Bạn có muốn thực hiện bước đầu tiên vào thế giới dữ liệu không? Học máy học và học sâu, các công nghệ AI cốt lõi, với Python. Bài giảng này hướng dẫn bạn từng bước, từ những điều cơ bản về học máy và học sâu đến các ứng dụng thực tế. Học máy truyền thống và học sâu đều dựa trên nhiều nguyên tắc và hệ thống kỹ thuật giống nhau. Do đó, trong bài giảng này, thay vì tách cả hai thành các chủ đề riêng biệt, chúng tôi đã tổ chức chúng thành một khóa học được kết nối để những người mới bắt đầu có thể nâng cao hiểu biết về học máy nói chung.
Các mô hình học máy truyền thống sử dụng sklearn (hồi quy tuyến tính, KNN, Cây quyết định, Tập hợp, KMeans, PCA, v.v.)
Nguyên tắc học mạng nơ-ron
Các mô hình học sâu sử dụng tensorflow và keras (Dense, CNN, RNN, Autoencoding, GAN, v.v.)
Triển khai máy chủ các mô hình học máy
Trí tuệ nhân tạo, máy học, học sâu… Để tôi vẽ cho bạn một bức tranh cụ thể!
Trí tuệ nhân tạo , thực sự Học có khó không? 😮
Họ nói rằng trí tuệ nhân tạo đòi hỏi toán học, nhưng tôi là một mọt sách toán... Tôi quan tâm, nhưng làm sao để bắt đầu?
Tôi là một quản lý cấp trung, vì vậy tôi cần học một số thứ về trí tuệ nhân tạo, nhưng tôi không có thời gian để học Python...
Bạn quan tâm đến trí tuệ nhân tạo nhưng không biết bắt đầu từ đâu? Bạn còn do dự vì nghĩ rằng việc học nó đòi hỏi rất nhiều kiến thức toán học? Thật vậy, học máy, một nhánh của trí tuệ nhân tạo, có lịch sử lâu đời và vô số thuật toán, khiến việc học nó trở nên tốn thời gian. Mặc dù sự ra đời của học sâu đã khiến nhiều mô hình học máy truyền thống trở nên lỗi thời, nhưng một số vẫn đóng vai trò quan trọng.
Khóa học này được thiết kế dành cho sinh viên, nhà phát triển và quản lý doanh nghiệp đang gặp khó khăn trong việc bắt đầu với AI. Khóa học giới thiệu các mô hình học máy truyền thống vẫn còn phù hợp cho đến ngày nay và cung cấp nền tảng để xây dựng các mô hình học sâu bằng TensorFlow và Keras . Với chương trình học tập trung tối thiểu vào lý thuyết và chú trọng thực hành, chúng tôi mong muốn chia sẻ với đông đảo học viên rằng việc triển khai các mô hình AI không hề khó. Hãy cùng nhau chinh phục thử thách!
Thực tế của trí tuệ nhân tạo Tôi sẽ vẽ nó trong đầu bạn.
Số lượng mụn nước Bất cứ ai Để tôi có thể
Tôi đã cố gắng tạo ra những bài giảng không yêu cầu bất kỳ kiến thức toán học nào để hiểu.
Đối với koalmot Python bẻ khóa nhanh chóng
Để giúp bạn tối đa hóa hiệu quả học tập, chúng tôi cung cấp một khóa học cấp tốc về ngôn ngữ lập trình Python. (Bạn cũng nên xem qua cú pháp Python cần thiết cho AI trước, sau đó tìm hiểu sâu hơn về ngôn ngữ này.)
Giảm lý thuyết Kinh nghiệm được nâng cao
Chúng tôi đã thiết kế các bài giảng theo hướng thực tế và giảm thiểu các giải thích lý thuyết để bạn có thể hình dung được thực tế của trí tuệ nhân tạo trong tâm trí mình.
Học sâu hoạt động như thế nào
Thực hành mô hình K-Láng giềng gần nhất
Thực hành mô hình cây quyết định
Hiểu các khái niệm về kỹ thuật tính năng
Triển khai các mô hình học sâu
Hãy xem phần Hỏi & Đáp ! 💬
H. Tôi bỏ học toán. Tôi có thể học toán mà không cần kiến thức toán học không?
Tôi cũng từng là một đứa dở toán. Khóa học này không yêu cầu kiến thức toán học trước. Kiến thức toán học cần thiết sẽ được giải thích trong suốt buổi học.
H. Tôi có cần biết Python không?
Chúng tôi cung cấp một khóa học cấp tốc giúp bạn dễ dàng học cú pháp Python. Bạn có thể bắt đầu mà không cần kiến thức Python trước đó. Học Python trong khi nghiên cứu học máy.
H. Tôi là sinh viên ngành khoa học xã hội và nhân văn. Liệu bài học này có khó hiểu không?
Trí tuệ nhân tạo là kiến thức thiết yếu để sinh viên khoa học xã hội và nhân văn ngày nay có thể tồn tại. Hãy bắt đầu ngay!
Khuyến nghị cho những người này
Khóa học này dành cho ai?
người mới bắt đầu học máy
Người mới bắt đầu học sâu
Xin chào Đây là
3,764
Học viên
295
Đánh giá
144
Trả lời
4.8
Xếp hạng
14
Các khóa học
오랜 개발 경험을 가지고 있는 Senior Developer 입니다. 현대건설 전산실, 삼성 SDS, 전자상거래업체 엑스메트릭스, 씨티은행 전산부를 거치며 30 년 이상 IT 분야에서 쌓아온 지식과 경험을 나누고 싶습니다. 현재는 인공지능과 파이썬 관련 강의를 하고 있습니다.