Learn Machine Learning & AI

Prabartan Information Technology

Az alkalmazásról

A Gépi tanulás és mesterséges intelligencia tanulása egy strukturált kurzus, amely rövid leckékben, telefonon is olvashatóan elvezet a gépi tanulás lényegétől a modern mesterséges intelligencia mögött álló algoritmusok megértéséig.

Nincs szükség előzetes MI-tapasztalatra. Ha el tudod követni az alapvető algebrát és egy kicsit Pythont, akkor ezt a kurzust is elvégezheted.

MIT FOGSZ TANULNI

Gépi tanulás alapjai
Mi a gépi tanulás, hogyan különbözik a hagyományos programozástól, a gépi tanulási munkafolyamat, a betanítási és tesztadatok, a túlillesztett, az alulillesztett, az elfogult és a variancia, valamint a modellek kiértékelésének módja.

Felügyelt tanulás
Lineáris regresszió, logisztikus regresszió, döntési fák, véletlenszerű erdők, support vector machine-ek, k legközelebbi szomszéd és naiv Bayes-elv, mindegyik mögötte álló intuícióval és azzal, hogy hol használják valójában.

Felügyelet nélküli tanulás
K jelentése klaszterezés, hierarchikus klaszterezés, dimenziócsökkentés, főkomponens-elemzés és anomáliadetektálás.

Mélytanulás és neurális hálózatok
Perceptronok, aktivációs függvények, visszaterjesztés, konvolúciós neurális hálózatok képekhez, rekurrens hálózatok és LSTM-ek szekvenciákhoz, valamint bevezetés a transzformátorokba.

Megerősítéses tanulás
Az ágensek, környezetek, jutalmak, Q-tanulás és szabályzatalapú módszerek magyarázata nehéz matematika nélkül.

Természetes nyelvi feldolgozás
Tokenizáció, beágyazások, hangulatelemzés, és hogy hogyan épülnek fel ezekre az ötletekre a nagy nyelvi modellek.

Eszközök és könyvtárak
Hol illeszkedik a Python, a TensorFlow, a Keras, a scikit learn, a NumPy és a Pandas egy valódi gépi tanulási munkafolyamatba.

Alkalmazott gépi tanulás
Hogyan használják ezeket a módszereket az egészségügyben, a pénzügyekben, az ajánlórendszerekben, a csalásészlelésben, a számítógépes látásban és az előrejelzésben.

TELEFONON TÖRTÉNŐ TANULÁSRA KÉSZÜLT

Rövid leckék. Minden téma olyan részekre van bontva, amelyeket néhány perc alatt elvégezhet, így a nap szüneteiben is haladhat, ahelyett, hogy egy szabad estére várna.

Először a közérthető nyelv, csak utána a matematika. Minden algoritmust szavakkal magyarázunk el, mielőtt bármilyen jelölés megjelenne, így megérti, mit csinál, mielőtt látná, hogyan van leírva.

Keressen a teljes kurzuson, így egy kifejezésre abban a pillanatban rákereshet, amikor egy cikkben vagy előadásban rátalál.

Könyvjelzők és önéletrajz, így egy hosszú téma sem szakad meg.

Folyamatosan frissül, ahogy a terület fejlődik.

KINEK SZÓL EZ AZ ALKALMAZÁS?

Gépi tanulás, mesterséges intelligencia vagy adattudományi kurzust végző hallgatóknak, akik második magyarázatot szeretnének, ha az előadás nem jött be.

Szoftverfejlesztőknek, akik gépi tanulási mérnöki vagy adattudományi pályára lépnek.

Gépi tanulási és adattudományi interjúkra készülő jelölteknek, ahol a kérdések továbbra is többnyire az alapokról szólnak.

Elemzőknek és szakembereknek, akiknek meg kell érteniük, hogy mit csinál valójában egy MI-rendszer az iparágukban.

Bárki, aki kíváncsi arra, hogyan működik a mesterséges intelligencia a nap mint nap használt termékek mögött.

MIÉRT ÉRDEMES MOST TANULD A GÉPI TANULÁST?

A gépi tanulás már nem szakértői készség, hanem a műszaki munka alapfeladatának részévé vált. A modellek betanításának, a kudarcok okaira, valamint arra, hogy mit tudnak és mit nem tudnak megtenni, megértése ma már szinte minden műszaki szerepkörben hasznos – és egyre inkább a nem műszakiakban is.

Ez a kurzus ezt a tudást olyan formátumban adja meg, amelyet ténylegesen el is fogsz végezni: rövid leckék, világos nyelvezet, nincsenek pufferelendő videók, nincs szükség fiókra.

Nyisd meg az első leckédet még ma!

Kérdésed van, javításra van szükséged, vagy szeretnél egy témát hozzáadni? Írj a [e-mail] címre – az alkalmazást a tanulók kérései alapján frissítjük.