ji bo ku hûn karên bingehîn ên hilberandina wêneyê yên wekî nasnameya tiştan û dabeşkirina wêneyê bikin, hûn ê Python, Pillow, û OpenCV bikar bînin.
Çêkirina dabeşkerek wêneyê bi nêzîkatiyên fêrbûna çavdêrîkirî mijarek din a ku di qursê de tê vegirtin e. Şeş modul strukturên qursê pêk tînin, û her yek li ser deverek cûda ya hilberandina wêneyê û dîtina komputerê disekine.
Di nav wan de mijarên wekî nihêrînek dîtina komputerê, naskirina tiştan, dabeşkirina wêneya fêrbûna makîneyê, pêvajokirina wêneyê bi karanîna OpenCV û Pillow, torên neuralî, û fêrbûna kûr, û dozek projeyek li ser dabeşkirina nîşana trafîkê vedihewîne.
Vê qursê li ser têgihîştina teorîkî tenê li ser fêrbûna sepandî hûr dibe. Bi xebata li ser projeyên pratîkî, hûn ê portfoliyoyek destkeftiyên xwe pêşve bibin ku jêhatîyên we di hilberandina wêneyê û dîtina komputerê de nîşan dide.
Jupyter Labs û Computer Vision Learning Studio (CV Studio), çavkaniyek fêrbûna vîzyonê ya komputerê ya belaş, dê di laboratîfan de werin berhev kirin.
Hûn dikarin bi CV Studio re modelên dabeşker û tespîtkirina wêneya xweya yekta barkirin, perwerdekirin û ceribandin.
13. Klasa Mastera Zehmetiya Hunerî ya Nûjen: 6 Projeyan ava bikin
Kursa "Masterclass îstîxbarata Hunerî ya Nûjen: 6 Projeyan Ava bikin" li ser Udemy dê we bibe rêwîtiyek dilşewat berbi dilê îstîxbarata sûnî.
Vê qursa bi baldarî plansazkirî hawîrdorek fêrbûna-based projeyek tevlêker bikar tîne da ku berhevokek zanîna akademîk û jêhatîbûnên pratîkî peyda bike.
Hûn ê fêr bibin ku her projeyek di vê hawîrdora fêrbûnê de hatî çêkirin da ku aliyek cûda ya îstîxbarata sûnî eşkere bike, têgihîştinek berfireh a zeviyê peyda bike.
Ji fêrbûna makîneyê bigire heya fêrbûna kûr bigire heya qada balkêş a torên neuralî, bername bi mijarên balkêş ve tije ye.
Bi alîkariya şeş projeyên cihêreng, hûn ê di aliyê pratîkî yê îstîxbarata sûnî (AI) de bigerin, ezmûna fêrbûna xwe dînamîk û balkêş bikin.
Ji bo ku hûn pê ewle bin ku hûn ne tenê teoriyan fêr dibin lê di heman demê de şiyana pêkanîna çareseriyên AI-ê jî pêş dixin, qurs giraniyek xurt li ser pratîka pratîkî dike.
Her projeyek ku hûn li ser dixebitin gavek nêzîktir e ku hûn bibin pispor di rêbaz û teknolojiyên ku di sektora AI-ê de bingehîn in.
Hûn beşdarek çalak in ku dijwariyan digire ser xwe û ecêba ku îstîxbarata sûnî dikare çêbike, ne tenê xwendekarek pasîf eşkere dike.
Bi pêşkêşkirina platformek ku afirîneriya we û jêhatiniyên çareserkirina pirsgirêkê bi projeyên pratîkî ve têne paqij kirin, qursa "Masterclassa Zêbariya Hunerî ya Nûjen: 6 Projeyan Ava bikin" ji teknîkên fêrbûna kevneşopî wêdetir diçe.
Her ku hûn di qursê de pêşve diçin, kapasîteya we ya pêşvebirin, avakirin û çêtirkirina sepanên AI-ê dê pir zêde bibe.
14. Zehmetiya Hunerî bi Fêrbûna Makîneyê, Fêrbûna Kûr
Kursa "Zêbariya Hunerî ya Bi Fêrbûna Makîneyê, Fêrbûna Kûr" ji we re di dema lêpirsîna we de wekî rêber tevdigere.
Ji ber ku ew algorîtma û rêbazên bingehîn ên ku îstîxbarata sûnî ya hevdem (AI) dimeşîne, sentezek dewlemend a teorî û ezmûnê pêşkêşî dike.
Vê qursê Fêrbûna Makîneyê (ML) bi Fêrbûna Kûr (DL) re berhev dike da ku amûrên ku hûn hewce ne ji bo rêvegirtina hawîrdorên daneya tevlihev peyda bikin. Têgihiştina kûr a AI, ML, û DL ji hêla awayê organîzekirina modulên qursê ve tê teşwîq kirin.
Bi rakirina qatên algorîtmayan, ew we di nav sedemên li pişt wan de rêve dibin. Ji bo garantîkirina têgihiştinek berfireh, dersên teorîk, û çalakiyên pratîkî bi hev re têne girêdan.
Kapasîteya we ya afirandina pergalên aqilmend ên ku dikarin ji daneyan fêr bibin dê di encama xebata li ser projeyên cîhana rastîn de çêtir bibe.
Balkêşiya fêrbûna makîneyê (ML) û fêrbûna kûr (DL) şiyana wan e ku di daneyan de nimûneyan bibînin - şiyanek krîtîk ku ev qurs bi baldarî pêş dixe.
Bi rêberiya we di nav mazî ya torên neuralî de, qada razdar a fêrbûna kûr dê nêzîktir bibe.
Wekî din, bi zelalkirina têgînên fêrbûna çavdêrîkirin, neçavdêrîkirin, û hêzdarkirinê, qurs qada fêrbûna makîneyê dişoxilîne.
Hûn ê ji vê qursê têgihîştinek pratîkî ya amadekirina daneyê, nirxandina modelê, û nêzîkatiyên xweşbîniyê bistînin, garantî dikin ku hûn prensîban fam dikin.
Perwerde di heman demê de pêvajoya çêkirin, honandin û başkirina modelan jî zelal dike da ku pêşbîniyên rast were hilberandin. Çalakî we dihêle ku hûn tiştên ku we fêr bûne bikar bînin, ku serwerî û hem jî têgihîştinê pêşve dike.
15. Fêrbûna Kûr AZ 2023
Bi tevlêbûna qursa "Fêrbûna Kûr AZ 2023" li cîhana nihêrînên dane-rêvekirî bigerin. Ev qurs wekî ronahiyek kar dike, rê nîşan dide ku meriv di fêrbûna kûr de, şaxek bingehîn a îstîxbarata sûnî, jêhatî bibe.
Ew bi veqetandina torên neuralî bi hêmanên xwe yên bi kelecan ve hatî sêwirandin, qada dijwar a fêrbûna kûr tê fêm kirin.
Gava ku hûn di qursan de pêşde diçin, hûn ê di derbarê xebata torên neuralî yên hevgirtî û dûbare de fêr bibin, ku dê ji we re têgehek zexm peyda bike ka komputer çawa daneyên tevlihev distînin û pêvajoyê dikin.
Kurs di heman demê de fêrbûna neçaverêkirî jî vedihewîne, we bi zanist û hunera hînkirina komputeran dide nasîn da ku hûn di daneyên bêlabelkirî de nimûneyan bibînin.
Bingeha qursê pêkhateya wê ya pratîkî ye, ku ji bo karanîna zanîna akademîk di rewşên pratîkî de bikar tîne.
Hûn ê li ser projeyên dijwar ên ku kapasîteya we ya serîlêdanê ceribandine bixebitin modelên fêrbûna kûr ji bo çareserkirina pirsgirêkên lezgîn.
Van peywiran qada lîstikê ne ku hûn jêhatîbûnên xwe bilind bikin û pê ewle bibin ku hûn bingehên fêrbûna kûr fam dikin, ne tenê ezmûnek.
Fêmkirina ka meriv çawa Keras û TensorFlow-ê, du amûrên bingehîn ên ji bo afirandina û safîkirina modelên fêrbûna kûr a pêbawer bikar tîne, yek ji dersên sereke yên qursê ye.
Wekî din, hûn ê pêvajoyek zimanê xwezayî bigerin, ku dê bibe qada balkêş a danûstendina makîne-mirov.
Ji bo ku têgehek berfireh a fêrbûna kûr were garantî kirin, qurs di deryaya fêrbûna bihêzkirinê de jî rêve dibe.
Xelasî
Di destpêkê de, birêkûpêkkirina qursên AI-ê yên ku ji nû ve têne gihîştin de dibe ku wekî karekî bêkêmasî xuya bike. Lê gava ku hûn dest pê bikin, riya têgihîştina bingehên îstîxbarata çêkirî bê guman heyecan e.
Van qursên ku bi baldarî hatine sêwirandin berhevokek zanîna akademîk û ezmûna cîhana rastîn peyda dikin da ku ji destpêkan re bibin alîkar ku di qada tevlihev a îstîxbarata sûnî de rêve bibin.
Jîngehek fêrbûnê ya balkêş ji hêla dersên înteraktîf û projeyên pratîkî ve ku bingeha piraniya qursên destpêkê ne, tê afirandin.
Li gel belavkirina zanîna pêwîst, ew di xwendekaran de meraq û hesta serfiraziyê jî çêdikin.
Alîkarî û materyalên tevhev ên ku di van qursan de têne pêşkêş kirin wekî pêvekek bihêz tevdigerin, ku aspirantan berbi pêşerojek tije nûjeniyên teknolojîk vedihewîne.
Leave a Reply