Podstawy sztucznej inteligencji stosowanej: koncepcje i wdrożenie

Dziedzina sztucznej inteligencji szybko się rozwija, co sprawia, że trudno jest wiedzieć, od czego zacząć skutecznie stosować te potężne narzędzia. Ten kurs stanowi solidną, praktyczną podstawę do zrozumienia i wdrożenia nowoczesnych zasad AI. Pod koniec tego kursu zrozumiesz podstawowe typy modeli AI, sposób ich szkolenia i oceny oraz sposób stosowania nowoczesnych technik, takich jak szybka inżynieria, w celu rozwiązywania rzeczywistych problemów. Zyskasz podstawową wiedzę wymaganą do przejścia na stosowane role AI. Czego się nauczysz: * Zrozumieć kluczowe różnice między nadzorowanymi, nienadzorowanymi i wzmacniającymi paradygmatami uczenia się. * Zastosuj podstawowe algorytmy uczenia maszynowego, w tym drzewa decyzyjne i podstawowe architektury sieci neuronowych. * Ćwicz struktury, czyszczenie i przygotowywanie potoków danych niezbędnych do szkolenia solidnych modeli AI. * Opanuj zasady skutecznej inżynierii promptowej do interakcji z dużymi modelami językowymi. * Skonfiguruj podstawowe wskaźniki oceny modelu i zrozum techniki zapobiegania przesadnej dopasowaniu i stronniczości. * Poznaj podstawowe pojęcia dotyczące wdrażania i monitorowania modeli w środowiskach produkcyjnych. Kurs zaczyna się od podstawowej terminologii i pojęć matematycznych, stopniowo przechodząc do praktycznych wzorców implementacji dla typowych zadań AI, takich jak klasyfikacja i regresja, kończąc na rozważaniach dotyczących wdrażania. Ten kurs jest przeznaczony specjalnie dla początkujących - analityków danych, programistów i studentów informatyki - którzy chcą uporządkowanej ścieżki w dziedzinie sztucznej inteligencji. Nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie z zaawansowanymi modelami AI. Zacznij budować swoją wiedzę w dziedzinie stosowanej AI już dziś.