טיש פון קאָנטענץ[באַהאַלטן][ווייַזן]
- 1. עלעמענטן פון אַי
- 2. פּיטהאָן פֿאַר דאַטאַ וויסנשאַפֿט, אַי & אַנטוויקלונג
- 3. אַי פֿאַר אַלעמען
- 4. אַי פֿאַר גוט
- 5. אַי יסודות פֿאַר אַלעמען ספּעשאַלאַזיישאַן
- 6. אַרטיפיסיאַל ינטעלליגענסע AZ 2023
- 7. הקדמה צו קינסטלעך ינטעלליגענסע (AI)
- 8. מאַשין לערנען ספּעשאַלאַזיישאַן
- 9. טיף לערנען ספּעשאַלאַזיישאַן
- 10. מאטעמאטיק פֿאַר מאַשין לערנען און דאַטאַ וויסנשאַפֿט
- 11. יבם אַפּפּליעד אַי פּראַפעשאַנאַל סערטיפיקאַט
- 12. הקדמה צו קאָמפּיוטער זעאונג און בילד פּראַסעסינג
- 13. מאָדערן אַרטיפיסיאַל ינטעלליגענסע מאַסטערקלאַסס: בויען 6 פּראַדזשעקס
- 14. קינסטלעך ינטעלליגענסע מיט מאַשין לערנען, טיף לערנען
- 15. Deep Learning AZ 2023
- סאָף
אין אַ ינקריסינגלי לינגקט און דאַטן-געטריבן וועלט, די אָנקומען פון אַי איז אַ מאָנומענט צו מענטשלעך העלקייַט.
די עסאַנס פון אַי, אַנגקערד אין מאַשין עמיאַליישאַן פון מענטשלעך סייכל, געפינט שייכות אין אַ ברייט קייט פון אַפּלאַקיישאַנז, דרייווינג דיסראַפּטיוו אַדוואַנסיז איבער ינדאַסטריז.
די פּראַל איז היפּש און ווייַט-ריטשינג, ריינדזשינג פון כעלטקער, ווו אַי-פּאַוערד דיאַגנאָסטיקס צושטעלן פרי דיאַגנאָסיס פון קראַנקייט, צו בילדונג, פינאַנצן און ווייַטער.
אָטאַמיישאַן פון רעגולער אַרבעט אַדוואַנסיז אין דאַטן אַנאַליסיס, און די מעגלעכקייט פֿאַר ימפּרוווד באַניצער יקספּיריאַנסיז זענען בלויז אַ ביסל פון די געביטן אין וואָס אַי שיינט בריליאַנטלי.
די דינאַמיש טאָכיק אין דער געגנט פון אַי דאַרף אַ היסכייַוועס צו קעסיידערדיק לערנען. ווי די באַונדריז פון וואָס איז קאַנסיוואַבאַל פאָרזעצן צו בלער, רוען קראַנט אויף דעוועלאָפּינג פּראַסעסאַז און טעכנאָלאָגיע איז ניט נאָר רעקאַמענדיד, אָבער אויך פארלאנגט.
דאָס איז אַ געגנט וווּ נעכטן אַנטדעקונגען ווערן באַלד די היינטיקע סטאַנדאַרדס, וואָס אונטערשטרייכן דעם שנעל-פּייסט כאַראַקטער פון כידעש אין אַרבעט. די קיינמאָל-סאָף יאָג פון שייכות אין אַ טעריין פּעפּערד מיט אָנגאָינג ימפּרווומאַנץ עמפאַסייזיז די נויט פֿאַר אַ טאָמיד-יוואַלווינג לערנען דערפאַרונג.
דערצו, מיט אַ גראָוינג נויט פֿאַר אַי וויסן, עס איז אַ געפיל פון ערדזשאַנסי פֿאַר אַמביציעס ענדזשאַנירז צו גראָבן אין די האַרץ פון דעם טשיקאַווע וויסנשאַפֿט.
די ויסקוק פון דיסייפערינג די קאַמפּלעקסיטיז פון מאַשין וויסן, טיף לערנען, און נעוראַל נעטוואָרקס ינטייס.
אָבער, דער מאַרשרוט צו מאַסטערינג אַי איז אָפט געזען ווי שווער, ספּעציעל דורך יענע אויף די קוספּ. עס איז אין דעם פונט אַז די וויכטיקייט פון געזונט-סטראַקטשערד בילדונגקרייז קאָרסאַז ווערט קלאָר.
ווען מיר מאַך אין די פעלד פון אַי בילדונג, אַ פּלאַץ פון קאָרסאַז איז אויפגעשטאנען צו טרעפן די סערדזש פון לאָעט סטודענטן.
די קאָרסאַז, וואָס זענען טיילערד צו פאַרשידענע לערנען פּייסיז און פריערדיק וויסן, פּרווון צו פלאַטאַן די לערנען ויסבייג, מאכן די הקדמה אין אַי ווייניקער ינטימידייטינג.
א כאַנדפּיקט זאַמלונג פון אַי קאָרסאַז פֿאַר ביגינערז אקטן ווי אַ סטעפּינג שטיין אין דעם ינטריגינג מעלוכע. די קאָרסאַז, וואָס זענען בדעה צו געבן אַ שטאַרק יסוד, דעקן אַ ברייט קייט פון AI געדאנקען צו צושטעלן אַ געזונט-ראַונדיד וויסן.
זיי דערקלערן די פונדאַמענטאַל קאַנסעפּס, געבן האַנט-אויף דערפאַרונג און פאָרשלאָגן אַ קוק אין די פאַקטיש-וועלט אַפּלאַקיישאַנז פון אַי.
אָנהייב אַן אָרגאַניזירט לערנען מאַרשרוט איז ווי עפן אַ טיר צו אַ צוקונפֿט פול פון פּאַסאַבילאַטיז. דער דרך צו מאַסטערינג אַי קענען זיין טרילינג און ריוואָרדינג מיט די ריכטיק קאָוטשינג.
די פאלגענדע סעלעקטעד זאַמלונג פון אַי קאָרסאַז איז דיזיינד צו געבן אַ שטאַרק יסוד, אָנצינדן דעם אָנצינדן פון אינטערעס און שטעלן די גרונט פֿאַר אַ גראַטיפייינג נעסיע אין די יקסייטינג מעלוכע פון אַי.
1. עלעמענטן פון אַי
MinnaLearn און דער אוניווערסיטעט פון העלסינקי האָבן באשאפן אַ רעוואלוציאנער סעריע פון פריי אָנליין קאָרסאַז גערופן די עלעמענץ פון אַי.
זיין ציל איז צו דעמיסטיפיי אַי און געבן אַ ברייט קייט פון מענטשן, ראַגאַרדלאַס פון הינטערגרונט, צו פֿאַרשטיין עס. עס זענען צוויי ערשטיק סעקשאַנז צו דעם קורס.
דער ערשטער אָפּטיילונג, "הקדמה צו אַי," איז אַ פּשוט מאָדולע וואָס טוט נישט דאַרפן קיין פריערדיק פּראָגראַממינג וויסן אָדער אַוואַנסירטע אַריטמעטיק. עס איז ידעאַל פֿאַר ווער עס יז וואָס וויל צו לערנען מער וועגן אַי, די פּאַסאַבילאַטיז און ווי עס אַפעקץ אונדזער טעגלעך לעבן.
דער טייל גיט אַ שטאַרק יקער פֿאַר קאַמפּריכענשאַן פון אַי פאַנדאַמענטאַלז. "בילדינג אַי," די רגע אָפּטיילונג, יקספּלאָרז די אַלגערידאַמז אין מער דעטאַל וואָס מאַכן עס מעגלעך צו שאַפֿן אַי טעקניקס.
פֿאַר גאַנץ ינוואַלוומאַנט אין דעם מער טעכניש לעקציע, עטלעכע פונדאַמענטאַל וויסן פון פּיטהאָן פּראָגראַממינג איז אַדווייזד.
עס איז גאנץ פֿאַר מענטשן וואָס ווילן צו גיין ווייַטער אין די אַפּלאַקיישאַן פון אַי אַנטוויקלונג און גיין ווייַטער פון די פאַנדאַמענטאַלז.
די עלעמענטן פון אַי שטייט אויס פֿאַר זיין דעדיקאַציע צו דעמאָקראַטייזינג און ימפּאַוערינג אַי וויסן. לערנען די ינס און אַוץ פון אַי איז נישט ווי וויכטיק ווי צו פֿאַרשטיין די פּאָטענציעל אַפּלאַקיישאַנז אין אַ קייט פון ינדאַסטריז.
דער קורס עמפאַסייזיז אַז אַי איז ניט בלויז פֿאַר ענדזשאַנירז אָבער פֿאַר אַלעמען אינטערעסירט אין דער צוקונפֿט פון טעכנאָלאָגיע, און עס פּראַמאָוץ אַ פאַרשיידנקייַט פון ניצט פון די טעכנאָלאָגיע.
2. פּיטהאָן פֿאַר דאַטאַ וויסנשאַפֿט, יי און אַנטוויקלונג
די "פּיטהאָן פֿאַר דאַטאַ וויסנשאַפֿט, AI & אנטוויקלונג" קורס, געשאפן דורך יבם און בנימצא אויף Coursera, איז אַ פולשטענדיק קורס מענט צו ויסשטעלן לערנערז צו דער וועלט פון פּיטהאָן פּראָגראַממינג.
ספּעציעל אין די געביטן פון דאַטן וויסנשאַפֿט, קינסטלעך סייכל און אַנטוויקלונג.
מיט דעם פֿאָרמאַט פון דעם אָנהייבער-פרייַנדלעך קורס, איר קענען לערנען צו פּראָגראַם אין פּיטהאָן אין אַ פּאָר פון שעה, אפילו אויב איר האָבן קיין פריערדיק פּראָגראַממינג עקספּערטיז.
איר וועט קריגן אַ יקערדיק פארשטאנד פון Python איבער דעם קורס, קאַווערינג וועריאַבאַלז, דאַטן סטראַקטשערז, אויסדרוקן און דאַטן טייפּס.
איר וועט ווערן געניט אין בראַנטשינג, לופּס, פאַנגקשאַנז, אַבדזשעקץ און קלאסן אין פּיטהאָן פּראָגראַממינג לאָגיק. די נוצן פון פּיטהאָן לייברעריז - ווי פּאַנדאַס, נאַמפּי און שיין זופּ - וואָס זענען קריטיש פֿאַר דאַטן אַנאַליסיס און מאַניפּיאַליישאַן איז אויך באדעקט אין דעם קורס.
די פּראַקטיש מעטאַדאַלאַדזשי פון דעם קורס איז איינער פון זייַן אָפּשיידנדיק פֿעיִקייטן. בעשאַס פּראַקטיש לאַבס מיט Jupyter Notebooks, איר וועט קענען צו נוצן דיין ניי קונה וויסן.
ווי עס ינייבאַלז איר צו האַנדלען מיט עכט דאַטן און אַדרעס פאַקטיש ישוז, די פּראַקטיש דערפאַרונג איז שאַץ.
ווען איר ענדיקן דעם קורס, איר וועט האָבן בטחון אין ניצן Python צו שאַפֿן פּשוט מגילה, ינטעראַקט מיט דאַטן און אָטאַמייט וואָכעדיק טשאָרז.
א ברייט קייט פון ינדאַסטריז, אַרייַנגערעכנט ווייכווארג אַנטוויקלונג, דאַטן ינזשעניעריע, קינסטלעך סייכל, DevOps און דאַטן וויסנשאַפֿט און אַנאַליטיקס, קענען נוץ פון די סקילז איר קריגן.
3. אַי פֿאַר אַלעמען
"AI for Everyone," אַ קורס צוגעשטעלט דורך deeplearning.ai, איז דיזיינד פֿאַר ווער עס יז וואָס וויל צו לערנען וועגן די רעוואלוציאנער פּאָטענציעל פון קינסטלעך סייכל אָן אַבזאָרבד אין די דעטאַילס.
דער קורס גייט איר דורך די סאָסיעטאַל און געשעפט ימפּלאַקיישאַנז פון קינסטלעך סייכל בשעת איר פאָרשלאָגן אַ גרונטיק פארשטאנד פון וואָס עס קען און קען נישט דערגרייכן.
ניט געקוקט אויף די טעכניש עקספּערטיז, עס יימז צו דעמיסטיפיי אַי פּרינסאַפּאַלז און מאַכן זיי פאַרשטיייק צו אַ ברייט וילעם.
בעשאַס דעם קורס, איר וועט לערנען מער וועגן די ינער ווערקינגז פון מאַשין לערנען און טיף לערנען, צוויי געביטן פון קינסטלעך סייכל וואָס האָבן געצויגן אַ פּלאַץ פון אינטערעס לעצטנס.
אַדדיטיאָנאַללי, איר וועט לערנען פאַקטיש-וועלט פאַל שטודיום וואָס באַווייַזן די נוציק ניצט פון קינסטלעך סייכל אין אַ קייט פון סעקטאָרס.
צו ענשור אַז סטודענטן זענען צוגעגרייט צו מאַכן קלוג משפט אין זייער דאָומיינז, דער קורס אויך אַדרעסז די עטישע ישוז אַרום אַי.
דער פאָקוס אויף די געשעפט ימפּלאַקיישאַנז פון אַי אין "AI פֿאַר אַלעמען" איז איינער פון די מערסט נאָוטאַבאַל קאַמפּאָונאַנץ.
פּאַרטיסיפּאַנץ וועלן באַקומען וויסן פון די טאַקטיק פֿאַר קריייטינג אַ דאַטן-סענטריק פירמע און לערנען ווי צו הצלחה דורכגיין די אַי רעוואָלוציע אין זייער אייגענע פירמס.
לערנערז וועט גראַדזשאַוואַט פון דעם קורס מיט די סקילז נייטיק צו צולייגן אַי-געטריבן מעטהאָדס אין זייער פאַכמאַן אַקטיוויטעטן, אין אַדישאַן צו אַ יקערדיק אָנכאַפּן פון דעם פעלד.
4. אַי פֿאַר גוט
די "AI for Good" קורס איז אַ סיגהטינג-ברעג איניציאטיוו פון deeplearning.ai וואָס יימז צו נוצן קינסטלעך סייכל צו סאָלווע שווער גלאבאלע ישוז.
דער קורס אָפפערס אַ זעלטן געלעגנהייט צו אַנטוויקלען אַבילאַטיז וואָס מישן קאָמפּיוטער און מענטש סייכל פֿאַר וווילטויק יפעקץ אין דער עמעס וועלט.
עס איז דיזיינד צו זיין לייכט פארשטאנען דורך פּראָפעססיאָנאַלס, סטודענטן און ווער עס יז וואָס איז ינטוזיאַסטיק צו פֿאַרבעסערן געזעלשאַפט און די סוויווע.
איר וועט לערנען אַ מעטאָדיקאַל יסוד פֿאַר קריייטינג אַי פּראַדזשעקס איבער דעם קורס.
פֿאַר פּראַדזשעקס סענטערד אויף בייאָודייווערסאַטי מאָניטאָרינג, ווינט ענערגיע, לופט פאַרפּעסטיקונג און ומגליק פאַרוואַלטונג, איר וועט אָפּשאַצן דאַטן און שאַפֿן אַי מאָדעלס.
אין סדר צו צושטעלן איר אַ פּראַקטיש אָנכאַפּן פון אַי אַפּלאַקיישאַנז, דער קורס אויך יגזאַמאַנז פאַקטיש-וועלט פאַל שטודיום וועגן ציבור געזונט, קלימאַט ענדערונג און ומגליק פאַרוואַלטונג.
איר וועט אַנטדעקן ווי צו שאַפֿן אַן אַי מאָדעל צו פאַרגרעסערן די פּרידיקטאַביליטי פון ווינט מאַכט דור קאָמפּיוטער זעאונג טעקניקס צו דערקענען און קאַטאַגערייז אַנימאַלס פֿאַר בייאָודייווערסאַטי מאָניטאָרינג, און אַססעסס לופט קוואַליטעט ניצן נעוראַל נעטוואָרקס.
דער קורס אויך קאָווערס ניצן נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג טעקניקס צו טעקסט אַרטיקלען איבערגעגעבן נאָך קאַטאַסטראָפעס און דעוועלאָפּינג אַ בילד קלאַסאַפאַקיישאַן רערנ - ליניע פֿאַר שעדיקן אַסעסמאַנט ניצן סאַטעליט פאָטאָס.
אַי פֿאַר גוט פּרויעקט פריימווערק, דזשופּיטער נאָוטבוקס, קאָמפּיוטער זעאונג, סופּערווייזד מאַשין לערנען, נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג, יקספּלאָראַטאָרי דאַטן אַנאַליסיס, און מער זענען צווישן די סקילז איר וועט קריגן.
איר וועט האָבן די סקילז און אינפֿאָרמאַציע פארלאנגט צו אַרבעטן אויף אַי פֿאַר גוט פּראַדזשעקס און שאַפֿן פּראָדוקטן וואָס נוצן אַי פֿאַר ינווייראַנמענאַל און כיומאַנאַטעריאַן סיבות דורך די מסקנא פון דעם קורס.
5. אַי יסודות פֿאַר אַלעמען ספּעשאַלאַזיישאַן
די פולשטענדיק קורס "AI יסודות פֿאַר אַלעמען ספּעשאַלאַזיישאַן" וואָס יבם אָפפערס אויף Coursera איז בדעה צו באַקענען סטודענטן מיט די פעלד פון קינסטלעך סייכל (AI). די ספּעציאַליטעט טוט נישט דאַרפֿן פּראָגראַממינג וויסן און איז דיזיינד פֿאַר יענע מיט קליין צו קיין דערפאַרונג מיט אַי.
פֿאַר סטודענטן וואָס זענען אינטערעסירט אין לערנען וועגן AI ס יפעקץ און רעוואלוציאנער פּאַסאַבילאַטיז פֿאַר געזעלשאַפט און געשעפטן, דאָס איז אַ גרויס אָרט צו אָנהייבן.
דריי קאָרסאַז מאַכן די ספּעציאַליטעט, יעדער קאַנסאַנטרייטינג אויף אַ באַזונדער געגנט פון קינסטלעך סייכל. אין דער ערשטער קורס, "הקדמה צו קינסטלעך ינטעלליגענסע (AI)," סטודענטן זענען געגעבן אַ גענעראַל פארשטאנד פון די טעכנאָלאָגיע, זייַן ניצט און ווי עס איז טשאַנגינג געזעלשאַפט.
איר וועט באַקומען וויסן פון אַי עטיקס, טיף לערנען, נעוראַל נעטוואָרקס, מאַשין לערנען און אנדערע פֿאַרבונדענע טעמעס.
דער צווייטער קורס דעלוווז אין די ניצט פון וואַצאָן אַי באַדינונגס, טייטאַלד "באַהעפטן מיט אַי ניצן יבם וואַצאָן."
איר וועט אַנטדעקן ווי צו מאַקסאַמייז דוטיז אין אַ אַרבעט באַשטעטיקן און פאַרגרעסערן פּראָודאַקטיוויטי ניצן מגילה ווי וואַצאָן סטודיאָ. די פֿעיִקייטן און פאַנגקשאַנז פון יבם וואַצאָן באַדינונגס אין אַן אַי לייפסיקלע זענען אויך באדעקט אין דעם קורס.
די לעצט קורס, "בויינג אַי-פּאַוערד טשאַטבאָץ אָן פּראָגראַממינג," פאָוקיסיז אויף בנין טשאַטבאָץ אָן די נויט צו שרייַבן קאָד.
די אַדוואַנטידזשיז פון טשאַטבאָץ, ווי צו נוצן Watson Assistant צו בויען אַ באַניצער-פרייַנדלעך טשאַטבאָט און ווי צו ויסשטימען עס מיט אַ וועבזייטל וועט זיין באדעקט.
איר וועט פאַרענדיקן אַ נומער פון האַנט-אויף קאָד טאַסקס בעשאַס די ספּעשאַלאַזיישאַן. א Watson AI-Powered קונה שטיצן טשאַטבאָט אויף אַ וועבזייטל וועט זיין באשאפן, טעסטעד און ימפּלאַמענאַד ביז דעם סוף.
6. אַרטיפיסיאַל ינטעלליגענסע AZ 2023
די פּונקט דיזיינד קורס "אַרטיפיסיאַל ינטעלליגענסע AZ 2023" אַנלאַקס אַ אוצר מייַן פון וויסן וואָס אַלאַוז איר צו גראָבן טיף אין דער וועלט פון קינסטלעך ינטעלליגענסע (AI).
דער קורס גייט איר דורך די פאַנדאַמענטאַלז פון די אָנהייב, און מאַכן זיכער אַז אַ שטאַרק יסוד איז געגרינדעט.
די קאַמפּלעקסיטיז פון קינסטלעך סייכל זענען אנטפלעקט ווי איר גיין צוזאמען, פּראַוויידינג אַ ינסייט אין די שטאַרק פּאָטענציעל פון דעם ינאַווייטיוו טעכנאָלאָגיע. יעדער מאָדולע אין דעם קורס איז געבויט אויף דער איינער איידער עס, מיט דער ציל צו פאַסילאַטייט פּראָגרעסיוו לערנען.
דאָס גיט דיין לערנען טרייַעקטאָריע אַ שלאָגן, וואָס פאַסילאַטייץ די פיל גרינגער אַסימאַליישאַן פון ינטראַקאַט אַי געדאנקען. דאָ, פּראַקטיש אַסיינמאַנץ וואָס זענען ביידע טשיקאַווע און זייער פּערסעפּטיוו זענען געניצט צו ראַפינירן דיין קאַמפּריכענשאַן.
איר וועט באַקומען די געלעגנהייט צו אַרבעטן מיט פאַקטיש-וועלט דאַטן, און איר וועט זיין טרילד דורך די אַרויסרופן פון יקסטראַקטינג ווערטפול ינסייץ דערפון.
דער קורס שטייט אויס ווייַל פון זיין פיייקייט צו דעמיסטיפי טעאָרעטיש געדאנקען דורך פאַקטיש-וועלט אַפּלאַקיישאַן. אַנשטאָט נאָר זיין אַ פּאַסיוו אינפֿאָרמאַציע קאַנסומער, איר זענט שטויס אין אַ וויבראַנט לערנען סוויווע.
עס זענען עטלעכע מניעות אין דעם קורס וואָס וועט פּרובירן דיין פיייקייט צו קריטיקאַלי טראַכטן און סאָלווע פּראָבלעמס.
דער קורס יקוויפּס איר מיט די סקילז נייטיק צו נוצן דעם אינפֿאָרמאַציע הצלחה, אין אַדישאַן צו צושטעלן איר די נייטיק וויסן.
7. הקדמה צו קינסטלעך ינטעלליגענסע (AI)
ייַנטונקען זיך אין די פאַסאַנייטינג פעלד פון קינסטלעך סייכל דורך נעמען די קורס "הקדמה צו קינסטלעך סייכל (AI)" פון Coursera.
דער קורס ינשורז אַ שטאַרק יסוד אין די האַרץ יידיאַז פון אַי און אָפּענס דעם דרך פֿאַר אַ טיף פארשטאנד פון דעם פעלד.
איר זענט געפירט פון די אָנהייב דורך אַ שטרענג לערנען מאַרשרוט וואָס קערפאַלי ריווילז די פילע אַספּעקץ פון קינסטלעך סייכל.
דער וועג דער מאַטעריאַל איז אָרגאַניזירט אין דעם קורס ינשורז אַז וויסן איז געבויט ביסלעכווייַז און אַז יעדער מאָדולע פלאָוז געוויינטלעך אין דער ווייַטער.
דער געזונט-באטראכט אופֿן פאָסטערס אַ טיף קאַמפּריכענשאַן פון אַי קאַנסעפּס אין אַדישאַן צו מאַכן לערנען גרינגער.
דער פּראָגראַם קאָווערס אַ ברייט קייט פון סאַבדזשעקץ, אַרייַנגערעכנט טיף לערנען, מאַשין לערנען, נעוראַל נעטוואָרקס און מער.
איר דעלווינג אין די האַרץ פון קינסטלעך סייכל און ינוועסטאַגייטינג די מאַקאַניקס וואָס מאַכט ינטעליגענט סיסטעמען - איר טאָן ניט נאָר סקימינג די ייבערפלאַך.
דער קורס איז אָנגעפילט מיט פּראַקטיש עקסערסייזיז וואָס צושטעלן אַ פּראַקטיש צוגאַנג צו לערנען. ענגיידזשינג מיט פאַקטיש-וועלט דאַטאַסעץ איז אַ פאַסאַנייטינג און ינסטראַקטיוו דערפאַרונג וואָס איז צוגעשטעלט צו איר.
איר זענט געצווונגען אין אַ טשיקאַווע, דינאַמיש לערנען סוויווע דורך דעם קורס, וואָס טוט נישט רעדוצירן איר צו אַ פּאַסיוו תּלמיד.
דער אָביעקטיוו פון דעם קורס איז צו פּרובירן דיין פיייקייט צו קריטיקאַלי טראַכטן און סאָלווע פּראָבלעמס. אַפּלייינג וויסן אין באַטייַטיק, פאַקטיש-וועלט סיטואַטיאָנס איז פּונקט ווי וויכטיק ווי נאָר באַקומען עס.
8. מאַשין לערנען ספּעשאַלאַזיישאַן
סטאַנפֿאָרד אוניווערסיטעט און DeepLearning.ai צושטעלן אַ מאַשין לערנען ספּעשאַלאַזיישאַן.
די גאַנץ אַי פּראָגראַם געפֿינט דורך Coursera איז מענט צו געבן סטודענטן אַ האַרט יסוד אין אַי טעאָריע ווי געזונט ווי נוציק מאַשין לערנען אַבילאַטיז.
פּאַרטיסאַפּאַנץ אין דעם ספּעציאַליטעט וועט ויספאָרשן אַ ברייט קייט פון מאַשין-לערנען סאַבדזשעקץ. טכילעס, זיי וועלן נוצן באַוווסט פּיטהאָן מכשירים ווי NumPy און scikit-learn צו בויען. מאַשין לערנען מאָדעלס.
ביידע סופּערווייזד און אַנסופּערווייזד לערנען סטראַטעגיעס זענען באדעקט אין דעם קורס.
איר וועט לערנען ווי צו שאַפֿן און באַן מאָדעלס פֿאַר ביינערי קלאַסאַפאַקיישאַן און פּראָגנאָז פּראָבלעמס, אַזאַ ווי לאָגיסטיק און לינעאַר ראַגרעשאַן, ניצן סופּערווייזד לערנען. אין דערצו, איר וועט באַקומען פּראַקטיש נוראַל נעץ טריינינג מיט TensorFlow פֿאַר מולטי-קלאַס קלאַסאַפאַקיישאַן.
דער קורס קאָווערס קלאַסטערינג און אַנאַמאַלי דיטעקשאַן אין דעם קאָנטעקסט פון אַנסופּערווייזד לערנען, געבן סטודענטן די מכשירים זיי דאַרפֿן צו אַרבעטן מיט דאַטן וואָס פעלן לייבאַלד ענטפֿערס.
די ספּעשאַלאַזיישאַן אויך כולל בוים אַנסאַמבאַל טעקניקס, אַזאַ ווי בוסטיד ביימער, טראַפ פאָראַס און באַשלוס ביימער.
דער טראָפּ פון דעם קורס אויף דעוועלאָפּינג רעקאָממענדאַטאָר סיסטעמען דורך אינהאַלט-באזירט טיף-לערנען טעקניקס און קאַלאַבערייטיוו פֿילטרירונג סטראַטעגיעס איז איינער פון די אָפּשיידנדיק פֿעיִקייטן.
דערצו, טיף ריינפאָרסינג לערנען מאָדעלס זענען באַקענענ צו איר. דער פאָקוס פון דער ספּעציאַליטעט איז אויף דער בעסטער פּראַקטיסיז פֿאַר אַנטוויקלונג פון מאַשין לערנען, וואָס געראַנטיז אַז תּלמיד-געבויט מאָדעלס זענען געזונט פּאַסיק פֿאַר פאַקטיש טאַסקס און דאַטן.
איר וועט גראַדזשאַוואַט פון דעם פּראָגראַם מיט אַ האַרט אָנכאַפּן פון פונדאַמענטאַל מאַשין לערנען יידיאַז ווי געזונט ווי די פּראַקטיש סקילז נייטיק צו נוצן די מעטהאָדס צו מאַכנ שווער פאַקטיש-וועלט פּראָבלעמס.
9. ספּעשאַלאַזיישאַן פון טיף לערנען
DeepLearning.AI's Deep Learning Specialization איז אַן ינטראַדאַקטערי קעריקיאַלאַם וואָס ינטראַדוסיז סטודענטן צו טיף לערנען און קינסטלעך סייכל.
די סטרייטפאָרווערד, קורץ און זיך-פּייסט נאַטור פון דעם אָנליין קורס, געלערנט דורך מאַשין לערנען פּיאָניר Andrew Ng, מאכט עס צוטריטלעך פֿאַר מענטשן וואָס נאָר אָנהייבן מיט זייער אַי פּאַסירונג.
סטאַרטינג מיט די פונדאַמענטאַל געדאַנק פון נעוראַל נעטוואָרקס, איר וועט לערנען אַ פאַרשיידנקייַט פון טיף לערנען סאַבדזשעקץ אין דעם ספּעציאַליטעט.
איר וועט באַקומען וויסן פון די יקערדיק קאַמפּאָונאַנץ פון די אַרקאַטעקטשער פון אַ נעוראַל נעץ און ווי צו בויען, באַן און נוצן גאָר קאָננעקטעד טיף נעוראַל נעטוואָרקס.
דער קורס אויך יקספּלאָרז די שליסל טעקנאַלאַדזשיקאַל דיוועלאַפּמאַנץ וואָס שטיצן די אַפּלאַקיישאַנז פון טיף לערנען. ווען איר שטייַגן, איר וועט לערנען נוציק סטראַטעגיעס פֿאַר קאַטער דיין אַי פּראַדזשעקס און בויען אַ פּאָרטפעל וואָס איז באַטייַטיק פֿאַר די אינדוסטריע.
TensorFlow, טראַנספאָרמערס, קאָנוואָלוטיאָנאַל נעוראַל נעטוואָרקס, ריקעראַנט נעוראַל נעטוואָרקס, קינסטלעך נעוראַל נעטוואָרקס און פּיטהאָן פּראָגראַממינג זענען אַלע באדעקט אין דעם ספּעציאַליטעט.
לאנג קורץ-טערמין זכּרון (LSTM), ופמערקזאַמקייַט מאָדעלס, נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג, כייפעץ דיטעקשאַן און סעגמענטאַטיאָן, פּנים דערקענונג סיסטעמען, אַפּטאַמאַזיישאַן, כייפּערפּאַראַמעטער טונינג, מאַשין לערנען, אַריבערפירן לערנען, באַקפּראָפּאַגיישאַן און פאַסיאַל דערקענונג סיסטעמען זענען צווישן די אנדערע טעמעס איר וועט לערנען.
פינף קלאסן וואָס יעדער קאַנסאַנטרייט אויף אַ באַזונדער פאַסעט פון טיף לערנען מאַכן די פריימווערק פון די פּראָגראַם.
נעוראַל נעטוואָרקס און טיף לערנען, טיף נעוראַל נעץ אַפּטאַמאַזיישאַן, מאַשין לערנען פּרויעקט אָרגאַניזאַציע, קאַנוואַלושאַנאַל נעוראַל נעטוואָרקס און סיקוואַנס מאָדעלס זענען עטלעכע ביישפילן.
יעדער קורס איז מענט צו זיין געבויט אויף דער איינער איידער עס, געראַנטיד אַ גרונטיק קאַמפּריכענשאַן פון טיף לערנען.
קסנומקס. מאטעמאטיק פֿאַר מאַשין לערנען און דאַטאַ וויסנשאַפֿט
די ספּעציאַליטעט פון DeepLearning.AI "מאַטהעמאַטיקס פֿאַר מאַשין לערנען און דאַטאַ וויסנשאַפֿט" איז אַ אָנהייבער-פרייַנדלעך קעריקיאַלאַם וואָס גיט לערנערז די יקערדיק מאטעמאטיק מכשירים פארלאנגט פֿאַר מאַשין לערנען.
דער קורס איז ידעאַל פֿאַר ווער עס יז וואָס וויל צו פאַרבעסערן זייער מאַטאַמאַטיקאַל באַסיקס פֿאַר אַ אַרבעט אין מאַשין לערנען און דאַטן וויסנשאַפֿט, ווייַל עס נאָר ריקווייערז אַ הויך שולע מדרגה פון מאטעמאטיק ווי אַ פּרירעקוואַזאַט.
דער קורס וועט לערנען איר יקערדיק מאַטאַמאַטיקאַל טעמעס אַזאַ ווי קאַלקולוס, לינעאַר אַלגעבראַ, סטאַטיסטיק און מאַשמאָעס. די פונדאַמענטאַל אַבילאַטיז זענען פארלאנגט פֿאַר יפישאַנטלי קאַמפּריכענדינג און אַפּלייינג מאַשין לערנען אַלגערידאַמז.
דער קורס איז אָרגאַניזירט אין דריי סעקשאַנז: לינעאַר אַלגעבראַ פֿאַר מאַשין לערנען און דאַטאַ וויסנשאַפֿט, קאַלקולוס פֿאַר מאַשין לערנען און דאַטאַ וויסנשאַפֿט, און מאַשמאָעס און סטאַטיסטיק פֿאַר מאַשין לערנען און דאַטאַ וויסנשאַפֿט.
איר וועט אָנהייבן מיט לערנען וועגן וועקטאָרס, מאַטריסיז, לינעאַר טראַנספערמיישאַנז און אייגענע וואַלועס, אַלע וואָס זענען יקערדיק פֿאַר קאַמפּריכענשאַן פון מאַשין לערנען מאָדעלס.
דער קורס דערנאָך דיגס אין קאַלקולוס, לערנען איר וועגן דעריוואַטיווז, גראַדיענץ און אַפּטאַמאַזיישאַן טעקניקס ווי גראַדיענט אַראָפּגאַנג, אַלע וואָס זענען פארלאנגט פֿאַר טריינינג נעוראַל נעטוואָרקס.
אין די מאַשמאָעס און סטאַטיסטיק טייל, איר וועט לערנען וועגן טראַפ וועריאַבאַלז, די Bayes טהעאָרעם, Gaussian דיסטריביושאַנז און כייפּאַטאַסאַס טעסטינג, ווי געזונט ווי סטאַטיסטיש מכשירים פֿאַר דאַטן אַנאַליסיס.
אין די סוף פון דעם קורס, איר וועט האָבן אַ גרונטיק וויסן פון די מאַטאַמאַטיקאַל קאַנסעפּס וואָס אַנדערפּיין אַלגערידאַמיק נאַטור און ווי צו אַדאַפּט זיי פֿאַר מנהג ימפּלאַמענטיישאַן.
עמפּלויערס ווערט די טאלאנטן, און זיי וועלן העלפֿן איר קאַנגקער מאַשין-לערנען אינטערוויו פראגעס און באַקומען דיין ידעאַל אַרבעט.
קסנומקס. IBM אַפּפּליעד אַי פּראַפעשאַנאַל סערטיפיקאַט
די IBM אַפּפּליעד אַי פּראַפעשאַנאַל סערטיפיקאַט, וואָס איז בארעכטיגט אויף Coursera, איז אַ פולשטענדיק קעריקיאַלאַם דיזיינד צו באַקומען איר סטאַרטעד אין די פעלד פון קינסטלעך סייכל.
דער קורס, געפירט דורך יבם ספּעשאַלאַסץ, איז ידעאַל פֿאַר ביגינערז און דאַרף קיין פריערדיק פּראָגראַממינג אָדער קינסטלעך סייכל וויסן.
מיט אַ פּראַדזשעקטאַד קאַמפּלישאַן צייַט פון דריי חדשים אין צען שעה פּער וואָך, עס איז פלעקסאַבאַל גענוג צו לאָזן איר לערנען מיט דיין אייגענע גיכקייַט.
איר וועט באַקומען אַ גרונטיק אָנכאַפּן פון קינסטלעך סייכל (AI), זייַן ניצט און נוצן קאַסעס אין דעם קורס.
צו אָנהייבן, באַקענען זיך מיט די טייַטש פון קינסטלעך סייכל און דעפינירן קאַנסעפּס ווי טיף לערנען, מאַשין לערנען און נעוראַל נעטוואָרקס.
לערנען צו בויען אַי טשאַטבאָץ און ווירטואַל אַסיסטאַנץ אויף וועבסיטעס אָן קיין פּראָגראַממינג וויסן איז איינער פון די פֿעיִקייטן פון דעם קורס.
דער קורס קאָווערס קינסטלעך סייכל, מאַשין לערנען, פּיטהאָן פּראָגראַממינג, וואַצאָן אַי, טשאַטבאָץ, טיף לערנען און אַפּלאַקיישאַן פּראָגראַממינג ינטערפייסיז (אַפּיס).
איר וועט אויך גיין אין דאַטן וויסנשאַפֿט, ינוועסטאַגייטינג טעקנאַלאַדזשיז ווי IBM Watson AI באַדינונגס, OpenCV און APIs צו שאַפֿן אַי-Powered סאַלושאַנז דורך קאָד.
די ספּעציאַליטעט איז קאַמפּרייזד פון זעקס קאָרסאַז, יעדער פון וואָס פאָוקיסיז אויף אַ באַזונדער טעמע פון געווענדט אַי. הקדמה צו AI, קאַנסטראַקטינג AI-Powered טשאַטבאָץ,
פּיטהאָן פֿאַר דאַטן וויסנשאַפֿט, דעוועלאָפּינג אַי אַפּפּס מיט פּיטהאָן און פלאַסק, און בויען אַי אַפּלאַקיישאַנז מיט וואַצאָן אַפּיס זענען צווישן די קאַווערד טעמעס.
יעדער קורס איז מענט צו בויען אויף דער איינער איידער עס, פאָרשלאָגן אַ גרונטיק אָנכאַפּן פון געווענדט אַי.
קסנומקס. הקדמה צו קאָמפּיוטער זעאונג און בילד פּראַסעסינג
דערלאנגט דורך יבם אויף Coursera, דער קורס "הקדמה צו קאָמפּיוטער זעאונג און בילד פּראַסעסינג" איז אַ אָנהייבער-פרייַנדלעך קורס וואָס יימז צו באַקענען סטודענטן צו די פאַסאַנייטינג פעלד פון קאָמפּיוטער זעאונג.
קאמפיוטער זעאונג האט אַפּלאַקיישאַנז אין אַ פאַרשיידנקייַט פון ינדאַסטריז, אַרייַנגערעכנט ראָובאַטיקס, פאַרגרעסערן פאַקט און זיך-דרייווינג קאַרס.
כאָטש עטלעכע פאַמיליעראַטי מיט פּיטהאָן פּראָגראַממינג און הויך שולע אַריטמעטיק איז פארלאנגט, ניט פריערדיק עקספּערטיז מיט מאַשין לערנען אָדער קאָמפּיוטער זעאונג איז פארלאנגט פֿאַר דעם קורס.
איר וועט לערנען צו דערקלערן ווי קאָמפּיוטער זעאונג איז געניצט אין פילע סעקטאָרס און ווי צו סאָלווע קאָמפּיוטער זעאונג ישוז דורך ניצן בילד פּראַסעסינג און אַנאַליסיס מעטהאָדס אין דעם קורס.
צו טאָן פונדאַמענטאַל בילד פּראַסעסינג טאַסקס ווי אַבדזשעקץ לעגיטימאַציע און בילד קלאַסאַפאַקיישאַן, איר וועט נוצן Python, Pillow און OpenCV.
מאַכן אַ בילד קלאַססיפיער מיט סופּערווייזד לערנען אַפּראָוטשיז איז אן אנדער טעמע באדעקט אין דעם קורס. זעקס מאַדזשולז מאַכן די קורס סטרוקטור, און יעדער פאָוקיסיז אויף אַ באַזונדער געגנט פון בילד פּראַסעסינג און קאָמפּיוטער זעאונג.
די אַרייַננעמען טעמעס אַזאַ ווי אַן איבערבליק פון קאָמפּיוטער זעאונג, כייפעץ דערקענונג, מאַשין לערנען בילד קלאַסאַפאַקיישאַן, בילד פּראַסעסינג ניצן OpenCV און פּיללאָוו, נעוראַל נעטוואָרקס, און טיף לערנען, און אַ פּרויעקט פאַל אויף פאַרקער צייכן קלאַסאַפאַקיישאַן.
דער קורס עמפאַסייזיז געווענדט לערנען איבער בלויז טעאָרעטיש פארשטאנד. דורך ארבעטן אויף פּראַקטיש פּראַדזשעקס, איר וועט אַנטוויקלען אַ פּאָרטפעל פון דיין אַקאַמפּלישמאַנץ וואָס ווייַזן דיין אַבילאַטיז אין בילד פּראַסעסינג און קאָמפּיוטער זעאונג.
Jupyter לאַבס און קאָמפּיוטער זעאונג לערנען סטודיאָ (CV סטודיאָ), אַ פריי קאָמפּיוטער זעאונג לערנען מיטל, וועט זיין קאַמביינד אין די לאַבס.
איר קענען צופֿעליקער, באַן און פּרובירן דיין אייגענע יינציק בילד קלאַססיפיער און דיטעקשאַן מאָדעלס מיט CV Studio.
קסנומקס. מאָדערן אַרטיפיסיאַל ינטעלליגענסע מאַסטערקלאַסס: בויען 6 פּראַדזשעקס
די "מאָדערן אַרטיפיסיאַל ינטעלליגענסע מאַסטערקלאַסס: בויען 6 פּראַדזשעקס" קורס אויף Udemy וועט נעמען איר אויף אַ טרילינג יאַזדע אין די האַרץ פון קינסטלעך סייכל.
דעם קערפאַלי פּלאַננעד קורס ניצט אַ ענגיידזשינג פּרויעקט-באזירט לערנען סוויווע צו צושטעלן אַ קאָמבינאַציע פון אַקאַדעמיק וויסן און פּראַקטיש סקילז.
איר וועט אַנטדעקן אַז יעדער פּרויעקט אין דעם לערנען סוויווע איז דיזיינד צו אַנטדעקן אַ אַנדערש אַספּעקט פון קינסטלעך סייכל, פּראַוויידינג אַ פולשטענדיק פארשטאנד פון דעם פעלד.
פֿון מאַשין לערנען צו טיף לערנען צו די פאַסאַנייטינג פעלד פון נעוראַל נעטוואָרקס, די פּראָגראַם איז פּאַקט מיט טשיקאַווע סאַבדזשעקץ.
מיט די הילף פון זעקס בוילעט פּראַדזשעקס, איר וועט דעלוו אין די פּראַקטיש זייַט פון קינסטלעך סייכל (AI), מאכן דיין לערנען דערפאַרונג דינאַמיש און קאַפּטיווייטינג.
אין סדר צו ענשור אַז איר זענט נישט בלויז לערנען די טיריז אָבער אויך אַנטוויקלען די פיייקייט צו צולייגן אַי סאַלושאַנז, דער קורס פאָוקיסיז אַ שטאַרק טראָפּ אויף פּראַקטיש פיר.
יעדער פּרויעקט איר אַרבעט אויף איז אַ שריט נעענטער צו ווערן אַ מומחה אין די מעטהאָדס און טעקנאַלאַדזשיז וואָס זענען יקערדיק אין די אַי סעקטאָר.
איר זענט אַן אַקטיוו באַטייליקטער וואָס נעמט טשאַלאַנדזשיז און ריווילז די ווונדער אַז קינסטלעך סייכל קענען פּראָדוצירן, ניט נאָר אַ פּאַסיוו תּלמיד.
דורך פאָרשלאָגן אַ פּלאַטפאָרמע ווו דיין שעפֿערישקייט און פּראָבלעם סאַלווינג אַבילאַטיז זענען ראַפינירט דורך פּראַקטיש פּראַדזשעקס, די קורס "מאָדערן אַרטיפיסיאַל ינטעלליגענסע מאַסטערקלאַס: בויען 6 פּראַדזשעקס" גייט ווייַטער פון קאַנווענשאַנאַל לערנען טעקניקס.
דיין פיייקייט צו אַנטוויקלען, בויען און פֿאַרבעסערן AI אַפּלאַקיישאַנז וועט זיין שטארק געוואקסן ווען איר פּראָגרעס דורך דעם קורס.
קסנומקס. קינסטלעך סייכל מיט מאַשין לערנען, טיף לערנען
דער קורס "קינסטלעך סייכל מיט מאַשין לערנען, טיף לערנען" איז אַ וועגווייַזער פֿאַר איר בעשאַס דיין ויספאָרשונג.
עס אָפפערס אַ רייַך סינטעז פון טעאָריע און דערפאַרונג ווי עס יקספּלאָרז די פונדאַמענטאַל אַלגערידאַמז און מעטהאָדס וואָס פירן הייַנטצייַטיק קינסטלעך סייכל (AI).
דער קורס קאַמביינז מאַשין לערנען (ML) מיט דיפּ לערנען (DL) צו צושטעלן די מכשירים איר דאַרפֿן צו נאַוויגירן אין ינטראַקאַט דאַטן ינווייראַנמאַנץ. טיף קאַמפּריכענשאַן פון AI, ML און DL איז ינקעראַדזשד דורך די וועג פון די לויף מאַדזשולז זענען אָרגאַניזירט.
דורך רימוווינג די לייַערס פון אַלגערידאַמז, זיי פירן איר דורך די ריזאַנינג הינטער זיי. צו גאַראַנטירן אַ פולשטענדיק פארשטאנד, טעאָרעטיש רעפֿעראַטן און פּראַקטיש אַקטיוויטעטן זענען לינגקט צוזאַמען.
דיין קאַפּאַציטעט צו שאַפֿן ינטעליגענט סיסטעמען וואָס קענען לערנען פון דאַטן וועט פֿאַרבעסערן ווי אַ רעזולטאַט פון ארבעטן אויף פאַקטיש-וועלט פּראַדזשעקס.
די אַטראַקשאַן פון מאַשין לערנען (ML) און טיף לערנען (DL) איז זייער פיייקייט צו געפֿינען פּאַטערנז אין דאַטן - אַ קריטיש פיייקייט וואָס דעם קורס קערפאַלי דעוועלאָפּס.
דורך גיידינג איר דורך די מייז פון נעוראַל נעטוואָרקס, די מיסטעריעז פעלד פון טיף לערנען וועט ווערן מער אַפּראָוטשאַבאַל.
אַדדיטיאָנאַללי, דורך קלעראַפייינג די קאַנסעפּס פון סופּערווייזד, ניט-סופּערווייזד און ריינפאָרסמאַנט לערנען, דער קורס דעמיסטיפיעס די פעלד פון מאַשין לערנען.
איר וועט באַקומען אַ פּראַקטיש פארשטאנד פון דאַטן צוגרייטונג, מאָדעל אַסעסמאַנט און אַפּטאַמאַזיישאַן אַפּראָוטשיז פון דעם קורס, געראַנטיד אַז איר פֿאַרשטיין די פּרינסאַפּאַלז.
די טריינינג אויך קלעראַפייז דעם פּראָצעס פון בויען, כאָונינג און ימפּרוווינג מאָדעלס צו פּראָדוצירן גענוי פאָרקאַסץ. די אַקטיוויטעטן שטופּן איר צו נוצן וואָס איר האָט געלערנט, וואָס פּראַמאָוץ מאַסטערי און פארשטאנד.
קסנומקס. Deep Learning AZ 2023
ויספאָרשן די וועלט פון דאַטן-געטריבן ינסייץ דורך פאַרשרייַבן אין די "טיף לערנען AZ 2023" קורס. דער קורס סערוועס ווי אַ ליגהטהאָוסע, וואָס ווייַזן די וועג צו ווערן געניט אין טיף לערנען, אַ יקערדיק צווייַג פון קינסטלעך סייכל.
עס מאכט די שווער טעריין פון טיף לערנען קאַמפּריכענסאַבאַל דורך דייסעקטינג נעוראַל נעטוואָרקס מיט זייַן פּיינסטייקינגלי דיזיינד קאַמפּאָונאַנץ.
איר וועט לערנען וועגן די ווערקינגז פון קאַנוואַלושאַנאַל און ריקעראַנט נעוראַל נעטוואָרקס ווען איר פּראָגרעס דורך די קאָרסאַז, וואָס וועט צושטעלן איר אַ האַרט אָנכאַפּן פון ווי קאָמפּיוטערס באַקומען און פּראָצעס קאָמפּליצירט דאַטן.
דער קורס אויך קאָווערס אַנסופּערווייזד לערנען, ינטראָודוסינג איר צו די וויסנשאַפֿט און קונסט פון לערנען קאָמפּיוטערס צו געפֿינען פּאַטערנז אין אַנלייבאַלד דאַטן.
דער יסוד פון דעם קורס איז זיין פּראַקטיש קאָמפּאָנענט, וואָס גיט אַ מיטל צו נוצן אַקאַדעמיק וויסן אין פּראַקטיש סיטואַטיאָנס.
איר וועט אַרבעטן אויף טשאַלאַנדזשינג פּראַדזשעקס וואָס פּרובירן דיין פיייקייט צו צולייגן טיף לערנען מאָדעלס צו מאַכנ דרינגלעך פּראָבלעמס.
די טאַסקס זענען אַ שפּילפּלאַץ פֿאַר כאָונינג דיין אַבילאַטיז און מאַכן זיכער אַז איר פֿאַרשטיין די פאַנדאַמענטאַלז פון טיף לערנען, אלא ווי בלויז אַן עקסאַם.
פארשטאנד ווי צו נוצן Keras און TensorFlow, צוויי פונדאַמענטאַל מכשירים פֿאַר קריייטינג און ראַפינירן פאַרלאָזלעך טיף-לערנען מאָדעלס, איז איינער פון די הויפּט טייקווייז פון דעם קורס.
אין דערצו, איר וועט ויספאָרשן נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג, וואָס וועט פירן צו די פאַסאַנייטינג פעלד פון מאַשין-מענטש ינטעראַקשאַן.
אין סדר צו גאַראַנטירן אַ פולשטענדיק אָנכאַפּן פון טיף לערנען, דער קורס אויך נאַוואַגייץ די ים פון ריינפאָרסמאַנט לערנען.
סאָף
אין ערשטער, סאָרטינג דורך די שעפע פון אַי קאָרסאַז צוטריטלעך פֿאַר נאַוואַסיז קען ויסקומען ווי אַ אָוווערוועלמינג אַרבעט. אָבער אַמאָל איר אָנהייבן, דער וועג צו פֿאַרשטיין די פאַנדאַמענטאַלז פון קינסטלעך סייכל איז אַנקוועסטשאַנאַבלי טרילינג.
די קערפאַלי דיזיינד קאָרסאַז צושטעלן אַ קאָמבינאַציע פון אַקאַדעמיק וויסן און פאַקטיש-וועלט דערפאַרונג צו העלפן ביגינערז נאַוויגירן די קאָמפּליצירט מעלוכע פון קינסטלעך סייכל.
אַ טשיקאַווע לערנען סוויווע איז באשאפן דורך די ינטעראַקטיוו טוטאָריאַלז און פּראַקטיש פּראַדזשעקס וואָס זענען די מיינסטיי פון רובֿ ינטראַדאַקטערי קאָרסאַז.
צוזאמען מיט ימפּאַרטינג די נייטיק וויסן, זיי אויך פאַסטער נייַגעריקייַט און אַ געפיל פון הצלחה אין די סטודענטן.
די אַלע-ענקאַמפּאַסינג הילף און מאַטעריאַלס געפֿינט אין די קאָרסאַז אַקט ווי אַ שטאַרק לאָנטשפּאַד, פּושינג אַספּיראַנץ אין אַ צוקונפֿט פול פון טעקנאַלאַדזשיקאַל ינאָווויישאַנז.
לאָזן אַ ענטפֿערן