Werrej[Aħbi][Uri]
- 1. Elementi tal-AI
- 2. Python għax-Xjenza tad-Data, AI u Żvilupp
- 3. AI għal kulħadd
- 4. AI għat-Tajjeb
- 5. Fondazzjonijiet AI għal Kulħadd Speċjalizzazzjoni
- 6. Intelliġenza Artifiċjali AZ 2023
- 7. Introduzzjoni għall-Intelliġenza Artifiċjali (AI)
- 8. Speċjalizzazzjoni ta 'Tagħlim Magni
- 9. Speċjalizzazzjoni fit-Tagħlim Profond
- 10. Matematika għat-Tagħlim Magni u Xjenza tad-Data
- 11. Ċertifikat Professjonali IBM Applied AI
- 12. Introduzzjoni għall-Viżjoni tal-Kompjuter u l-Ipproċessar tal-Immaġini
- 13. Masterclass Moderna tal-Intelliġenza Artifiċjali: Ibni 6 Proġetti
- 14. Intelliġenza Artifiċjali b'Tagħlim Magni, Tagħlim Profond
- 15. Tagħlim Profond AZ 2023
- konklużjoni
F'dinja dejjem aktar konnessa u mmexxija mid-dejta, il-wasla tal-AI hija monument għall-brillanza tal-bniedem.
L-essenza tal-AI, ankrata fl-emulazzjoni tal-magni tal-intellett tal-bniedem, issib rilevanza f'firxa wiesgħa ta 'applikazzjonijiet, u tmexxi avvanzi ta' tfixkil fl-industriji kollha.
L-impatt huwa sostanzjali u estensiv, li jvarja mill-kura tas-saħħa, fejn id-dijanjosi mħaddma bl-AI tipprovdi dijanjosi bikrija tal-mard, sa edukazzjoni, finanzi, u lil hinn.
Awtomazzjoni ta 'xogħol regolari avvanzi fl-analiżi tad-dejta, u l-possibbiltà għal titjib esperjenzi tal-utent huma biss ftit mill-oqsma li fihom l-AI tiddi b'mod brillanti.
Id-dinamika inerenti fil-qasam tal-IA teħtieġ impenn għal tagħlim kontinwu. Peress li l-konfini ta 'dak li huwa konċepibbli jkomplu ċċajpar, li tibqa' attwali dwar l-iżvilupp tal-proċessi u t-teknoloġija mhix biss rakkomandata, iżda wkoll meħtieġa.
Dan huwa qasam fejn l-iskoperti tal-bieraħ dalwaqt isiru l-istandards tal-lum, li jenfasizza l-karattru mgħaġġla tal-innovazzjoni fuq ix-xogħol. L-insegwiment ta' rilevanza li ma jispiċċa qatt f'terren mimli titjib kontinwu jenfasizza l-ħtieġa għal esperjenza ta' tagħlim li dejjem tevolvi.
Barra minn hekk, bil-ħtieġa dejjem tikber għall-għarfien tal-AI, hemm sens ta 'urġenza għal inġiniera ambizzjużi biex iħaffru fil-qalba ta' din ix-xjenza interessanti.
Il-prospett li jiġu deċifrati l-kumplessitajiet ta ' tagħlim magna, tagħlim profond, u netwerks newrali jħajjar.
Madankollu, ir-rotta għall-ħakma tal-AI hija spiss meqjusa bħala diffiċli, partikolarment minn dawk fuq il-kusp. Huwa f'dan il-punt li l-importanza ta 'korsijiet edukattivi strutturati tajjeb issir ċara.
Hekk kif nimxu fid-dominju tal-edukazzjoni tal-IA, ħarġet abbundanza ta’ korsijiet biex nilqgħu maż-żieda ta’ studenti ħerqana.
Dawn il-korsijiet, li huma mfassla għal ritmi differenti ta’ tagħlim u għarfien minn qabel, jippruvaw iċċattjaw il-kurva tat-tagħlim, u jagħmlu l-introduzzjoni fl-AI inqas intimidanti.
Ġabra magħżula bl-idejn ta’ korsijiet ta’ AI għall-jibdew taġixxi bħala pass lejn dan il-qasam intriganti. Dawn il-korsijiet, li huma maħsuba biex jagħtu pedament b'saħħtu, ikopru firxa wiesgħa ta 'ideat AI biex jipprovdu għarfien sħiħ.
Jiċċaraw il-kunċetti fundamentali, jagħtu esperjenza prattika, u joffru ħarsa lejn l-applikazzjonijiet fid-dinja reali tal-AI.
Li tibda rotta ta’ tagħlim organizzata hija bħal tiftaħ bieb għal futur mimli possibbiltajiet. It-triq għall-ħakma tal-AI tista’ tkun kemm thrilling kif ukoll ta’ sodisfazzjon bit-taħriġ korrett.
Il-ġabra magħżula ta’ korsijiet tal-AI li ġejja hija mfassla biex tagħti pedament b’saħħtu, tqanqal ix-xrara tal-interess u tistabbilixxi s-sisien għal vjaġġ ta’ sodisfazzjon fl-isfera eċċitanti tal-AI.
1. Elementi ta 'AI
MinnaLearn u l-Università ta’ Ħelsinki ħolqu serje rivoluzzjonarja ta’ korsijiet onlajn b’xejn imsejħa The Elements of AI.
L-għan tagħha huwa li tiddimitifika l-AI u tippermetti li firxa wiesgħa ta' nies, irrispettivament mill-isfond, jifhmuha. Hemm żewġ sezzjonijiet primarji għall-kors.
L-ewwel taqsima, "Introduzzjoni għall-AI," hija modulu sempliċi li ma jeħtieġ l-ebda għarfien ta 'programmar minn qabel jew aritmetika avvanzata. Hija ideali għal kull min irid jitgħallem aktar dwar l-AI, il-possibbiltajiet tagħha, u kif din taffettwa l-ħajja tagħna ta’ kuljum.
Din il-parti tipprovdi bażi b'saħħitha biex tifhem il-prinċipji fundamentali tal-AI. "Bini AI", it-tieni taqsima, tesplora l-algoritmi f'aktar dettall li jagħmluha possibbli li jinħolqu tekniki AI.
Għal involviment sħiħ f'din il-lezzjoni aktar teknika, xi għarfien fundamentali tal-ipprogrammar Python huwa rakkomandat.
Hija perfetta għal individwi li jixtiequ jmorru aktar fl-applikazzjoni tal-iżvilupp tal-AI u jmorru lil hinn mill-prinċipji fundamentali.
L-Elements of AI jispikka għad-dedikazzjoni tagħha għad-demokratizzazzjoni u t-tisħiħ tal-għarfien tal-AI. It-tagħlim tal-vantaġġi tal-IA mhuwiex importanti daqs li tifhem l-applikazzjonijiet potenzjali tagħha f’firxa ta’ industriji.
Il-kors jenfasizza li l-AI mhix biss għall-inġiniera iżda għal kulħadd interessat fil-futur tat-teknoloġija, u tippromwovi varjetà ta 'użi tat-teknoloġija.
2. Python għax-Xjenza tad-Dejta, l-AI u l-Iżvilupp
Il-“Python għal Xjenza data, AI & Development”, prodott minn IBM u disponibbli fuq Coursera, huwa kors komprensiv maħsub biex jesponi lill-istudenti għad-dinja tal-ipprogrammar Python.
Speċifikament fl-oqsma tax-xjenza tad-dejta, l-intelliġenza artifiċjali, u l-iżvilupp.
Bil-format ta 'dan il-kors faċli għall-Bidu, tista' titgħallem tipprogramma f'Python fi ftit sigħat, anki jekk m'għandekx għarfien espert ta 'programmar minn qabel.
Int ser tikseb fehim fundamentali ta 'Python matul il-kors, li jkopri varjabbli, strutturi ta' dejta, espressjonijiet, u tipi ta 'dejta.
Int se ssir profiċjenti fil-fergħat, loops, funzjonijiet, oġġetti, u klassijiet fil-loġika tal-ipprogrammar Python. L-użu tal-libreriji Python—bħal Pandas, Numpy, u Beautiful Soup—li huma kruċjali għall-analiżi u l-manipulazzjoni tad-dejta huwa kopert ukoll fil-kors.
Il-metodoloġija prattika ta' dan il-kors hija waħda mill-karatteristiċi distintivi tagħha. Waqt laboratorji prattiċi ma Notebooks tal-Jupyter, inti tkun tista' tuża l-għarfien li għadu kif akkwista.
Peress li tgħinek tittratta data ġenwina u tindirizza kwistjonijiet attwali, din l-esperjenza prattika hija imprezzabbli.
Malli tispiċċa l-kors, tkun ksibt fiduċja fl-użu ta’ Python biex toħloq programmi sempliċi, jinteraġixxi mad-dejta, u awtomat ix-xogħol ta’ kuljum.
Firxa wiesgħa ta 'industriji, inklużi żvilupp ta 'softwer, l-inġinerija tad-dejta, l-intelliġenza artifiċjali, DevOps, u x-xjenza u l-analiżi tad-dejta, jistgħu jibbenefikaw mill-ħiliet li takkwista.
3. AI għal kulħadd
"AI għal Kulħadd," kors ipprovdut minn deeplearning.ai, huwa ddisinjat għal kull min irid jitgħallem dwar il-potenzjal rivoluzzjonarju tal-intelliġenza artifiċjali mingħajr ma jitbaxxa fid-dettalji.
Dan il-kors imexxik permezz tal-implikazzjonijiet soċjetali u kummerċjali tal-intelliġenza artifiċjali filwaqt li joffri fehim sħiħ ta’ x’tista’ tikseb u ma tistax tikseb.
Irrispettivament mill-kompetenza teknika tiegħu, għandha l-għan li tiddimitifika l-prinċipji tal-IA u tagħmilhom jinftiehmu minn udjenza usa'.
Matul il-kors, titgħallem aktar dwar il-ħidma interna tat-tagħlim tal-magni u t-tagħlim fil-fond, żewġ oqsma ta 'intelliġenza artifiċjali li ġibdu ħafna interess dan l-aħħar.
Barra minn hekk, inti ser tistudja studji ta 'każijiet fid-dinja reali li juru l-użi utli tal-intelliġenza artifiċjali f'firxa ta' setturi.
Biex jiġi żgurat li l-istudenti jkunu lesti li jagħmlu ġudizzji għaqlin fl-oqsma tagħhom, il-kors jindirizza wkoll il-kwistjonijiet etiċi madwar l-AI.
L-enfasi fuq l-implikazzjonijiet kummerċjali tal-AI f'"AI għal Kulħadd" hija waħda mill-komponenti l-aktar notevoli tagħha.
Il-parteċipanti se jiksbu għarfien tat-tattiċi għall-ħolqien ta 'kumpanija ċċentrata fuq id-dejta u jitgħallmu kif jgħaddu b'suċċess ir-rivoluzzjoni tal-AI fid-ditti tagħhom stess.
L-istudenti se jiggradwaw minn dan il-kors bil-ħiliet meħtieġa biex japplikaw metodi mmexxija mill-AI fl-attivitajiet professjonali tagħhom, minbarra għarfien bażiku tal-qasam.
4. AI għat-Tajjeb
Il-kors "AI for Good" huwa inizjattiva avvanzata minn deeplearning.ai li għandha l-għan li tuża intelliġenza artifiċjali biex issolvi kwistjonijiet globali diffiċli.
Dan il-kors joffri ċans rari li jiġu żviluppati kapaċitajiet li jħalltu l-intelliġenza tal-kompjuter u tal-bniedem għal effetti ta 'benefiċċju fid-dinja reali.
Hija mfassla biex tinftiehem faċilment minn professjonisti, studenti, u kull min huwa entużjast dwar it-titjib tas-soċjetà u l-ambjent.
Int se titgħallem pedament metodiku għall-ħolqien ta 'proġetti AI matul il-kors.
Għal proġetti ċċentrati fuq il-monitoraġġ tal-bijodiversità, l-enerġija mir-riħ, it-tniġġis tal-arja, u l-ġestjoni tad-diżastri, int se tevalwa d-dejta u toħloq mudelli tal-IA.
Sabiex jagħtik ħakma prattika tal-applikazzjonijiet tal-AI, il-kors jeżamina wkoll studji ta 'każijiet fid-dinja reali li għandhom x'jaqsmu mas-saħħa pubblika, it-tibdil fil-klima, u l-ġestjoni tad-diżastri.
Int ser tiskopri kif toħloq mudell AI biex iżżid il-prevedibbiltà tal-ġenerazzjoni tal-enerġija mir-riħ, tutilizza viżjoni tal-kompjuter tekniki biex jiġu rikonoxxuti u kategorizzati l-annimali għall-monitoraġġ tal-bijodiversità, u tiġi vvalutata l-kwalità tal-arja bl-użu ta’ netwerks newrali.
Il-kors ikopri wkoll l-użu ta’ tekniki ta’ pproċessar ta’ lingwa naturali għal messaġġi mogħtija wara katastrofi u l-iżvilupp ta’ pipeline ta’ klassifikazzjoni tal-immaġini għall-valutazzjoni tal-ħsara bl-użu ta’ ritratti bis-satellita.
Il-qafas tal-proġett AI for Good, Jupyter Notebooks, viżjoni bil-kompjuter, tagħlim tal-magni sorveljat, ipproċessar tal-lingwa naturali, analiżi esploratorja tad-dejta, u aktar huma fost il-ħiliet li se tikseb.
Int ser ikollok il-ħiliet u l-informazzjoni meħtieġa biex taħdem fuq proġetti AI for Good u toħloq prodotti li jimpjegaw AI għal kawżi ambjentali u umanitarji sal-konklużjoni tal-kors.
5. Fondazzjonijiet AI għal Kulħadd Speċjalizzazzjoni
Il-kors komprensiv "Fondazzjonijiet AI għall-Ispeċjalizzazzjoni għal Kulħadd" li IBM qed toffri fuq Coursera huwa maħsub biex jiffamiljarizza lill-istudenti mal-qasam tal-intelliġenza artifiċjali (AI). Din l-ispeċjalizzazzjoni m'għandhiex bżonn għarfien tal-ipprogrammar u hija mfassla għal dawk li għandhom ftit jew xejn esperjenza bl-AI.
Għal studenti interessati li jitgħallmu dwar l-effetti tal-AI u l-possibbiltajiet rivoluzzjonarji għas-soċjetà u n-negozji, dan huwa post tajjeb ħafna biex tibda.
Tliet korsijiet jiffurmaw l-ispeċjalità, kull wieħed jikkonċentra fuq qasam distint ta 'intelliġenza artifiċjali. Fl-ewwel kors, "Introduzzjoni għall-Intelliġenza Artifiċjali (AI)," l-istudenti jingħataw fehim ġenerali tat-teknoloġija, l-użi tagħha, u kif qed tbiddel is-soċjetà.
Int se tikseb għarfien tal-etika tal-IA, tagħlim fil-fond, netwerks newrali, tagħlim tal-magni, u suġġetti oħra relatati.
It-tieni kors jidħol fl-użi tas-servizzi Watson AI, bit-titlu "Bidu bl-AI billi tuża IBM Watson."
Int ser tiskopri kif timmassimizza d-dmirijiet f'ambjent tax-xogħol u żżid il-produttività billi tuża programmi bħal Watson Studio. Il-karatteristiċi u l-funzjonijiet tas-Servizzi IBM Watson fi ħdan ċiklu tal-ħajja tal-AI huma koperti wkoll f'dan il-kors.
Il-kors finali, "Bini Chatbots li jaħdmu bl-AI Mingħajr Programmazzjoni", jiffoka fuq il-bini ta' chatbots mingħajr il-ħtieġa li tikteb kodiċi.
Il-vantaġġi taċ-chatbots, kif tuża Watson Assistant biex tibni chatbot faċli għall-utent, u kif tintegrah ma' websajt kollha se jkunu koperti.
Int ser tlesti numru ta' ħidmiet ta' kodiċi prattiċi waqt l-ispeċjalizzazzjoni. Chatbot ta' appoġġ għall-klijenti li jaħdem bl-AI ta' Watson fuq websajt se jkun inħoloq, ittestjat u implimentat sa l-aħħar.
6. Intelliġenza Artifiċjali AZ 2023
Il-kors iddisinjat b'mod preċiż "Intelliġenza Artifiċjali AZ 2023" jiftaħ minjiera ta 'teżor ta' għarfien li jippermettilek tħaffer fil-fond fid-dinja tal-Intelliġenza Artifiċjali (AI).
Dan il-kors imexxik permezz tal-prinċipji fundamentali mill-bidu nett, filwaqt li tiżgura li tiġi stabbilita pedament b'saħħtu.
Il-kumplessitajiet tal-intelliġenza artifiċjali jiġu żvelati hekk kif timxi, u jipprovdu ħarsa lejn il-potenzjal qawwi ta 'din it-teknoloġija innovattiva. Kull modulu fil-kors jibni fuq dak ta’ qabel, bil-għan li jiffaċilita t-tagħlim progressiv.
Dan jagħti t-trajettorja tat-tagħlim tiegħek taħbit, li jiffaċilita l-assimilazzjoni ferm aktar faċli ta 'kunċetti kkomplikati tal-AI. Hawnhekk, inkarigi prattiċi li huma kemm interessanti kif ukoll perċettivi ħafna jintużaw biex jirfinaw il-fehim tiegħek.
Se jkollok l-opportunità li taħdem b'dejta tad-dinja reali, u tkun ferħana bl-isfida li tiġbed għarfien siewi minnha.
Dan il-kors jispikka minħabba l-kapaċità tiegħu li jiddemistifika ideat teoretiċi permezz ta 'applikazzjoni fid-dinja reali. Minflok tkun sempliċement konsumatur passiv tal-informazzjoni, int imbuttat f'ambjent ta 'tagħlim vibranti.
Hemm diversi ostakli f'dan il-kors li se jittestjaw il-ħila tiegħek li taħseb b'mod kritiku u ssolvi l-problemi.
Dan il-kors jgħammarek bil-ħiliet meħtieġa biex tuża din l-informazzjoni b’suċċess, minbarra li jipprovdilek l-għarfien meħtieġ.
7. Introduzzjoni għall-Intelliġenza Artifiċjali (AI)
Għaddas ruħek fil-qasam affaxxinanti tal-intelliġenza artifiċjali billi tieħu l-kors ta '"Introduzzjoni għall-Intelliġenza Artifiċjali (AI)" ta' Coursera.
Dan il-kors jiżgura pedament sod fl-ideat ewlenin tal-AI u jiftaħ it-triq għal fehim profond tal-qasam.
Int immexxi mill-bidu permezz ta’ rotta ta’ tagħlim rigoruża li tiżvela bir-reqqa l-ħafna aspetti tal-intelliġenza artifiċjali.
Il-mod kif il-materjal huwa organizzat fil-kors jiżgura li l-għarfien jinbena gradwalment u li kull modulu jgħaddi b'mod naturali lejn dak li jmiss.
Dan il-metodu meqjus tajjeb irawwem komprensjoni profonda tal-kunċetti tal-AI minbarra li jagħmel it-tagħlim aktar faċli.
Il-programm ikopri firxa wiesgħa ta 'suġġetti, inkluż tagħlim profond, tagħlim bil-magni, netwerks newrali, u aktar.
Int qed tidħol fil-qalba tal-intelliġenza artifiċjali u tinvestiga l-mekkaniżmi li jħaddmu s-sistemi intelliġenti—inti mhux biss tixkuma l-wiċċ.
Il-kors huwa mimli b'eżerċizzji prattiċi li jagħtuk approċċ prattiku għat-tagħlim. L-involviment ma' settijiet ta' dejta tad-dinja reali hija esperjenza affaxxinanti u istruttiva li hija pprovduta lilek.
Int sfurzat f'ambjent ta 'tagħlim interessanti u dinamiku mill-kors, li ma tnaqqasx għal student passiv.
L-għan tal-kors huwa li tittestja l-ħila tiegħek li taħseb b'mod kritiku u ssolvi l-problemi. L-applikazzjoni tal-għarfien f'sitwazzjonijiet rilevanti tad-dinja reali hija importanti daqs kemm tirċevih.
8. Speċjalizzazzjoni tat-Tagħlim tal-Magni
L-Università ta 'Stanford u DeepLearning.ai jipprovdu Speċjalizzazzjoni ta' Tagħlim bil-Machine.
Il-programm sħiħ tal-AI offrut minn Coursera huwa maħsub biex jagħti lill-istudenti pedament sod fit-teorija tal-AI kif ukoll abbiltajiet utli tat-tagħlim tal-magni.
Il-parteċipanti f'din l-ispeċjalità se jesploraw firxa wiesgħa ta 'suġġetti ta' tagħlim bil-magni. Inizjalment, huma se jużaw għodod magħrufa sew Python bħal NumPy u scikit-learn biex jibnu mudelli ta 'tagħlim bil-magna.
Kemm l-istrateġiji ta’ tagħlim sorveljat kif ukoll mhux sorveljat huma koperti fil-kors.
Int titgħallem kif toħloq u tħarreġ mudelli għal problemi ta' klassifikazzjoni u tbassir binarji, bħal rigressjoni loġistika u lineari, bl-użu ta' tagħlim sorveljat. Barra minn hekk, int ser tirċievi taħriġ prattiku tan-netwerk newrali billi tuża TensorFlow għal klassifikazzjoni multi-klassi.
Il-kors ikopri r-raggruppament u l-iskoperta ta’ anomaliji fil-kuntest ta’ tagħlim mhux sorveljat, u jagħti lill-istudenti l-għodod li jeħtieġu biex jaħdmu b’dejta li m’għandhiex tweġibiet tikkettati.
L-ispeċjalizzazzjoni tinkludi wkoll tekniki ta 'ensemble ta' siġar, bħal siġar imsaħħa, foresti każwali, u siġar tad-deċiżjonijiet.
L-enfasi ta' dan il-kors fuq l-iżvilupp ta' sistemi ta' rakkomandazzjoni permezz ta' tekniki ta' tagħlim profond ibbażati fuq il-kontenut u strateġiji ta' filtrazzjoni kollaborattiva hija waħda mill-karatteristiċi distintivi tagħha.
Barra minn hekk, fil-fond tagħlim tar-rinfurzar mudelli huma introdotti lilek. L-enfasi tal-ispeċjalità hija fuq l-aħjar prattiki tal-iżvilupp tat-tagħlim tal-magni, li jiggarantixxi li l-mudelli mibnija mill-istudenti huma adattati sew għall-kompiti u d-dejta tad-dinja reali.
Inti se jiggradwaw mill-programm b'ħakma soda ta 'ideat fundamentali ta' tagħlim tal-magni kif ukoll il-ħiliet prattiċi meħtieġa biex tuża dawn il-metodi biex tindirizza problemi diffiċli tad-dinja reali.
9. Speċjalizzazzjoni tat-Tagħlim Profond
DeepLearning.AI's Deep Learning Specialization hija kurrikulu introduttorju li jintroduċi lill-istudenti għat-tagħlim profond u l-intelliġenza artifiċjali.
In-natura sempliċi, qasira u b'ritmu waħdu ta' dan il-kors onlajn, mgħallem mill-pijunier tat-tagħlim tal-magni Andrew Ng, jagħmilha aċċessibbli għal individwi li għadhom kemm bdew fl-avventura tagħhom tal-IA.
Tibda bl-idea fundamentali tan-netwerks newrali, inti se tistudja varjetà ta 'suġġetti ta' tagħlim profond f'din l-ispeċjalità.
Se tikseb għarfien tal-komponenti essenzjali tal-arkitettura ta' netwerk newrali kif ukoll kif tibni, tħarreġ, u tuża netwerks newrali profondi konnessi bis-sħiħ.
Il-kors jesplora wkoll l-iżviluppi teknoloġiċi ewlenin li jirfdu l-applikazzjonijiet tat-tagħlim fil-fond. Hekk kif tavvanza, titgħallem strateġiji utli għat-tnedija tal-proġetti tal-AI tiegħek u għall-bini ta' portafoll li huwa rilevanti għall-industrija.
TensorFlow, transformers, netwerks newrali konvoluzzjonali, netwerks newrali rikorrenti, netwerks newrali artifiċjali, u programmar Python huma kollha koperti f'din l-ispeċjalità.
Memorja fit-tul għal żmien qasir (LSTM), mudelli ta’ attenzjoni, ipproċessar tal-lingwa naturali, sejbien ta 'oġġett u s-segmentazzjoni, sistemi ta 'rikonoxximent tal-wiċċ, ottimizzazzjoni, irfinar tal-iperparametri, tagħlim bil-magni, tagħlim tat-trasferiment, backpropagation, u sistemi ta' rikonoxximent tal-wiċċ huma fost is-suġġetti l-oħra li ser tistudja.
Ħames klassijiet li kull waħda tikkonċentra fuq aspett distint ta 'tagħlim fil-fond jiffurmaw il-qafas tal-programm.
Netwerks newrali u tagħlim profond, ottimizzazzjoni tan-netwerk newrali profond, proġett ta’ tagħlim bil-magni organizzazzjoni, netwerks newrali konvoluzzjonali, u mudelli ta 'sekwenza huma ftit eżempji.
Kull kors huwa maħsub biex jinbena fuq dak ta' qabel, li jiggarantixxi komprensjoni bir-reqqa tat-tagħlim profond.
10. Matematika għat-Tagħlim tal-Magni u Xjenza tad-Data
L-ispeċjalità ta’ DeepLearning.AI “Matematika għat-Tagħlim tal-Magni u x-Xjenza tad-Data” hija kurrikulu faċli għall-Bidu li jipprovdi lill-istudenti bil-kaxxa tal-għodda tal-matematika bażika meħtieġa għat-tagħlim bil-magni.
Dan il-kors huwa ideali għal kull min jixtieq itejjeb il-matematika bażika tiegħu għal impjieg fit-tagħlim tal-magni u x-xjenza tad-dejta, peress li jeħtieġ biss livell għoli tal-matematika bħala prerekwiżit.
Dan il-kors jgħallem suġġetti matematiċi essenzjali bħall-kalkulu, l-alġebra lineari, l-istatistika, u l-probabbiltà. Dawn l-abbiltajiet fundamentali huma meħtieġa biex wieħed jifhem u japplika b'mod effiċjenti algoritmi ta 'tagħlim bil-magna.
Il-kors huwa organizzat fi tliet taqsimiet: Alġebra Lineari għat-Tagħlim tal-Magni u Xjenza tad-Data, Kalkolu għat-Tagħlim tal-Magni u Xjenza tad-Data, u Probabbiltà u Statistika għat-Tagħlim Magni u Xjenza tad-Data.
Int ser tibda billi titgħallem dwar il-vettori, il-matriċi, it-trasformazzjonijiet lineari, u l-valuri proprji, li kollha huma essenzjali biex tifhem il-mudelli tat-tagħlim tal-magni.
Il-kors imbagħad iħaffer fil-kalkulu, jgħallemk dwar derivattivi, gradjenti, u tekniki ta 'ottimizzazzjoni simili inżul gradjent, li kollha huma meħtieġa għat-taħriġ tan-netwerks newrali.
Fil-parti tal-probabbiltà u l-istatistika, int ser titgħallem dwar varjabbli każwali, it-teorema ta’ Bayes, distribuzzjonijiet Gauss, u ttestjar ta’ ipoteżi, kif ukoll għodod statistiċi għall-analiżi tad-dejta.
Sa tmiem il-kors, ser ikollok għarfien sħiħ tal-kunċetti matematiċi li jsostnu l-imġieba algoritmika u kif tadattahom għall-implimentazzjoni tad-dwana.
Dawk li jħaddmu jivvalutaw dawn it-talenti, u jgħinuk tirbaħ il-mistoqsijiet tal-intervisti ta’ tagħlim bil-magni u tikseb l-impjieg ideali tiegħek.
11. Ċertifikat Professjonali tal-IB Applied AI
Iċ-Ċertifikat Professjonali IBM Applied AI, li huwa disponibbli fuq Coursera, huwa kurrikulu komprensiv iddisinjat biex tibda fil-qasam tal-intelliġenza artifiċjali.
Dan il-kors, immexxi minn speċjalisti tal-IBM, huwa ideali għal dawk li jibdew u ma jeħtieġ l-ebda għarfien minn qabel dwar l-ipprogrammar jew l-intelliġenza artifiċjali.
B'perjodu ta 'tlestija proġettat ta' tliet xhur b'għaxar sigħat fil-ġimgħa, huwa flessibbli biżżejjed biex jippermettilek titgħallem bil-veloċità tiegħek.
Int se tikseb ħakma bir-reqqa tal-intelliġenza artifiċjali (AI), l-użi tagħha, u l-każijiet ta 'użu f'dan il-kors.
Biex tibda, iffamiljarizza ruħek mat-tifsira tal-intelliġenza artifiċjali u ddefinixxi kunċetti bħal tagħlim fil-fond, tagħlim bil-magni u netwerks newrali.
It-tagħlim biex jibnu chatbots AI u assistenti virtwali fuq websajts mingħajr ebda għarfien tal-ipprogrammar hija waħda mill-karatteristiċi tal-kors.
Il-kors ikopri intelliġenza artifiċjali, tagħlim bil-magni, programmazzjoni Python, Watson AI, chatbots, tagħlim fil-fond, u interfaces tal-ipprogrammar tal-applikazzjonijiet (APIs).
Int ser tidħol ukoll fix-xjenza tad-dejta, tinvestiga teknoloġiji bħas-servizzi IBM Watson AI, OpenCV, u APIs biex toħloq soluzzjonijiet li jaħdmu bl-AI permezz tal-kodiċi.
L-ispeċjalizzazzjoni hija magħmula minn sitt korsijiet, li kull wieħed minnhom jiffoka fuq suġġett distint tal-AI applikata. Introduzzjoni għall-AI, il-bini ta' chatbots li jaħdmu bl-AI,
Python għax-xjenza tad-dejta, l-iżvilupp ta' apps AI b'Python u Flask, u l-bini ta' applikazzjonijiet AI bl-użu ta' Watson APIs huma fost is-suġġetti koperti.
Kull kors huwa maħsub biex jibni fuq dak ta' qabel, li joffri ħakma bir-reqqa tal-AI applikata.
12. Introduzzjoni għall-Viżjoni tal-Kompjuter u l-Ipproċessar tal-Immaġini
Ippreżentat minn IBM fuq Coursera, il-kors "Introduzzjoni għall-Viżjoni tal-Kompjuter u l-Ipproċessar tal-Immaġini" huwa kors faċli għall-Bidu li għandu l-għan li jintroduċi lill-istudenti fil-qasam affaxxinanti tal-viżjoni bil-kompjuter.
Il-viżjoni bil-kompjuter għandha applikazzjonijiet f'varjetà ta 'industriji, inklużi r-robotika, ir-realtà miżjuda, u karozzi li jsuqu waħedhom.
Filwaqt li hija meħtieġa xi familjarità mal-ipprogrammar Python u l-aritmetika tal-iskola sekondarja, la għarfien espert minn qabel mat-tagħlim tal-magni u lanqas il-viżjoni tal-kompjuter ma huma meħtieġa għal dan il-kors.
Int titgħallem tispjega kif il-viżjoni bil-kompjuter tintuża f'ħafna setturi kif ukoll kif issolvi kwistjonijiet ta' viżjoni bil-kompjuter billi tuża metodi ta' proċessar u analiżi tal-immaġni f'dan il-kors.
Biex tagħmel kompiti fundamentali tal-ipproċessar tal-immaġini bħall-identifikazzjoni tal-oġġett u l-klassifikazzjoni tal-istampa, int ser tuża Python, Pillow, u OpenCV.
Li tagħmel klassifikatur tal-immaġni b'approċċi ta 'tagħlim sorveljat huwa suġġett ieħor kopert fil-kors. Sitt moduli jiffurmaw l-istruttura tal-kors, u kull wieħed jiffoka fuq qasam distint tal-ipproċessar tal-immaġni u l-viżjoni tal-kompjuter.
Dawn jinkludu suġġetti bħal ħarsa ġenerali tal-viżjoni bil-kompjuter, rikonoxximent tal-oġġetti, klassifikazzjoni tal-istampa tat-tagħlim tal-magni, ipproċessar tal-immaġni bl-użu ta’ OpenCV u Pillow, netwerks newrali, u tagħlim profond, u każ ta’ proġett dwar il-klassifikazzjoni tas-sinjali tat-traffiku.
Dan il-kors jenfasizza t-tagħlim applikat fuq il-fehim sempliċiment teoretiku. Billi taħdem fuq proġetti prattiċi, inti ser tiżviluppa portafoll tal-kisbiet tiegħek li juri l-abbiltajiet tiegħek fl-ipproċessar tal-immaġni u l-viżjoni tal-kompjuter.
Jupyter Labs u Computer Vision Learning Studio (CV Studio), riżors b’xejn għat-tagħlim tal-viżjoni tal-kompjuter, se jiġu kkombinati fil-laboratorji.
Tista’ ttella’, tħarreġ u tittestja l-mudelli ta’ klassifikazzjoni u skoperta tal-immaġni unika tiegħek stess b’CV Studio.
13. Masterclass Moderna tal-Intelliġenza Artifiċjali: Ibni 6 Proġetti
Il-kors “Modern Artificial Intelligence Masterclass: Build 6 Projects” fuq Udemy se jeħodkom fuq vjaġġ thrilling fil-qalba tal-intelliġenza artifiċjali.
Dan il-kors ippjanat bir-reqqa juża ambjent ta’ tagħlim bbażat fuq proġetti impenjattiv biex jagħti taħlita ta’ għarfien akkademiku u ħiliet prattiċi.
Int ser tiskopri li kull proġett f'dan l-ambjent ta 'tagħlim huwa ddisinjat biex jiżvela aspett differenti ta' intelliġenza artifiċjali, li jipprovdi fehim komprensiv tal-qasam.
Mit-tagħlim tal-magni għal tagħlim profond sal-qasam affaxxinanti tan-netwerks newrali, il-programm huwa mimli suġġetti interessanti.
Bl-għajnuna ta 'sitt proġetti distinti, int se tidħol fin-naħa prattika tal-intelliġenza artifiċjali (AI), u tagħmel l-esperjenza ta' tagħlim tiegħek dinamika u captivating.
Sabiex jiġi żgurat li mhux biss qed titgħallem it-teoriji iżda qed tiżviluppa wkoll il-ħila li tapplika soluzzjonijiet tal-AI, il-kors jiffoka enfasi qawwija fuq il-prattika prattika.
Kull proġett li taħdem fuqu huwa pass eqreb biex issir espert fil-metodi u t-teknoloġiji li huma essenzjali fis-settur tal-IA.
Int parteċipant attiv li tieħu sfidi u tiżvela l-għaġeb li tista 'tipproduċi l-intelliġenza artifiċjali, mhux biss student passiv.
Billi toffri pjattaforma fejn il-kreattività u l-abbiltajiet tiegħek għas-soluzzjoni tal-problemi jiġu rfinuti permezz ta’ proġetti prattiċi, il-kors “Masterclass Modern Artificial Intelligence: Ibni 6 Proġetti” imur lil hinn mit-tekniki ta’ tagħlim konvenzjonali.
Il-kapaċità tiegħek li tiżviluppa, tibni u ttejjeb l-applikazzjonijiet tal-AI se tiżdied ħafna hekk kif timxi fil-kors.
14. Intelliġenza Artifiċjali b'Tagħlim bil-Magni, Tagħlim Profond
Il-kors "Intelliġenza Artifiċjali b'Tagħlim bil-Magni, Tagħlim Profond" jaġixxi bħala gwida għalik waqt l-investigazzjoni tiegħek.
Joffri sinteżi rikka ta’ teorija u esperjenza hekk kif tesplora l-algoritmi u l-metodi fundamentali li jmexxu l-intelliġenza artifiċjali (AI) kontemporanja.
Dan il-kors jgħaqqad it-Tagħlim tal-Machine (ML) ma' Tagħlim Profond (DL) biex jagħtik l-għodod li għandek bżonn biex tinnaviga f'ambjenti kkomplikati tad-dejta. Il-fehim profond tal-AI, ML, u DL huwa mħeġġeġ mill-mod kif il-moduli tal-kors huma organizzati.
Billi jneħħu s-saffi ta 'algoritmi, iwassluk permezz tar-raġunament warajhom. Biex jiggarantixxu fehim komprensiv, lekċers teoretiċi, u attivitajiet prattiċi huma marbuta flimkien.
Il-kapaċità tiegħek li toħloq sistemi intelliġenti li jistgħu jitgħallmu mid-dejta se titjieb bħala riżultat tal-ħidma fuq proġetti tad-dinja reali.
L-attrazzjoni tat-tagħlim tal-magni (ML) u t-tagħlim fil-fond (DL) hija l-abbiltà tagħhom li jsibu mudelli fid-dejta—abbiltà kritika li dan il-kors jiżviluppa bir-reqqa.
Billi jiggwidak permezz tal-labirint tan-netwerks newrali, il-qasam misterjuż tat-tagħlim fil-fond se jsir aktar avviċinabbli.
Barra minn hekk, billi jiċċara l-kunċetti ta 'tagħlim sorveljat, mhux sorveljat u ta' rinfurzar, il-kors jiddemitifika l-qasam tat-tagħlim tal-magni.
Int se tikseb fehim prattiku tal-preparazzjoni tad-dejta, il-valutazzjoni tal-mudell, u l-approċċi tal-ottimizzazzjoni minn dan il-kors, li jiggarantixxi li tifhem il-prinċipji.
It-taħriġ jiċċara wkoll il-proċess tal-bini, l-imsinjar u t-titjib tal-mudelli sabiex jipproduċi tbassir preċiż. L-attivitajiet jimbuttawk biex tuża dak li tgħallimt, li jippromwovi l-ħakma kif ukoll il-fehim.
15. Tagħlim Profond AZ 2023
Esplora d-dinja ta’ għarfien immexxi mid-dejta billi tirreġistra fil-kors “Deep Learning AZ 2023”. Dan il-kors iservi bħala fanal, li juri t-triq biex issir profiċjenti fit-tagħlim fil-fond, fergħa essenzjali tal-intelliġenza artifiċjali.
Jagħmel it-terren diffiċli tat-tagħlim fil-fond jinftiehem billi jqassam in-netwerks newrali bil-komponenti ddisinjati bir-reqqa tiegħu.
Int se titgħallem dwar il-ħidma tan-netwerks newrali konvoluzzjonali u rikorrenti hekk kif timxi fil-korsijiet, li jagħtuk għarfien sod ta' kif il-kompjuters jirċievu u jipproċessaw data kkumplikata.
Il-kors ikopri wkoll tagħlim mhux sorveljat, li jintroduċik ix-xjenza u l-arti tat-tagħlim tal-kompjuters biex issib mudelli f'dejta mingħajr tikketta.
Il-pedament tal-kors huwa l-komponent prattiku tiegħu, li jipprovdi mezz biex l-għarfien akkademiku jintuża f'sitwazzjonijiet prattiċi.
Int ser taħdem fuq proġetti ta' sfida li jittestjaw il-ħila tiegħek li tapplika mudelli ta’ tagħlim profond biex tindirizza problemi urġenti.
Dawn il-kompiti huma bitħa biex tgħolli l-kapaċitajiet tiegħek u tiżgura li tifhem il-prinċipji fundamentali tat-tagħlim profond, aktar milli sempliċement eżami.
Il-fehim ta' kif tuża Keras u TensorFlow, żewġ għodod fundamentali għall-ħolqien u r-raffinar ta' mudelli affidabbli ta' tagħlim profond, huwa wieħed mill-punti ewlenin tal-kors.
Barra minn hekk, se tesplora l-ipproċessar tal-lingwa naturali, li se jwassal għall-qasam affaxxinanti tal-interazzjoni magna-bniedem.
Sabiex tiggarantixxi ħakma komprensiva tat-tagħlim fil-fond, il-kors jinnaviga wkoll il-baħar tat-tagħlim ta' rinfurzar.
konklużjoni
Għall-ewwel, issortjar mill-pletora ta 'korsijiet AI aċċessibbli għan-novizzi jista' jidher biċċa xogħol kbira. Imma ladarba tibda, it-triq biex tifhem il-prinċipji fundamentali tal-intelliġenza artifiċjali hija bla dubju thrilling.
Dawn il-korsijiet iddisinjati bir-reqqa jipprovdu taħlita ta 'għarfien akkademiku u esperjenza fid-dinja reali biex jgħinu lill-jibdew jinnavigaw fl-isfera kkumplikata tal-intelliġenza artifiċjali.
Jinħoloq ambjent ta' tagħlim interessanti permezz ta' tutorials interattivi u proġetti prattiċi li huma l-pedament tal-biċċa l-kbira tal-korsijiet introduttorji.
Flimkien mal-għoti tal-għarfien meħtieġ, irawmu wkoll il-kurżità u s-sens ta’ suċċess fl-istudenti.
L-assistenza u l-materjali li jinkludu kollox offruti f'dawn il-korsijiet jaġixxu bħala launchpad b'saħħtu, li jimbuttaw lill-aspiranti lejn futur mimli innovazzjonijiet teknoloġiċi.
Ħalli Irrispondi