Learn Machine Learning & AI

Prabartan Information Technology

Пра гэту праграму

«Вывучэнне машыннага навучання і штучнага інтэлекту» — гэта структураваны курс, які правядзе вас ад «што такое машыннае навучанне» да разумення алгарытмаў сучаснага штучнага інтэлекту. У кароткіх уроках вы можаце чытаць іх на сваім тэлефоне.

Папярэдні вопыт працы са штучным інтэлектам не патрабуецца. Калі вы валодаеце базавай алгебрай і крыху ведаеце Python, вы можаце прайсці гэты курс.

ШТО ВЫ ДАВЕДЗІЦЕСЯ

Асновы машыннага навучання
Што такое машыннае навучанне, чым яно адрозніваецца ад традыцыйнага праграмавання, працоўны працэс машыннага навучання, навучальныя і тэставыя дадзеныя, перападрыхтоўка, недападрыхтоўка, зрушэнне і дысперсія, а таксама як ацэньваюцца мадэлі.

Навучанне з настаўнікам
Лінейная рэгрэсія, лагістычная рэгрэсія, дрэвы рашэнняў, выпадковыя лясы, метады апорных вектараў, k бліжэйшых суседзяў і наіўны баесаўскі метад, кожны з якіх мае сваю інтуіцыю і фактычна выкарыстоўваецца.

Навучанне без настаўніка
K азначае кластэрызацыю, іерархічную кластэрызацыю, скарачэнне памернасці, аналіз галоўных кампанент і выяўленне анамалій.

Глыбокае навучанне і нейронныя сеткі
Перцэптроны, функцыі актывацыі, зваротнае распаўсюджванне, згортачныя нейронныя сеткі для малюнкаў, рэкурэнтныя сеткі і LSTM для паслядоўнасцей, а таксама ўводзіны ў трансфарматары.

Навучанне з падмацаваннем
Агенты, асяроддзі, узнагароды, Q-навучанне і метады, заснаваныя на палітыках, растлумачаныя без складанай матэматыкі.

Апрацоўка натуральнай мовы
Такенізацыя, убудаванні, аналіз настрояў і тое, як вялікія моўныя мадэлі будуюцца на аснове гэтых ідэй.

Інструменты і бібліятэкі
Дзе Python, TensorFlow, Keras, scikit learn, NumPy і Pandas упісваюцца ў рэальны працоўны працэс машыннага навучання.

Прыкладное машыннае навучанне
Як гэтыя метады выкарыстоўваюцца ў ахове здароўя, фінансах, сістэмах рэкамендацый, выяўленні махлярства, камп'ютэрным зроку і прагназаванні.

СТВОРАНА ДЛЯ НАВУЧАННЯ НА ТЭЛЕФОНЕ

Кароткія ўрокі. Кожная тэма падзелена на раздзелы, якія вы можаце скончыць за некалькі хвілін, таму вы можаце прасоўвацца ў прабелах у свой дзень, а не чакаць вольнага вечара.

Спачатку простая мова, потым матэматыка. Кожны алгарытм тлумачыцца словамі, перш чым з'явіцца любая натацыя, таму вы разумееце, што ён робіць, перш чым убачыце, як ён напісаны.

Пошук па ўсім курсе, каб вы маглі знайсці тэрмін у той момант, калі вы натрапіце на яго ў артыкуле або лекцыі.

Закладкі і рэзюмэ, каб доўгая тэма выжыла, калі яе перапыняць.

Пастаянна абнаўляецца па меры змены тэмы.

ДЛЯ КАГО ГЭТА ПРАГРАМА

Студэнты, якія праходзяць курсы па машынным навучанні, штучным інтэлекце або навуцы аб дадзеных і хочуць атрымаць другое тлумачэнне, калі лекцыя не пачалася.

Распрацоўшчыкі праграмнага забеспячэння, якія пераходзяць у інжынерыю машыннага навучання або навуку аб дадзеных.

Кандыдаты, якія рыхтуюцца да сумоўяў па машынным навучанні і навуцы аб дадзеных, дзе пытанні ў асноўным тычацца асноў.

Аналітыкі і спецыялісты, якім неабходна зразумець, што насамрэч робіць сістэма штучнага інтэлекту ў іх галіне.

Любыя, хто цікавіцца тым, як штучны інтэлект працуе пад прадуктамі, якімі яны карыстаюцца кожны дзень.

ЧАМУ ВАРТА ВЫВУЧАЦЬ МАШЫННАЕ НАВУЧАННЕ ЗАРАЗ

Машыннае навучанне перастала быць спецыялізаваным навыкам і стала часткай асновы для тэхнічнай працы. Разуменне таго, як навучаюцца мадэлі, чаму яны даюць няўдачу, што яны могуць і не могуць рабіць, цяпер карысна практычна ў кожнай тэхнічнай ролі — і ўсё часцей у нетэхнічных.

Гэты курс дае вам гэта разуменне ў фармаце, які вы сапраўды скончыце: кароткія ўрокі, зразумелая мова, без відэа для буферызацыі, без неабходнасці ўліковага запісу.

Адкрыйце свой першы ўрок сёння.

Пытанні, выпраўленні ці тэма, якую вы хацелі б дадаць? Пішыце на [e-mail] — мы абнаўляем праграму ў адпаведнасці з просьбамі навучэнцаў.