Spis treści[Ukryć][Pokazać]
- 1. Elementy AI
- 2. Python dla analityki danych, sztucznej inteligencji i rozwoju
- 3. Sztuczna inteligencja dla każdego
- 4. Sztuczna inteligencja na dobre
- 5. Podstawy AI dla każdego Specjalizacja
- 6. Sztuczna inteligencja AZ 2023
- 7. Wprowadzenie do sztucznej inteligencji (AI)
- 8. Specjalizacja uczenia maszynowego
- 9. Specjalizacja Deep Learning
- 10. Matematyka dla uczenia maszynowego i analityki danych
- 11. Certyfikat IBM Applied AI Professional
- 12. Wprowadzenie do widzenia komputerowego i przetwarzania obrazu
- 13. Mistrzowski kurs nowoczesnej sztucznej inteligencji: Zbuduj 6 projektów
- 14. Sztuczna inteligencja z uczeniem maszynowym, głębokie uczenie się
- 15. Głębokie uczenie się AZ 2023
- Wnioski
W coraz bardziej połączonym i opartym na danych świecie pojawienie się sztucznej inteligencji jest pomnikiem ludzkiego geniuszu.
Istota sztucznej inteligencji, zakotwiczona w maszynowej emulacji ludzkiego intelektu, znajduje zastosowanie w szerokim zakresie zastosowań, napędzając przełomowy postęp we wszystkich gałęziach przemysłu.
Wpływ jest znaczący i dalekosiężny i obejmuje opiekę zdrowotną, w której diagnostyka oparta na sztucznej inteligencji pozwala na wczesną diagnostykę chorób, po edukację, finanse i nie tylko.
Automatyzacja regularnych postępów pracy w analizie danych i możliwość ich ulepszenia doświadczenia użytkowników to tylko kilka obszarów, w których sztuczna inteligencja doskonale się sprawdza.
Dynamika właściwa obszarowi sztucznej inteligencji wymaga zaangażowania w ciągłe uczenie się. Ponieważ granice tego, co możliwe, wciąż się zacierają, pozostawanie na bieżąco w zakresie rozwoju procesów i technologii jest nie tylko zalecane, ale także wymagane.
Jest to obszar, w którym wczorajsze odkrycia wkrótce staną się dzisiejszymi standardami, podkreślając szybki charakter innowacji w praktyce. Niekończące się dążenie do znaczenia w terenie usianym ciągłymi ulepszeniami podkreśla potrzebę stale rozwijającego się doświadczenia edukacyjnego.
Co więcej, wraz z rosnącym zapotrzebowaniem na wiedzę dotyczącą sztucznej inteligencji, istnieje potrzeba pilnego zgłębienia sedna tej interesującej nauki przez ambitnych inżynierów.
Perspektywa rozszyfrowania zawiłości uczenie maszynowe, głębokie uczenie się i sieci neuronowe kuszą.
Jednak droga do opanowania sztucznej inteligencji jest często postrzegana jako trudna, szczególnie przez osoby znajdujące się na jej krawędzi. W tym momencie staje się jasne znaczenie dobrze zorganizowanych kursów edukacyjnych.
Gdy wkraczamy w dziedzinę edukacji związanej ze sztuczną inteligencją, pojawiło się mnóstwo kursów, które odpowiadają napływowi chętnych studentów.
Kursy te, dostosowane do różnych tempów uczenia się i wcześniejszej wiedzy, mają na celu spłaszczenie krzywej uczenia się, dzięki czemu wprowadzenie do sztucznej inteligencji będzie mniej zastraszające.
Starannie dobrany zbiór kursów AI dla początkujących stanowi odskocznię do tej intrygującej dziedziny. Kursy te, które mają zapewnić solidne podstawy, obejmują szeroki zakres pomysłów związanych ze sztuczną inteligencją, aby zapewnić wszechstronną wiedzę.
Wyjaśniają podstawowe pojęcia, dają praktyczne doświadczenie i oferują wgląd w rzeczywiste zastosowania sztucznej inteligencji.
Rozpoczęcie zorganizowanej ścieżki edukacyjnej jest jak otwarcie drzwi do przyszłości pełnej możliwości. Droga do opanowania sztucznej inteligencji może być zarówno ekscytująca, jak i satysfakcjonująca, jeśli zapewniony zostanie odpowiedni coaching.
Poniższy wybrany zbiór kursów AI ma na celu zapewnienie solidnych podstaw, rozniecenie iskry zainteresowania i przygotowanie podwalin pod satysfakcjonującą podróż po ekscytującym królestwie sztucznej inteligencji.
1. Elementy AI
MinnaLearn i Uniwersytet Helsiński stworzyły rewolucyjną serię bezpłatnych kursów online o nazwie The Elements of AI.
Jego celem jest demistyfikacja sztucznej inteligencji i umożliwienie jej zrozumienia szerokiemu gronu ludzi, niezależnie od pochodzenia. Kurs składa się z dwóch głównych części.
Pierwsza część, „Wprowadzenie do AI”, to prosty moduł, który nie wymaga wcześniejszej wiedzy programistycznej ani zaawansowanej arytmetyki. Jest idealny dla każdego, kto chce dowiedzieć się więcej o sztucznej inteligencji, jej możliwościach i wpływie na nasze codzienne życie.
Ta część zapewnia solidną podstawę do zrozumienia podstaw sztucznej inteligencji. „Budowanie sztucznej inteligencji” – druga część bardziej szczegółowo omawia algorytmy umożliwiające tworzenie technik sztucznej inteligencji.
Aby w pełni zaangażować się w tę bardziej techniczną lekcję, zalecana jest podstawowa znajomość programowania w języku Python.
Jest idealny dla osób, które chcą zagłębić się w zastosowanie rozwoju sztucznej inteligencji i wyjść poza podstawy.
Elements of AI wyróżnia się swoim zaangażowaniem w demokratyzację i wzmacnianie wiedzy o sztucznej inteligencji. Poznanie tajników sztucznej inteligencji nie jest tak ważne, jak zrozumienie jej potencjalnych zastosowań w różnych branżach.
Kurs podkreśla, że sztuczna inteligencja jest przeznaczona nie tylko dla inżynierów, ale dla wszystkich zainteresowanych przyszłością technologii, i promuje różnorodne zastosowania technologii.
2. Python do nauki o danych, sztucznej inteligencji i rozwoju
Książka „Python dla Nauka danych, AI & Development”, wyprodukowany przez IBM i dostępny na platformie Coursera, to kompleksowy kurs, którego celem jest wprowadzenie uczniów w świat programowania w języku Python.
W szczególności w obszarach analityki danych, sztucznej inteligencji i rozwoju.
Dzięki formie tego przyjaznego dla początkujących kursu możesz nauczyć się programowania w Pythonie w ciągu kilku godzin, nawet jeśli nie masz wcześniejszej wiedzy programistycznej.
W trakcie kursu zdobędziesz podstawową wiedzę na temat Pythona, obejmującą zmienne, struktury danych, wyrażenia i typy danych.
Zyskasz biegłość w rozgałęzianiu, pętlach, funkcjach, obiektach i klasach w logice programowania w języku Python. W kursie omówione jest również wykorzystanie bibliotek Pythona — takich jak Pandas, Numpy i Beautiful Soup — które są niezbędne do analizy i manipulacji danymi.
Praktyczna metodologia tego kursu jest jedną z jego charakterystycznych cech. Podczas zajęć praktycznych z Notebooki Jupyter, będziesz mógł wykorzystać nowo zdobytą wiedzę.
Ponieważ umożliwia pracę z autentycznymi danymi i rozwiązywanie rzeczywistych problemów, to praktyczne doświadczenie jest bezcenne.
Po ukończeniu kursu nabędziesz pewność, że potrafisz używać języka Python do tworzenia prostych programów, interakcji z danymi i automatyzacji codziennych obowiązków.
Szeroka gama branż, m.in rozwoju oprogramowania, inżynieria danych, sztuczna inteligencja, DevOps oraz nauka i analityka danych, mogą skorzystać na nabytych umiejętnościach.
3. Sztuczna inteligencja dla każdego
Kurs „AI dla każdego” prowadzony przez deeplearning.ai przeznaczony jest dla każdego, kto chce poznać rewolucyjny potencjał sztucznej inteligencji bez zagłębiania się w szczegóły.
Ten kurs przeprowadzi Cię przez społeczne i komercyjne implikacje sztucznej inteligencji, oferując jednocześnie dokładne zrozumienie tego, co może, a czego nie może osiągnąć.
Niezależnie od wiedzy technicznej, ma to na celu wyjaśnienie zasad sztucznej inteligencji i uczynienie ich zrozumiałymi dla szerszego grona odbiorców.
Podczas kursu dowiesz się więcej o wewnętrznym działaniu uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się, dwóch obszarów sztucznej inteligencji, które cieszą się ostatnio dużym zainteresowaniem.
Ponadto przestudiujesz studia przypadków ze świata rzeczywistego, które pokazują przydatne zastosowania sztucznej inteligencji w różnych sektorach.
Aby upewnić się, że studenci są przygotowani do dokonywania mądrych ocen w swoich dziedzinach, kurs porusza również kwestie etyczne związane ze sztuczną inteligencją.
Skoncentrowanie się na komercyjnych implikacjach sztucznej inteligencji w projekcie „Sztuczna inteligencja dla wszystkich” jest jednym z jego najbardziej godnych uwagi elementów.
Uczestnicy zdobędą wiedzę na temat taktyk tworzenia firmy data-centric oraz dowiedzą się, jak skutecznie przejść rewolucję AI we własnych firmach.
Uczestnicy ukończą ten kurs z umiejętnościami niezbędnymi do stosowania metod opartych na sztucznej inteligencji w swojej działalności zawodowej, a także z podstawową znajomością tej dziedziny.
4. Sztuczna inteligencja na dobre
Kurs „AI for Good” to nowatorska inicjatywa deeplearning.ai, której celem jest wykorzystanie sztucznej inteligencji do rozwiązywania trudnych problemów globalnych.
Ten kurs oferuje rzadką szansę rozwinięcia umiejętności łączących inteligencję komputerową i ludzką w celu uzyskania korzystnych efektów w prawdziwym świecie.
Został zaprojektowany tak, aby był łatwy do zrozumienia dla profesjonalistów, studentów i każdego, kto jest entuzjastą poprawy społeczeństwa i środowiska.
W trakcie kursu poznasz metodyczne podstawy tworzenia projektów AI.
W przypadku projektów skupiających się na monitorowaniu różnorodności biologicznej, energii wiatrowej, zanieczyszczeniu powietrza i zarządzaniu katastrofami będziesz oceniać dane i tworzyć modele sztucznej inteligencji.
Aby zapewnić praktyczne zrozumienie zastosowań sztucznej inteligencji, kurs analizuje również studia przypadków ze świata rzeczywistego dotyczące zdrowia publicznego, zmian klimatycznych i zarządzania katastrofami.
Dowiesz się, jak stworzyć model sztucznej inteligencji, aby zwiększyć przewidywalność wytwarzania energii wiatrowej, wykorzystać wizja komputerowa techniki rozpoznawania i kategoryzowania zwierząt na potrzeby monitorowania różnorodności biologicznej oraz oceny jakości powietrza za pomocą sieci neuronowych.
Kurs obejmuje także wykorzystanie technik przetwarzania języka naturalnego w wiadomościach tekstowych dostarczanych po katastrofach oraz opracowanie potoku klasyfikacji obrazów w celu oceny szkód przy użyciu zdjęć satelitarnych.
Struktura projektu AI for Good, notesy Jupyter, wizja komputerowa, nadzorowane uczenie maszynowe, przetwarzanie języka naturalnego, eksploracyjna analiza danych i inne to tylko niektóre z umiejętności, które zdobędziesz.
Po zakończeniu kursu będziesz posiadać umiejętności i informacje wymagane do pracy nad projektami AI for Good i tworzenia produktów wykorzystujących sztuczną inteligencję do celów środowiskowych i humanitarnych.
5. Specjalizacja Podstawy sztucznej inteligencji dla każdego
Kompleksowy kurs „Podstawy sztucznej inteligencji dla każdego”, oferowany przez IBM na platformie Coursera, ma na celu zapoznanie studentów z dziedziną sztucznej inteligencji (AI). Ta specjalność nie wymaga wiedzy programistycznej i jest przeznaczona dla osób z niewielkim lub żadnym doświadczeniem w zakresie sztucznej inteligencji.
Jest to doskonałe miejsce na początek dla studentów zainteresowanych poznaniem skutków sztucznej inteligencji i rewolucyjnych możliwości dla społeczeństwa i przedsiębiorstw.
Na tę specjalizację składają się trzy kursy, z których każdy koncentruje się na odrębnym obszarze sztucznej inteligencji. Podczas pierwszego kursu, „Wprowadzenie do sztucznej inteligencji (AI), studenci otrzymują ogólną wiedzę na temat technologii, jej zastosowań i tego, jak zmienia ona społeczeństwo.
Zdobędziesz wiedzę z zakresu etyki AI, głęboka nauka, sieci neuronowe, uczenie maszynowe i inne powiązane tematy.
Drugi kurs poświęcony jest wykorzystaniu usług Watson AI i zatytułowany „Pierwsze kroki z AI przy użyciu IBM Watson”.
Dowiesz się, jak zmaksymalizować liczbę obowiązków w miejscu pracy i zwiększyć produktywność, korzystając z programów takich jak Watson Studio. W tym kursie omówione są także funkcje i funkcje usług IBM Watson w cyklu życia sztucznej inteligencji.
Ostatni kurs, „Budowanie chatbotów opartych na sztucznej inteligencji bez programowania”, koncentruje się na budowaniu chatbotów bez konieczności pisania kodu.
Omówione zostaną zalety chatbotów, jak wykorzystać Watson Assistant do zbudowania przyjaznego dla użytkownika chatbota i jak zintegrować go ze stroną internetową.
Podczas specjalizacji wykonasz szereg praktycznych zadań związanych z kodowaniem. Na koniec zostanie utworzony, przetestowany i wdrożony chatbot obsługi klienta oparty na technologii Watson AI w witrynie internetowej.
6. Sztuczna inteligencja AZ 2023
Precyzyjnie zaprojektowany kurs „Sztuczna inteligencja AZ 2023” otwiera kopalnię wiedzy, która pozwala zagłębić się w świat sztucznej inteligencji (AI).
Ten kurs od samego początku przeprowadzi Cię przez podstawy, upewniając się, że zostaną stworzone solidne podstawy.
Złożoność sztucznej inteligencji ujawnia się w miarę postępów, zapewniając wgląd w potężny potencjał tej innowacyjnej technologii. Każdy moduł kursu opiera się na poprzednim, a jego celem jest ułatwienie progresywnej nauki.
Dzięki temu Twoja ścieżka uczenia się nabiera rytmu, co ułatwia znacznie łatwiejsze przyswajanie skomplikowanych pojęć związanych ze sztuczną inteligencją. Tutaj praktyczne zadania, które są zarówno interesujące, jak i bardzo wnikliwe, służą udoskonaleniu Twojego zrozumienia.
Otrzymasz możliwość pracy z danymi ze świata rzeczywistego i będziesz zachwycony wyzwaniem, jakim jest wydobycie z nich cennych spostrzeżeń.
Kurs ten wyróżnia się zdolnością do demistyfikacji idei teoretycznych poprzez zastosowanie w świecie rzeczywistym. Zamiast być biernym konsumentem informacji, zostajesz wrzucony w tętniące życiem środowisko uczenia się.
Na tym kursie znajduje się kilka przeszkód, które sprawdzą Twoją zdolność krytycznego myślenia i rozwiązywania problemów.
Ten kurs wyposaży Cię w umiejętności niezbędne do skutecznego wykorzystania tych informacji, a także zapewni niezbędną wiedzę.
7. Wprowadzenie do sztucznej inteligencji (AI)
Zanurz się w fascynującą dziedzinę sztucznej inteligencji, biorąc udział w kursie Coursera „Wprowadzenie do sztucznej inteligencji (AI)”.
Kurs ten zapewnia mocne podstawy w podstawowych ideach sztucznej inteligencji i otwiera drogę do głębokiego zrozumienia tej dziedziny.
Od początku jesteś prowadzony przez rygorystyczną ścieżkę uczenia się, która dokładnie ujawnia wiele aspektów sztucznej inteligencji.
Sposób zorganizowania materiału w kursie zapewnia stopniowe budowanie wiedzy i naturalne przejście każdego modułu do następnego.
Ta dobrze przemyślana metoda sprzyja głębokiemu zrozumieniu koncepcji sztucznej inteligencji, a także ułatwia naukę.
Program obejmuje szeroki zakres tematów, w tym głębokie uczenie się, uczenie maszynowe, sieci neuronowe i inne.
Zagłębiasz się w serce sztucznej inteligencji i badasz mechanikę napędzającą inteligentne systemy – nie tylko muskasz powierzchnię.
Kurs jest wypełniony praktycznymi ćwiczeniami, które zapewniają praktyczne podejście do nauki. Korzystanie ze zbiorów danych ze świata rzeczywistego jest fascynującym i pouczającym doświadczeniem.
Kurs zmusza Cię do wejścia w ciekawe, dynamiczne środowisko uczenia się, co nie powoduje, że jesteś biernym uczniem.
Celem kursu jest sprawdzenie umiejętności krytycznego myślenia i rozwiązywania problemów. Stosowanie wiedzy w odpowiednich, rzeczywistych sytuacjach jest tak samo ważne, jak samo jej zdobywanie.
8. Specjalizacja w uczeniu maszynowym
Uniwersytet Stanforda i DeepLearning.ai zapewniają specjalizację w zakresie uczenia maszynowego.
Kompletny program sztucznej inteligencji oferowany przez Coursera ma zapewnić studentom solidne podstawy w teorii sztucznej inteligencji, a także przydatne umiejętności uczenia maszynowego.
Uczestnicy tej specjalności będą badać szeroki zakres tematów związanych z uczeniem maszynowym. Początkowo będą używać dobrze znanych narzędzi Pythona, takich jak NumPy i scikit-learn do konstruowania modele uczenia maszynowego.
Kurs obejmuje zarówno strategie uczenia się pod nadzorem, jak i bez nadzoru.
Dowiesz się, jak tworzyć i trenować modele problemów klasyfikacji binarnej i przewidywania, takich jak regresja logistyczna i liniowa, przy użyciu uczenia nadzorowanego. Dodatkowo otrzymasz praktyczne szkolenie z zakresu sieci neuronowych z wykorzystaniem TensorFlow do klasyfikacji wieloklasowej.
Kurs obejmuje klastrowanie i wykrywanie anomalii w kontekście uczenia się bez nadzoru, dając studentom narzędzia potrzebne do pracy z danymi, które nie zawierają oznakowanych odpowiedzi.
Specjalizacja obejmuje również techniki zespołów drzew, takie jak drzewa wzmacniane, lasy losowe i drzewa decyzyjne.
Nacisk położony w tym kursie na rozwój systemów rekomendacyjnych za pomocą technik głębokiego uczenia się opartych na treści i strategii filtrowania opartego na współpracy jest jedną z jego charakterystycznych cech.
Dodatkowo głęboki uczenie się wzmacniania modele są przedstawiane Państwu. Specjalizacja koncentruje się na najlepszych praktykach w zakresie rozwoju uczenia maszynowego, co gwarantuje, że modele zbudowane przez studentów są dobrze dostosowane do rzeczywistych zadań i danych.
Ukończysz program z solidną znajomością podstawowych koncepcji uczenia maszynowego, a także praktycznymi umiejętnościami niezbędnymi do korzystania z tych metod w celu rozwiązywania trudnych problemów w świecie rzeczywistym.
9. Specjalizacja Deep Learning
Specjalizacja DeepLearning.AI Deep Learning to program wprowadzający, który zapoznaje uczniów z głębokim uczeniem się i sztuczną inteligencją.
Prosty, krótki i samodzielny charakter tego kursu online, prowadzonego przez pioniera uczenia maszynowego Andrew Ng, sprawia, że jest on dostępny dla osób dopiero rozpoczynających swoją przygodę ze sztuczną inteligencją.
Zaczynając od podstawowej idei sieci neuronowych, będziesz uczyć się różnych przedmiotów głębokiego uczenia się w tej specjalności.
Zdobędziesz wiedzę na temat podstawowych elementów architektury sieci neuronowej, a także tego, jak konstruować, szkolić i wykorzystywać w pełni połączone głębokie sieci neuronowe.
Kurs bada również kluczowe osiągnięcia technologiczne leżące u podstaw zastosowań głębokiego uczenia się. W miarę postępów nauczysz się przydatnych strategii uruchamiania projektów AI i budowania portfolio odpowiedniego dla branży.
TensorFlow, transformatory, splotowe sieci neuronowe, rekurencyjne sieci neuronowe, sztuczne sieci neuronowe i programowanie w języku Python są objęte tą specjalnością.
Pamięć długoterminowa (LSTM), modele uwagi, przetwarzanie języka naturalnego, wykrywanie obiektów i segmentacja, systemy rozpoznawania twarzy, optymalizacja, dostrajanie hiperparametrów, uczenie maszynowe, uczenie transferowe, propagacja wsteczna i systemy rozpoznawania twarzy to tylko niektóre z tematów, które będziesz studiować.
Ramę programu stanowi pięć zajęć, z których każdy koncentruje się na odrębnym aspekcie głębokiego uczenia się.
Sieci neuronowe i głębokie uczenie się, głęboka optymalizacja sieci neuronowych, projekt uczenia maszynowego organizacja, splotowe sieci neuronowe i modele sekwencji to tylko kilka przykładów.
Każdy kurs ma opierać się na poprzednim, gwarantując dokładne zrozumienie głębokiego uczenia się.
10. Matematyka dla uczenia maszynowego i nauki o danych
Specjalność DeepLearning.AI „Matematyka dla uczenia maszynowego i nauki o danych” to przyjazny dla początkujących program nauczania, który zapewnia uczniom podstawowy zestaw narzędzi matematycznych niezbędnych do uczenia maszynowego.
Ten kurs jest idealny dla każdego, kto chce udoskonalić swoje podstawy matematyczne na potrzeby pracy w uczeniu maszynowym i analizie danych, ponieważ warunkiem wstępnym jest jedynie ukończenie szkoły średniej z matematyki.
Na tym kursie nauczysz się podstawowych zagadnień matematycznych, takich jak rachunek różniczkowy, algebra liniowa, statystyka i prawdopodobieństwo. Te podstawowe umiejętności są wymagane do skutecznego zrozumienia i zastosowania algorytmy uczenia maszynowego.
Kurs podzielony jest na trzy sekcje: Algebra liniowa w uczeniu maszynowym i nauce o danych, Rachunek różniczkowy w uczeniu maszynowym i nauce o danych oraz Prawdopodobieństwo i statystyka w uczeniu maszynowym i nauce o danych.
Zaczniesz od poznania wektorów, macierzy, przekształceń liniowych i wartości własnych, z których wszystkie są niezbędne do zrozumienia modeli uczenia maszynowego.
Następnie kurs zagłębia się w rachunek różniczkowy, ucząc Cię o pochodnych, gradientach i technikach optymalizacji, takich jak opadanie gradientu, z których wszystkie są wymagane do uczenia sieci neuronowych.
W części dotyczącej prawdopodobieństwa i statystyki poznasz zmienne losowe, twierdzenie Bayesa, rozkłady Gaussa i testowanie hipotez, a także narzędzia statystyczne do analizy danych.
Pod koniec kursu będziesz posiadać dogłębną wiedzę na temat pojęć matematycznych leżących u podstaw zachowań algorytmicznych oraz sposobów ich dostosowywania do niestandardowych implementacji.
Pracodawcy cenią te talenty i pomogą Ci pokonać pytania podczas rozmów kwalifikacyjnych związanych z uczeniem maszynowym i uzyskać idealną pracę.
11. Certyfikat IBM Applied AI Professional
Certyfikat IBM Applied AI Professional, dostępny na platformie Coursera, to kompleksowy program nauczania, który pomoże Ci rozpocząć pracę w dziedzinie sztucznej inteligencji.
Kurs prowadzony przez specjalistów IBM jest idealny dla początkujących i nie wymaga wcześniejszej wiedzy z zakresu programowania ani sztucznej inteligencji.
Przewidywany okres ukończenia wynoszący trzy miesiące po dziesięć godzin tygodniowo jest na tyle elastyczny, że pozwala na naukę we własnym tempie.
Na tym kursie uzyskasz dogłębną wiedzę na temat sztucznej inteligencji (AI), jej zastosowań i przypadków użycia.
Na początek zapoznaj się ze znaczeniem sztucznej inteligencji i zdefiniuj pojęcia takie jak głębokie uczenie się, uczenie maszynowe i sieci neuronowe.
Nauka budowania chatbotów AI i wirtualnych asystentów na stronach internetowych bez wiedzy programistycznej jest jedną z cech kursu.
Kurs obejmuje sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe, programowanie w Pythonie, Watson AI, chatboty, głębokie uczenie się i interfejsy programowania aplikacji (API).
Zajmiesz się także nauką o danych, badając technologie, takie jak usługi IBM Watson AI, OpenCV i interfejsy API, aby tworzyć rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji za pomocą kodu.
Specjalność składa się z sześciu kursów, z których każdy koncentruje się na odrębnym temacie stosowanej sztucznej inteligencji. Wprowadzenie do AI, budowanie chatbotów opartych na AI,
Poruszane tematy obejmują język Python do nauki o danych, tworzenie aplikacji AI za pomocą języka Python i Flask oraz tworzenie aplikacji AI przy użyciu interfejsów API Watson.
Każdy kurs ma opierać się na poprzednim i zapewnia dokładne zrozumienie stosowanej sztucznej inteligencji.
12. Wprowadzenie do widzenia komputerowego i przetwarzania obrazu
Kurs „Wprowadzenie do widzenia komputerowego i przetwarzania obrazu” prowadzony przez IBM na platformie Coursera to kurs przyjazny dla początkujących, którego celem jest wprowadzenie studentów w fascynującą dziedzinę widzenia komputerowego.
Wizja komputerowa ma zastosowanie w różnych gałęziach przemysłu, w tym w robotyce, rzeczywistości rozszerzonej i samochodach autonomicznych.
Chociaż wymagana jest pewna znajomość programowania w języku Python i arytmetyki w szkole średniej, na tym kursie nie jest wymagana wcześniejsza wiedza z zakresu uczenia maszynowego ani widzenia komputerowego.
Na tym kursie nauczysz się wyjaśniać, w jaki sposób wizja komputerowa jest wykorzystywana w wielu sektorach, a także jak rozwiązywać problemy związane z wizją komputerową, korzystając z metod przetwarzania i analizy obrazu.
Do wykonywania podstawowych zadań związanych z przetwarzaniem obrazu, takich jak identyfikacja obiektów i klasyfikacja obrazów, będziesz używać języków Python, Pillow i OpenCV.
Tworzenie klasyfikatora obrazu za pomocą metod uczenia się pod nadzorem to kolejny temat omawiany w kursie. Sześć modułów składa się na strukturę kursu, a każdy z nich koncentruje się na odrębnym obszarze przetwarzania obrazu i widzenia komputerowego.
Obejmują one takie tematy, jak przegląd widzenia komputerowego, rozpoznawanie obiektów, klasyfikacja obrazów w uczeniu maszynowym, przetwarzanie obrazu przy użyciu OpenCV i Pillow, sieci neuronowe i głębokie uczenie się, a także przypadek projektu dotyczący klasyfikacji znaków drogowych.
Kurs ten kładzie nacisk na uczenie się stosowane, a nie na jedynie teoretyczne zrozumienie. Pracując nad praktycznymi projektami, opracujesz portfolio swoich osiągnięć, które pokaże Twoje umiejętności w zakresie przetwarzania obrazu i widzenia komputerowego.
Laboratoria Jupyter Labs i Computer Vision Learning Studio (CV Studio), bezpłatne zasoby do nauki widzenia komputerowego, zostaną połączone w laboratoriach.
Za pomocą CV Studio możesz przesyłać, trenować i testować swój własny, unikalny klasyfikator obrazów i modele wykrywania.
13. Mistrzowski kurs nowoczesnej sztucznej inteligencji: Zbuduj 6 projektów
Kurs „Modern Artificial Intelligence Masterclass: Build 6 Projects” na Udemy zabierze Cię w ekscytującą podróż do serca sztucznej inteligencji.
Ten starannie zaplanowany kurs wykorzystuje angażujące środowisko uczenia się oparte na projektach, aby zapewnić połączenie wiedzy akademickiej i umiejętności praktycznych.
Odkryjesz, że każdy projekt w tym środowisku edukacyjnym ma na celu ujawnienie innego aspektu sztucznej inteligencji, zapewniając kompleksowe zrozumienie tej dziedziny.
Od uczenia maszynowego, przez uczenie głębokie, po fascynującą dziedzinę sieci neuronowych – program jest pełen interesujących tematów.
Za pomocą sześciu różnych projektów zagłębisz się w praktyczną stronę sztucznej inteligencji (AI), dzięki czemu Twoja nauka będzie dynamiczna i wciągająca.
Aby mieć pewność, że nie tylko nauczysz się teorii, ale także rozwiniesz umiejętność stosowania rozwiązań AI, kurs kładzie duży nacisk na praktykę.
Każdy projekt, nad którym pracujesz, przybliża Cię do stania się ekspertem w zakresie metod i technologii niezbędnych w sektorze AI.
Jesteś aktywnym uczestnikiem, który podejmuje wyzwania i odkrywa cuda, jakie może stworzyć sztuczna inteligencja, a nie tylko biernym uczniem.
Oferując platformę, na której Twoja kreatywność i umiejętności rozwiązywania problemów są udoskonalane poprzez praktyczne projekty, kurs „Modern Artificial Intelligence Masterclass: Build 6 Projects” wykracza poza konwencjonalne techniki uczenia się.
Twoje możliwości opracowywania, budowania i ulepszania aplikacji AI znacznie wzrosną w miarę postępów w kursie.
14. Sztuczna inteligencja z uczeniem maszynowym, głębokim uczeniem się
Kurs „Sztuczna inteligencja z uczeniem maszynowym, głębokie uczenie się” będzie dla Ciebie przewodnikiem podczas dochodzenia.
Oferuje bogatą syntezę teorii i doświadczenia, badając podstawowe algorytmy i metody napędzające współczesną sztuczną inteligencję (AI).
Ten kurs łączy uczenie maszynowe (ML) z głębokim uczeniem się (DL), aby zapewnić narzędzia potrzebne do poruszania się w skomplikowanych środowiskach danych. Sposób organizacji modułów kursu zachęca do głębokiego zrozumienia AI, ML i DL.
Usuwając warstwy algorytmów, prowadzą Cię przez leżące u ich podstaw rozumowanie. Aby zagwarantować wszechstronne zrozumienie, wykłady teoretyczne i zajęcia praktyczne są ze sobą powiązane.
Twoja zdolność do tworzenia inteligentnych systemów, które potrafią uczyć się na danych, wzrośnie w wyniku pracy nad projektami w świecie rzeczywistym.
Zaletą uczenia maszynowego (ML) i głębokiego uczenia się (DL) jest ich zdolność do znajdowania wzorców w danych — kluczowa umiejętność, którą starannie rozwija ten kurs.
Prowadząc Cię przez labirynt sieci neuronowych, tajemnicze pole głębokiego uczenia się stanie się bardziej dostępne.
Dodatkowo, wyjaśniając pojęcia uczenia się pod nadzorem, bez nadzoru i uczenia się przez wzmacnianie, kurs wyjaśnia dziedzinę uczenia maszynowego.
Na tym kursie uzyskasz praktyczną wiedzę na temat przygotowywania danych, oceny modelu i podejść optymalizacyjnych, co gwarantuje, że rozumiesz zasady.
Szkolenie wyjaśnia również proces budowania, doskonalenia i ulepszania modeli w celu uzyskania precyzyjnych prognoz. Zajęcia zachęcają cię do wykorzystania tego, czego się nauczyłeś, co sprzyja biegłości i zrozumieniu.
15. Głębokie uczenie się AZ 2023
Poznaj świat wniosków opartych na danych, zapisując się na kurs „Deep Learning AZ 2023”. Kurs ten służy jako latarnia morska pokazująca sposób na osiągnięcie biegłości w głębokim uczeniu się, istotnej gałęzi sztucznej inteligencji.
Sprawia, że trudny obszar głębokiego uczenia się staje się zrozumiały, analizując sieci neuronowe za pomocą starannie zaprojektowanych komponentów.
W miarę postępów w kursach dowiesz się o działaniu splotowych i rekurencyjnych sieci neuronowych, co zapewni ci solidne zrozumienie, w jaki sposób komputery odbierają i przetwarzają skomplikowane dane.
Kurs obejmuje również uczenie się bez nadzoru, wprowadzając Cię w naukę i sztukę nauczania komputerów, aby znajdowały wzorce w nieoznakowanych danych.
Podstawą kursu jest jego część praktyczna, która umożliwia zastosowanie wiedzy akademickiej w praktycznych sytuacjach.
Będziesz pracować nad wymagającymi projektami, które sprawdzą Twoją zdolność do aplikowania modele uczenia głębokiego aby uporać się z pilnymi problemami.
Zadania te pozwalają na doskonalenie swoich umiejętności i upewnienie się, że rozumiesz podstawy głębokiego uczenia się, a nie tylko egzamin.
Zrozumienie, jak korzystać z Keras i TensorFlow, dwóch podstawowych narzędzi do tworzenia i udoskonalania niezawodnych modeli głębokiego uczenia się, jest jednym z głównych wniosków z kursu.
Dodatkowo poznasz przetwarzanie języka naturalnego, co doprowadzi Cię do fascynującej dziedziny interakcji maszyna-człowiek.
Aby zagwarantować wszechstronne zrozumienie głębokiego uczenia się, kurs porusza się także po morzu uczenia się przez wzmacnianie.
Wnioski
Na początku przeglądanie mnóstwa kursów AI dostępnych dla nowicjuszy może wydawać się przytłaczającym zadaniem. Ale kiedy już zaczniesz, droga do zrozumienia podstaw sztucznej inteligencji będzie niewątpliwie ekscytująca.
Te starannie zaprojektowane kursy zapewniają połączenie wiedzy akademickiej i doświadczenia w świecie rzeczywistym, aby pomóc początkującym poruszać się po skomplikowanej dziedzinie sztucznej inteligencji.
Interaktywne tutoriale i praktyczne projekty, które stanowią podstawę większości kursów wprowadzających, tworzą ciekawe środowisko uczenia się.
Oprócz przekazywania niezbędnej wiedzy, rozbudzają w uczniach ciekawość i poczucie sukcesu.
Wszechstronna pomoc i materiały oferowane na tych kursach działają jak mocny punkt startowy, popychając kandydatów w przyszłość pełną innowacji technologicznych.
Dodaj komentarz