Kuidas Pythoni ja tehisintellekti oskusi uuendada Kerase, Pytorchi, Tensorflowi ja muu abil

Tehisintellekt ja masinõpe muudavad meie elu üllataval viisil lihtsamaks. Nad täidavad usaldusväärseid ja väsimuseta sagedasi, mahukaid arvutipõhiseid ülesandeid. Tehisintellekt kohandub progressiivsete õppealgoritmide abil ja võib anda teile andmete täpsema tähenduse suure täpsusega.

Python kui programmeerimiskeel integreerub igasse rakendusse. Kuna see sobib hästi närvivõrkude loomiseks (mis moodustab tehisintellekti aluse), on nad populaarsust kogumas erinevate sektorite seas. Kui töötate selles valdkonnas, on selle oskuse arendamiseks parim viis registreeruda Pythoni ja tehisintellekti kursuse komplekt.

Mis on komplektis?

Üheksakäiguline komplekt hõlmab kõiki Pythoni ja tehisintellekti aspekte. Kui te alles alustate, on Pythoni jaoks algkursused algajatele. Samuti saate teada, kuidas seda kasutada

1. Python algajatele: Õppige kõiki Pythoni programmeerimiskeele põhitõdesid. Alates oma esimeste koodiridade kirjutamisest kuni väikeste rakenduste loomiseni on kõik selle keele õppimiseks praktiliste harjutuste abil järk-järgult üles ehitatud.
2. Põhitõed Pythoni arendamiseks: Lihtsalt Pythoni põhimõttelised mõisted. Tehke seda ülevaatamiseks pärast kõike, mida olete varasemal kursusel õppinud.
3. Sissejuhatus andmeteadusesse ja masinõppesse A-Z: See kursus on üles ehitatud nii, et õppida eraldi andmeteadust, pythoni ja sellega seotud tööriistu ning mõistma, kuidas neid kasutada. Alustatakse statistiliste valemitega, seadistades Jupyter ja Pycharm Pythoni koodi kirjutamiseks.
4. Tehisintellekt Pythonis - H2O lähenemine: H2O on skaleeritav ja automatiseeritud süsteem, mis teeb andmeteaduse ränka tööd, samal ajal kui programmeerija täpsustab taustal keerukamaid ülesande üksikasju. Pärast põhimõistete omandamist saate teada, kuidas rakendada tehisnärvivõrke (ANN) ja sügavaid närvivõrke (DNN) tegeliku elu andmetel.
5. Meister PyTorch ANNi ja sügava õppimise jaoks: See on täielik närvivõrk ja süvaõppekursus PyTorchi ja Pythoniga. Selles kirjeldatakse üksikasjalikult PyTorchi ja selle rakendamist erinevates süvaõppemudelites. Samuti saate teada, kuidas piltide klassifitseerimiseks levinud masinõppe algoritme käivitada.
6. Piltide töötlemise ja analüüsi alglaadimine koos OpenCV ja sügava õppega: Täielik juhend praktiliste piltide töötlemise ja arvutinägemisülesannete kohta Pythoni abil. See käsitleb Kerase ja Tensorflow olulisi aspekte ning tutvub piltide ja õppimise edasiandmise sügavate õppemudelitega.
7. Keras Bootcamp sügava õppimise ja tehisintellekti jaoks: See on Kerase kursus praktilise masina- ja süvaõppeks. Samuti saate teada Jupyteri märkmike kohta andmeteaduste tehnikate rakendamiseks.
8. Andmete eeltöötlus ja visualiseerimine R abil: See kursus annab teile põhiteadmised andmeteadusest, andmete vingerdamisest ja visualiseerimisest. See õpetab teile, kuidas kasutada Tidyverse'i ja Dplyri R-s andmete vildistamiseks ja visualiseerimiseks. Samuti saate teada, kuidas R stuudios andmete eeltöötlust ja rabelemist läbi viia.
9. Praktiline andmetöötlus- ja visualiseerimiskoolitus R-ga: Põhjalik arutelu Dplyri ja ggplot2 R paketi kohta andmete visualiseerimiseks ja analüüsimiseks. Samuti saate teada tehnikate kohta, mis sobivad kõige paremini konkreetsete andmeprobleemide lahendamiseks.

Sel ajal, kui tehisintellekt on järjest haaravam, pole me veel tegelenud probleemidega, mis on seotud millegi loomisega, mis võib kohelda meid nii, nagu me sipelgatesse suhtume. Siin on selle aspekti kohta huvitav TED-video.

Õppige koos Pythoniga andmeteadust ja tehisintellekti

The kursused hõlmavad erinevaid Pythoni teeke andmeteaduse kontseptsioonide valdamiseks ja suurandmete tööriistad (Keras, Tensorflow). Sõltumata tööstusharust, aitab andmeteaduse õppimine teil paremat tööd saada. Tehing on saadaval ainult 40 dollari eest.

Rahul Saigal (133 avaldatud artiklit)

Oma M.Oomeli kraadiga silmahoolduse erialal töötas Rahul aastaid õppejõuna kolledžis. Teiste kirjutamine ja õpetamine on alati tema kirg. Nüüd kirjutab ta tehnoloogiast ja muudab selle seeditavaks lugejate jaoks, kes sellest hästi aru ei saa.

Veel Rahul Saigalt