Фундаментальная разработка ИИ: машинное обучение и нейронные сети

Искусственный интеллект быстро трансформирует отрасли, и понимание того, как разрабатывать базовые решения ИИ, является важным навыком для современных технических ролей. Этот курс предоставляет всеобъемлющие, текстовые основы в разработке ИИ, ведущих вас от основных методов анализа данных до реализации сложных моделей глубокого обучения для таких задач, как обработка естественного языка и компьютерного зрения. Вы получите практические знания, необходимые для того, чтобы сразу же начать применять концепции машинного обучения. Что вы узнаете: * Понять основные принципы машинного обучения, глубокого обучения и архитектуры нейронных сетей. * Практика подготовки и анализа наборов данных, подходящих для обучения различных моделей ИИ. * Создание и обучение фундаментальных моделей для задач обучения с наблюдением и без наблюдения с использованием TensorFlow и PyTorch. * Применять специализированные методы для обработки естественного языка (NLP) и основных приложений компьютерного зрения (CV). * Настройка показателей производительности моделей и использование современных методов тестирования для точной оценки и проверки моделей. * Освоить основные шаблоны быстрого проектирования для эффективного управления и оптимизации больших выходов языковой модели. Курс начинается с определения ключевой терминологии ИИ и методов обработки данных, затем идет реализация основных алгоритмов ML, а в конце приводятся практические примеры глубинного обучения, применяемые к реальным вызовам данных. Этот курс предназначен исключительно для новичков, не имеющих предыдущего опыта в области ИИ, машинного обучение, или глубокое обучение. Для начала не требуется специальных знаний в области программирования. Начните свое путешествие в увлекательный мир разработки искусственного интеллекта уже сегодня.