Learn AI & ML Pro

Это приложение было подготовлено для профессионалов, стремящихся изучить AI & ML Pro.

Этот полный курс по искусственному интеллекту содержит вводные знания об искусственном интеллекте. Это очень поможет, если вы собираетесь выбрать. Вы можете кратко узнать о том, что область исследований процветает. Базовые знания информатики обязательны. Знание математики, естественных наук, механики или электротехники приветствуется.

Приложение «Изучение искусственного интеллекта» представляет собой освежающий и мотивирующий новый синтез в области искусственного интеллекта: «Новый синтез» предлагает пользователю полное путешествие по этому интригующему новому миру искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект — это наука о том, как создавать или программировать компьютеры, чтобы они могли делать то, что может делать разум.

Изучите искусственный интеллект / Изучите искусственный интеллект

Искусственный интеллект — это интеллект, демонстрируемый машинами, в отличие от интеллекта, демонстрируемого людьми.

Это приложение охватывает основные концепции различных областей искусственного интеллекта, таких как искусственные нейронные сети, обработка естественного языка, машинное обучение, глубокое обучение, генетические алгоритмы и т. д., а также его реализацию в Python.

Изучите машинное обучение / Машинное обучение с помощью python Бесплатно

Машинное обучение — это, по сути, та область компьютерных наук, с помощью которой компьютерные системы могут придавать смысл данным почти так же, как это делают люди. Проще говоря, ML — это тип искусственного интеллекта, который извлекает закономерности из необработанных данных с помощью алгоритма или метода. Основная цель машинного обучения — позволить компьютерным системам учиться на собственном опыте без явного программирования или вмешательства человека.

Изучите глубокое обучение

Глубокое обучение по сути означает обучение искусственной нейронной сети (ИНС) с огромным объемом данных. При глубоком обучении сеть учится сама по себе, и поэтому для обучения требуются огромные данные.

Учебник по TensorFlow

TensorFlow — это среда машинного обучения с открытым исходным кодом для всех разработчиков. Он используется для реализации приложений машинного обучения и глубокого обучения. Для разработки и исследования интересных идей в области искусственного интеллекта команда Google создала TensorFlow. TensorFlow разработан на языке программирования Python, поэтому он считается простым для понимания фреймворком.

Учебное пособие по науке о данных / Python по науке о данных

Данные — это новая нефть. Это заявление показывает, как каждая современная ИТ-система управляется сбором, хранением и анализом данных для различных нужд. Будь то принятие бизнес-решений, прогнозирование погоды, изучение белковых структур в биологии или разработка маркетинговой кампании. Все эти сценарии предполагают междисциплинарный подход с использованием математических моделей, статистики, графиков, баз данных и, конечно же, деловой или научной логики, лежащей в основе анализа данных. Поэтому нам нужен язык программирования, который может удовлетворить все эти разнообразные потребности науки о данных. Python ярко сияет как один из таких языков, поскольку он имеет множество библиотек и встроенных функций, которые облегчают удовлетворение потребностей науки о данных.

Приложение Learn Machine Learning было подготовлено для профессионалов, стремящихся узнать полную картину машинного обучения и искусственного интеллекта. Этот учебник удовлетворяет потребности в обучении как новичков, так и экспертов, чтобы помочь им понять концепции и реализацию искусственного интеллекта и машинного обучения.

Для кого предназначен этот бесплатный курс по машинному обучению:

Всем, кто интересуется машинным обучением. Учащиеся, у которых есть знания по математике хотя бы в средней школе и которые хотят начать изучать машинное обучение.

Любые люди среднего уровня, которые знакомы с основами машинного обучения, включая классические алгоритмы, такие как линейная регрессия или логистическая регрессия, но которые хотят узнать об этом больше и изучить все различные области машинного обучения.