Learn Machine Learning & AI

Prabartan Information Technology

Apie šią programą

„Išmokite mašininį mokymąsi ir dirbtinį intelektą“ – tai struktūrizuotas kursas, kuris trumpomis pamokomis, kurias galite skaityti telefone, padės suprasti, kas yra mašininis mokymasis, ir padės suprasti šiuolaikinio dirbtinio intelekto algoritmus.

Ankstesnė dirbtinio intelekto patirtis nereikalinga. Jei galite suprasti pagrindinę algebrą ir šiek tiek „Python“, galite lankyti šį kursą.

KO IŠMOKSITE

Mašininio mokymosi pagrindai
Kas yra mašininis mokymasis, kuo jis skiriasi nuo tradicinio programavimo, mašininio mokymosi darbo eiga, mokymo ir testavimo duomenys, perteklinis pritaikymas, nepakankamas pritaikymas, šališkumas ir dispersija, ir kaip vertinami modeliai.

Prižiūrimas mokymasis
Linijinė regresija, logistinė regresija, sprendimų medžiai, atsitiktiniai miškai, atraminių vektorių mašinos, k artimiausių kaimynų ir naivusis Bajeso teorema, kiekvienas su savo intuicija ir kur jis iš tikrųjų naudojamas.

Neprižiūrimas mokymasis
K reiškia klasterizavimą, hierarchinį klasterizavimą, dimensijų mažinimą, pagrindinių komponentų analizę ir anomalijų aptikimą.

Gilusis mokymasis ir neuroniniai tinklai
Perceptronai, aktyvinimo funkcijos, atgalinis sklidimas, konvoliuciniai neuroniniai tinklai vaizdams, pasikartojantys tinklai ir LSTM sekoms bei transformatorių įvadas.

Pastiprinamasis mokymasis
Agentai, aplinkos, atlygiai, Q mokymasis ir politika pagrįsti metodai paaiškinti be sudėtingos matematikos.

Natūralios kalbos apdorojimas
Tokenizavimas, įterpimai, nuotaikų analizė ir kaip dideli kalbos modeliai kuriami remiantis šiomis idėjomis.

Įrankiai ir bibliotekos
Kur Python, TensorFlow, Keras, scikit learn, NumPy ir Pandas telpa į tikrą mašininio mokymosi darbo eigą.

Taikomasis mašininis mokymasis
Kaip šie metodai naudojami sveikatos priežiūros, finansų, rekomendacijų sistemų, sukčiavimo aptikimo, kompiuterinės regos ir prognozavimo srityse.

SUKURTA MOKYMUI TELEFONU

Trumpos pamokos. Kiekviena tema suskirstyta į skyrius, kuriuos galite baigti per kelias minutes, kad galėtumėte pasistūmėti į priekį dienos tarpuose, o ne laukti laisvo vakaro.

Pirmiausia paprasta kalba, antroje vietoje matematika. Kiekvienas algoritmas paaiškinamas žodžiais prieš pasirodant bet kokiam žymėjimui, todėl suprasite, ką jis daro, prieš pamatydami, kaip jis parašytas.

Ieškoti visame kurse, kad galėtumėte ieškoti termino vos jį paspaudę straipsnyje ar paskaitoje.

Žymės ir gyvenimo aprašymas, kad ilga tema nenutrūktų.

Nuolat atnaujinama, kintant sričiai.

KAM SKIRTA ŠI PROGRAMĖLĖ

Studentams, besimokantiems mašininio mokymosi, dirbtinio intelekto ar duomenų mokslo kurso ir norintiems antro paaiškinimo, jei paskaita nepasirodė.

Programinės įrangos kūrėjams, pereinantiems prie mašininio mokymosi inžinerijos ar duomenų mokslo.

Kandidatams, besiruošiantiems mašininio mokymosi ir duomenų mokslo pokalbiams, kuriuose klausimai vis dar daugiausia susiję su pagrindais.

Analitikams ir specialistams, kuriems reikia suprasti, ką iš tikrųjų veikia dirbtinio intelekto sistema jų pramonės šakoje.

Visiems, kuriems įdomu, kaip dirbtinis intelektas veikia po produktais, kuriuos jie naudoja kasdien.

KODĖL VERTA MOKYTIS MAŠININIO MOKYMOSI DABAR

Mašininis mokymasis nustojo būti specializuotu įgūdžiu ir tapo techninio darbo bazinio lygio dalimi. Supratimas, kaip modeliai yra apmokomi, kodėl jie neveikia ir ką jie gali ir ko negali padaryti, dabar naudingas beveik kiekviename techniniame vaidmenyje – ir vis dažniau netechniniame.

Šis kursas suteikia jums supratimą tokiu formatu, kurį iš tikrųjų baigsite: trumpos pamokos, aiški kalba, nereikia vaizdo įrašų buferiui, nereikia paskyros.

Atidarykite savo pirmąją pamoką jau šiandien.

Turite klausimų, pataisymų ar temų, kurias norėtumėte pridėti? Rašykite el. paštu [e-mail] – programėlę atnaujiname atsižvelgdami į besimokančiųjų pageidavimus.