Мундариҷа[Пинҳон кардан][Намоиш]
- 1. Унсурҳои АИ
- 2. Python барои илмҳои маълумот, AI ва рушд
- 3. AI барои ҳама
- 4. AI барои некӣ
- 5. Асосҳои AI барои ҳама ихтисос
- 6. Зеҳни сунъӣ AZ 2023
- 7. Муқаддима ба зеҳни сунъӣ (AI)
- 8. Ихтисоси омузиши мошинхо
- 9. Ихтисоси омузиши амик
- 10. Математика барои омӯзиши мошинсозӣ ва илми маълумот
- 11. Шаҳодатномаи касбии IBM Applied AI
- 12. Муқаддима ба биниши компютерӣ ва коркарди тасвир
- 13. Мастер-класси муосири зеҳни сунъӣ: Сохтани 6 лоиҳа
- 14. Зеҳни сунъӣ бо омӯзиши мошинсозӣ, омӯзиши амиқ
- 15. Омӯзиши амиқ AZ 2023
- хулоса
Дар ҷаҳони торафт бештар алоқаманд ва ба маълумот асосёфта, омадани AI як ёдгории дурахши инсон аст.
Моҳияти AI, ки дар тақлидкунии мошинии зеҳни инсон ҷойгир шудааст, дар доираи васеи барномаҳо аҳамият пайдо мекунад ва ба пешрафти халалдор дар тамоми соҳаҳо мусоидат мекунад.
Таъсири назаррас ва фарогир аст, аз соҳаи тандурустӣ, ки дар он ташхиси сунъии сунъӣ ташхиси барвақти бемориро таъмин мекунад, то маориф, молия ва ғайра.
Автоматикунонии пешрафтҳои мунтазами кор дар таҳлили маълумот ва имкони такмилдиҳӣ таҷрибаи корбарон танҳо чанде аз соҳаҳое мебошанд, ки AI ба таври олиҷаноб медурахшад.
Динамикае, ки ба соҳаи AI хос аст, ба ӯҳдадории омӯзиши пайваста ниёз дорад. Ҳангоме ки сарҳадҳои тасаввуршаванда норавшан мешаванд, боқӣ мондани равандҳо ва технологияҳои рушд на танҳо тавсия дода мешавад, балки талаб карда мешавад.
Ин соҳаест, ки кашфиёти дирӯз ба зудӣ ба стандартҳои имрӯза табдил ёфта, хусусияти босуръати инноватсияро дар кор таъкид мекунад. Ҷустуҷӯи беохири аҳамият дар рельеф, ки бо беҳбудиҳои доимӣ фаро гирифта шудааст, зарурати таҷрибаи доимо инкишофёбандаро таъкид мекунад.
Ғайр аз он, бо афзоиши эҳтиёҷ ба дониши AI, ҳисси бетаъхирӣ барои муҳандисони шӯҳратпараст барои кофтани асли ин илми ҷолиб вуҷуд дорад.
Перспекти-ваи кушодани мураккабии омӯзиши машқҳо, омӯзиши амиқ ва шабакаҳои нейронӣ ҷалб мекунанд.
Бо вуҷуди ин, роҳи азхудкунии AI аксар вақт душвор ҳисобида мешавад, алахусус барои онҳое, ки дар боло ҳастанд. Маҳз дар ҳамин маврид аҳамияти курсҳои хуби сохтории таълимӣ равшан мегардад.
Вақте ки мо ба соҳаи таҳсилоти AI мегузарем, шумораи зиёди курсҳо барои қонеъ кардани афзоиши донишҷӯёни хоҳишманд ба вуҷуд омаданд.
Ин курсҳо, ки ба суръатҳои гуногуни омӯзиш ва донишҳои қаблӣ мутобиқ карда шудаанд, кӯшиш мекунанд, ки хатти омӯзишро ҳамвор созанд ва воридшавӣ ба AI-ро камтар тарсонанд.
Маҷмӯаи интихобшудаи курсҳои AI барои шурӯъкунандагон ҳамчун санги қадам ба ин олами ҷолиб амал мекунад. Ин курсҳо, ки барои фароҳам овардани заминаи мустаҳкам пешбинӣ шудаанд, доираи васеи ғояҳои AI-ро барои пешниҳоди дониши ҳамаҷониба фаро мегиранд.
Онҳо мафҳумҳои бунёдиро равшан мекунанд, таҷрибаи амалӣ медиҳанд ва ба барномаҳои воқеии AI назар мекунанд.
Оғози масири муташаккили омӯзиш мисли боз кардани дари ояндаи пур аз имкониятҳост. Роҳи азхудкунии AI метавонад бо мураббии дуруст ҳам ҳаяҷоновар ва ҳам фоидаовар бошад.
Маҷмӯаи зерини интихобшудаи курсҳои AI барои фароҳам овардани заминаи мустаҳкам, афрӯхтани шарораи таваҷҷуҳ ва фароҳам овардани замина барои саёҳати хурсандиовар дар соҳаи ҳаяҷонбахши AI тарҳрезӣ шудааст.
1. Унсурҳои AI
MinnaLearn ва Донишгоҳи Ҳелсинки як силсилаи инқилобии курсҳои ройгони онлайнро бо номи The Elements of AI таъсис доданд.
Ҳадафи он ошкор кардани AI ва имкон додан ба доираи васеи одамон, новобаста аз маълумот, фаҳмидани он мебошад. Дар курс ду бахши асосӣ мавҷуд аст.
Бахши аввал, "Муқаддима ба AI" як модули оддӣ аст, ки ҳеҷ гуна дониши қаблии барномасозӣ ё арифметикаи пешрафтаро талаб намекунад. Он барои ҳар касе, ки мехоҳад дар бораи AI, имкониятҳои он ва чӣ гуна ба ҳаёти ҳаррӯзаи мо таъсир мерасонад, маълумоти бештар гирад, беҳтарин аст.
Ин қисм барои дарки асосҳои AI заминаи қавӣ фароҳам меорад. "Сохтани AI", фасли дуюм, алгоритмҳоро муфассалтар меомӯзад, ки барои эҷоди усулҳои AI имкон медиҳанд.
Барои иштироки пурра дар ин дарси техникӣ, баъзе донишҳои бунёдии барномасозии Python тавсия дода мешавад.
Он барои шахсоне комил аст, ки мехоҳанд ба татбиқи рушди AI идома диҳанд ва аз асосҳои асосӣ берун оянд.
Унсурҳои AI бо садоқати худ ба демократикунонӣ ва тавонмандсозии донишҳои AI фарқ мекунанд. Омӯзиши нозукиҳои AI ба мисли фаҳмидани барномаҳои эҳтимолии он дар як қатор соҳаҳо муҳим нест.
Курс таъкид мекунад, ки AI на танҳо барои муҳандисон, балки барои ҳар касе, ки ба ояндаи технология таваҷҷӯҳ дорад, ва он ба истифодаҳои гуногуни технология мусоидат мекунад.
2. Python барои илми маълумот, AI ва рушд
"Python барои Илмҳои маълумотКурси , AI & Development”, ки аз ҷониби IBM таҳия шудааст ва дар Coursera дастрас аст, як курси ҳамаҷонибаест, ки донишҷӯёнро ба ҷаҳони барномасозии Python фош мекунад.
Махсусан дар соҳаҳои илми маълумот, зеҳни сунъӣ ва рушд.
Бо формати ин курси барои шурӯъкунандагон дӯстона, шумо метавонед дар тӯли якчанд соат барномарезиро бо Python ёд гиред, ҳатто агар шумо таҷрибаи қаблии барномасозӣ надошта бошед.
Шумо дар давоми курс фаҳмиши бунёдии Python хоҳед гирифт, ки тағирёбандаҳо, сохторҳои додаҳо, ифодаҳо ва намудҳои додаҳоро дар бар мегирад.
Шумо дар мантиқи барномасозии Python дар шохаҳо, ҳалқаҳо, функсияҳо, объектҳо ва синфҳо малака хоҳед дошт. Истифодаи китобхонаҳои Python, ба монанди Pandas, Numpy ва Beautiful Soup, ки барои таҳлил ва коркарди додаҳо муҳиманд, инчунин дар курс фаро гирифта шудаанд.
Методологияи амалии ин курс яке аз хусусиятҳои фарқкунандаи он мебошад. Дар рафти лабораторияхои амалй бо Ноутбукҳои Jupyter, шумо метавонед донишҳои нав гирифтаатонро ба кор баред.
Азбаски он ба шумо имкон медиҳад, ки бо маълумоти воқеӣ ва ҳалли масъалаҳои воқеиро ҳал кунед, ин таҷрибаи амалӣ бебаҳост.
Пас аз хатми курс, шумо ба истифодаи Python барои сохтани барномаҳои оддӣ, муомила бо додаҳо ва автоматикунонии корҳои ҳаррӯза эътимод пайдо хоҳед кард.
Доираи васеи саноат, аз чумла таҳияи нармафзор, муҳандисии додаҳо, зеҳни сунъӣ, DevOps ва илм ва таҳлили додаҳо метавонанд аз малакаҳои ба даст овардаатон баҳра баранд.
3. AI барои ҳама
Курси "AI for Everyone", ки аз ҷониби deeplearning.ai пешниҳод шудааст, барои ҳар касе, ки мехоҳад дар бораи потенсиали инқилобии зеҳни сунъӣ бидуни саркашӣ ба ҷузъиёт маълумот гирад, пешбинӣ шудааст.
Ин курс шуморо дар бораи оқибатҳои иҷтимоӣ ва тиҷоратии зеҳни сунъӣ роҳнамоӣ мекунад ва ҳамзамон фаҳмиши ҳамаҷонибаи он, ки он метавонад ба чӣ ноил шавад ва наметавонад, пешниҳод кунад.
Новобаста аз таҷрибаи техникии шахс, он ҳадафи он нест кардани принсипҳои AI ва фаҳмо гардонидани онҳо барои аудиторияи васеътар аст.
Дар давоми курс, шумо дар бораи корҳои дохилии омӯзиши мошинсозӣ ва омӯзиши амиқ, ду соҳаи зеҳни сунъӣ, ки вақтҳои охир таваҷҷӯҳи зиёдро ба худ ҷалб кардаанд, бештар маълумот хоҳед гирифт.
Илова бар ин, шумо мисолҳои воқеиро меомӯзед, ки истифодаи муфиди зеҳни сунъиро дар як қатор бахшҳо нишон медиҳанд.
Барои таъмини он, ки донишҷӯён барои қабули қарорҳои оқилона дар соҳаи худ омода бошанд, курс инчунин масъалаҳои ахлоқии атрофи AI-ро баррасӣ мекунад.
Таваҷҷӯҳ ба оқибатҳои тиҷоратии AI дар "AI барои ҳама" яке аз ҷузъҳои барҷастаи он мебошад.
Иштирокчиён дар бораи тактикаи ташкили як ширкати иттилоотӣ маълумот мегиранд ва тарзи бомуваффақият аз инқилоби AI дар ширкатҳои худ гузаштанро меомӯзанд.
Донишҷӯён ин курсро бо малакаҳои зарурӣ барои татбиқи усулҳои ба AI асосёфта дар фаъолияти касбии худ хатм мекунанд, ба ғайр аз фаҳмиши асосии соҳа.
4. AI барои некӣ
Курси "AI for Good" як ташаббуси пешрафтаи deeplearning.ai мебошад, ки ҳадафи он истифодаи зеҳни сунъӣ барои ҳалли масъалаҳои душвори ҷаҳонӣ мебошад.
Ин курс як имконияти нодиреро барои рушди қобилиятҳое пешниҳод мекунад, ки компютер ва зеҳни инсонро барои эффектҳои судманд дар ҷаҳони воқеӣ омехта мекунанд.
Он тарҳрезӣ шудааст, ки ба осонӣ аз ҷониби мутахассисон, донишҷӯён ва ҳар касе, ки ба беҳбуди ҷомеа ва муҳити зист дилгарм аст, фаҳмад.
Шумо дар давоми курс заминаи методиро барои эҷоди лоиҳаҳои AI меомӯзед.
Барои лоиҳаҳое, ки ба мониторинги гуногунии биологӣ, энергияи шамол, ифлосшавии ҳаво ва идоракунии офатҳои табиӣ нигаронида шудаанд, шумо маълумотро арзёбӣ мекунед ва моделҳои AI эҷод мекунед.
Бо мақсади ба шумо дарки амалии барномаҳои AI, курс инчунин омӯзиши мисолҳои воқеиро дар бораи саломатии ҷамъиятӣ, тағирёбии иқлим ва идоракунии офатҳо меомӯзад.
Шумо мефаҳмед, ки чӣ гуна модели AI-ро барои баланд бардоштани пешгӯии тавлиди нерӯи шамол эҷод кардан, истифода бурдан мумкин аст биниши компютерӣ усулҳои шинохтан ва гурӯҳбандии ҳайвонот барои мониторинги гуногунии биологӣ ва арзёбии сифати ҳаво бо истифода аз шабакаҳои нейрон.
Курс инчунин истифодаи усулҳои коркарди забони табииро ба паёмҳои матнии пас аз фалокатҳо расонидашуда ва таҳияи лӯлаи таснифоти тасвирҳо барои арзёбии зарар бо истифода аз аксҳои моҳвораӣ фаро мегирад.
AI барои чаҳорчӯбаи лоиҳаи хуб, ноутбукҳои Jupyter, биниши компютер, омӯзиши мошинҳои назоратшаванда, коркарди забони табиӣ, таҳлили маълумот ва ғайра аз ҷумлаи малакаҳое мебошанд, ки шумо ба даст меоред.
Шумо малака ва маълумоти заруриро барои кор кардан дар лоиҳаҳои AI барои хуб ва эҷод кардани маҳсулоте хоҳед дошт, ки AI-ро барои сабабҳои экологӣ ва башардӯстона дар охири курс истифода мебаранд.
5. Асосҳои AI барои ихтисоси ҳама
Курси ҳамаҷонибаи "Асосҳои AI барои ихтисоси ҳама", ки IBM дар Coursera пешниҳод мекунад, барои шиносоии донишҷӯён бо соҳаи зеҳни сунъӣ (AI) пешбинӣ шудааст. Ин ихтисос ба дониши барномасозӣ ниёз надорад ва барои онҳое тарҳрезӣ шудааст, ки бо AI таҷрибаи кам ё тамоман надоранд.
Барои донишҷӯёне, ки ба омӯхтани таъсироти AI ва имкониятҳои инқилобӣ барои ҷомеа ва тиҷорат таваҷҷӯҳ доранд, ин ҷои хубест барои оғоз.
Се курс ихтисосро ташкил медиҳад, ки ҳар кадоме ба як соҳаи муайяни зеҳни сунъӣ тамаркуз мекунанд. Дар курси якум "Муқаддима ба зеҳни сунъӣ (AI)" ба донишҷӯён фаҳмиши умумӣ дар бораи технология, истифодаи он ва чӣ гуна он ҷомеаро тағир медиҳад, дода мешавад.
Шумо дар бораи ахлоқи AI дониш хоҳед гирифт, омӯзиши чуқур, шабакаҳои нейрон, омӯзиши мошинсозӣ ва дигар мавзӯъҳои марбут.
Курси дуюм ба истифодаи хидматҳои Watson AI, таҳти унвони "Оғози AI бо истифода аз IBM Watson."
Шумо мефаҳмед, ки чӣ тавр бо истифода аз барномаҳои монанди Watson Studio, ӯҳдадориҳоро дар ҷои кор ба ҳадди аксар расонидан ва маҳсулнокӣ зиёд кардан мумкин аст. Хусусиятҳо ва вазифаҳои хидматҳои IBM Watson дар давоми давраи ҳаёти AI низ дар ин курс фаро гирифта шудаанд.
Курси ниҳоии "Сохтани чатботҳои бо сунъии сунъӣ бе барномасозӣ" ба сохтани чатботҳо бидуни навиштани код тамаркуз мекунад.
Бартариҳои чатботҳо, чӣ гуна истифода бурдани Watson Assistant барои сохтани чатботи барои корбар дӯстона ва чӣ гуна ҳамроҳ кардани он бо вебсайт ҳама фаро гирифта мешаванд.
Шумо дар давоми тахассус як қатор вазифаҳои амалӣ ва рамзро иҷро хоҳед кард. То ба охир чатботи дастгирии муштариёни Watson AI дар вебсайт сохта, озмуда ва амалӣ карда мешавад.
6. Зеҳни сунъӣ AZ 2023
Курси дақиқ тарҳрезишудаи "Intelligence Artificial Intelligence AZ 2023" кони ганҷи донишро мекушояд, ки ба шумо имкон медиҳад, ки ба ҷаҳони зеҳни сунъӣ (AI) чуқуртар кобед.
Ин курс ба шумо аз ибтидои асосҳо роҳнамоӣ мекунад ва боварӣ ҳосил кунед, ки таҳкурсии мустаҳкам гузошта шудааст.
Мушкилоти зеҳни сунъӣ ҳангоми рафтани шумо ошкор карда мешаванд ва дар бораи потенсиали тавонои ин технологияи инноватсионӣ фаҳмиш медиҳанд. Ҳар як модули курс ба модули қаблии худ асос меёбад, ки ҳадафи он мусоидат ба омӯзиши прогрессивӣ мебошад.
Ин ба траекторияи омӯзиши шумо такя медиҳад, ки ба осонтар азхудкунии мафҳумҳои мураккаби AI мусоидат мекунад. Дар ин ҷо супоришҳои амалӣ, ки ҳам ҷолиб ва ҳам хеле дарккунанда мебошанд, барои такмил додани фаҳмиши шумо истифода мешаванд.
Шумо имконият пайдо мекунед, ки бо маълумоти воқеии ҷаҳон кор кунед ва аз мушкилоти гирифтани фаҳмиши пурарзиш аз он ҳаяҷон хоҳед кард.
Ин курс аз он сабаб фарқ мекунад, ки иқтидори он барои бартараф кардани ғояҳои назариявӣ тавассути татбиқи ҷаҳони воқеӣ. Ба ҷои он ки танҳо як истеъмолкунандаи иттилооти ғайрифаъол бошед, шумо ба муҳити пурқуввати омӯзиш ворид мешавед.
Якчанд монеаҳо дар ин курс вуҷуд доранд, ки қобилияти шумо барои тафаккури интиқодӣ ва ҳалли мушкилотро месанҷанд.
Ин курс шуморо бо малакаҳои зарурӣ барои бомуваффақият истифода бурдани ин маълумот муҷаҳҳаз мекунад, илова бар он, ки ба шумо донишҳои заруриро пешниҳод кунед.
7. Муқаддима ба зеҳни сунъӣ (AI)
Бо гирифтани курси "Муқаддима ба зеҳни сунъӣ (AI)" аз ҷониби Курсера худро дар соҳаи ҷолиби зеҳни сунъӣ ғарқ кунед.
Ин курс заминаи мустаҳкамро дар ғояҳои асосии AI таъмин мекунад ва роҳро барои фаҳмиши амиқи ин соҳа мекушояд.
Шумо аз ибтидо тавассути масири сахти омӯзиш роҳнамоӣ мекунед, ки ҷанбаҳои зиёди зеҳни сунъиро бодиққат ошкор мекунад.
Тарзи ташкили мавод дар курс кафолат медиҳад, ки дониш тадриҷан сохта мешавад ва ҳар як модул табиатан ба модули дигар мегузарад.
Ин усули хуб баррасӣшуда ба фаҳмиши амиқи мафҳумҳои AI мусоидат мекунад, ба ғайр аз осон кардани омӯзиш.
Барнома доираи васеи фанҳоро дар бар мегирад, аз ҷумла омӯзиши амиқ, омӯзиши мошинсозӣ, шабакаҳои нейрон ва ғайра.
Шумо ба қалби зеҳни сунъӣ ворид шуда истодаед ва механикаеро, ки системаҳои интеллектуалиро қувват мебахшанд, меомӯзед - шумо на танҳо рӯи заминро аз назар мегузаронед.
Курс аз машқҳои амалӣ пур карда шудааст, ки ба шумо равиши амалии омӯзишро фароҳам меорад. Мулоқот бо маҷмӯаҳои додаҳои воқеии ҷаҳон як таҷрибаи ҷолиб ва ибратбахш аст, ки ба шумо пешкаш карда мешавад.
Курс шуморо ба муҳити ҷолиб ва динамикии омӯзиш маҷбур мекунад, ки шуморо ба донишҷӯи ғайрифаъол кам намекунад.
Мақсади курс санҷиши қобилияти шумо барои тафаккури интиқодӣ ва ҳалли мушкилот мебошад. Татбиқи дониш дар ҳолатҳои мувофиқ ва воқеии ҷаҳонӣ ҳамчун гирифтани он муҳим аст.
8. Ихтисоси омӯзиши мошинҳо
Донишгоҳи Стэнфорд ва DeepLearning.ai ихтисоси омӯзиши мошинҳоро пешниҳод мекунанд.
Барномаи мукаммали AI, ки аз ҷониби Coursera пешниҳод шудааст, ба донишҷӯён заминаи мустаҳкам дар назарияи AI ва инчунин қобилиятҳои муфиди омӯзиши мошинро фароҳам меорад.
Иштирокчиёни ин ихтисос доираи васеи фанҳои омӯзиши мошинро меомӯзанд. Дар аввал, онҳо барои сохтани асбобҳои маъруфи Python ба монанди NumPy ва scikit-learn истифода хоҳанд кард. моделҳои омӯзиши мошинҳо.
Дар курс стратегияҳои омӯзишии назоратшаванда ва беназоратӣ фаро гирифта шудаанд.
Шумо чӣ гуна сохтани моделҳоро барои таснифоти дуӣ ва мушкилоти пешгӯӣ, аз қабили регрессияи логистикӣ ва хатӣ бо истифода аз омӯзиши назоратшаванда меомӯзед. Ғайр аз он, шумо бо истифода аз TensorFlow барои таснифоти бисёрсинфӣ омӯзиши амалии шабакаи нейрон хоҳед гирифт.
Курс кластерсозӣ ва ошкор кардани аномалияро дар заминаи омӯзиши беназорат фаро мегирад ва ба донишҷӯён асбобҳоеро медиҳад, ки онҳо барои кор бо маълумоте, ки ҷавобҳои нишондодашуда надоранд, медиҳанд.
Ихтисос инчунин усулҳои ансамбли дарахтонро дар бар мегирад, ба монанди дарахтони пурқувват, ҷангалҳои тасодуфӣ ва дарахтони қарор.
Таваҷҷуҳи ин курс ба таҳияи системаҳои тавсиядиҳанда тавассути усулҳои омӯзиши амиқ дар асоси мундариҷа ва стратегияҳои филтркунии муштарак яке аз хусусиятҳои фарқкунандаи он мебошад.
Илова бар ин, чуқур омӯзиши тақвият моделҳо ба шумо пешниҳод карда мешаванд. Таваҷҷуҳи ихтисос ба таҷрибаҳои беҳтарини омӯзиши мошинсозӣ мебошад, ки кафолат медиҳад, ки моделҳои аз ҷониби донишҷӯён сохташуда ба вазифаҳо ва додаҳои воқеии ҷаҳонӣ мувофиқанд.
Шумо барномаро бо дарки устувори ғояҳои омӯзиши мошинсозӣ ва инчунин малакаҳои амалӣ барои истифодаи ин усулҳо барои ҳалли мушкилоти душвори воқеии ҷаҳонӣ хатм хоҳед кард.
9. Ихтисоси амиқи омӯзишӣ
Мутахассиси DeepLearning.AI як барномаи муқаддимавӣ мебошад, ки донишҷӯёнро бо омӯзиши амиқ ва зеҳни сунъӣ шинос мекунад.
Табиати оддӣ, кӯтоҳ ва худмаблағгузории ин курси онлайн, ки аз ҷониби пешрави омӯзиши мошинсозӣ Эндрю Нг таълим дода мешавад, онро барои ашхосе, ки нав ба саёҳати AI оғоз мекунанд, дастрас мекунад.
Аз ғояи бунёдии шабакаҳои нейрон сар карда, шумо дар ин ихтисос мавзӯъҳои гуногуни омӯзиши амиқро меомӯзед.
Шумо дар бораи ҷузъҳои муҳими меъмории шабакаи нейрон, инчунин чӣ гуна сохтан, таълим додан ва истифода бурдани шабакаҳои амиқи нейронии пурра васлшуда дониш хоҳед гирифт.
Курс инчунин пешрафтҳои асосии технологӣ, ки ба татбиқи омӯзиши амиқ асос ёфтааст, омӯхта мешавад. Ҳангоми пешрафт, шумо стратегияҳои муфидро барои оғози лоиҳаҳои AI ва сохтани портфели ба соҳа мувофиқ меомӯзед.
TensorFlow, трансформаторҳо, шабакаҳои нейронии конволютсионӣ, шабакаҳои нейронҳои такрорӣ, шабакаҳои нейронии сунъӣ ва барномасозии Python ҳама дар ин ихтисос фаро гирифта шудаанд.
Хотираи кӯтоҳмуддати дароз (LSTM), моделҳои таваҷҷӯҳ, коркарди забони табиӣ, ошкор кардани объект ва сегментатсия, системаҳои шинохти чеҳра, оптимизатсия, танзими гиперпараметрҳо, омӯзиши мошинсозӣ, омӯзиши интиқол, бозгашт-пропагатсия ва системаҳои шинохти чеҳра аз дигар мавзӯъҳое мебошанд, ки шумо меомӯзед.
Панҷ синф, ки ҳар кадоме ба як ҷанбаи мушаххаси омӯзиши амиқ тамаркуз мекунанд, чаҳорчӯбаи барномаро ташкил медиҳанд.
Шабакаҳои нейронӣ ва омӯзиши амиқ, оптимизатсияи амиқи шабакаи нейронӣ, лоиҳаи омӯзиши мошинсозӣ ташкил, шабакаҳои нейронҳои конволютсионӣ ва моделҳои пайдарпай чанд мисол мебошанд.
Ҳар як курс бояд дар асоси курси пешина сохта шавад, ки фаҳмиши ҳамаҷонибаи омӯзиши амиқро кафолат медиҳад.
10. Математика барои омӯзиши мошинсозӣ ва илми маълумот
Ихтисоси DeepLearning.AI "Математика барои омӯзиши мошинсозӣ ва илми маълумот" як барномаи таълимии барои шурӯъкунандагон аст, ки ба хонандагон қуттии абзорҳои асосии математикаро, ки барои омӯзиши мошин заруранд, таъмин мекунад.
Ин курс барои ҳар касе, ки мехоҳад асосҳои риёзии худро барои кор дар омӯзиши мошинсозӣ ва илми маълумот такмил диҳад, беҳтарин аст, зеро он танҳо дараҷаи миёнаи математикаро ҳамчун шарти ҳатмӣ талаб мекунад.
Ин курс ба шумо мавзӯъҳои муҳими математикиро, аз қабили ҳисобҳо, алгебраи хатӣ, омор ва эҳтимолият таълим медиҳад. Ин қобилиятҳои бунёдӣ барои самаранок дарк кардан ва татбиқ кардан лозиманд алгоритмҳои омӯзиши мошин.
Курс аз се бахш иборат аст: Алгебраи хатӣ барои омӯзиши мошинсозӣ ва илми маълумот, ҳисобкунӣ барои омӯзиши мошинсозӣ ва илми маълумот ва эҳтимолият ва омор барои омӯзиши мошинсозӣ ва илми маълумот.
Шумо бо омӯхтани векторҳо, матритсаҳо, тағиротҳои хатӣ ва арзишҳои худӣ оғоз хоҳед кард, ки ҳамаи онҳо барои дарки моделҳои омӯзиши мошинсозӣ муҳиманд.
Пас аз он курс ҳисобро кофта, ба шумо дар бораи ҳосилаҳо, градиентҳо ва усулҳои оптимизатсияро таълим медиҳад. пастшавии градиент, ки ҳамаи онҳо барои омӯзиши шабакаҳои нейронӣ заруранд.
Дар қисми эҳтимолият ва омор, шумо дар бораи тағирёбандаҳои тасодуфӣ, теоремаи Байес, тақсимоти Гаусс ва санҷиши гипотеза, инчунин воситаҳои оморӣ барои таҳлили додаҳо маълумот хоҳед гирифт.
То охири курс, шумо дар бораи мафҳумҳои риёзие, ки рафтори алгоритмиро асоснок мекунанд ва чӣ гуна онҳоро барои татбиқи фармоишӣ мутобиқ кардан мехоҳед, дониши мукаммал хоҳед дошт.
Корфармоён ин истеъдодҳоро қадр мекунанд ва онҳо ба шумо дар рафъи саволҳои мусоҳиба оид ба омӯзиши мошин ва ба даст овардани кори идеалии худ кӯмак мекунанд.
11. Шаҳодатномаи касбии IBM Applied AI
Шаҳодатномаи касбии IBM Applied AI, ки дар Coursera дастрас аст, як барномаи таълимии мукаммалест, ки барои оғоз кардани шумо дар соҳаи зеҳни сунъӣ пешбинӣ шудааст.
Ин курс, ки аз ҷониби мутахассисони IBM роҳбарӣ мешавад, барои шурӯъкунандагон беҳтарин аст ва ҳеҷ гуна дониши барномасозии пешакӣ ё зеҳни сунъиро талаб намекунад.
Бо мӯҳлати пешбинишудаи ба итмом расонидани се моҳ дар даҳ соат дар як ҳафта, он ба қадри кофӣ чандир аст, ки ба шумо имкон медиҳад бо суръати худ омӯзед.
Шумо дар ин курс дар бораи зеҳни сунъӣ (AI), истифодаи он ва ҳолатҳои истифодаи он маълумот хоҳед гирифт.
Барои оғоз кардан, бо маънои зеҳни сунъӣ шинос шавед ва мафҳумҳоро ба монанди омӯзиши амиқ, омӯзиши мошинсозӣ ва шабакаҳои нейрон муайян кунед.
Омӯзиши сохтани чатботҳои AI ва ёварони виртуалӣ дар вебсайтҳо бидуни ҳеҷ гуна дониши барномасозӣ яке аз хусусиятҳои курс аст.
Курс зеҳни сунъӣ, омӯзиши мошинсозӣ, барномасозии Python, Watson AI, чатботҳо, омӯзиши амиқ ва интерфейсҳои барномасозии барномаҳоро (API) фаро мегирад.
Шумо инчунин ба илми маълумот дохил шуда, технологияҳои ба монанди хидматҳои IBM Watson AI, OpenCV ва API-ро таҳқиқ мекунед, то тавассути код қарорҳои аз ҷониби AI таъминшуда эҷод кунед.
Ихтисос аз шаш курс иборат аст, ки ҳар яки онҳо ба мавзӯи мушаххаси AI-и амалӣ тамаркуз мекунанд. Муқаддима ба AI, сохтани чатботҳои бо AI,
Python барои илми маълумот, таҳияи барномаҳои AI бо Python ва Flask ва сохтани барномаҳои AI бо истифода аз Watson API аз ҷумлаи мавзӯъҳои фаро гирифта шудаанд.
Ҳар як курс барои сохтани курси пеш аз он пешбинӣ шудааст ва дарки ҳамаҷонибаи AI-и татбиқшударо пешниҳод мекунад.
12. Муқаддима ба биниши компютерӣ ва коркарди тасвир
Курси "Муқаддима ба биниши компютерӣ ва коркарди тасвир" аз ҷониби IBM дар Coursera пешниҳод шудааст, ки курси дӯстона барои шурӯъкунандагон мебошад, ки ҳадафи он шиносоии донишҷӯён бо соҳаи ҷолиби биниши компютер мебошад.
Бинишҳои компютерӣ дар соҳаҳои мухталиф, аз ҷумла робототехника, воқеияти афзоянда ва мошинҳои худгард барномаҳо доранд.
Гарчанде ки каме ошноӣ бо барномасозии Python ва арифметикаи мактаби миёна талаб карда мешавад, барои ин курс на таҷрибаи пешакии омӯзиши мошинсозӣ ва на биниши компютер талаб карда мешавад.
Шумо фаҳмонед, ки чӣ гуна биниши компютер дар бисёр бахшҳо истифода мешавад ва инчунин чӣ гуна ҳалли масъалаҳои биниши компютер бо истифода аз усулҳои коркард ва таҳлили тасвир дар ин курс.
Барои иҷрои вазифаҳои асосии коркарди тасвир, ба монанди мушаххаскунии объект ва таснифоти тасвир, шумо Python, Pillow ва OpenCV-ро истифода мебаред.
Сохтани таснифоти тасвирӣ бо равишҳои омӯзиши назоратӣ мавзӯи дигари дар курс баррасӣшуда мебошад. Шаш модул сохтори курсро ташкил медиҳад ва ҳар яке ба як соҳаи мушаххаси коркарди тасвир ва биниши компютер тамаркуз мекунад.
Инҳо мавзӯъҳоро дар бар мегиранд, аз қабили шарҳи биниши компютер, шинохти объект, таснифоти тасвири омӯзиши мошин, коркарди тасвир бо истифодаи OpenCV ва Pillow, шабакаҳои нейронӣ ва омӯзиши амиқ ва парвандаи лоиҳа оид ба таснифоти аломатҳои ҳаракат.
Ин курс ба омӯзиши амалии танҳо фаҳмиши назариявӣ таъкид мекунад. Бо кор дар лоиҳаҳои амалӣ, шумо портфели дастовардҳои худро таҳия хоҳед кард, ки қобилиятҳои шуморо дар коркарди тасвирҳо ва биниши компютер нишон медиҳад.
Jupyter Labs ва Computer Vision Learning Studio (CV Studio), манбаи ройгони омӯзиши рӯъёи компютерӣ дар лабораторияҳо якҷоя карда мешаванд.
Шумо метавонед бо CV Studio моделҳои таснифкунандаи тасвир ва муайянкунии беназири худро бор кунед, омӯзонед ва санҷед.
13. Мастеркласси муосири зеҳни сунъӣ: Сохтани 6 лоиҳа
Курси "Мастеркласси муосири зеҳни сунъӣ: Сохтани 6 лоиҳа" дар Udemy шуморо ба сафари ҳаяҷонбахш ба маркази зеҳни сунъӣ мебарад.
Ин курси бодиққат ба нақша гирифташуда муҳити ҷолиби омӯзиширо барои пешниҳоди маҷмӯи донишҳои академӣ ва малакаҳои амалӣ истифода мебарад.
Шумо мефаҳмед, ки ҳар як лоиҳа дар ин муҳити омӯзишӣ барои ошкор кардани ҷанбаи дигари зеҳни сунъӣ тарҳрезӣ шудааст ва фаҳмиши ҳамаҷонибаи ин соҳаро таъмин мекунад.
Аз омӯзиши мошинсозӣ то омӯзиши амиқ то соҳаи ҷолиби шабакаҳои нейрон, барнома пур аз мавзӯъҳои ҷолиб аст.
Бо кӯмаки шаш лоиҳаи алоҳида, шумо ба паҳлӯи амалии зеҳни сунъӣ (АИ) омӯхта шуда, таҷрибаи омӯзишии худро динамикӣ ва ҷолиб мегардонед.
Барои он, ки шумо на танҳо назарияҳоро меомӯзед, балки инчунин қобилияти татбиқи қарорҳои AI-ро инкишоф медиҳед, курс ба амалияи амалӣ диққати ҷиддӣ медиҳад.
Ҳар як лоиҳае, ки шумо дар он кор мекунед, як қадами наздиктар ба коршиноси усулҳо ва технологияҳое мебошад, ки дар бахши AI муҳиманд.
Шумо як иштирокчии фаъол ҳастед, ки мушкилотро ба ӯҳда мегирад ва мӯъҷизаеро, ки зеҳни сунъӣ метавонад тавлид кунад, на танҳо як донишҷӯи ғайрифаъолро ошкор мекунад.
Бо пешниҳоди платформае, ки қобилияти эҷодӣ ва ҳалли мушкилот тавассути лоиҳаҳои амалӣ такмил дода мешавад, курси "Мастеркласси муосири зеҳни сунъӣ: Сохтани 6 лоиҳа" аз усулҳои анъанавии омӯзиш фаротар аст.
Қобилияти шумо барои таҳия, сохтан ва такмил додани замимаҳои AI ҳангоми пешрафт дар курс ба таври назаррас афзоиш хоҳад ёфт.
14. Зеҳни сунъӣ бо омӯзиши мошинсозӣ, омӯзиши амиқ
Курси "Интеллектуалии сунъӣ бо омӯзиши мошинсозӣ, омӯзиши амиқ" ҳамчун дастур барои шумо ҳангоми тафтишоти шумо амал мекунад.
Он синтези ғании назария ва таҷрибаро пешниҳод мекунад, зеро он алгоритмҳо ва усулҳои бунёдиро меомӯзад, ки зеҳни сунъии муосирро (АИ) пеш мебаранд.
Ин курс омӯзиши мошинро (ML) бо Deep Learning (DL) муттаҳид мекунад, то ба шумо асбобҳоеро пешкаш кунад, ки барои паймоиш дар муҳити мураккаби додаҳо лозим аст. Фаҳмиши амиқи AI, ML ва DL аз тариқи ташкили модулҳои курс ташвиқ карда мешавад.
Бо нест кардани қабатҳои алгоритмҳо, онҳо шуморо тавассути далелҳои паси онҳо роҳнамоӣ мекунанд. Барои кафолат додани фаҳмиши ҳамаҷониба, лексияҳои назариявӣ ва фаъолияти амалӣ бо ҳам пайваст карда мешаванд.
Қобилияти шумо барои эҷоди системаҳои интеллектуалӣ, ки метавонанд аз маълумот омӯхта шаванд, дар натиҷаи кор дар лоиҳаҳои воқеии ҷаҳонӣ беҳтар хоҳанд шуд.
Ҷолибияти омӯзиши мошинсозӣ (ML) ва омӯзиши амиқ (DL) қобилияти онҳо дар пайдо кардани намунаҳо дар маълумот мебошад - қобилияти муҳиме, ки ин курс бодиққат инкишоф медиҳад.
Бо роҳнамоии шумо тавассути лабиринти шабакаҳои нейронӣ, майдони пурасрор омӯзиши амиқ бештар дастрас хоҳад шуд.
Илова бар ин, тавассути возеҳ кардани мафҳумҳои омӯзиши назоратшаванда, беназорат ва тақвият, курс соҳаи омӯзиши мошинҳоро ошкор мекунад.
Шумо аз ин курс фаҳмиши амалии омодасозии маълумот, арзёбии модел ва равишҳои оптимизатсияро хоҳед гирифт ва кафолат медиҳад, ки принсипҳоро мефаҳмед.
Омӯзиш инчунин раванди сохтан, такмил додан ва такмил додани моделҳоро барои таҳияи пешгӯиҳои дақиқ равшан мекунад. Фаъолиятҳо шуморо водор мекунанд, ки чизҳои омӯхтаатонро истифода баред, ки ба маҳорат ва фаҳмиш мусоидат мекунад.
15. Омӯзиши амиқ AZ 2023
Бо дохил шудан ба курси "Deep Learning AZ 2023" ҷаҳони фаҳмишҳои ба маълумот асосёфтаро омӯзед. Ин курс ҳамчун чароғе хидмат мекунад, ки роҳи ба омӯзиши амиқ шудан, як шохаи муҳими зеҳни сунъиро нишон медиҳад.
Он заминаҳои душвори омӯзиши амиқро тавассути тақсим кардани шабакаҳои нейрон бо ҷузъҳои бо душворӣ тарҳрезишуда фаҳмо месозад.
Ҳангоми пешрафт дар курсҳо шумо дар бораи кори шабакаҳои нейронҳои конволютсионӣ ва такроршаванда маълумот хоҳед гирифт, ки ба шумо дарки дурусти он, ки чӣ гуна компютерҳо маълумоти мураккабро қабул ва коркард мекунанд, фароҳам меорад.
Курс инчунин омӯзиши беназоратро дар бар мегирад, ки шуморо бо илм ва санъати таълими компютерҳо барои пайдо кардани намунаҳо дар маълумоти номбаршуда шинос мекунад.
Асоси курс ҷузъи амалии он мебошад, ки воситаи гузоштани донишҳои академиро барои истифода дар ҳолатҳои амалӣ таъмин менамояд.
Шумо дар лоиҳаҳои душворе кор хоҳед кард, ки қобилияти довталабии шуморо месанҷанд моделҳои омӯзиши амиқ барои халли проблемахои таъхирнопазир.
Ин вазифаҳо як майдони бозӣ барои сайқал додани қобилиятҳои шумо ва боварӣ ҳосил кардани шумо дарк кардани асосҳои омӯзиши амиқ мебошанд, на танҳо имтиҳон.
Фаҳмидани чӣ гуна истифода бурдани Keras ва TensorFlow, ду абзори асосӣ барои эҷод ва такмил додани моделҳои боэътимоди омӯзиши амиқ, яке аз самтҳои асосии курс мебошад.
Илова бар ин, шумо коркарди забони табииро меомӯзед, ки ба соҳаи ҷолиби ҳамкории мошин ва инсон оварда мерасонад.
Бо мақсади кафолат додани дарки ҳамаҷонибаи омӯзиши амиқ, курс инчунин баҳри омӯзиши тақвиятро паймоиш мекунад.
хулоса
Дар аввал, ҷудо кардани шумораи зиёди курсҳои AI, ки барои навгониҳо дастрасанд, метавонад ба назар як вазифаи бузурге ба назар расад. Аммо вақте ки шумо оғоз мекунед, роҳ барои фаҳмидани асосҳои зеҳни сунъӣ бешубҳа ҳаяҷоновар аст.
Ин курсҳои бодиққат тарҳрезишуда маҷмӯи донишҳои академӣ ва таҷрибаи воқеиро фароҳам меоранд, то ба шурӯъкунандагон дар паймоиш дар соҳаи мураккаби зеҳни сунъӣ кӯмак расонанд.
Муҳити ҷолиби омӯзиш тавассути дарсҳои интерактивӣ ва лоиҳаҳои амалӣ, ки асоси аксари курсҳои муқаддимавӣ мебошанд, фароҳам оварда мешавад.
Дар баробари додани донишҳои зарурӣ, онҳо инчунин кунҷковӣ ва ҳисси муваффақиятро дар хонандагон тарбия мекунанд.
Кӯмаки ҳамаҷониба ва маводҳои дар ин курсҳо пешниҳодшуда ҳамчун як платформаи пурқувват амал карда, аспирантҳоро ба ояндаи пур аз навовариҳои технологӣ тела медиҳанд.
Дин ва мазҳаб