Описание [Udemy] Автоматизированное машинное обучение для начинающих (Google и Apple) (2024):
Изучите ИИ: компьютерное зрение, обработку естественного языка, работу с табличными данными — создавайте мощные модели с помощью Google AutoML и Apple CreateML.
Освойте автоматизированное машинное обучение с помощью Google Cloud AutoML и Apple Create ML.
Обучайте осмысленные модели машинного обучения без единой строчки кода.
Решайте проблемы в области компьютерного зрения, обработки естественного языка и регрессии.
Выявляйте и решайте реальные проблемы машинного обучения.
Создайте простое приложение на базе искусственного интеллекта для Android, iOS или обоих устройств.
Придумайте свой собственный продукт как часть вашего курсового проекта.
Материалы курса:
13 разделов
92 лекции
Общая продолжительность 3 часа 34 минуты
Требования:
Никаких предварительных условий — этот курс идеально подходит для новичков.
Доступ к компьютеру с подключением к Интернету.
Описание:
Начните свой путь в мире искусственного интеллекта с автоматизированного машинного обучения!
Этот курс поможет вам получить общее представление об искусственном интеллекте и создать модели машинного обучения. Оставьте математические уравнения и программирование на Python в стороне и сосредоточьтесь на том, что действительно важно!
Архитектура курса гарантирует наилучшие результаты когнитивного обучения.
Ричард Шинн, доктор философии в области искусственного интеллекта и генеральный директор AIBrain, является главным архитектором этого курса. Он разработал всю структуру курса, чтобы помочь учащимся приобрести когнитивные навыки. Сначала обучение на примерах, затем обучение на основе денотационной семантики и операционной семантики. Этот двухэтапный подход особенно полезен при работе со сложными реальными проблемами.
Учиться на практике
С самого начала вы получите практические навыки. Вы будете следовать за нашими инструкторами по лабораторным работам, чтобы создавать модели машинного обучения с помощью AutoML. К концу курса вы сможете создать работающее мобильное приложение на базе искусственного интеллекта.
Углубляйте свои навыки
Чтобы убедиться, что вы полностью понимаете все темы, у вас будут практические домашние задания, которые будут сопровождать все лабораторные работы. Каждая лабораторная работа имеет свои собственные домашние задания, которые помогут вам углубить навыки, полученные в ходе курса.
Выполните курсовой проект: создайте собственную модель машинного обучения
В рамках этого курса вы создадите свой собственный продукт на базе искусственного интеллекта, который использует машинное обучение. Вы создадите простой прототип с низкой точностью для приложения на базе искусственного интеллекта, прежде чем создать пользовательскую модель машинного обучения с AutoML для своей идеи.
Оцените свой прогресс
Во время вашего обучения у вас всегда будет возможность оценить свой прогресс и понимание материала с помощью тестов. Это поможет вам постоянно измерять свой успех и проверять понимание основных концепций.
Создайте свою профессиональную сеть
Оставайтесь на связи со своими коллегами и используйте профессиональную сеть единомышленников-практиков в области искусственного интеллекта. В нашем сообществе мы предоставляем специальный канал для выпускников, где все успешные выпускники нашего курса могут общаться.
Программа курса
Курс состоит из четырёх тщательно структурированных тем.
Тема 1. Введение в автоматизированное машинное обучение
Узнайте, как AutoML меняет игру в области науки о данных, позволяя любому человеку создавать модели машинного обучения без единой строки кода. Познакомьтесь с пятишаговым конвейером машинного обучения для решения любых задач машинного обучения, прежде чем создать своё первое приложение для смартфона на базе искусственного интеллекта всего за полчаса.
Тема 2. Компьютерное зрение с помощью Google AutoML и Apple CreateML
Искусственный интеллект может помочь компьютерам интерпретировать и понимать цифровые изображения. В этом разделе вы будете обучать модели, которые могут точно определять местоположение и классифицировать объекты.
Тема 3. Обработка естественного языка и работа с табличными данными с помощью Google AutoML и Apple CreateML
Искусственный интеллект может помочь компьютерам понимать текст и речь так же, как это делают люди. Используйте сообщения в социальных сетях и новые статьи для обучения моделей классификации эмоций и контента.
Искусственный интеллект может анализировать закономерности в данных с большим количеством переменных. Используйте табличные данные для прогнозирования цен на жильё.
Тема 4. Развёртывание искусственного интеллекта в приложении
Легко развёртывайте модели на своём устройстве и тестируйте их в реальных условиях.
Для кого этот курс:
Для тех, кто только начинает свой путь в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Для профессионалов, которые хотят научиться применять машинное обучение в своей работе.
Для студентов, которые хотят начать карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Для всех, кто хочет автоматизировать процесс машинного обучения.
Для новичков без опыта программирования или компьютерных наук.
Подробнее:
Скачать курс [Udemy] Автоматизированное машинное обучение для начинающих (Google и Apple) (2024):
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться