Innehållsförteckning[Dölj][Visa]
- 1. Element av AI
- 2. Python för datavetenskap, AI och utveckling
- 3. AI för alla
- 4. AI för gott
- 5. AI-grunder för alla Specialisering
- 6. Artificiell intelligens AZ 2023
- 7. Introduktion till artificiell intelligens (AI)
- 8. Machine Learning Specialisering
- 9. Deep Learning Specialization
- 10. Matematik för maskininlärning och datavetenskap
- 11. IBM Applied AI Professional Certificate
- 12. Introduktion till datorseende och bildbehandling
- 13. Modern artificiell intelligens Masterclass: Bygg 6 projekt
- 14. Artificiell intelligens med maskininlärning, djupinlärning
- 15. Deep Learning AZ 2023
- Slutsats
I en allt mer länkad och datadriven värld är ankomsten av AI ett monument över mänsklig briljans.
Kärnan i AI, förankrad i maskinemulering av mänskligt intellekt, finner relevans i ett brett spektrum av applikationer, vilket driver störande framsteg inom branscher.
Effekten är betydande och långtgående, allt från hälso- och sjukvård, där AI-driven diagnostik ger tidig diagnos av sjukdomar, till utbildning, ekonomi och vidare.
Automatisering av regelbundna arbetsframsteg inom dataanalys, och möjlighet till förbättrad användarupplevelser är bara några av de områden där AI lyser briljant.
Dynamiken som är inneboende i området AI kräver ett engagemang för kontinuerligt lärande. Eftersom gränserna för vad som är tänkbara fortsätter att suddas ut, är det inte bara att rekommendera utan också att hålla sig uppdaterad om att utveckla processer och teknik.
Detta är ett område där gårdagens upptäckter snart blir dagens standarder, vilket understryker den snabba karaktären hos innovation på jobbet. Den oändliga jakten på relevans i en terräng fylld av ständiga förbättringar understryker behovet av en ständigt föränderlig inlärningsupplevelse.
Dessutom, med ett växande behov av AI-kunskap, finns det en känsla av brådska för ambitiösa ingenjörer att gräva i kärnan av denna intressanta vetenskap.
Utsikten att dechiffrera komplexiteten i maskininlärning, djupinlärning och neurala nätverk lockar.
Vägen till att bemästra AI ses dock ofta som svår, särskilt av de som är på vippen. Det är vid denna tidpunkt som vikten av välstrukturerade utbildningar blir tydlig.
När vi går in på området för AI-utbildning har ett överflöd av kurser dykt upp för att möta ökningen av ivriga studenter.
Dessa kurser, som är skräddarsydda för olika inlärningstakt och förkunskaper, försöker platta inlärningskurvan, vilket gör introduktionen till AI mindre skrämmande.
En handplockad samling AI-kurser för nybörjare fungerar som en språngbräda in i denna spännande värld. Dessa kurser, som är avsedda att ge en stark grund, täcker ett brett spektrum av AI-idéer för att ge en väl avrundad kunskap.
De förtydligar de grundläggande begreppen, ger praktisk erfarenhet och erbjuder en inblick i de verkliga tillämpningarna av AI.
Att starta en organiserad inlärningsväg är som att öppna en dörr till en framtid full av möjligheter. Vägen till att bemästra AI kan vara både spännande och givande med rätt coachning.
Följande utvalda samling av AI-kurser är utformad för att ge en stark grund, tända intresset och sätta grunden för en glädjande resa i AI:s spännande värld.
1. Element av AI
MinnaLearn och Helsingfors universitet har skapat en revolutionerande serie gratis onlinekurser som heter The Elements of AI.
Dess mål är att avmystifiera AI och göra det möjligt för ett brett spektrum av människor, oavsett bakgrund, att förstå det. Det finns två primära avsnitt i kursen.
Det första avsnittet, "Introduktion till AI," är en enkel modul som inte kräver några förkunskaper om programmering eller avancerad aritmetik. Det är idealiskt för alla som vill lära sig mer om AI, dess möjligheter och hur det påverkar vårt dagliga liv.
Den här delen ger en stark grund för att förstå AI-grunderna. "Att bygga AI", det andra avsnittet, utforskar algoritmerna mer i detalj som gör det möjligt att skapa AI-tekniker.
För fullständigt engagemang i denna mer tekniska lektion, rekommenderas vissa grundläggande kunskaper om Python-programmering.
Det är perfekt för individer som vill gå längre in i tillämpningen av AI-utveckling och gå bortom grunderna.
The Elements of AI sticker ut för sitt engagemang för att demokratisera och stärka AI-kunskapen. Att lära sig detaljerna i AI är inte lika viktigt som att förstå dess potentiella tillämpningar inom en rad branscher.
Kursen betonar att AI inte bara är för ingenjörer utan för alla som är intresserade av framtidens teknik, och den främjar en mängd olika användningsområden för tekniken.
2. Python för datavetenskap, AI och utveckling
"Python för Data Science, AI & Development", producerad av IBM och tillgänglig på Coursera, är en omfattande kurs som är avsedd att exponera eleverna för Python-programmeringsvärlden.
Specifikt inom områdena datavetenskap, artificiell intelligens och utveckling.
Med formatet på denna nybörjarvänliga kurs kan du lära dig programmera i Python på ett par timmar, även om du inte har någon tidigare programmeringsexpertis.
Du kommer att få en grundläggande förståelse för Python under hela kursen, som täcker variabler, datastrukturer, uttryck och datatyper.
Du kommer att bli skicklig i förgrening, loopar, funktioner, objekt och klasser i Python-programmeringslogik. Användningen av Python-bibliotek – som Pandas, Numpy och Beautiful Soup – som är avgörande för dataanalys och manipulation behandlas också i kursen.
Den här kursens praktiska metodik är ett av dess utmärkande drag. Under praktiska laborationer med Jupyter Anteckningsböcker, kommer du att kunna använda dina nyvunna kunskaper.
Eftersom den gör det möjligt för dig att hantera äkta data och ta itu med faktiska problem, är denna praktiska erfarenhet ovärderlig.
När du är klar med kursen kommer du att ha fått förtroende för att använda Python för att skapa enkla program, interagera med data och automatisera vardagliga sysslor.
Ett brett utbud av industrier, inklusive mjukvaruutveckling, datateknik, artificiell intelligens, DevOps och datavetenskap och analys, kan dra nytta av de färdigheter du förvärvar.
3. AI för alla
"AI för alla", en kurs som tillhandahålls av deeplearning.ai, är designad för alla som vill lära sig om den revolutionerande potentialen hos artificiell intelligens utan att fastna i detaljerna.
Denna kurs leder dig genom de samhälleliga och kommersiella implikationerna av artificiell intelligens samtidigt som den ger dig en grundlig förståelse för vad den kan och inte kan uppnå.
Oavsett ens tekniska expertis syftar det till att avmystifiera AI-principer och göra dem begripliga för en bredare publik.
Under kursen kommer du att lära dig mer om hur maskininlärning och djupinlärning fungerar, två områden inom artificiell intelligens som har väckt stort intresse på sistone.
Dessutom kommer du att studera verkliga fallstudier som visar användbar användning av artificiell intelligens i en rad olika sektorer.
För att säkerställa att studenter är beredda att göra kloka bedömningar inom sina domäner tar kursen också upp de etiska frågorna kring AI.
Fokus på de kommersiella implikationerna av AI i "AI för alla" är en av dess mest anmärkningsvärda komponenter.
Deltagarna kommer att få kunskap om taktiken för att skapa ett datacentrerat företag och lära sig hur man framgångsrikt korsar AI-revolutionen i sina egna företag.
Eleverna kommer att ta examen från denna kurs med de färdigheter som krävs för att tillämpa AI-drivna metoder i sina yrkesaktiviteter, förutom ett grundläggande grepp om området.
4. AI för gott
Kursen "AI for Good" är ett banbrytande initiativ från deeplearning.ai som syftar till att använda artificiell intelligens för att lösa svåra globala problem.
Den här kursen erbjuder en sällsynt chans att utveckla förmågor som blandar dator och mänsklig intelligens för positiva effekter i den verkliga världen.
Den är utformad för att vara lätt att förstå av proffs, studenter och alla som är entusiastiska över att förbättra samhället och miljön.
Du kommer att lära dig en metodisk grund för att skapa AI-projekt under hela kursen.
För projekt som fokuserar på övervakning av biologisk mångfald, vindenergi, luftföroreningar och katastrofhantering kommer du att utvärdera data och skapa AI-modeller.
För att ge dig ett praktiskt grepp om AI-tillämpningar, undersöker kursen också verkliga fallstudier som rör folkhälsa, klimatförändringar och katastrofhantering.
Du kommer att upptäcka hur man skapar en AI-modell för att öka förutsägbarheten för vindkraftsproduktion, utnyttja dator vision tekniker för att känna igen och kategorisera djur för övervakning av biologisk mångfald och bedöma luftkvaliteten med hjälp av neurala nätverk.
Kursen omfattar också användning av naturliga språkbehandlingstekniker för textmeddelanden som levereras efter katastrofer och utveckling av en bildklassificeringspipeline för skadebedömning med hjälp av satellitfoton.
AI for Good-projektramverk, Jupyter Notebooks, datorseende, övervakad maskininlärning, naturlig språkbehandling, utforskande dataanalys och mer är bland de färdigheter du kommer att förvärva.
Du kommer att ha de färdigheter och information som krävs för att arbeta med AI for Good-projekt och skapa produkter som använder AI för miljömässiga och humanitära ändamål när kursen avslutas.
5. AI Foundations for Everyone Specialisering
Den omfattande kursen "AI Foundations for Everyone Specialization" som IBM erbjuder på Coursera är avsedd att bekanta studenter med området artificiell intelligens (AI). Denna specialitet kräver ingen programmeringskunskap och är designad för dem med liten eller ingen erfarenhet av AI.
För studenter som är intresserade av att lära sig om AI:s effekter och revolutionerande möjligheter för samhället och företagen är detta ett bra ställe att börja.
Tre kurser utgör specialiteten, var och en koncentrerar sig på ett distinkt område av artificiell intelligens. I den första kursen, "Introduktion till artificiell intelligens (AI)," får eleverna en allmän förståelse för tekniken, dess användningsområden och hur den förändrar samhället.
Du får kunskap om AI-etik, djupt lärande, neurala nätverk, maskininlärning och andra relaterade ämnen.
Den andra kursen fördjupar sig i användningen av Watson AI-tjänster, med titeln "Komma igång med AI med IBM Watson."
Du kommer att upptäcka hur du maximerar arbetsuppgifterna i en arbetsmiljö och ökar produktiviteten med hjälp av program som Watson Studio. Funktionerna och funktionerna hos IBM Watson Services inom en AI-livscykel behandlas också i den här kursen.
Den sista kursen, "Bygga AI-drivna chatbots utan programmering", fokuserar på att bygga chatbotar utan att behöva skriva kod.
Fördelarna med chatbots, hur man använder Watson Assistant för att bygga en användarvänlig chatbot och hur man integrerar den med en webbplats kommer alla att täckas.
Du kommer att genomföra ett antal praktiska, koduppgifter under specialiseringen. En Watson AI-driven kundsupportchattbot på en webbplats kommer att ha skapats, testats och implementerats i slutet.
6. Artificiell intelligens AZ 2023
Den exakt utformade kursen "Artificial Intelligence AZ 2023" låser upp en skattgruva av kunskap som låter dig gräva djupt in i världen av artificiell intelligens (AI).
Den här kursen leder dig genom grunderna från första början, och ser till att en stark grund etableras.
Komplexiteten i artificiell intelligens avslöjas allt eftersom, vilket ger en inblick i den kraftfulla potentialen hos denna innovativa teknik. Varje modul i kursen bygger på den före den, med målet att underlätta progressivt lärande.
Detta ger din inlärningsbana ett beat, vilket underlättar den mycket enklare assimileringen av intrikata AI-föreställningar. Här används praktiska uppgifter som är både intressanta och mycket insiktsfulla för att förfina din förståelse.
Du kommer att få möjligheten att arbeta med verklig data, och du kommer att bli imponerad av utmaningen att utvinna värdefulla insikter från den.
Den här kursen sticker ut på grund av dess förmåga att avmystifiera teoretiska idéer via verklig tillämpning. Istället för att bara vara en passiv informationskonsument, kastas du in i en levande inlärningsmiljö.
Det finns flera hinder i denna kurs som kommer att testa din förmåga att tänka kritiskt och lösa problem.
Den här kursen utrustar dig med de färdigheter som krävs för att använda denna information framgångsrikt, förutom att ge dig nödvändig kunskap.
7. Introduktion till artificiell intelligens (AI)
Fördjupa dig i det fascinerande området artificiell intelligens genom att ta Courseras "Introduktion till artificiell intelligens (AI)"-kurs.
Denna kurs säkerställer en stark grund i kärnidéerna för AI och öppnar vägen för en djup förståelse av området.
Du leds från början genom en rigorös inlärningsväg som noggrant avslöjar de många aspekterna av artificiell intelligens.
Sättet som materialet är organiserat i kursen säkerställer att kunskap byggs upp gradvis och att varje modul flyter naturligt in i nästa.
Denna väl genomtänkta metod främjar en djupgående förståelse av AI-koncept och gör det lättare att lära sig.
Programmet täcker ett brett utbud av ämnen, inklusive djupinlärning, maskininlärning, neurala nätverk och mer.
Du gräver ner i hjärtat av artificiell intelligens och undersöker mekaniken som driver intelligenta system – du skummar inte bara ytan.
Kursen är fylld med praktiska övningar som ger dig ett praktiskt förhållningssätt till lärande. Att engagera sig i verkliga datauppsättningar är en fascinerande och lärorik upplevelse som du får.
Du tvingas in i en intressant, dynamisk lärmiljö av kursen, som inte reducerar dig till en passiv student.
Målet med kursen är att pröva din förmåga att tänka kritiskt och lösa problem. Att tillämpa kunskap i relevanta, verkliga situationer är lika viktigt som att bara ta emot den.
8. Specialisering inom maskininlärning
Stanford University och DeepLearning.ai tillhandahåller en specialisering på maskininlärning.
Det kompletta AI-programmet som erbjuds av Coursera är tänkt att ge studenterna en solid grund i AI-teori samt användbara maskininlärningsförmågor.
Deltagare i denna specialitet kommer att utforska ett brett utbud av maskininlärningsämnen. Till en början kommer de att använda välkända Python-verktyg som NumPy och scikit-learn för att konstruera maskininlärningsmodeller.
Både övervakade och oövervakade lärandestrategier behandlas i kursen.
Du kommer att lära dig hur man skapar och tränar modeller för binära klassificerings- och prediktionsproblem, såsom logistisk och linjär regression, med hjälp av övervakat lärande. Dessutom kommer du att få praktisk utbildning i neurala nätverk med TensorFlow för klassificering i flera klasser.
Kursen täcker klustring och upptäckt av anomali i samband med oövervakat lärande, vilket ger eleverna de verktyg de behöver för att arbeta med data som saknar märkta svar.
Specialiseringen inkluderar även trädensembletekniker, såsom förstärkta träd, slumpmässiga skogar och beslutsträd.
Den här kursens tonvikt på att utveckla rekommendatorsystem via innehållsbaserade djupinlärningstekniker och samarbetsfiltreringsstrategier är en av dess utmärkande egenskaper.
Dessutom djup förstärkning lärande modeller presenteras för dig. Specialitetens fokus ligger på bästa praxis för utveckling av maskininlärning, vilket garanterar att studentbyggda modeller är väl lämpade för verkliga uppgifter och data.
Du kommer att ta examen från programmet med ett gediget grepp om grundläggande maskininlärningsidéer såväl som de praktiska färdigheter som krävs för att använda dessa metoder för att ta itu med svåra verkliga problem.
9. Deep Learning Specialization
DeepLearning.AI:s Deep Learning Specialization är en inledande läroplan som introducerar eleverna till djupinlärning och artificiell intelligens.
Den enkla, korta och självgående karaktären hos denna onlinekurs, som undervisas av maskininlärningspionjären Andrew Ng, gör den tillgänglig för individer som precis har börjat på sitt AI-äventyr.
Från och med den grundläggande idén om neurala nätverk kommer du att studera en mängd olika djupinlärningsämnen inom denna specialitet.
Du kommer att få kunskap om de väsentliga komponenterna i ett neurala nätverks arkitektur samt hur man konstruerar, tränar och använder fullt anslutna djupa neurala nätverk.
Kursen utforskar också de viktigaste tekniska utvecklingarna som ligger till grund för tillämpningarna av djupinlärning. När du avancerar kommer du att lära dig användbara strategier för att lansera dina AI-projekt och bygga en portfölj som är relevant för branschen.
TensorFlow, transformatorer, convolutional neurala nätverk, återkommande neurala nätverk, artificiella neurala nätverk och Python-programmering täcks alla av denna specialitet.
Långt korttidsminne (LSTM), uppmärksamhetsmodeller, naturlig språkbehandling, objektdetektering och segmentering, ansiktsigenkänningssystem, optimering, hyperparameterjustering, maskininlärning, överföringsinlärning, backpropagation och ansiktsigenkänningssystem är bland de andra ämnen du kommer att studera.
Fem klasser som var och en koncentrerar sig på en distinkt aspekt av djupt lärande utgör programmets ram.
Neurala nätverk och djupinlärning, optimering av djupa neurala nätverk, maskininlärningsprojekt organisation, konvolutionella neurala nätverk och sekvensmodeller är några exempel.
Varje kurs är tänkt att bygga på den före den, vilket garanterar en grundlig förståelse för djupinlärning.
10. Matematik för maskininlärning och datavetenskap
DeepLearning.AI:s specialitet "Mathematics for Machine Learning and Data Science" är en nybörjarvänlig läroplan som ger eleverna den grundläggande matematikverktygslåda som krävs för maskininlärning.
Den här kursen är idealisk för alla som vill förbättra sina matematiska grunder för ett jobb inom maskininlärning och datavetenskap, eftersom det bara kräver en gymnasienivå i matematik som en förutsättning.
Den här kursen kommer att lära dig viktiga matematiska ämnen som kalkyl, linjär algebra, statistik och sannolikhet. Dessa grundläggande förmågor krävs för att effektivt förstå och tillämpa maskininlärningsalgoritmer.
Kursen är uppdelad i tre avsnitt: Linjär algebra för maskininlärning och datavetenskap, kalkyl för maskininlärning och datavetenskap samt sannolikhet och statistik för maskininlärning och datavetenskap.
Du börjar med att lära dig om vektorer, matriser, linjära transformationer och egenvärden, som alla är viktiga för att förstå maskininlärningsmodeller.
Kursen gräver sedan ner i kalkyl och lär dig om derivator, gradienter och optimeringstekniker som lutning nedstigning, som alla krävs för att träna neurala nätverk.
I sannolikhets- och statistikdelen får du lära dig om slumpvariabler, Bayes-satsen, Gaussfördelningar och hypotestestning, samt statistiska verktyg för dataanalys.
I slutet av kursen kommer du att ha en grundlig kunskap om de matematiska begrepp som ligger till grund för algoritmiskt beteende och hur man anpassar dem för anpassad implementering.
Arbetsgivare värdesätter dessa talanger, och de kommer att hjälpa dig att erövra maskinlärande intervjufrågor och få ditt idealiska jobb.
11. IBM Applied AI Professional Certificate
IBM Applied AI Professional Certificate, som finns tillgängligt på Coursera, är en omfattande läroplan utformad för att komma igång inom området artificiell intelligens.
Den här kursen, ledd av IBM-specialister, är idealisk för nybörjare och kräver inga förkunskaper om programmering eller artificiell intelligens.
Med en beräknad färdigställandeperiod på tre månader med tio timmar per vecka är den tillräckligt flexibel för att du ska kunna lära dig i din egen hastighet.
Du kommer att få ett grundligt grepp om artificiell intelligens (AI), dess användningsområden och användningsfall i den här kursen.
Till att börja med, bekanta dig med innebörden av artificiell intelligens och definiera begrepp som djupinlärning, maskininlärning och neurala nätverk.
Att lära sig bygga AI-chatbotar och virtuella assistenter på webbplatser utan några programmeringskunskaper är en av kursens funktioner.
Kursen omfattar artificiell intelligens, maskininlärning, Python-programmering, Watson AI, chatbots, djupinlärning och applikationsprogrammeringsgränssnitt (API).
Du kommer också att gå in i datavetenskap, undersöka tekniker som IBM Watson AI-tjänster, OpenCV och API:er för att skapa AI-drivna lösningar genom kod.
Specialiteten består av sex kurser, som var och en fokuserar på ett distinkt ämne av tillämpad AI. Introduktion till AI, konstruktion av AI-drivna chatbots,
Python för datavetenskap, utveckling av AI-appar med Python och Flask och att bygga AI-applikationer med Watson API:er är bland de ämnen som tas upp.
Varje kurs är avsedd att bygga på den före den, och erbjuda ett grundligt grepp om tillämpad AI.
12. Introduktion till datorseende och bildbehandling
Kursen "Introduktion till datorseende och bildbehandling" presenteras av IBM på Coursera och är en nybörjarvänlig kurs som syftar till att introducera studenter till det fascinerande området datorseende.
Computer vision har applikationer i en mängd olika branscher, inklusive robotik, augmented reality och självkörande bilar.
Även om viss förtrogenhet med Python-programmering och aritmetik på gymnasiet krävs, krävs varken tidigare expertis med maskininlärning eller datorseende för denna kurs.
Du kommer att lära dig att förklara hur datorseende används inom många sektorer samt hur du löser datorseendeproblem genom att använda bildbehandlings- och analysmetoder i denna kurs.
För att utföra grundläggande bildbehandlingsuppgifter som objektidentifiering och bildklassificering använder du Python, Pillow och OpenCV.
Att göra en bildklassificerare med övervakade inlärningsmetoder är ett annat ämne som behandlas i kursen. Sex moduler utgör kursstrukturen, och var och en fokuserar på ett distinkt område av bildbehandling och datorseende.
Dessa inkluderar ämnen som en översikt över datorseende, objektigenkänning, maskininlärningsbildsklassificering, bildbehandling med OpenCV och Pillow, neurala nätverk och djupinlärning, och ett projektfall om klassificering av trafikmärken.
Denna kurs betonar tillämpat lärande framför enbart teoretisk förståelse. Genom att arbeta med praktiska projekt kommer du att utveckla en portfölj med dina prestationer som visar upp dina förmågor inom bildbehandling och datorseende.
Jupyter Labs och Computer Vision Learning Studio (CV Studio), en gratis resurs för inlärning av datorseende, kommer att kombineras i labben.
Du kan ladda upp, träna och testa dina egna unika bildklassificerare och detekteringsmodeller med CV Studio.
13. Modern artificiell intelligens Masterclass: Bygg 6 projekt
Kursen "Modern Artificial Intelligence Masterclass: Build 6 Projects" på Udemy tar dig med på en spännande resa in i hjärtat av artificiell intelligens.
Denna noggrant planerade kurs använder en engagerande projektbaserad inlärningsmiljö för att leverera en kombination av akademisk kunskap och praktiska färdigheter.
Du kommer att upptäcka att varje projekt i den här inlärningsmiljön är utformat för att avslöja en annan aspekt av artificiell intelligens, vilket ger en heltäckande förståelse för området.
Från maskininlärning till djupinlärning till det fascinerande området neurala nätverk, programmet är späckat med intressanta ämnen.
Med hjälp av sex distinkta projekt kommer du att fördjupa dig i den praktiska sidan av artificiell intelligens (AI), vilket gör din inlärningsupplevelse dynamisk och fängslande.
För att säkerställa att du inte bara lär dig teorierna utan också utvecklar förmågan att tillämpa AI-lösningar, fokuserar kursen starkt på praktisk praktik.
Varje projekt du arbetar med är ett steg närmare att bli expert på de metoder och teknologier som är väsentliga inom AI-sektorn.
Du är en aktiv deltagare som antar utmaningar och avslöjar det under som artificiell intelligens kan producera, inte bara en passiv elev.
Genom att erbjuda en plattform där din kreativitet och problemlösningsförmåga förfinas via praktiska projekt, går kursen "Modern Artificial Intelligence Masterclass: Build 6 Projects" utöver konventionella inlärningstekniker.
Din förmåga att utveckla, bygga och förbättra AI-applikationer kommer att öka avsevärt allt eftersom du går vidare genom kursen.
14. Artificiell intelligens med maskininlärning, djupinlärning
Kursen "Artificiell intelligens med maskininlärning, djupinlärning" fungerar som en guide för dig under din utredning.
Den erbjuder en rik syntes av teori och erfarenhet när den utforskar de grundläggande algoritmerna och metoderna som driver samtida artificiell intelligens (AI).
Den här kursen kombinerar Machine Learning (ML) med Deep Learning (DL) för att ge dig de verktyg du behöver för att navigera i intrikata datamiljöer. Djup förståelse av AI, ML och DL uppmuntras av hur kursmodulerna är organiserade.
Genom att ta bort lagren av algoritmer leder de dig genom resonemanget bakom dem. För att garantera en övergripande förståelse kopplas teoretiska föreläsningar och praktiska aktiviteter samman.
Din förmåga att skapa intelligenta system som kan lära av data kommer att förbättras som ett resultat av att arbeta med verkliga projekt.
Attraktionen med maskininlärning (ML) och djupinlärning (DL) är deras förmåga att hitta mönster i data – en kritisk förmåga som denna kurs noggrant utvecklar.
Genom att guida dig genom labyrinten av neurala nätverk kommer det mystiska området för djupinlärning att bli mer lättillgängligt.
Dessutom, genom att förtydliga begreppen övervakad, oövervakad och förstärkningsinlärning, avmystifierar kursen området maskininlärning.
Du kommer att få en praktisk förståelse för dataförberedelse, modellbedömning och optimeringsmetoder från denna kurs, vilket garanterar att du förstår principerna.
Utbildningen förtydligar också processen att bygga, finslipa och förbättra modeller för att ta fram exakta prognoser. Aktiviteterna driver dig att använda det du har lärt dig, vilket främjar både behärskning och förståelse.
15. Deep Learning AZ 2023
Utforska världen av datadrivna insikter genom att anmäla dig till kursen "Deep Learning AZ 2023". Den här kursen fungerar som ett fyrtorn och visar vägen till att bli skicklig i djupinlärning, en viktig gren av artificiell intelligens.
Det gör den svåra terrängen med djupinlärning begriplig genom att dissekera neurala nätverk med dess noggrant designade komponenter.
Du kommer att lära dig om hur konvolutionella och återkommande neurala nätverk fungerar när du går vidare genom kurserna, vilket kommer att ge dig ett gediget grepp om hur datorer tar emot och bearbetar komplicerade data.
Kursen täcker också oövervakat lärande, och introducerar dig till vetenskapen och konsten att lära datorer att hitta mönster i omärkta data.
Grunden för kursen är dess praktiska del, som ger ett sätt att använda akademisk kunskap i praktiska situationer.
Du kommer att arbeta med utmanande projekt som testar din förmåga att ansöka modeller för djupinlärning att ta itu med akuta problem.
Dessa uppgifter är en lekplats för att finslipa dina förmågor och se till att du förstår grunderna för djupinlärning, snarare än bara ett prov.
Att förstå hur man använder Keras och TensorFlow, två grundläggande verktyg för att skapa och förfina pålitliga modeller för djupinlärning, är en av kursens främsta tips.
Dessutom kommer du att utforska naturlig språkbehandling, vilket kommer att leda till det fascinerande området maskin-mänsklig interaktion.
För att garantera ett heltäckande grepp om djupinlärning, navigerar kursen också i havet av förstärkningsinlärning.
Slutsats
Till en början kan det verka som en överväldigande uppgift att sortera igenom mängden av AI-kurser som är tillgängliga för nybörjare. Men när du väl har börjat är vägen till att förstå grunderna för artificiell intelligens utan tvekan spännande.
Dessa noggrant utformade kurser ger en kombination av akademisk kunskap och verklig erfarenhet för att hjälpa nybörjare att navigera i det komplicerade området av artificiell intelligens.
En intressant inlärningsmiljö skapas av de interaktiva handledningarna och praktiska projekten som är stöttepelaren i de flesta introduktionskurser.
Tillsammans med att förmedla nödvändig kunskap, främjar de också nyfikenhet och en känsla av framgång hos eleverna.
Den allomfattande hjälpen och det material som erbjuds i dessa kurser fungerar som en stark startplatta som driver aspiranter in i en framtid full av tekniska innovationer.
Kommentera uppropet