Learn Machine Learning & AI

Prabartan Information Technology

Про цей додаток

«Вивчення машинного навчання та штучного інтелекту» – це структурований курс, який проведе вас від «що таке машинне навчання» до розуміння алгоритмів сучасного штучного інтелекту, у коротких уроках, які ви можете читати на своєму телефоні.

Попередній досвід роботи зі штучним інтелектом не потрібен. Якщо ви володієте базовою алгеброю та трохи Python, ви можете пройти цей курс.

ЩО ВИ НАВЧИТЕСЯ

Основи машинного навчання
Що таке машинне навчання, чим воно відрізняється від традиційного програмування, робочий процес машинного навчання, навчальні та тестові дані, перенавчання, недонавчання, зміщення та дисперсія, а також як оцінюються моделі.

Навчання з учителем
Лінійна регресія, логістична регресія, дерева рішень, випадкові ліси, методи опорних векторів, k найближчих сусідів та наївний байєсівський метод, кожен з інтуїтивним поясненням та місцем його фактичного використання.

Навчання без учителя
K означає кластеризацію, ієрархічну кластеризацію, зменшення розмірності, аналіз головних компонентів та виявлення аномалій.

Глибоке навчання та нейронні мережі
Перцептрони, функції активації, зворотне поширення, згорткові нейронні мережі для зображень, рекурентні мережі та LSTM для послідовностей, а також вступ до трансформаторів.

Навчання з підкріпленням
Агенти, середовища, винагороди, Q-навчання та методи, засновані на політиках, пояснені без складної математики.

Обробка природної мови
Токенізація, вбудовування, аналіз настроїв та те, як великі мовні моделі будуються на основі цих ідей.

Інструменти та бібліотеки
Де Python, TensorFlow, Keras, scikit learn, NumPy та Pandas вписуються в реальний робочий процес машинного навчання.

Прикладне машинне навчання
Як ці методи використовуються в охороні здоров'я, фінансах, системах рекомендацій, виявленні шахрайства, комп'ютерному зорі та прогнозуванні.

СТВОРЕНО ДЛЯ НАВЧАННЯ НА ТЕЛЕФОНІ

Короткі уроки. Кожна тема розбита на розділи, які ви можете пройти за кілька хвилин, щоб ви могли просуватися в прогалинах свого дня, а не чекати вільного вечора.

Спочатку проста мова, потім математика. Кожен алгоритм пояснюється словами, перш ніж з'явиться будь-яка нотація, тому ви розумієте, що він робить, перш ніж побачите, як він написаний.

Пошук по всьому курсу, щоб ви могли знайти термін, щойно ви на нього натрапите у статті чи лекції.

Закладки та резюме, щоб довга тема вижила, якщо її перервати.

Постійно оновлюється в міру розвитку галузі.

ДЛЯ КОГО ЦЕЙ ДОДАТОК

Студенти, які проходять курс машинного навчання, штучного інтелекту або науки про дані та хочуть отримати друге пояснення, якщо лекція не відбулася.

Розробники програмного забезпечення, які переходять на інженерію машинного навчання або науку про дані.

Кандидати, які готуються до співбесід з машинного навчання та науки про дані, де питання все ще здебільшого стосуються основ.

Аналітики та фахівці, яким потрібно зрозуміти, що насправді робить система штучного інтелекту в їхній галузі.

Будь-хто, хто цікавиться, як працює штучний інтелект під продуктами, які вони використовують щодня.

ЧОМУ ВАРТО ВИВЧИТИ МАШИННЕ НАВЧАННЯ ЗАРАЗ

Машинне навчання перестало бути спеціалізованою навичкою та стало частиною базової технічної роботи. Розуміння того, як навчаються моделі, чому вони зазнають невдачі, що вони можуть і не можуть робити, тепер корисне майже в кожній технічній ролі — і все частіше в нетехнічних.

Цей курс дає вам це розуміння у форматі, який ви дійсно закінчите: короткі уроки, зрозуміла мова, без відео для буферизації, без необхідності облікового запису.

Відкрийте свій перший урок сьогодні.

Запитання, виправлення чи тему, яку ви хотіли б додати? Напишіть на адресу [e-mail] — ми оновлюємо додаток на основі запитів учнів.