Learn Machine Learning PRO

Naucz się Tensorflow, poznaj naukę o danych, sztuczną inteligencję, poznaj język Python

Ta aplikacja została przygotowana dla profesjonalistów, którzy chcą poznać pełny obraz uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Ten samouczek zaspokaja potrzeby edukacyjne zarówno początkujących uczniów, jak i ekspertów, aby pomóc im zrozumieć koncepcje i implementację sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

Dla kogo jest przeznaczony ten kurs systemów uczących się:

Każdy zainteresowany uczeniem maszynowym. Uczniowie, którzy mają co najmniej średnią wiedzę z matematyki i chcą rozpocząć naukę uczenia maszynowego.

Osoby na średnim poziomie zaawansowania, które znają podstawy uczenia maszynowego, w tym klasyczne algorytmy, takie jak regresja liniowa lub regresja logistyczna, ale chcą dowiedzieć się więcej na ten temat i zgłębić różne dziedziny uczenia maszynowego.

Osoby, które nie czują się dobrze z kodowaniem, ale są zainteresowane uczeniem maszynowym i chcą łatwo zastosować je w zestawach danych.

- Wszyscy studenci, którzy chcą rozpocząć karierę w Data Science.

- Wszyscy analitycy danych, którzy chcą osiągnąć wyższy poziom w uczeniu maszynowym.

- Osoby, które nie są zadowolone ze swojej pracy i chcą zostać Data Scientist.

- Osoby, które chcą stworzyć wartość dodaną dla swojej firmy, korzystając z zaawansowanych narzędzi do uczenia maszynowego.

W tej aplikacji nauczysz się

- Dlaczego warto wybrać Python do uczenia maszynowego

- Mapa drogowa uczenia maszynowego

- Naucz się języka Python 3 do uczenia maszynowego

- Dowiedz się sztucznej inteligencji

- Wprowadzenie do uczenia maszynowego

- Naucz się TensorFlow do uczenia maszynowego

- Dowiedz się przewodnik Pytorch

- Kompletny przewodnik dotyczący sztucznej inteligencji

- Naucz się głębokiego uczenia

- Poznaj kompletny przewodnik dotyczący uczenia maszynowego

- Projekty i przykłady uczenia maszynowego

- Samouczki Python 3

Nauczymy się uczenia maszynowego

- Koncepcje

-Rodzaje uczenia się

-Nadzorowana nauka

- Uczenie się bez nadzoru

- Wstępne przetwarzanie, analiza i wizualizacja danych

- Dane treningowe i dane testowe

- Aplikacje

- Regresja

- Algorytmy

- algorytm drzewa decyzyjnego

- Maszyny wektorów pomocniczych (SVM)

- Losowy las

- Algorytm redukcji wymiarowej

- algorytmy wzmacniające

Sztuczna inteligencja

- Wprowadzenie do sztucznej inteligencji

- Inteligentne systemy

- Agenci i środowiska

- Popularne algorytmy wyszukiwania

- Systemy logiki rozmytej

- Przetwarzanie języka naturalnego

- Systemy eksperckie

- Robotyka

- Sieci neuronowe

Dowiedz się również więcej o uczeniu głębokim, szczegółowo o sieciach neuronowych