Преглед садржаја[Сакрити][Прикажи]
- 1. Елементи АИ
- 2. Питхон за науку о подацима, вештачку интелигенцију и развој
- 3. АИ за свакога
- 4. АИ за добро
- 5. Специјализација АИ фондације за свакога
- 6. Вештачка интелигенција АЗ 2023
- 7. Увод у вештачку интелигенцију (АИ)
- 8. Специјализација машинског учења
- 9. Специјализација дубоког учења
- 10. Математика за машинско учење и науку о подацима
- 11. ИБМ Апплиед АИ Профессионал Цертифицате
- 12. Увод у компјутерски вид и обраду слике
- 13. Мастерклас модерне вештачке интелигенције: Изградите 6 пројеката
- 14. Вештачка интелигенција са машинским учењем, дубоко учење
- 15. Дубоко учење АЗ 2023
- Zakljucak
У свету који је све више повезан и вођен подацима, долазак вештачке интелигенције је споменик људском сјају.
Суштина вештачке интелигенције, укорењена у машинској емулацији људског интелекта, проналази релевантност у широком спектру примена, подстичући разорни напредак у индустрији.
Утицај је значајан и далекосежан, у распону од здравствене заштите, где дијагностика заснована на вештачкој интелигенцији обезбеђује рану дијагнозу болести, до образовања, финансија и даље.
Аутоматизација редовног рада напредује у анализи података и могућност за побољшање корисничка искуства су само неке од области у којима АИ бриљантно сија.
Динамици својственој области вештачке интелигенције потребна је посвећеност сталном учењу. Како се границе онога што је могуће и даље замагљују, праћење процеса и технологије у развоју није само препоручљиво, већ је и неопходно.
Ово је област у којој јучерашња открића ускоро постају данашњи стандарди, наглашавајући брзи карактер иновација на делу. Бескрајна потрага за релевантношћу на терену препуном сталних побољшања наглашава потребу за искуством учења које се стално развија.
Штавише, са растућом потребом за знањем вештачке интелигенције, постоји осећај хитности да амбициозни инжењери копају у срж ове занимљиве науке.
Изгледи за дешифровање сложености Машина учење, дубоко учење и неуронске мреже маме.
Међутим, пут до савладавања АИ често се сматра тешким, посебно онима који су на врхунцу. У овом тренутку постаје јасан значај добро структуираних образовних курсева.
Како се крећемо у домен образовања вештачке интелигенције, појавило се мноштво курсева како би се задовољио налет жељних студената.
Ови курсеви, који су прилагођени различитим темпом учења и претходном знању, покушавају да изравнају криву учења, чинећи увод у АИ мање застрашујућим.
Ручно одабрана колекција курсева вештачке интелигенције за почетнике делује као одскочна даска у овом интригантном царству. Ови курсеви, који имају за циљ да дају јаку основу, покривају широк спектар АИ идеја како би пружили добро заокружено знање.
Они појашњавају основне концепте, дају практично искуство и нуде поглед на примене АИ у стварном свету.
Започињање организоване руте учења је као отварање врата у будућност пуну могућности. Пут до савладавања вештачке интелигенције може бити узбудљив и награђиван уз исправан тренинг.
Следећа одабрана колекција курсева вештачке интелигенције је дизајнирана да пружи чврсту основу, подстакне искру интересовања и постави основу за задовољавајуће путовање у узбудљивом царству вештачке интелигенције.
1. Елементи АИ
МиннаЛеарн и Универзитет у Хелсинкију креирали су револуционарну серију бесплатних онлајн курсева под називом Тхе Елементс оф АИ.
Његов циљ је да демистификује АИ и омогући широком спектру људи, без обзира на порекло, да га разумеју. Курс има два основна дела.
Први одељак, „Увод у вештачку интелигенцију“, је једноставан модул који не захтева никакво претходно знање о програмирању или напредну аритметику. Идеалан је за све који желе да сазнају више о вештачкој интелигенцији, њеним могућностима и како она утиче на наш свакодневни живот.
Овај део пружа снажну основу за разумевање основа вештачке интелигенције. „Изградња вештачке интелигенције“, други одељак, истражује алгоритме са више детаља који омогућавају стварање АИ техника.
За потпуну укљученост у ову више техничку лекцију, саветује се нека основна знања о Питхон програмирању.
Савршен је за појединце који желе да иду даље у примену развоја вештачке интелигенције и превазиђу основе.
Елементи АИ се издвајају по својој посвећености демократизацији и оснаживању знања вештачке интелигенције. Учење о детаљима вештачке интелигенције није толико важно колико разумевање њених потенцијалних примена у низу индустрија.
Курс наглашава да АИ није само за инжењере, већ и за све заинтересоване за будућност технологије, и промовише различите употребе технологије.
2. Питхон за науку о подацима, АИ и развој
„Питхон за podaci Наука, АИ & Девелопмент” курс, који је произвео ИБМ и доступан на Цоурсери, је свеобухватан курс намењен да се ученици упознају са светом Питхон програмирања.
Конкретно у областима науке о подацима, вештачке интелигенције и развоја.
Са форматом овог курса прилагођеног почетницима, можете научити да програмирате у Питхон-у за неколико сати, чак и ако немате претходно искуство у програмирању.
Кроз курс ћете стећи основно разумевање Питхон-а, покривајући променљиве, структуре података, изразе и типове података.
Постаћете вешти у гранању, петљама, функцијама, објектима и класама у Питхон програмској логици. Коришћење Питхон библиотека—као што су Пандас, Нумпи и Беаутифул Соуп—које су кључне за анализу података и манипулацију такође је покривено током курса.
Практична методологија овог курса је једна од његових карактеристичних карактеристика. Током практичних лабораторија са Јупитер Нотебоокс, моћи ћете да употребите своје новостечено знање.
Пошто вам омогућава да се бавите правим подацима и решавате стварне проблеме, ово практично искуство је непроцењиво.
По завршетку курса, стећи ћете самопоуздање да користите Питхон за креирање једноставних програма, интеракцију са подацима и аутоматизацију свакодневних послова.
Широк спектар индустрија, укључујући Развој софтвера, инжењеринг података, вештачка интелигенција, ДевОпс и наука о подацима и аналитика, могу имати користи од вештина које стекнете.
3. АИ за све
„АИ за свакога“, курс који обезбеђује дееплеарнинг.аи, дизајниран је за свакога ко жели да научи о револуционарном потенцијалу вештачке интелигенције, а да се не заглави у детаљима.
Овај курс вас води кроз друштвене и комерцијалне импликације вештачке интелигенције, док вам нуди темељно разумевање шта она може, а шта не може да постигне.
Без обзира на нечију техничку стручност, има за циљ да демистификује принципе вештачке интелигенције и учини их разумљивим широј публици.
Током курса научићете више о унутрашњем функционисању машинског учења и дубоког учења, две области вештачке интелигенције које су привукле велико интересовање у последње време.
Поред тога, проучаваћете студије случаја из стварног света које демонстрирају корисну употребу вештачке интелигенције у низу сектора.
Да би се осигурало да су студенти спремни да доносе мудре пресуде у својим доменима, курс се такође бави етичким питањима која се тичу вештачке интелигенције.
Фокус на комерцијалне импликације АИ у „АИ за свакога“ је једна од његових најзначајнијих компоненти.
Учесници ће стећи знање о тактикама за стварање компаније усредсређене на податке и научити како да успешно пређу револуцију вештачке интелигенције у својим фирмама.
Ученици ће дипломирати на овом курсу са вештинама неопходним за примену метода вођених вештачком интелигенцијом у својим професионалним активностима, поред основног познавања области.
4. АИ за добро
Курс „АИ фор Гоод“ је најсавременија иницијатива из дееплеарнинг.аи која има за циљ да користи вештачку интелигенцију за решавање тешких глобалних проблема.
Овај курс нуди ретку прилику за развој способности које комбинују компјутерску и људску интелигенцију за корисне ефекте у стварном свету.
Дизајниран је тако да га лако разумеју професионалци, студенти и сви који су ентузијастични у погледу унапређења друштва и животне средине.
Научићете методичку основу за креирање АИ пројеката током курса.
За пројекте усредсређене на праћење биодиверзитета, енергију ветра, загађење ваздуха и управљање катастрофама, проценићете податке и креирати АИ моделе.
Да би вам пружио практично разумевање апликација АИ, курс такође испитује студије случаја из стварног света које се односе на јавно здравље, климатске промене и управљање катастрофама.
Открићете како да направите АИ модел да бисте повећали предвидљивост производње енергије ветра, искористите рачунарски вид технике за препознавање и категоризацију животиња за праћење биодиверзитета и процену квалитета ваздуха коришћењем неуронских мрежа.
Курс такође обухвата коришћење техника обраде природног језика за текстуалне поруке које се испоручују након катастрофа и развој система за класификацију слика за процену штете помоћу сателитских фотографија.
Оквир пројекта АИ фор Гоод, Јупитер свеске, компјутерски вид, надгледано машинско учење, обрада природног језика, истраживачка анализа података и још много тога су међу вештинама које ћете стећи.
Имаћете вештине и информације потребне за рад на пројектима АИ за добро и креирање производа који користе вештачку интелигенцију за еколошке и хуманитарне сврхе до завршетка курса.
5. Специјализација АИ фондације за свакога
Свеобухватни курс „Основе вештачке интелигенције за специјализацију за свакога“ који ИБМ нуди на Цоурсери има за циљ да упозна студенте са пољем вештачке интелигенције (АИ). За ову специјалност није потребно знање програмирања и дизајнирана је за оне са мало или нимало искуства са АИ.
За студенте заинтересоване за учење о ефектима вештачке интелигенције и револуционарним могућностима за друштво и предузећа, ово је одлично место за почетак.
Три курса чине специјалност, а сваки се концентрише на посебну област вештачке интелигенције. У првом курсу, „Увод у вештачку интелигенцију (АИ)“, студенти добијају опште разумевање технологије, њене употребе и начина на који она мења друштво.
Стећи ћете знање о етици вештачке интелигенције, дубоко учење, неуронске мреже, машинско учење и друге сродне теме.
Други курс се бави употребом Ватсон АИ услуга, под називом „Почетак рада са АИ коришћењем ИБМ Ватсон-а“.
Открићете како да максимизирате обавезе у радном окружењу и повећате продуктивност користећи програме као што је Ватсон Студио. Карактеристике и функције ИБМ Ватсон услуга у оквиру животног циклуса вештачке интелигенције су такође покривене у овом курсу.
Завршни курс, „Изградња четбота са вештачком интелигенцијом без програмирања“, фокусира се на прављење четбота без потребе за писањем кода.
Биће покривене предности цхатбот-ова, како користити Ватсон Ассистант за прављење чет-бота прилагођеног кориснику и како га интегрисати са веб-сајтом.
За време специјализације обавићете низ практичних задатака кода. До краја ће бити креиран, тестиран и имплементиран чет-бот за корисничку подршку који покреће Ватсон АИ.
6. Вештачка интелигенција АЗ 2023
Прецизно дизајнирани курс „Вештачка интелигенција АЗ 2023” откључава рудник знања који вам омогућава да копате дубоко у свет вештачке интелигенције (АИ).
Овај курс вас води кроз основе од самог почетка, осигуравајући да се успостави чврста основа.
Сложеност вештачке интелигенције открива се како напредујете, пружајући увид у моћан потенцијал ове иновативне технологије. Сваки модул у оквиру курса се надовезује на онај пре њега, са циљем да олакша прогресивно учење.
Ово даје ритам вашој путањи учења, што олакшава далеко лакшу асимилацију сложених АИ појмова. Овде се практични задаци који су и занимљиви и веома перцептивни користе да побољшате ваше разумевање.
Добићете прилику да радите са подацима из стварног света и бићете одушевљени изазовом извлачења вредних увида из њих.
Овај курс се истиче због своје способности да демистификује теоријске идеје путем примене у стварном свету. Уместо да будете само пасивни потрошач информација, ви сте гурнути у живо окружење за учење.
Постоји неколико препрека на овом курсу које ће тестирати вашу способност критичког размишљања и решавања проблема.
Овај курс вас оспособљава са вештинама неопходним за успешно коришћење ових информација, поред тога што вам пружа неопходна знања.
7. Увод у вештачку интелигенцију (АИ)
Уроните у фасцинантно поље вештачке интелигенције похађањем курса „Увод у вештачку интелигенцију (АИ)“ на Цоурсери.
Овај курс осигурава снажну основу у основним идејама АИ и отвара пут за дубоко разумевање ове области.
Од почетка сте вођени кроз ригорозну руту учења која пажљиво открива многе аспекте вештачке интелигенције.
Начин на који је материјал организован у оквиру курса обезбеђује да се знање гради постепено и да се сваки модул природно прелива у следећи.
Овај добро осмишљен метод подстиче дубоко разумевање концепата АИ поред тога што олакшава учење.
Програм покрива широк спектар предмета, укључујући дубоко учење, машинско учење, неуронске мреже и још много тога.
Задубљујете се у срце вештачке интелигенције и истражујете механику којом се покрећу интелигентни системи – не прелазите само на површину.
Курс је испуњен практичним вежбама које вам пружају практични приступ учењу. Ангажовање са скуповима података из стварног света је фасцинантно и поучно искуство које вам се пружа.
Курс вас приморава да уђете у занимљиво, динамично окружење за учење, што вас не своди на пасивног студента.
Циљ курса је да тестирате вашу способност критичког размишљања и решавања проблема. Примена знања у релевантним, стварним ситуацијама једнако је важна као и само примање.
8. Специјализација за машинско учење
Универзитет Станфорд и ДеепЛеарнинг.аи пружају специјализацију за машинско учење.
Комплетан АИ програм који нуди Цоурсера треба да пружи студентима солидну основу у теорији АИ, као и корисне способности машинског учења.
Учесници ове специјалности ће истражити широк спектар предмета машинског учења. У почетку ће користити добро познате Питхон алате као што су НумПи и сцикит-леарн да конструишу модели машинског учења.
У курсу су обухваћене и стратегије учења под надзором и без надзора.
Научићете како да креирате и обучите моделе за проблеме бинарне класификације и предвиђања, као што су логистичка и линеарна регресија, користећи надгледано учење. Поред тога, добићете практичну обуку за неуронске мреже користећи ТенсорФлов за вишекласну класификацију.
Курс покрива груписање и откривање аномалија у контексту учења без надзора, дајући студентима алате који су им потребни за рад са подацима којима недостају означени одговори.
Специјализација такође укључује технике ансамбла дрвећа, као што су појачана стабла, насумичне шуме и стабла одлучивања.
Нагласак овог курса на развоју система препорука путем техника дубоког учења заснованих на садржају и стратегија сарадничког филтрирања је једна од његових карактеристичних карактеристика.
Поред тога, дубоко учење ојачавања модели су вам представљени. Фокус специјалности је на најбољим праксама развоја машинског учења, што гарантује да су модели направљени од ученика добро прилагођени задацима и подацима из стварног света.
Завршићете програм са солидним разумевањем основних идеја машинског учења, као и практичним вештинама неопходним за коришћење ових метода за решавање тешких проблема из стварног света.
9. Специјализација дубоког учења
ДеепЛеарнинг.АИ-ова специјализација за дубоко учење је уводни наставни план и програм који ученике упознаје са дубоким учењем и вештачком интелигенцијом.
Једноставна, кратка и самостална природа овог онлајн курса, који предаје пионир машинског учења Ендру Нг, чини га доступним појединцима који тек крећу у своју авантуру вештачке интелигенције.
Почевши од фундаменталне идеје о неуронским мрежама, проучаваћете разне предмете дубоког учења у овој специјалности.
Добићете знање о основним компонентама архитектуре неуронске мреже, као ио томе како да конструишете, обучите и користите потпуно повезане дубоке неуронске мреже.
Курс такође истражује кључни технолошки развој који подупире примене дубоког учења. Како напредујете, научићете корисне стратегије за покретање ваших АИ пројеката и изградњу портфеља који је релевантан за индустрију.
ТенсорФлов, трансформатори, конволуционе неуронске мреже, рекурентне неуронске мреже, вештачке неуронске мреже и Питхон програмирање су обухваћени овом специјалношћу.
Дуготрајно памћење (ЛСТМ), модели пажње, обрада природног језика, откривање објекта и сегментација, системи за препознавање лица, оптимизација, подешавање хиперпараметара, машинско учење, учење трансфера, ширење уназад и системи за препознавање лица су међу осталим темама које ћете проучавати.
Пет часова од којих се сваки концентрише на посебан аспект дубоког учења чине оквир програма.
Неуронске мреже и дубоко учење, дубока оптимизација неуронских мрежа, пројекат машинског учења организација, конволуционе неуронске мреже и модели секвенци су неколико примера.
Сваки курс треба да буде заснован на оном пре њега, гарантујући темељно разумевање дубоког учења.
КСНУМКС. Математика за машинско учење и науку о подацима
Специјалност ДеепЛеарнинг.АИ „Математика за машинско учење и науку о подацима“ је наставни план и програм прилагођен почетницима који ученицима пружа основни математички алат потребан за машинско учење.
Овај курс је идеалан за све који желе да унапреде своје математичке основе за посао у машинском учењу и науци о подацима, јер захтева само средњу школу математике као предуслов.
Овај курс ће вас научити основним математичким темама као што су рачун, линеарна алгебра, статистика и вероватноћа. Ове основне способности су потребне за ефикасно разумевање и примену алгоритми машинског учења.
Курс је организован у три секције: Линеарна алгебра за машинско учење и науку о подацима, Рачун за машинско учење и науку о подацима и Вероватноћа и статистика за машинско учење и науку о подацима.
Почећете учењем о векторима, матрицама, линеарним трансформацијама и сопственим вредностима, а све су то од суштинског значаја за разумевање модела машинског учења.
Курс се затим бави рачуном, учећи вас о дериватима, градијентима и техникама оптимизације као што су градијентно спуштање, што је све потребно за обуку неуронских мрежа.
У делу о вероватноћи и статистици, научићете о случајним променљивим, Бајесовој теореми, Гаусовој дистрибуцији и тестирању хипотеза, као и о статистичким алатима за анализу података.
До краја курса, имаћете темељно знање о математичким концептима који су у основи алгоритамског понашања и како да их прилагодите за прилагођену имплементацију.
Послодавци цене ове таленте и они ће вам помоћи да савладате питања на интервјуу за машинско учење и добијете свој идеалан посао.
КСНУМКС. ИБМ Апплиед АИ Профессионал Цертифицате
ИБМ Апплиед АИ Профессионал Цертифицате, који је доступан на Цоурсери, је свеобухватан наставни план и програм дизајниран да вам помогне да почнете у области вештачке интелигенције.
Овај курс, који воде ИБМ стручњаци, идеалан је за почетнике и не захтева никакво претходно знање о програмирању или вештачкој интелигенцији.
Са предвиђеним периодом завршетка од три месеца по десет сати недељно, довољно је флексибилан да вам омогући да учите својом брзином.
У овом курсу ћете стећи темељно разумевање вештачке интелигенције (АИ), њене употребе и случајева употребе.
За почетак, упознајте се са значењем вештачке интелигенције и дефинишите концепте као што су дубоко учење, машинско учење и неуронске мреже.
Учење да се праве АИ цхатботови и виртуелни асистенти на веб локацијама без знања о програмирању једна је од карактеристика курса.
Курс покрива вештачку интелигенцију, машинско учење, Питхон програмирање, Ватсон АИ, цхатботе, дубоко учење и интерфејсе за програмирање апликација (АПИ).
Такође ћете се бавити науком о подацима, истражујући технологије као што су ИБМ Ватсон АИ услуге, ОпенЦВ и АПИ-ји за креирање решења заснованих на вештачкој интелигенцији путем кода.
Специјалност се састоји од шест курсева, од којих се сваки фокусира на посебну тему примењене вештачке интелигенције. Увод у вештачку интелигенцију, конструисање четбота са вештачком интелигенцијом,
Питхон за науку о подацима, развој АИ апликација помоћу Питхон-а и Фласк-а и изградња АИ апликација помоћу Ватсон АПИ-ја су међу темама које се обрађују.
Сваки курс треба да се надогради на онај пре њега, нудећи темељно разумевање примењене вештачке интелигенције.
КСНУМКС. Увод у компјутерски вид и обраду слике
Представљен од стране ИБМ-а на Цоурсери, курс „Увод у компјутерску визију и обраду слике“ је курс прилагођен почетницима који има за циљ да упозна студенте са фасцинантним пољем компјутерског вида.
Компјутерски вид има примену у разним индустријама, укључујући роботику, проширену стварност и аутомобиле који се сами возе.
Иако је потребно одређено познавање Питхон програмирања и средњошколског аритметике, за овај курс није потребна ни претходна стручност у вези са машинским учењем ни компјутерским видом.
Научићете да објасните како се компјутерски вид користи у многим секторима, као и како да решите проблеме са компјутерским видом коришћењем метода обраде и анализе слика у овом курсу.
Да бисте обавили основне задатке обраде слика као што су идентификација објеката и класификација слика, користићете Питхон, Пиллов и ОпенЦВ.
Прављење класификатора слика са приступима учењу под надзором је још једна тема обрађена у курсу. Шест модула чине структуру курса, а сваки се фокусира на посебну област обраде слике и компјутерског вида.
Ово укључује теме као што су преглед компјутерског вида, препознавање објеката, класификација слика за машинско учење, обрада слика помоћу ОпенЦВ-а и јастука, неуронске мреже и дубоко учење, као и случај пројекта о класификацији саобраћајних знакова.
Овај курс наглашава примењено учење у односу на само теоријско разумевање. Радећи на практичним пројектима, развићете портфолио својих достигнућа који показује ваше способности у обради слика и компјутерском виду.
Јупитер Лабс и Цомпутер Висион Леарнинг Студио (ЦВ Студио), бесплатни ресурс за учење компјутерског вида, биће комбиновани у лабораторијама.
Можете да отпремите, обучите и тестирате сопствени јединствени класификатор слика и моделе детекције помоћу ЦВ Студио-а.
КСНУМКС. Мастерклас модерне вештачке интелигенције: Изградите 6 пројеката
Курс „Мастерклас модерне вештачке интелигенције: Изградите 6 пројеката“ на Удеми-у ће вас одвести на узбудљиво путовање у срце вештачке интелигенције.
Овај пажљиво планирани курс користи привлачно окружење за учење засновано на пројектима како би пружило комбинацију академског знања и практичних вештина.
Открићете да је сваки пројекат у овом окружењу за учење дизајниран да открије другачији аспект вештачке интелигенције, пружајући свеобухватно разумевање поља.
Од машинског учења до дубоког учења до фасцинантног поља неуронских мрежа, програм је препун занимљивих предмета.
Уз помоћ шест различитих пројеката, ући ћете у практичну страну вештачке интелигенције (АИ), чинећи ваше искуство учења динамичним и задивљујућим.
Како би се осигурало да не само учите теорије већ и да развијате способност примене АИ решења, курс се фокусира на практичну праксу.
Сваки пројекат на којем радите је корак ближе томе да постанете стручњак за методе и технологије које су неопходне у сектору вештачке интелигенције.
Ви сте активни учесник који преузима изазове и открива чудо које вештачка интелигенција може да произведе, а не само пасивни ученик.
Нудећи платформу на којој се ваша креативност и способности решавања проблема оплемењују кроз практичне пројекте, курс „Мастерклас модерне вештачке интелигенције: Изгради 6 пројеката“ превазилази конвенционалне технике учења.
Ваш капацитет за развој, изградњу и побољшање АИ апликација ће се знатно повећати како напредујете кроз курс.
КСНУМКС. Вештачка интелигенција са машинским учењем, дубоко учење
Курс „Вештачка интелигенција са машинским учењем, дубоко учење“ служи вам као водич током ваше истраге.
Нуди богату синтезу теорије и искуства док истражује основне алгоритме и методе који покрећу савремену вештачку интелигенцију (АИ).
Овај курс комбинује машинско учење (МЛ) са дубоким учењем (ДЛ) како би вам пружио алате који су вам потребни за навигацију у сложеним окружењима података. Начин на који су модули курса организовани подстиче се дубоко разумевање АИ, МЛ и ДЛ.
Уклањањем слојева алгоритама, они вас воде кроз резоновање иза њих. Да би се гарантовало свеобухватно разумевање, теоријска предавања и практичне активности су повезане заједно.
Ваш капацитет да креирате интелигентне системе који могу да уче из података побољшаће се као резултат рада на пројектима из стварног света.
Привлачност машинског учења (МЛ) и дубоког учења (ДЛ) је њихова способност да пронађу обрасце у подацима – критична способност коју овај курс пажљиво развија.
Водећи вас кроз лавиринт неуронских мрежа, мистериозно поље дубоког учења ће постати приступачније.
Поред тога, појашњавајући концепте учења под надзором, без надзора и учења са појачањем, курс демистификује поље машинског учења.
Добићете практично разумевање припреме података, процене модела и приступа оптимизацији из овог курса, гарантујући да разумете принципе.
Обука такође појашњава процес изградње, усавршавања и побољшања модела како би се произвеле прецизне прогнозе. Активности вас подстичу да користите оно што сте научили, што промовише мајсторство као и разумевање.
КСНУМКС. Дубоко учење АЗ 2023
Истражите свет увида заснованих на подацима тако што ћете се уписати на курс „Дееп Леарнинг АЗ 2023“. Овај курс служи као светионик, показујући начин да постанете вешти у дубоком учењу, суштинској грани вештачке интелигенције.
То чини тежак терен дубоког учења разумљивим тако што сецира неуронске мреже са својим мукотрпно дизајнираним компонентама.
Док будете напредовали кроз курсеве, научићете о функционисању конволуционих и рекурентних неуронских мрежа, што ће вам пружити солидно разумевање како рачунари примају и обрађују компликоване податке.
Курс такође покрива учење без надзора, уводећи вас у науку и уметност подучавања рачунара како бисте пронашли обрасце у неозначеним подацима.
Основа курса је његова практична компонента, која обезбеђује средство за коришћење академског знања у практичним ситуацијама.
Радићете на изазовним пројектима који тестирају вашу способност да се пријавите модели дубоког учења за решавање хитних проблема.
Ови задаци су игралиште за усавршавање својих способности и уверавање да разумете основе дубоког учења, а не само испит.
Разумевање како да користите Керас и ТенсорФлов, два основна алата за креирање и усавршавање поузданих модела дубоког учења, један је од главних закључака курса.
Поред тога, истражићете обраду природног језика, што ће довести до фасцинантног поља интеракције између машине и човека.
Да би се гарантовало свеобухватно разумевање дубоког учења, курс се такође креће кроз море учења са појачањем.
Zakljucak
У почетку, сортирање кроз мноштво курсева вештачке интелигенције доступних почетницима може изгледати као огроман задатак. Али када једном почнете, пут ка разумевању основа вештачке интелигенције је несумњиво узбудљив.
Ови пажљиво осмишљени курсеви пружају комбинацију академског знања и искуства из стварног света како би помогли почетницима да се крећу кроз компликовану област вештачке интелигенције.
Занимљиво окружење за учење стварају интерактивни туторијали и практични пројекти који су главни ослонац већине уводних курсева.
Упоредо са преношењем потребних знања, код ученика негују радозналост и осећај успеха.
Свеобухватна помоћ и материјали који се нуде на овим курсевима делују као снажна лансирна платформа, гурајући аспиранте у будућност пуну технолошких иновација.
Ostavite komentar