Learn Machine Learning & AI

Prabartan Information Technology

Sobre l'aplicació

Apreneu l'aprenentatge automàtic i la IA és un curs estructurat que us porta des de "què és l'aprenentatge automàtic" fins a la comprensió dels algoritmes que hi ha darrere de la intel·ligència artificial moderna, en lliçons breus que podeu llegir al vostre telèfon.

No cal experiència prèvia en IA. Si podeu seguir àlgebra bàsica i una mica de Python, podeu seguir aquest curs.

QUÈ APRENDRÀS

Fonaments de l'aprenentatge automàtic
Què és l'aprenentatge automàtic, en què es diferencia de la programació tradicional, el flux de treball de l'aprenentatge automàtic, les dades d'entrenament i prova, el sobreajustament, el subajustament, el biaix i la variància, i com s'avaluen els models.

Aprenentatge supervisat
Regressió lineal, regressió logística, arbres de decisió, boscos aleatoris, màquines de vectors de suport, k veïns més propers i Bayes ingenu, cadascun amb la intuïció que hi ha al darrere i on s'utilitza realment.

Aprenentatge no supervisat
K significa agrupament en clústers, agrupament jeràrquic, reducció de la dimensionalitat, anàlisi de components principals i detecció d'anomalies.

Aprenentatge profund i xarxes neuronals
Perceptrons, funcions d'activació, retropropagació, xarxes neuronals convolucionals per a imatges, xarxes recurrents i LSTM per a seqüències, i una introducció als transformadors.

Aprenentatge per reforç
Agents, entorns, recompenses, aprenentatge Q i mètodes basats en polítiques explicats sense matemàtiques pesades.

Processament del llenguatge natural
Tokenització, incrustacions, anàlisi de sentiments i com es construeixen models de llenguatge gran sobre aquestes idees.

Eines i biblioteques
On Python, TensorFlow, Keras, scikit learn, NumPy i Pandas encaixen en un flux de treball d'aprenentatge automàtic real.

Aprenentatge automàtic aplicat
Com s'utilitzen aquests mètodes en l'atenció sanitària, les finances, els sistemes de recomanació, la detecció de fraus, la visió per computador i la previsió.

DISSENYAT PER A L'APRENENTATGE EN UN TELÈFON

Lliçons curtes. Cada tema es divideix en seccions que podeu acabar en pocs minuts, de manera que podeu progressar en els períodes buits del vostre dia en lloc d'esperar una nit lliure.

Llenguatge planer primer, matemàtiques després. Cada algoritme s'explica amb paraules abans que aparegui cap notació, de manera que enteneu què fa abans de veure com està escrit.

Cerqueu a tot el curs, de manera que podeu buscar un terme en el moment en què el trobeu en un article o una conferència.

Marcadors i currículum, de manera que un tema llarg sobreviu a les interrupcions.

S'actualitza contínuament a mesura que el camp avança.

PER A QUI ÉS AQUESTA APLICACIÓ

Estudiants que fan un curs d'aprenentatge automàtic, intel·ligència artificial o ciència de dades que volen una segona explicació quan la classe no ha acabat.

Desenvolupadors de programari que es dediquen a l'enginyeria d'aprenentatge automàtic o a la ciència de dades.

Candidats que es preparen per a entrevistes d'aprenentatge automàtic i ciència de dades, on les preguntes encara són principalment sobre fonaments.

Analistes i professionals que necessiten entendre què fa realment un sistema d'IA en el seu sector.

Qualsevol persona que tingui curiositat per saber com funciona la intel·ligència artificial sota els productes que utilitzen cada dia.

PER QUÈ APRENDRE APRENENTATGE AUTOMÀTIC ARA

L'aprenentatge automàtic ha deixat de ser una habilitat especialitzada i s'ha convertit en part de la base del treball tècnic. Comprendre com s'entrenen els models, per què fallen i què poden i què no poden fer ara és útil en gairebé tots els rols tècnics, i cada cop més en els no tècnics.

Aquest curs us proporciona aquesta comprensió en un format que realment acabareu: lliçons curtes, llenguatge clar, sense vídeo per emmagatzemar, sense necessitat de compte.

Obriu la vostra primera lliçó avui mateix.

Preguntes, correccions o algun tema que voldríeu afegir? Envieu un correu electrònic a [e-mail]: actualitzem l'aplicació en funció del que demanen els alumnes.