Мазмуну[Жашыруу][Көрсөтүү]
- 1. AI элементтери
- 2. Маалымат илими, AI жана өнүктүрүү үчүн Python
- 3. Баары үчүн AI
- 4. Жакшылык үчүн AI
- 5. Ар бир адам үчүн AI негиздери адистиги
- 6. Жасалма интеллект AZ 2023
- 7. Жасалма интеллектке киришүү (AI)
- 8. Машиналарды үйрөнүү адистиги
- 9. Deep Learning адистиги
- 10. Машиналарды үйрөнүү жана маалымат илими үчүн математика
- 11. IBM Applied AI Professional Certificate
- 12. Компьютердик көрүү жана сүрөттөрдү иштетүүгө киришүү
- 13. Заманбап Жасалма Интеллект Мастер-классы: 6 Долбоорду куруу
- 14. Machine Learning менен Жасалма Интеллект, Deep Learning
- 15. Deep Learning AZ 2023
- жыйынтыктоо
Барган сайын байланышта болгон жана маалыматтарга негизделген дүйнөдө AIнын келиши адамдын жаркынчылыгынын эстелиги болуп саналат.
Адамдын интеллектинин машиналык эмуляциясында камтылган AIнын маңызы ар кандай тармактарда үзгүлтүккө учураган прогрессти камсыз кылуучу колдонмолордун кеңири спектринде актуалдуу болуп саналат.
Таасири орчундуу жана масштабдуу болуп саналат, ал жерде AI-диагностикасы оорунун эрте диагностикасын камсыз кылган саламаттыкты сактоодон баштап, билимге, финансыга жана башка тармактарга чейин.
Маалыматтарды талдоодо үзгүлтүксүз иштин жүрүшүн автоматташтыруу жана жакшыртуу мүмкүнчүлүгү колдонуучу тажрыйбалары AI жаркыраган аймактардын бир нечеси гана.
AI чөйрөсүнө мүнөздүү динамика үзгүлтүксүз окууга умтулууну талап кылат. Болгон чек аралар бүдөмүктөй бергендиктен, өнүгүп жаткан процесстер жана технология боюнча актуалдуу бойдон калуу сунуш кылынбастан, ошондой эле талап кылынат.
Бул кечээки ачылыштар тез арада бүгүнкү стандарттарга айланып, жумуштагы инновациянын ылдам мүнөзүн баса белгилеген аймак. Үзгүлтүксүз өркүндөтүлгөн рельефтин актуалдуулугуна эч качан умтулуу дайыма өнүгүп келе жаткан окуу тажрыйбасынын зарылдыгын баса белгилейт.
Мындан тышкары, AI билимине болгон муктаждык өсүп жаткандыктан, дымактуу инженерлер үчүн бул кызыктуу илимдин өзөгүн казуу шашылыш сезим бар.
татаалдыктарын чечмелөө перспективасы машина үйрөнүү, терең үйрөнүү жана нейрон тармактары кызыктырат.
Бирок, AI өздөштүрүү жолу, айрыкча, чокуда тургандар үчүн көбүнчө кыйын деп эсептешет. Мына ушул учурда жакшы структураланган билим берүү курстарынын мааниси айкын көрүнүп турат.
Биз AI билим берүү чөйрөсүнө өткөн сайын, каалоочулар студенттердин көбөйүшүнө жооп берүү үчүн көптөгөн курстар пайда болду.
Ар кандай окуу темптерине жана алдын ала билимдерге ылайыкташтырылган бул курстар AI менен таанышууну азыраак коркутуп, окуу ийри сызыгын түздөөгө аракет кылат.
Жаңы баштагандар үчүн AI курстарынын тандалып алынган жыйнагы бул кызыктуу чөйрөгө кадам таштайт. Күчтүү негиз берүүгө багытталган бул курстар ар тараптуу билим берүү үчүн AI идеяларынын кеңири спектрин камтыйт.
Алар фундаменталдык түшүнүктөрдү такташат, практикалык тажрыйба беришет жана AIнын реалдуу дүйнөдөгү колдонмолоруна көз чаптырышат.
Уюшулган окуу маршрутун баштоо - бул мүмкүнчүлүктөргө толгон келечекке эшик ачуу сыяктуу. AI өздөштүрүү жолу туура машыктыруу менен кызыктуу жана пайдалуу болушу мүмкүн.
Төмөнкү тандалган AI курстарынын жыйнагы күчтүү пайдубал берүү, кызыгуунун учкунун жандыруу жана AIнын кызыктуу чөйрөсүндө жагымдуу саякатка негиз салуу үчүн иштелип чыккан.
1. КТ элементтери
MinnaLearn жана Хельсинки университети AI элементтери деп аталган революциялык акысыз онлайн курстарын түзүштү.
Анын максаты – AIны ачыкка чыгаруу жана тек-жайына карабастан, кеңири чөйрөгө аны түшүнүүгө мүмкүнчүлүк берүү. Курстун эки негизги бөлүмү бар.
Биринчи бөлүм, “AIга киришүү” – бул жөнөкөй модул, ал эч кандай алдын ала программалоо билимин же өркүндөтүлгөн арифметиканы талап кылбайт. Бул AI, анын мүмкүнчүлүктөрү жана анын биздин күнүмдүк жашообузга кандай таасир этээри жөнүндө көбүрөөк билгиси келгендер үчүн идеалдуу.
Бул бөлүк AI негиздерин түшүнүү үчүн күчтүү негиз түзөт. “AI Building”, экинчи бөлүмдө AI ыкмаларын түзүүгө мүмкүндүк берген алгоритмдер кеңири изилденет.
Бул көбүрөөк техникалык сабакка толук катышуу үчүн Python программалоо боюнча кээ бир фундаменталдуу билимдер сунушталат.
Бул AI өнүктүрүүнү колдонууну улантууну жана фундаменттердин чегинен чыгууну каалаган адамдар үчүн идеалдуу.
AI элементтери AI билимин демократиялаштырууга жана күчтөндүрүүгө берилгендиги менен өзгөчөлөнөт. AIнын сырларын үйрөнүү анын бир катар тармактардагы потенциалдуу колдонмолорун түшүнүү сыяктуу маанилүү эмес.
Курс AI инженерлер үчүн гана эмес, технологиянын келечегине кызыккан ар бир адам үчүн экендигин баса белгилейт жана технологиянын ар кандай түрлөрүн колдонууга көмөктөшөт.
2. Python for Data Science, AI & Development
үчүн "Python Data ScienceIBM тарабынан чыгарылган жана Coursera сайтында жеткиликтүү , AI & Development » курсу окуучуларды Python программалоо дүйнөсүнө ачып берүү үчүн арналган комплекстүү курс.
Тактап айтканда, маалымат илими, жасалма интеллект жана өнүктүрүү тармактарында.
Бул башталгыч курстун форматы менен сиз Pythonдо программалоону бир нече сааттын ичинде үйрөнө аласыз, атүгүл сизде программалоо боюнча эч кандай тажрыйбаңыз жок.
Курстун жүрүшүндө сиз өзгөрмөлөрдү, маалымат структураларын, туюнтмаларды жана маалымат түрлөрүн камтыган Python боюнча негизги түшүнүккө ээ болосуз.
Сиз Python программалоо логикасында тармакташуу, циклдер, функциялар, объекттер жана класстар боюнча тажрыйбалуу болосуз. Курста маалыматтарды талдоо жана манипуляциялоо үчүн өтө маанилүү болгон Python китепканаларын (пандалар, Numpy жана Beautiful Soup) колдонуу да камтылган.
Бул курстун практикалык методологиясы анын айырмалоочу белгилеринин бири болуп саналат. менен практикалык лабораториялардын учурунда Jupyter блокноттору, сиз жаңы алган билимиңизди колдоно аласыз.
Бул чыныгы маалыматтар менен күрөшүүгө жана актуалдуу маселелерди чечүүгө мүмкүндүк бергендиктен, бул практикалык тажрыйба баа жеткис.
Курсту аяктагандан кийин, сиз жөнөкөй программаларды түзүү, маалыматтар менен өз ара аракеттенүү жана күнүмдүк жумуштарды автоматташтыруу үчүн Pythonду колдонууга ишенимге ээ болосуз.
анын ичинде енер жайынын кецири чейресу программалык камсыздоону иштеп чыгуу, маалымат инженериясы, жасалма интеллект, DevOps жана маалымат илими жана аналитика, сиз алган көндүмдөрдөн пайда ала алышат.
3. Баары үчүн AI
Deeplearning.ai тарабынан сунушталган "Ар бир адам үчүн AI" курсу майда-чүйдөсүнө чейин батып калбастан, жасалма интеллекттин революциялык потенциалы жөнүндө билгиси келгендер үчүн иштелип чыккан.
Бул курс сизди жасалма интеллекттин коомдук жана коммерциялык кесепеттери менен тааныштырат жана ал эмнеге жетише аларын жана эмнеге жетише албасын толук түшүнүүнү сунуштайт.
Кимдир бирөөнүн техникалык тажрыйбасына карабастан, ал AI принциптерин ачыкка чыгарууга жана аларды кеңири аудиторияга түшүнүктүү кылууга багытталган.
Курстун жүрүшүндө сиз акыркы убактарда көп кызыгууну жараткан жасалма интеллекттин эки багыты болгон машинаны үйрөнүүнүн жана терең үйрөнүүнүн ички иштери жөнүндө көбүрөөк биле аласыз.
Кошумчалай кетсек, сиз жасалма интеллекттин бир катар секторлордо пайдалуу колдонулушун көрсөткөн реалдуу мисалдарды изилдейсиз.
Студенттер өз чөйрөлөрүндө акылдуу чечим чыгарууга даяр болушун камсыз кылуу үчүн, курс AI курчап турган этикалык маселелерди да карайт.
“Ар бир адам үчүн AI” программасында AIнин коммерциялык натыйжаларына көңүл буруу анын эң көрүнүктүү компоненттеринин бири.
Катышуучулар маалыматка негизделген компанияны түзүү тактикасы боюнча билимге ээ болушат жана өз фирмаларында AI революциясын ийгиликтүү басып өтүүнү үйрөнүшөт.
Окуучулар бул курсту кесипкөй ишмердикте AI башкарган методдорду колдонуу үчүн зарыл болгон көндүмдөр менен бүтүрүшөт.
4. Жакшылык үчүн AI
"Жакшылык үчүн AI" курсу - бул deeplearning.ai сайтынын эң алдыңкы демилгеси, ал татаал глобалдык маселелерди чечүү үчүн жасалма интеллектти колдонууга багытталган.
Бул курс реалдуу дүйнөдө пайдалуу эффекттер үчүн компьютер менен адамдын интеллектин аралаштырган жөндөмдөрдү өнүктүрүүгө сейрек мүмкүнчүлүк берет.
Бул кесипкөйлөр, студенттер жана коомду жана айлана-чөйрөнү жакшыртууга ынтызар болгондор үчүн оңой түшүнүү үчүн иштелип чыккан.
Курс бою AI долбоорлорун түзүүнүн методикалык негизин үйрөнөсүз.
Биологиялык ар түрдүүлүктү мониторингдөө, шамалдын энергиясы, абанын булганышы жана табигый кырсыктарды башкаруу боюнча долбоорлор үчүн сиз маалыматтарды баалайсыз жана AI моделдерин түзөсүз.
Сизге AI колдонмолорун практикалык түшүнүү менен камсыз кылуу үчүн, курс ошондой эле коомдук ден соолук, климаттын өзгөрүшү жана табигый кырсыктарды башкарууга тиешелүү реалдуу дүйнө изилдөөлөрүн карайт.
Сиз шамал энергиясын өндүрүүнүн алдын ала мүмкүндүгүн жогорулатуу үчүн AI моделин кантип түзүүнү билесиз компьютер көрүнүш биоартүрдүүлүккө мониторинг жүргүзүү үчүн жаныбарларды таануу жана классификациялоо жана нейрон тармактарын колдонуу менен абанын сапатын баалоо ыкмалары.
Курс ошондой эле катастрофалардан кийин жеткирилген тексттик билдирүүлөргө табигый тилди иштетүү ыкмаларын колдонууну жана спутниктик сүрөттөрдүн жардамы менен келтирилген зыянды баалоо үчүн сүрөттөрдү классификациялоону иштеп чыгууну камтыйт.
Жакшы долбоордун негизи үчүн AI, Jupyter ноутбуктары, компьютердик көрүнүш, көзөмөлдөнгөн машина үйрөнүү, табигый тилди иштетүү, чалгындоо маалыматтарды талдоо жана башкалар сиз ээ боло турган көндүмдөрдүн катарына кирет.
Курстун аягында сизде AI for Good долбоорлорунда иштөө жана экологиялык жана гуманитардык себептер үчүн AI колдонгон өнүмдөрдү түзүү үчүн талап кылынган көндүмдөр жана маалыматтар болот.
5. Ар бир адистик үчүн AI негиздери
IBM Coursera боюнча сунуштап жаткан "Ар бир адам үчүн AI негиздери" комплекстүү курсу студенттерди жасалма интеллект (AI) чөйрөсү менен тааныштыруу үчүн арналган. Бул адистик программалоо билимин талап кылбайт жана AI менен тажрыйбасы аз же такыр жок адамдар үчүн иштелип чыккан.
AI эффекттери жана коом жана бизнес үчүн революциялык мүмкүнчүлүктөрү жөнүндө билүүгө кызыккан студенттер үчүн бул баштоо үчүн эң сонун жер.
Үч курс адистикти түзөт, алардын ар бири жасалма интеллекттин өзүнчө чөйрөсүнө багытталган. “Жасалма интеллектке (AI) киришүү” деген биринчи курста студенттерге технология, анын колдонулушу жана ал коомду кантип өзгөртүп жаткандыгы тууралуу жалпы түшүнүк берилет.
Сиз AI этикасы боюнча билим аласыз, терең билим алуу, нейрон тармактары, машина үйрөнүү жана башка тиешелүү темалар.
Экинчи курс Watson AI кызматтарын колдонууну камтыйт, "IBM Watson аркылуу AI менен баштоо" деп аталат.
Сиз Watson Studio сыяктуу программаларды колдонуп, жумуш шартында милдеттерди кантип көбөйтүүнү жана өндүрүмдүүлүктү жогорулатууну билесиз. AI жашоо циклиндеги IBM Watson кызматтарынын өзгөчөлүктөрү жана функциялары да бул курста камтылган.
"Программалоосуз AI менен иштеген чатботторду куруу" жыйынтыктоочу курсу код жазууну талап кылбастан чатботторду курууга багытталган.
Чатботтордун артыкчылыктары, Уотсондун жардамчысын колдонуучуга ыңгайлуу чатботту кантип колдонуу керек жана аны веб-сайт менен кантип интеграциялоо керектиги каралат.
Сиз адистештирүү учурунда бир катар практикалык, коддуу тапшырмаларды аткарасыз. Веб-сайтта Watson AI менен иштеген кардарларды колдоо чатботу түзүлүп, сыналып, аягына чейин ишке ашырылат.
6. Жасалма интеллект AZ 2023
Так иштелип чыккан "Жасалма интеллект AZ 2023" курсу сизге Жасалма Интеллект (AI) дүйнөсүнө тереңдеп кирүүгө мүмкүндүк берген билим кенинин кулпусун ачат.
Бул курс сизди эң башынан эле негиздер менен тааныштырып, күчтүү пайдубал түзүлөт.
Жасалма интеллекттин татаалдыктары сиз бара жаткан сайын ачылып, бул инновациялык технологиянын кубаттуу потенциалы жөнүндө түшүнүк берет. Курстун ар бир модулу прогрессивдүү окутууну жеңилдетүү максатында өзүнөн мурунку модулдун негизинде түзүлөт.
Бул сиздин үйрөнүү траекторияңызды жеңилдетет, бул татаал AI түшүнүктөрүн алда канча оңой өздөштүрүүсүнө шарт түзөт. Бул жерде сиздин түшүнүгүңүздү өркүндөтүү үчүн кызыктуу жана өтө кабылдоочу практикалык тапшырмалар колдонулат.
Сиз чыныгы дүйнөдөгү маалыматтар менен иштөө мүмкүнчүлүгүнө ээ болосуз жана андан баалуу түшүнүктөрдү алуу кыйынчылыгы сизди кубандырат.
Бул курс теориялык идеяларды реалдуу дүйнөдө колдонуу аркылуу ачыкка чыгаруу мүмкүнчүлүгү менен өзгөчөлөнөт. Жөн гана пассивдүү маалымат керектөөчү болуунун ордуна, сиз жандуу окуу чөйрөсүнө кирип жатасыз.
Бул курста сиздин критикалык ой жүгүртүү жана көйгөйлөрдү чечүү жөндөмүңүздү сынай турган бир нече тоскоолдуктар бар.
Бул курс сизге керектүү билимдерди берүүдөн тышкары, бул маалыматты ийгиликтүү колдонуу үчүн керектүү көндүмдөр менен жабдыйт.
7. Жасалма интеллектке киришүү (AI)
Курсеранын “Жасалма интеллектке (AI) киришүү” курсун окуп, жасалма интеллекттин кызыктуу чөйрөсүнө аралашыңыз.
Бул курс AIнин негизги идеяларында бекем негизди камсыздайт жана бул тармакты терең түшүнүүгө жол ачат.
Сиз башынан эле жасалма интеллекттин көп аспектилерин кылдат ачып берген катаал окуу жолуна жетесиз.
Курста материалдын уюштурулушу билимдин акырындык менен түзүлүшүн жана ар бир модулдун кийинкиге табигый түрдө агып турушун камсыздайт.
Бул жакшы ойлонулган ыкма AI түшүнүктөрүн терең түшүнүүгө жардам берет, андан тышкары, үйрөнүүнү жеңилдетет.
Программа предметтердин кеңири спектрин камтыйт, анын ичинде терең үйрөнүү, машина үйрөнүү, нейрон тармактары жана башкалар.
Сиз жасалма интеллекттин жүрөгүнө тереңдеп кирип, интеллектуалдык системаларды иштеткен механиканы изилдеп жатасыз — сиз жөн гана жердин бетин карап отурбайсыз.
Курс практикалык көнүгүүлөр менен толтурулган, алар сизге окууга практикалык мамиле кылууну камсыз кылат. Чыныгы дүйнөдөгү маалымат топтомдору менен иштөө - бул сизге берилген кызыктуу жана үйрөтүүчү тажрыйба.
Курс сизди кызыктуу, динамикалык окуу чөйрөсүнө мажбурлайт, бул сизди пассивдүү студентке айлантпайт.
Курстун максаты критикалык ой жүгүртүү жана көйгөйлөрдү чечүү жөндөмдүүлүгүн текшерүү болуп саналат. Билимди актуалдуу, реалдуу кырдаалда колдонуу аны алуу сыяктуу эле маанилүү.
8. Машина үйрөнүү адистиги
Стэнфорд университети жана DeepLearning.ai Machine Learning адистигин камсыз кылат.
Coursera тарабынан сунушталган толук AI программасы студенттерге AI теориясынын бекем негизин, ошондой эле пайдалуу машина үйрөнүү жөндөмдүүлүктөрүн берүү үчүн арналган.
Бул адистиктин катышуучулары машина үйрөнүү предметтеринин кеңири спектрин изилдешет. Башында, алар куруу үчүн NumPy жана scikit-learn сыяктуу белгилүү Python куралдарын колдонушат. машина менен окутуунун моделдери.
Курста көзөмөлдөнгөн жана көзөмөлсүз окутуу стратегиялары камтылган.
Сиз көзөмөлдөгөн окутууну колдонуу менен логистикалык жана сызыктуу регрессия сыяктуу бинардык классификация жана болжолдоо маселелери үчүн моделдерди кантип түзүүнү жана үйрөтүүнү үйрөнөсүз. Кошумчалай кетсек, сиз көп класстык классификация үчүн TensorFlow аркылуу практикалык нейрондук тармак боюнча тренинг аласыз.
Курс көзөмөлсүз окутуунун контекстинде кластерлөө жана аномалияларды аныктоону камтыйт, студенттерге жооптору жок маалыматтар менен иштөө үчүн керектүү куралдарды берет.
Адистештирилген дарактар, кокус токойлор жана чечим дарактары сыяктуу дарак ансамблинин ыкмаларын камтыйт.
Бул курстун мазмунга негизделген терең үйрөнүү ыкмалары жана биргелешкен чыпкалоо стратегиялары аркылуу рекомендациялоочу системаларды иштеп чыгууга басым жасоо анын айырмалоочу өзгөчөлүктөрүнүн бири болуп саналат.
Мындан тышкары, терең кубаттоо билим моделдер сиздерге тааныштырылат. Мамандыктын басымы машинаны үйрөнүүнүн мыкты тажрыйбаларына багытталган, бул студенттер тарабынан түзүлгөн моделдердин реалдуу дүйнөдөгү тапшырмаларга жана маалыматтарга ылайыктуу экенине кепилдик берет.
Сиз программаны машинаны үйрөнүү боюнча фундаменталдык идеяларды, ошондой эле бул ыкмаларды реалдуу дүйнөдөгү татаал көйгөйлөрдү чечүү үчүн колдонуу үчүн зарыл болгон практикалык көндүмдөр менен бүтүрөсүз.
9. Терең үйрөнүү адистиги
DeepLearning.AI's Deep Learning Specialization — бул студенттерди терең үйрөнүү жана жасалма интеллект менен тааныштырган киришүүчү окуу программасы.
Машина үйрөнүү пионери Эндрю Нг тарабынан үйрөтүлгөн бул онлайн курстун түз, кыска жана өз алдынча табияты аны AI укмуштуу окуяларын жаңыдан баштаган адамдар үчүн жеткиликтүү кылат.
Нейрондук тармактардын фундаменталдык идеясынан баштап, сиз бул адистикте ар кандай терең үйрөнүү предметтерин окуйсуз.
Сиз нейрондук тармактын архитектурасынын маанилүү компоненттери, ошондой эле толугу менен туташкан терең нейрон тармактарын кантип куруу, үйрөтүү жана колдонуу боюнча билимге ээ болосуз.
Курс ошондой эле терең үйрөнүүнүн колдонмолорун негиздеген негизги технологиялык өнүгүүлөрдү изилдейт. Сиз алдыга жылган сайын, AI долбоорлоруңузду ишке киргизүү жана тармакка ылайыктуу портфолио түзүү үчүн пайдалуу стратегияларды үйрөнөсүз.
TensorFlow, трансформаторлор, конволюциялык нейрон тармактары, кайталануучу нейрон тармактары, жасалма нейрон тармактары жана Python программалоосу бул адистикте камтылган.
Узак кыска мөөнөттүү эс тутум (LSTM), көңүл моделдери, табигый тилди иштетүү, объектти аныктоо жана сегментациялоо, бетти таануу системалары, оптималдаштыруу, гиперпараметрлерди тууралоо, машинаны үйрөнүү, которууну үйрөнүү, артка пропагация жана бетти таануу системалары сиз изилдей турган башка темалардын бири.
Ар бири терең үйрөнүүнүн өзүнчө бир жагына багытталган беш класс программанын негизин түзөт.
Нейрондук тармактар жана терең үйрөнүү, терең нейрон тармагын оптималдаштыруу, машина үйрөнүү долбоору уюштуруу, конволюциялык нейрон тармактары жана ырааттуулук моделдери бир нече мисалдар.
Ар бир курс өзүнөн мурунку курска негизделип, терең үйрөнүүнү толук түшүнүүгө кепилдик берет.
10. Машиналарды үйрөнүү жана маалымат илими үчүн математика
DeepLearning.AIдин “Машиналарды үйрөнүү жана маалымат таануу үчүн математика” адистиги – бул үйрөнчүктөргө машина үйрөнүү үчүн зарыл болгон математиканын фундаменталдык куралдар куту менен камсыз кылуучу башталгыч окуу программасы.
Бул курс машина үйрөнүү жана маалымат илими тармагында жумушка орношуу үчүн математикалык негиздерин өркүндөтүүнү каалагандар үчүн идеалдуу, анткени ал жөн гана шарт катары математиканын жогорку деңгээлин талап кылат.
Бул курс сизге эсептөө, сызыктуу алгебра, статистика жана ыктымалдуулук сыяктуу маанилүү математикалык темаларды үйрөтөт. Бул негизги жөндөмдөр натыйжалуу түшүнүү жана колдонуу үчүн талап кылынат машинаны үйрөнүү алгоритмдери.
Курс үч бөлүктөн турат: Машиналарды үйрөнүү жана маалымат илими үчүн сызыктуу алгебра, машинаны үйрөнүү жана маалымат илими үчүн эсептөөлөр жана машинаны үйрөнүү жана маалымат илими үчүн ыктымалдуулук жана статистика.
Сиз векторлор, матрицалар, сызыктуу трансформациялар жана өздүк баалуулуктар жөнүндө үйрөнүүдөн баштайсыз, алардын баары машина үйрөнүү моделдерин түшүнүү үчүн абдан маанилүү.
Андан кийин курс эсептөөлөрдү изилдеп, туундуларды, градиенттерди жана оптималдаштыруу ыкмаларын үйрөтөт. градиенттүү түшүү, мунун баары нейрон тармактарын окутуу үчүн талап кылынат.
Ыктымалдуулук жана статистика бөлүгүндө сиз кокустук чоңдуктар, Байес теоремасы, Гаусс бөлүштүрүүлөрү жана гипотезаны текшерүү, ошондой эле маалыматтарды талдоо үчүн статистикалык куралдар жөнүндө биле аласыз.
Курстун аягында сиз алгоритмдик жүрүм-турумду негиздеген математикалык түшүнүктөр жана аларды ыңгайлаштыруу үчүн кантип ыңгайлаштыруу боюнча толук билимге ээ болосуз.
Иш берүүчүлөр бул таланттарды баалайт жана алар сизге машинаны үйрөнүү боюнча интервью суроолорун жеңүүгө жана идеалдуу жумушуңузду алууга жардам берет.
11. IBM Applied AI Кесипкөй сертификаты
Coursera сайтында жеткиликтүү IBM Applied AI Professional Certificate - бул сизди жасалма интеллект тармагында баштоо үчүн иштелип чыккан комплекстүү окуу программасы.
IBM адистери жетектеген бул курс үйрөнчүктөр үчүн идеалдуу жана эч кандай алдын ала программалоо же жасалма интеллект билимин талап кылбайт.
Аптасына он сааттан үч айга болжолдонгон аяктоо мезгили менен, ал өз ылдамдыгы менен үйрөнүүгө мүмкүндүк берүү үчүн ийкемдүү.
Бул курста сиз жасалма интеллект (AI), анын колдонулушу жана колдонуу учурларын кылдат түшүнөсүз.
Баштоо үчүн, жасалма интеллекттин мааниси менен таанышып, терең үйрөнүү, машина үйрөнүү жана нейрон тармактары сыяктуу түшүнүктөрдү аныктаңыз.
Эч кандай программалоо билими жок веб-сайттарда AI чатботтору менен виртуалдык жардамчыларды курууну үйрөнүү курстун өзгөчөлүктөрүнүн бири болуп саналат.
Курс жасалма интеллект, машина үйрөнүү, Python программалоо, Watson AI, чатботтор, терең үйрөнүү жана колдонмо программалоо интерфейстерин (API) камтыйт.
Ошондой эле код аркылуу AI менен иштеген чечимдерди түзүү үчүн IBM Watson AI кызматтары, OpenCV жана API сыяктуу технологияларды изилдеп, маалымат илимине өтөсүз.
Адистик алты курстан турат, алардын ар бири прикладдык интеллекттин өзүнчө темасына багытталган. AI менен таанышуу, AI менен иштеген чатботторду куруу,
Маалымат илими үчүн Python, Python жана Flask менен AI колдонмолорун иштеп чыгуу жана Watson API'лерин колдонуу менен AI колдонмолорун куруу камтылган темалардын арасында.
Ар бир курс өзүнөн мурунку курска негизделип, прикладдык AIди кылдат түшүнүүнү сунуш кылат.
12. Компьютердик көрүү жана сүрөттөрдү иштетүүгө киришүү
Coursera боюнча IBM тарабынан сунушталган "Компьютердик көрүү жана сүрөт иштетүүчүгө киришүү" курсу студенттерди компьютердик көрүүнүн кызыктуу чөйрөсү менен тааныштыруу максатын көздөгөн башталгыч класстар үчүн ыңгайлуу курс.
Компьютердик көрүүнүн ар кандай тармактарда, анын ичинде робототехникада, кеңейтилген реалдуулукта жана өзүн-өзү башкаруучу унааларда колдонулушу бар.
Python программалоо жана орто мектеп арифметикасы менен бир аз таанышуу талап кылынса да, бул курс үчүн машинаны үйрөнүү же компьютердик көрүү боюнча алдын ала тажрыйба талап кылынбайт.
Сиз бул курста компьютердик көрүүнүн көптөгөн секторлордо кандайча колдонулаарын, ошондой эле сүрөттөрдү иштетүү жана талдоо ыкмаларын колдонуу менен компьютердик көрүү маселелерин кантип чечүү керектигин түшүндүрүүнү үйрөнөсүз.
Объектти идентификациялоо жана сүрөттөрдү классификациялоо сыяктуу негизги сүрөттөрдү иштетүү тапшырмаларын аткаруу үчүн сиз Python, Pillow жана OpenCV колдоносуз.
Көзөмөлгө алынган окутуу ыкмалары менен сүрөт классификаторун түзүү курста каралган дагы бир тема. Курстун структурасын алты модул түзөт жана алардын ар бири сүрөттөрдү иштетүүнүн жана компьютердик көрүүнүн өзүнчө чөйрөсүнө багытталган.
Аларга компьютердик көрүнүшкө сереп салуу, объектти таануу, машинада сүрөттү классификациялоо, OpenCV жана Pillow аркылуу сүрөттөрдү иштетүү, нейрон тармактары жана терең үйрөнүү, ошондой эле жол белгилеринин классификациясы боюнча долбоор иши сыяктуу темалар кирет.
Бул курс жөн гана теориялык түшүнүүгө караганда колдонмо билимге басым жасайт. Практикалык долбоорлордун үстүндө иштөө менен сиз сүрөттөрдү иштетүү жана компьютердик көрүү жөндөмүңүздү көрсөткөн жетишкендиктериңиздин портфолиосун иштеп чыгасыз.
Jupyter Labs жана Computer Vision Learning Studio (CV Studio), компьютердик көрүүнүн акысыз булагы лабораторияларда бириктирилет.
Сиз CV Studio менен өзүңүздүн уникалдуу сүрөт классификаторуңузду жана аныктоо моделдериңизди жүктөп, үйрөтүп жана сынай аласыз.
13. Заманбап Жасалма Интеллект Мастер-классы: 6 Долбоорду куруу
Udemyдеги "Заманбап Жасалма Интеллект Мастер-классы: 6 Долбоорду куруу" курсу сизди жасалма интеллекттин жүрөгүнө кызыктуу саякатка алып барат.
Бул кылдат пландаштырылган курс академиялык билимдерди жана практикалык көндүмдөрдү айкалыштыруу үчүн кызыктуу долбоорго негизделген окуу чөйрөсүн колдонот.
Бул окуу чөйрөсүндөгү ар бир долбоор бул тармакты толук түшүнүүнү камсыз кылып, жасалма интеллекттин башка аспектилерин ачуу үчүн иштелип чыкканын билесиз.
Машина үйрөнүүдөн терең үйрөнүүгө жана нейрондук тармактардын кызыктуу тармагына чейин программа кызыктуу темаларга жык толгон.
Алты айырмаланган долбоордун жардамы менен сиз жасалма интеллекттин (AI) практикалык жагын изилдеп, окуу тажрыйбаңызды динамикалуу жана кызыктуу кыласыз.
Сиз жөн гана теорияларды үйрөнбөстөн, ошондой эле AI чечимдерин колдонуу жөндөмүңүздү өрчүтүп жатканыңызды камсыз кылуу үчүн, курс практикалык практикага катуу басым жасайт.
Сиз иштеген ар бир долбоор AI секторунда маанилүү болгон методдор жана технологиялар боюнча эксперт болууга бир кадам жакындайт.
Сиз жигердүү катышуучусуз, ал кыйынчылыктарды көтөрөт жана пассивдүү студент эмес, жасалма интеллект чыгара ала турган кереметти ачып берет.
Практикалык долбоорлор аркылуу чыгармачылык жана көйгөйлөрдү чечүү жөндөмдүүлүгүңүз өркүндөтүлгөн аянтчаны сунуштоо менен, “Заманбап Жасалма Интеллект Мастер-классы: 6 Долбоорду куруу” курсу кадимки окутуу ыкмаларынын чегинен чыгат.
Курстан өткөн сайын AI тиркемелерин иштеп чыгуу, куруу жана өркүндөтүү мүмкүнчүлүгүңүз бир топ жогорулайт.
14. Machine Learning менен Жасалма интеллект, Deep Learning
"Машинаны үйрөнүү, терең үйрөнүү менен жасалма интеллект" курсу иликтөө учурунда сиз үчүн колдонмо болуп саналат.
Ал теориянын жана тажрыйбанын бай синтезин сунуштайт, анткени ал заманбап жасалма интеллектти (AI) иштеткен фундаменталдык алгоритмдерди жана методдорду изилдейт.
Бул курс сизге татаал маалымат чөйрөлөрүндө навигациялоо үчүн керектүү куралдар менен камсыз кылуу үчүн Machine Learning (ML) менен Deep Learning (DL) айкалыштырат. AI, ML жана DLди терең түшүнүү курстардын модулдарын уюштуруу жолу менен колдоого алынат.
Алгоритмдердин катмарларын алып салуу менен, алар сизди алардын артындагы ой жүгүртүүгө алып барат. Ар тараптуу түшүнүүнү камсыз кылуу үчүн теориялык лекциялар жана практикалык иш-чаралар бири-бирине байланыштырылат.
Маалыматтардан сабак ала турган интеллектуалдык системаларды түзүү мүмкүнчүлүгүңүз реалдуу долбоорлордун үстүндө иштөөнүн натыйжасында жакшырат.
Машина үйрөнүү (ML) жана терең үйрөнүү (DL) бул алардын берилиштердеги үлгүлөрдү табуу жөндөмү - бул курс кылдаттык менен иштеп чыгуучу маанилүү жөндөм.
Нейрондук тармактардын лабиринти аркылуу сизди жетектөө менен, терең үйрөнүүнүн сырдуу чөйрөсү жакыныраак болот.
Кошумчалай кетсек, көзөмөлдөнгөн, көзөмөлсүз жана күчөтүлгөн окутуу түшүнүктөрүн тактоо менен, курс машина үйрөнүү тармагын ачыкка чыгарат.
Сиз бул курстан маалыматтарды даярдоо, моделди баалоо жана оптималдаштыруу ыкмалары боюнча практикалык түшүнүк аласыз, бул принциптерди түшүнгөнүңүзгө кепилдик бересиз.
Тренинг ошондой эле так прогноздорду түзүү үчүн моделдерди куруу, тактоо жана өркүндөтүү процессин түшүндүрөт. Иш-аракеттер сизди үйрөнгөн нерселериңизди колдонууга түртөт, бул өздөштүрүү менен бирге түшүнүүгө көмөктөшөт.
15. Deep Learning AZ 2023
“Deep Learning AZ 2023” курсуна катталуу менен берилиштерге негизделген түшүнүктөр дүйнөсүн изилдеңиз. Бул курс жасалма интеллекттин маанилүү тармагы болгон терең үйрөнүүнүн чебери болуунун жолун көрсөткөн маяк катары кызмат кылат.
Нейрондук тармактарды тырышчаактык менен иштелип чыккан компоненттери менен кесүү аркылуу терең үйрөнүүнүн татаал рельефин түшүнүктүү кылат.
Курстардан өткөн сайын сиз конволюциялык жана кайталануучу нейрон тармактарынын иштеши жөнүндө биле аласыз, бул сизге компьютерлер татаал маалыматтарды кантип кабыл алып, иштетээрин жакшы түшүнүүгө жардам берет.
Курс ошондой эле көзөмөлсүз окутууну камтыйт, сизди компьютерлерди белгиленбеген маалыматтардан үлгүлөрдү табууга үйрөтүү илими жана искусствосу менен тааныштырат.
Курстун негизи анын практикалык компоненти болуп саналат, ал академиялык билимди практикалык кырдаалдарда колдонууга мүмкүндүк берет.
Сиз арыз берүү жөндөмүңүздү сынаган татаал долбоорлордун үстүндө иштейсиз терең үйрөнүү моделдери кечиктирилгис көйгөйлөрдү чечүү үчүн.
Бул тапшырмалар сиздин жөндөмдүүлүктөрүңүздү өркүндөтүүчү жана жөн гана сынак эмес, терең үйрөнүүнүн негиздерин түшүнүү үчүн оюн аянтчасы.
Ишенимдүү терең үйрөнүү моделдерин түзүү жана тактоо үчүн эки негизги курал болгон Keras жана TensorFlowду кантип колдонууну түшүнүү курстун негизги багыттарынын бири болуп саналат.
Кошумча, сиз табигый тилди иштетүүнү изилдейсиз, бул машина менен адамдын өз ара аракеттенүүсүнүн кызыктуу тармагына алып келет.
Терең үйрөнүүнү ар тараптуу өздөштүрүү үчүн, курс ошондой эле бекемдөөчү окуу деңизинде жүрөт.
жыйынтыктоо
Башында, жаңы баштагандар үчүн жеткиликтүү AI курстарынын көптүгүн иргеп алуу өтө оор иш сыяктуу сезилиши мүмкүн. Бирок, сиз баштагандан кийин, жасалма интеллекттин негиздерин түшүнүүгө жол талашсыз кызыктуу болот.
Бул кылдаттык менен иштелип чыккан курстар башталгычтарга жасалма интеллекттин татаал чөйрөсүндө багыт алууга жардам берүү үчүн академиялык билим менен реалдуу тажрыйбанын айкалышын камсыз кылат.
Кызыктуу окуу чөйрөсү көпчүлүк киришүү курстарынын таянычы болгон интерактивдүү окуу куралдары жана практикалык долбоорлор аркылуу түзүлөт.
Керектүү билимдерди берүү менен бирге алар окуучулардын кызыгуусун жана ийгилик сезимин тарбиялайт.
Бул курстарда сунуш кылынган ар тараптуу жардам жана материалдар жогорку технологиялык инновацияларга толгон келечекке умтулгандарды түртүп, күчтүү баштоочу аянтча болуп саналат.
Таштап Жооп