Cuprins[Ascunde][Spectacol]
- 1. Elemente ale IA
- 2. Python pentru știința datelor, IA și dezvoltare
- 3. AI pentru toată lumea
- 4. AI pentru bine
- 5. Specializarea AI Foundations for Everyone
- 6. Inteligența artificială AZ 2023
- 7. Introducere în inteligența artificială (AI)
- 8. Specializarea Machine Learning
- 9. Specializarea Deep Learning
- 10. Matematică pentru învățarea automată și știința datelor
- 11. Certificat IBM Applied AI Professional
- 12. Introducere în viziunea computerizată și procesarea imaginilor
- 13. Masterclass modern de inteligență artificială: Construiește 6 proiecte
- 14. Inteligență artificială cu învățare automată, învățare profundă
- 15. Deep Learning AZ 2023
- Concluzie
Într-o lume din ce în ce mai conectată și bazată pe date, sosirea AI este un monument al strălucirii umane.
Esența AI, ancorată în emularea mașinii a intelectului uman, își găsește relevanță într-o gamă largă de aplicații, conducând progrese perturbatoare în toate industriile.
Impactul este substanțial și de anvergură, variind de la asistența medicală, unde diagnosticarea bazată pe inteligență artificială oferă diagnosticarea precoce a bolii, până la educație, finanțe și nu numai.
Automatizarea progreselor de lucru regulate în analiza datelor și posibilitatea de îmbunătățire experiențele utilizatorului sunt doar câteva dintre domeniile în care AI strălucește cu brio.
Dinamica inerentă în domeniul AI necesită un angajament pentru învățarea continuă. Pe măsură ce granițele a ceea ce este imaginabil continuă să se estompeze, rămânerea la curent cu dezvoltarea proceselor și tehnologiei nu este doar recomandată, ci și necesară.
Acesta este un domeniu în care descoperirile de ieri devin în curând standardele de astăzi, subliniind caracterul rapid al inovației la locul de muncă. Căutarea nesfârșită a relevanței într-un teren presărat cu îmbunătățiri continue subliniază nevoia unei experiențe de învățare în continuă evoluție.
În plus, odată cu o nevoie din ce în ce mai mare de cunoștințe AI, există un sentiment de urgență ca inginerii ambițioși să sape în miezul acestei științe interesante.
Perspectiva descifrării complexităților masina de învățare, învățarea profundă și rețelele neuronale atrag.
Cu toate acestea, calea către stăpânirea AI este adesea văzută ca fiind dificilă, în special de către cei aflați în vârf. În acest moment devine clară importanța unor cursuri educaționale bine structurate.
Pe măsură ce trecem în domeniul educației AI, o abundență de cursuri a apărut pentru a răspunde valului de studenți dornici.
Aceste cursuri, care sunt adaptate diferitelor ritmuri de învățare și cunoștințe anterioare, încearcă să aplatizeze curba de învățare, făcând introducerea în IA mai puțin intimidantă.
O colecție aleasă cu atenție de cursuri AI pentru începători acționează ca o piatră de temelie în acest tărâm intrigant. Aceste cursuri, care sunt menite să ofere o bază solidă, acoperă o gamă largă de idei AI pentru a oferi cunoștințe complete.
Ele clarifică conceptele fundamentale, oferă experiență practică și oferă o privire asupra aplicațiilor reale ale AI.
A începe un traseu de învățare organizat este ca și cum ai deschide o ușă către un viitor plin de posibilități. Calea către stăpânirea AI poate fi atât palpitant, cât și plină de satisfacții cu un coaching corect.
Următoarea colecție selectată de cursuri AI este concepută pentru a oferi o bază solidă, aprinzând scânteia de interes și punând bazele unei călătorii îmbucurătoare în tărâmul captivant al AI.
1. Elementele AI
MinnaLearn și Universitatea din Helsinki au creat o serie revoluționară de cursuri online gratuite numite Elementele AI.
Scopul său este de a demistifica AI și de a permite unei game largi de oameni, indiferent de fundal, să o înțeleagă. Există două secțiuni principale ale cursului.
Prima secțiune, „Introducere în AI”, este un modul simplu care nu necesită cunoștințe anterioare de programare sau aritmetică avansată. Este ideal pentru oricine dorește să învețe mai multe despre AI, despre posibilitățile sale și despre modul în care ne afectează viața de zi cu zi.
Această parte oferă o bază solidă pentru înțelegerea fundamentelor AI. „Clădire AI”, a doua secțiune, explorează algoritmii mai detaliat care fac posibilă crearea tehnicilor AI.
Pentru o implicare completă în această lecție mai tehnică, se recomandă câteva cunoștințe fundamentale despre programarea Python.
Este perfect pentru persoanele care doresc să meargă mai departe în aplicarea dezvoltării AI și să depășească elementele fundamentale.
Elementele AI se remarcă prin dedicarea sa pentru democratizarea și abilitarea cunoștințelor AI. Învățarea dedesubturilor AI nu este la fel de importantă precum înțelegerea aplicațiilor sale potențiale într-o serie de industrii.
Cursul subliniază faptul că AI nu este doar pentru ingineri, ci pentru toți cei interesați de viitorul tehnologiei și promovează o varietate de utilizări ale tehnologiei.
2. Python pentru știința datelor, AI și dezvoltare
„Python pentru Știința datelor, AI & Development”, produs de IBM și disponibil pe Coursera, este un curs cuprinzător menit să expună cursanții în lumea programării Python.
În special în domeniile științei datelor, inteligenței artificiale și dezvoltării.
Cu formatul acestui curs pentru începători, puteți învăța să programați în Python în câteva ore, chiar dacă nu aveți experiență anterioară în programare.
Veți dobândi o înțelegere de bază a Python pe parcursul cursului, acoperind variabile, structuri de date, expresii și tipuri de date.
Veți deveni expert în ramificare, bucle, funcții, obiecte și clase în logica de programare Python. Utilizarea bibliotecilor Python, cum ar fi Pandas, Numpy și Beautiful Soup, care sunt cruciale pentru analiza și manipularea datelor, este, de asemenea, acoperită în curs.
Metodologia practică a acestui curs este una dintre caracteristicile sale distinctive. În timpul laboratoarelor practice cu Jupiter Notebooks, vei putea să-ți folosești cunoștințele nou dobândite.
Deoarece vă permite să vă ocupați de date reale și să abordați problemele reale, această experiență practică este neprețuită.
La terminarea cursului, veți fi câștigat încredere în utilizarea Python pentru a crea programe simple, a interacționa cu datele și a automatiza treburile de zi cu zi.
O gamă largă de industrii, inclusiv de dezvoltare de software, ingineria datelor, inteligența artificială, DevOps și știința și analiza datelor pot beneficia de abilitățile pe care le dobândiți.
3. AI pentru toată lumea
„AI for Everyone”, un curs oferit de deeplearning.ai, este conceput pentru oricine dorește să învețe despre potențialul revoluționar al inteligenței artificiale fără a se bloca în detalii.
Acest curs vă prezintă implicațiile societale și comerciale ale inteligenței artificiale, oferind în același timp o înțelegere aprofundată a ceea ce poate și nu poate realiza.
Indiferent de expertiza tehnică a cuiva, își propune să demistifice principiile AI și să le facă ușor de înțeles pentru un public mai larg.
În timpul cursului, veți afla mai multe despre funcționarea interioară a învățării automate și a învățării profunde, două domenii ale inteligenței artificiale care au atras mult interes în ultima vreme.
În plus, veți studia studii de caz din lumea reală care demonstrează utilizările utile ale inteligenței artificiale într-o serie de sectoare.
Pentru a se asigura că studenții sunt pregătiți să emită judecăți înțelepte în domeniile lor, cursul abordează, de asemenea, problemele etice din jurul AI.
Accentul pe implicațiile comerciale ale inteligenței artificiale în „AI pentru toată lumea” este una dintre componentele sale cele mai notabile.
Participanții vor dobândi cunoștințe despre tacticile pentru crearea unei companii centrate pe date și vor învăța cum să traverseze cu succes revoluția AI în propriile firme.
Cursanții vor absolvi acest curs cu abilitățile necesare pentru a aplica metode bazate pe inteligența artificială în activitățile lor profesionale, pe lângă o înțelegere de bază a domeniului.
4. AI pentru bine
Cursul „AI for Good” este o inițiativă de ultimă oră de la deeplearning.ai, care își propune să folosească inteligența artificială pentru a rezolva probleme globale dificile.
Acest curs oferă o șansă rară de a dezvolta abilități care combină inteligența computerizată cu cea umană pentru efecte benefice în lumea reală.
Este conceput pentru a fi ușor de înțeles de către profesioniști, studenți și oricine este entuziasmat de îmbunătățirea societății și a mediului.
Veți învăța o bază metodică pentru crearea proiectelor AI pe parcursul cursului.
Pentru proiectele centrate pe monitorizarea biodiversității, energia eoliană, poluarea aerului și gestionarea dezastrelor, veți evalua datele și veți crea modele AI.
Pentru a vă oferi o înțelegere practică a aplicațiilor AI, cursul examinează și studii de caz din lumea reală referitoare la sănătatea publică, schimbările climatice și gestionarea dezastrelor.
Veți descoperi cum să creați un model AI pentru a crește predictibilitatea generării de energie eoliană, utilizarea viziunea computerului tehnici de recunoaștere și clasificare a animalelor pentru monitorizarea biodiversității și evaluarea calității aerului folosind rețele neuronale.
Cursul acoperă, de asemenea, utilizarea tehnicilor de procesare a limbajului natural pentru mesajele text livrate după catastrofe și dezvoltarea unei conducte de clasificare a imaginilor pentru evaluarea daunelor folosind fotografii din satelit.
Cadrul de proiect AI for Good, notebook-uri Jupyter, viziunea computerizată, învățarea automată supravegheată, procesarea limbajului natural, analiza exploratorie a datelor și multe altele sunt printre abilitățile pe care le veți dobândi.
Veți avea abilitățile și informațiile necesare pentru a lucra la proiecte AI for Good și pentru a crea produse care utilizează AI pentru cauze de mediu și umanitare până la încheierea cursului.
5. Specializarea AI Foundations for Everyone
Cursul cuprinzător „Specializarea AI Foundations for Everyone” pe care IBM îl oferă pe Coursera are scopul de a familiariza studenții cu domeniul inteligenței artificiale (AI). Această specialitate nu necesită cunoștințe de programare și este concepută pentru cei cu puțină sau deloc experiență cu AI.
Pentru studenții interesați să învețe despre efectele AI și posibilitățile revoluționare pentru societate și afaceri, acesta este un loc minunat de a începe.
Trei cursuri alcătuiesc specialitatea, fiecare concentrându-se pe o zonă distinctă a inteligenței artificiale. În primul curs, „Introducere în inteligența artificială (AI),” studenților li se oferă o înțelegere generală a tehnologiei, utilizările acesteia și modul în care aceasta schimbă societatea.
Veți dobândi cunoștințe despre etica AI, învățare profundă, rețele neuronale, învățarea automată și alte subiecte conexe.
Al doilea curs analizează utilizările serviciilor Watson AI, intitulat „Noțiuni introductive cu AI folosind IBM Watson”.
Veți descoperi cum să maximizați sarcinile într-un cadru de lucru și să creșteți productivitatea folosind programe precum Watson Studio. Caracteristicile și funcțiile IBM Watson Services în cadrul unui ciclu de viață AI sunt, de asemenea, acoperite în acest curs.
Cursul final, „Building AI-Powered Chatbots Without Programming”, se concentrează pe construirea de chatbot fără a fi nevoie să scrieți cod.
Vor fi acoperite avantajele chatbot-urilor, cum să utilizați Watson Assistant pentru a construi un chatbot ușor de utilizat și cum să îl integrați cu un site web.
Veți finaliza o serie de sarcini practice, codificate în timpul specializării. Un chatbot de asistență pentru clienți alimentat de IA Watson pe un site web va fi creat, testat și implementat până la sfârșit.
6. Inteligența artificială AZ 2023
Cursul proiectat cu precizie „Inteligenta artificială AZ 2023” deblochează o mină de comori de cunoștințe care vă permite să pătrundeți adânc în lumea inteligenței artificiale (AI).
Acest curs vă prezintă elementele fundamentale încă de la început, asigurându-vă că este stabilită o bază solidă.
Complexitățile inteligenței artificiale sunt dezvăluite pe măsură ce mergi, oferind o perspectivă asupra potențialului puternic al acestei tehnologii inovatoare. Fiecare modul din curs se bazează pe cel dinainte, cu scopul de a facilita învățarea progresivă.
Acest lucru oferă traiectoriei dvs. de învățare o bataie, ceea ce facilitează asimilarea mult mai ușoară a noțiunilor complexe de AI. Aici, sarcinile practice care sunt atât interesante, cât și foarte perceptive sunt folosite pentru a vă rafina înțelegerea.
Veți avea ocazia să lucrați cu date din lumea reală și veți fi încântat de provocarea de a extrage informații valoroase din acestea.
Acest curs se remarcă datorită capacității sale de a demistifica ideile teoretice prin aplicarea în lumea reală. În loc să fii doar un consumator pasiv de informații, ești introdus într-un mediu de învățare vibrant.
Există mai multe obstacole în acest curs care vă vor testa capacitatea de a gândi critic și de a rezolva probleme.
Acest curs vă echipează cu abilitățile necesare pentru a utiliza aceste informații cu succes, pe lângă faptul că vă oferă cunoștințele necesare.
7. Introducere în inteligența artificială (AI)
Cufundați-vă în domeniul fascinant al inteligenței artificiale, urmând cursul „Introducere în inteligența artificială (AI)” de la Coursera.
Acest curs asigură o bază solidă în ideile de bază ale AI și deschide calea pentru o înțelegere profundă a domeniului.
Sunteți condus de la început printr-un traseu riguros de învățare care dezvăluie cu atenție numeroasele aspecte ale inteligenței artificiale.
Modul în care materialul este organizat în curs asigură că cunoștințele sunt construite treptat și că fiecare modul curge natural în următorul.
Această metodă bine gândită încurajează o înțelegere profundă a conceptelor AI, pe lângă faptul că ușurează învățarea.
Programul acoperă o gamă largă de subiecte, inclusiv deep learning, machine learning, rețele neuronale și multe altele.
Vă adânciți în inima inteligenței artificiale și investigați mecanismele care alimentează sistemele inteligente – nu doar cercetați suprafața.
Cursul este plin de exerciții practice care vă oferă o abordare practică a învățării. Interacțiunea cu seturile de date din lumea reală este o experiență fascinantă și instructivă care vă este oferită.
Sunteți forțat într-un mediu de învățare interesant și dinamic de curs, ceea ce nu vă reduce la un student pasiv.
Obiectivul cursului este de a-ți testa capacitatea de a gândi critic și de a rezolva probleme. Aplicarea cunoștințelor în situații relevante din lumea reală este la fel de importantă ca și primirea acestora.
8. Specializarea Machine Learning
Universitatea Stanford și DeepLearning.ai oferă o specializare de învățare automată.
Programul complet AI oferit de Coursera este menit să ofere studenților o bază solidă în teoria AI, precum și abilități utile de învățare automată.
Participanții la această specialitate vor explora o gamă largă de subiecte de învățare automată. Inițial, vor folosi instrumente Python bine-cunoscute precum NumPy și scikit-learn pentru a construi modele de învățare automată.
Atât strategiile de învățare supravegheată, cât și cele nesupravegheate sunt acoperite în curs.
Veți învăța cum să creați și să pregătiți modele pentru probleme de clasificare și predicție binară, cum ar fi regresia logistică și liniară, folosind învățarea supravegheată. În plus, veți primi instruire practică în rețeaua neuronală folosind TensorFlow pentru clasificarea în mai multe clase.
Cursul acoperă gruparea și detectarea anomaliilor în contextul învățării nesupravegheate, oferind studenților instrumentele de care au nevoie pentru a lucra cu date care nu au răspunsuri etichetate.
Specializarea include, de asemenea, tehnici de ansamblu de arbori, cum ar fi copaci amplificați, păduri aleatorii și arbori de decizie.
Accentul acestui curs pe dezvoltarea sistemelor de recomandare prin tehnici de învățare profundă bazate pe conținut și strategii de filtrare colaborativă este una dintre caracteristicile sale distinctive.
În plus, adânc Consolidarea învățării vi se prezintă modele. Se concentrează specialitatea pe cele mai bune practici de dezvoltare a învățării automate, care garantează că modelele construite de elevi sunt potrivite pentru sarcinile și datele din lumea reală.
Veți absolvi programul cu o înțelegere solidă a ideilor fundamentale de învățare automată, precum și abilitățile practice necesare pentru a utiliza aceste metode pentru a aborda problemele dificile din lumea reală.
9. Specializarea Deep Learning
Specializarea DeepLearning.AI de învățare profundă este un curriculum introductiv care îi introduce pe studenți în învățarea profundă și inteligența artificială.
Natura simplă, scurtă și auto-ritmată a acestui curs online, predat de pionierul învățării automate Andrew Ng, îl face accesibil persoanelor care abia încep în aventura lor AI.
Pornind de la ideea fundamentală a rețelelor neuronale, veți studia o varietate de subiecte de deep learning în această specialitate.
Veți dobândi cunoștințe despre componentele esențiale ale arhitecturii unei rețele neuronale, precum și despre cum să construiți, să antrenezi și să utilizați rețele neuronale profunde complet conectate.
Cursul explorează, de asemenea, evoluțiile tehnologice cheie care stau la baza aplicațiilor învățării profunde. Pe măsură ce avansați, veți învăța strategii utile pentru lansarea proiectelor dvs. de IA și construirea unui portofoliu relevant pentru industrie.
TensorFlow, transformatoare, rețele neuronale convoluționale, rețelele neuronale recurente, rețelele neuronale artificiale și programarea Python sunt toate acoperite în această specialitate.
Memoria pe termen lung pe termen scurt (LSTM), modele de atenție, procesarea limbajului natural, detectarea obiectelor iar segmentarea, sistemele de recunoaștere a feței, optimizarea, reglarea hiperparametrului, învățarea automată, învățarea prin transfer, propagarea inversă și sistemele de recunoaștere facială sunt printre alte subiecte pe care le veți studia.
Cinci clase care se concentrează fiecare pe o fațetă distinctă a învățării profunde alcătuiesc cadrul programului.
Rețele neuronale și învățarea profundă, optimizarea rețelelor neuronale profunde, proiect de învățare automată organizarea, rețelele neuronale convoluționale și modelele de secvență sunt câteva exemple.
Fiecare curs este menit să fie construit pe cel dinainte, garantând o înțelegere aprofundată a învățării profunde.
10. Matematică pentru învățarea automată și știința datelor
Specialitatea „Matematică pentru învățarea automată și știința datelor” a DeepLearning.AI este un curriculum prietenos pentru începători, care oferă cursanților setul de instrumente de bază pentru matematică necesar pentru învățarea automată.
Acest curs este ideal pentru oricine dorește să-și îmbunătățească bazele matematice pentru un loc de muncă în învățarea automată și știința datelor, deoarece necesită doar un nivel de liceu de matematică ca o condiție prealabilă.
Acest curs vă va învăța subiecte matematice esențiale, cum ar fi calculul, algebra liniară, statistica și probabilitatea. Aceste abilități fundamentale sunt necesare pentru înțelegerea și aplicarea eficientă algoritmi de învățare automată.
Cursul este organizat în trei secțiuni: Algebră liniară pentru Machine Learning și Data Science, Calcul pentru Machine Learning și Data Science și Probabilitate și Statistică pentru Machine Learning și Data Science.
Veți începe prin a afla despre vectori, matrice, transformări liniare și valori proprii, toate acestea fiind esențiale pentru înțelegerea modelelor de învățare automată.
Cursul se adâncește apoi în calcul, învățându-vă despre derivate, gradienți și tehnici de optimizare, cum ar fi coborâre în gradient, toate acestea fiind necesare pentru antrenarea rețelelor neuronale.
În partea de probabilitate și statistică, veți afla despre variabile aleatoare, teorema Bayes, distribuțiile gaussiene și testarea ipotezelor, precum și instrumente statistice pentru analiza datelor.
Până la sfârșitul cursului, veți avea o cunoaștere aprofundată a conceptelor matematice care stau la baza comportamentului algoritmic și a modului de adaptare a acestora pentru implementare personalizată.
Angajatorii apreciază aceste talente și te vor ajuta să cucerești întrebările de la interviu de învățare automată și să obții jobul tău ideal.
11. Certificat IBM Applied AI Professional
Certificatul IBM Applied AI Professional, care este disponibil pe Coursera, este un curriculum cuprinzător conceput pentru a vă ajuta să începeți în domeniul inteligenței artificiale.
Acest curs, condus de specialiști IBM, este ideal pentru începători și nu necesită cunoștințe anterioare de programare sau inteligență artificială.
Cu o perioadă de finalizare proiectată de trei luni la zece ore pe săptămână, este suficient de flexibil pentru a vă permite să învățați cu propria viteză.
Veți obține o înțelegere aprofundată a inteligenței artificiale (AI), a utilizărilor acesteia și a cazurilor de utilizare în acest curs.
Pentru început, familiarizați-vă cu semnificația inteligenței artificiale și definiți concepte precum învățarea profundă, învățarea automată și rețelele neuronale.
A învăța să construiești chatbot AI și asistenți virtuali pe site-uri web fără cunoștințe de programare este una dintre caracteristicile cursului.
Cursul acoperă inteligența artificială, învățarea automată, programarea Python, Watson AI, chatbots, deep learning și interfețele de programare a aplicațiilor (API).
De asemenea, veți intra în știința datelor, investigând tehnologii precum serviciile IBM Watson AI, OpenCV și API-uri pentru a crea soluții bazate pe inteligență artificială prin cod.
Specialitatea este alcătuită din șase cursuri, fiecare dintre ele se concentrează pe o temă distinctă de IA aplicată. Introducere în inteligența artificială, construirea de chatbot-uri bazate pe inteligență artificială,
Python pentru știința datelor, dezvoltarea de aplicații AI cu Python și Flask și construirea de aplicații AI folosind API-urile Watson sunt printre subiectele abordate.
Fiecare curs este menit să se bazeze pe cel dinainte, oferind o înțelegere aprofundată a IA aplicată.
12. Introducere în viziunea computerizată și procesarea imaginilor
Prezentat de IBM pe Coursera, cursul „Introducere în viziunea computerizată și procesarea imaginilor” este un curs pentru începători, care își propune să introducă studenții în domeniul fascinant al vederii computerizate.
Viziunea computerizată are aplicații într-o varietate de industrii, inclusiv robotică, realitate augmentată și mașini cu conducere autonomă.
Deși este necesară o anumită familiaritate cu programarea Python și aritmetica de liceu, pentru acest curs nu este necesară nici o experiență anterioară cu învățarea automată, nici cu viziunea pe computer.
Veți învăța să explicați cum este utilizată viziunea computerizată în multe sectoare, precum și cum să rezolvați problemele de viziune computerizată prin utilizarea metodelor de procesare și analiză a imaginii în acest curs.
Pentru a face sarcini fundamentale de procesare a imaginii, cum ar fi identificarea obiectelor și clasificarea imaginilor, veți folosi Python, Pillow și OpenCV.
Realizarea unui clasificator de imagini cu abordări de învățare supravegheată este un alt subiect abordat în curs. Șase module alcătuiesc structura cursului și fiecare se concentrează pe o zonă distinctă de procesare a imaginii și viziune computerizată.
Acestea includ subiecte precum o privire de ansamblu asupra vederii computerizate, recunoașterea obiectelor, clasificarea imaginilor de învățare automată, procesarea imaginilor folosind OpenCV și Pillow, rețele neuronale și învățarea profundă și un caz de proiect privind clasificarea semnelor de trafic.
Acest curs pune accent pe învățarea aplicată mai degrabă decât pe înțelegerea teoretică. Lucrând la proiecte practice, veți dezvolta un portofoliu al realizărilor dvs. care vă arată abilitățile în procesarea imaginilor și viziunea computerizată.
Jupyter Labs și Computer Vision Learning Studio (CV Studio), o resursă gratuită de învățare a vederii computerizate, vor fi combinate în laboratoare.
Puteți încărca, antrena și testa propriile modele unice de clasificare a imaginilor și de detectare cu CV Studio.
13. Masterclass modern de inteligență artificială: construiți 6 proiecte
Cursul „Modern Artificial Intelligence Masterclass: Build 6 Projects” pe Udemy vă va duce într-o excursie palpitantă în inima inteligenței artificiale.
Acest curs atent planificat folosește un mediu antrenant de învățare bazat pe proiecte pentru a oferi o combinație de cunoștințe academice și abilități practice.
Veți descoperi că fiecare proiect din acest mediu de învățare este conceput pentru a dezvălui un aspect diferit al inteligenței artificiale, oferind o înțelegere cuprinzătoare a domeniului.
De la învățarea automată la învățarea profundă până la domeniul fascinant al rețelelor neuronale, programul este plin de subiecte interesante.
Cu ajutorul a șase proiecte distincte, te vei adânci în latura practică a inteligenței artificiale (AI), făcând experiența ta de învățare dinamică și captivantă.
Pentru a vă asigura că nu doar învățați teoriile, ci și dezvoltați capacitatea de a aplica soluții AI, cursul pune un accent puternic pe practica practică.
Fiecare proiect la care lucrați este un pas mai aproape de a deveni un expert în metodele și tehnologiile esențiale în sectorul AI.
Sunteți un participant activ care preia provocări și dezvăluie minunea pe care o poate produce inteligența artificială, nu doar un student pasiv.
Oferind o platformă în care creativitatea și abilitățile de rezolvare a problemelor sunt rafinate prin proiecte practice, cursul „Modern Artificial Intelligence Masterclass: Build 6 Projects” depășește tehnicile convenționale de învățare.
Capacitatea dvs. de a dezvolta, construi și îmbunătăți aplicațiile AI va crește considerabil pe măsură ce progresați prin curs.
14. Inteligență artificială cu învățare automată, învățare profundă
Cursul „Inteligentă artificială cu învățare automată, învățare profundă” acționează ca un ghid pentru tine în timpul investigației.
Oferă o sinteză bogată de teorie și experiență, în timp ce explorează algoritmii și metodele fundamentale care conduc inteligența artificială (AI) contemporană.
Acest curs combină Machine Learning (ML) cu Deep Learning (DL) pentru a vă oferi instrumentele de care aveți nevoie pentru a naviga în medii complexe de date. Înțelegerea profundă a AI, ML și DL este încurajată de modul în care sunt organizate modulele de curs.
Prin eliminarea straturilor de algoritmi, aceștia vă conduc prin raționamentul din spatele lor. Pentru a garanta o înțelegere cuprinzătoare, prelegerile teoretice și activitățile practice sunt legate între ele.
Capacitatea ta de a crea sisteme inteligente care pot învăța din date se va îmbunătăți ca urmare a lucrului la proiecte din lumea reală.
Atracția învățării automate (ML) și a învățării profunde (DL) este capacitatea lor de a găsi modele în date - o abilitate critică pe care acest curs o dezvoltă cu atenție.
Ghidându-te prin labirintul rețelelor neuronale, câmpul misterios al învățării profunde va deveni mai accesibil.
În plus, prin clarificarea conceptelor de învățare supravegheată, nesupravegheată și prin întărire, cursul demistifică domeniul învățării automate.
Veți obține o înțelegere practică a pregătirii datelor, a evaluării modelului și a abordărilor de optimizare din acest curs, garantând că înțelegeți principiile.
Instruirea clarifică, de asemenea, procesul de construire, șlefuire și îmbunătățire a modelelor pentru a produce previziuni precise. Activitățile te împing să folosești ceea ce ai învățat, ceea ce promovează stăpânirea, precum și înțelegerea.
15. Deep Learning AZ 2023
Explorați lumea informațiilor bazate pe date înscriindu-vă la cursul „Deep Learning AZ 2023”. Acest curs servește ca un far, arătând calea de a deveni competent în învățarea profundă, o ramură esențială a inteligenței artificiale.
Face ca terenul dificil al învățării profunde să fie ușor de înțeles prin disecția rețelelor neuronale cu componentele sale minuțios proiectate.
Veți afla despre funcționarea rețelelor neuronale convoluționale și recurente pe măsură ce progresați prin cursuri, ceea ce vă va oferi o înțelegere solidă a modului în care computerele primesc și procesează date complicate.
Cursul acoperă, de asemenea, învățarea nesupravegheată, introducându-vă în știința și arta predării computerelor pentru a găsi modele în datele neetichetate.
Fundamentul cursului este componenta sa practică, care oferă un mijloc de a folosi cunoștințele academice în situații practice.
Veți lucra la proiecte provocatoare care vă testează capacitatea de a aplica modele de învățare profundă pentru a aborda probleme urgente.
Aceste sarcini sunt un loc de joacă pentru a vă perfecționa abilitățile și pentru a vă asigura că înțelegeți elementele fundamentale ale învățării profunde, mai degrabă decât doar un examen.
Înțelegerea modului de utilizare a Keras și TensorFlow, două instrumente fundamentale pentru crearea și perfecționarea modelelor de deep-learning fiabile, este unul dintre principalele concluzii ale cursului.
În plus, veți explora procesarea limbajului natural, care va duce la câmpul fascinant al interacțiunii mașină-om.
Pentru a garanta o înțelegere cuprinzătoare a învățării profunde, cursul navighează și în marea învățării prin întărire.
Concluzie
La început, sortarea multitudinii de cursuri AI accesibile începătorilor ar putea părea o sarcină copleșitoare. Dar odată ce începi, drumul către înțelegerea fundamentelor inteligenței artificiale este, fără îndoială, palpitant.
Aceste cursuri atent concepute oferă o combinație de cunoștințe academice și experiență din lumea reală pentru a ajuta începătorii să navigheze în tărâmul complicat al inteligenței artificiale.
Un mediu de învățare interesant este creat de tutorialele interactive și proiectele practice care sunt pilonul majorității cursurilor introductive.
Pe lângă transmiterea cunoștințelor necesare, ele stimulează și curiozitatea și un sentiment de succes la elevi.
Asistența atotcuprinzătoare și materialele oferite în aceste cursuri acționează ca o rampă de lansare puternică, împingând aspiranții într-un viitor plin de inovații tehnologice.
Lasă un comentariu