آموزش مبانی هوش مصنوعی برای متخصصان غیر از حوزه داده - آخرین آپدیت

دانلود AI Fundamentals for Non-Data Scientists

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: در این دوره، شما به صورت عمیق با نحوه استفاده از یادگیری ماشین برای مدیریت و تفسیر داده‌های بزرگ (Big Data) آشنا خواهید شد. شما نگاهی دقیق به روش‌ها و متدهای مختلف برای ساخت الگوریتم‌هایی خواهید داشت که با ابزارهایی مانند Teachable Machine و TensorFlow در کسب‌وکار شما ادغام می‌شوند. همچنین روش‌های مختلف یادگیری ماشین (ML)، یادگیری عمیق (Deep Learning) و همچنین محدودیت‌های آن‌ها را خواهید آموخت و یاد می‌گیرید که چگونه دقت مدل را بالا برده و از بهترین داده‌های آموزشی برای الگوریتم‌های خود استفاده کنید. سپس به بررسی شبکه‌های GAN و VAE می‌پردازید و از دانش جدید خود برای کار با AutoML استفاده می‌کنید تا ساخت الگوریتم‌های متناسب با نیاز خود را آغاز کنید. علاوه بر این، مصاحبه‌های اختصاصی با رهبران صنعت که داده‌های بزرگ شرکت‌هایی مانند McDonald's و Visa را مدیریت می‌کنند، مشاهده خواهید کرد. در پایان این دوره، شما روش‌های مختلف کدنویسی، از جمله استفاده از ابزارهای بدون کد (no-code)، درک یادگیری عمیق، نحوه اندازه‌گیری و بررسی خطاها در الگوریتم‌ها، و همچنین نحوه استفاده از داده‌های بزرگ برای حفظ حریم خصوصی مشتریان و توسعه استراتژی‌های تجاری خواهید آموخت.

سرفصل ها و درس ها

titleModule 1 – Big Data and Artificial Intelligence Module 1 – Big Data and Artificial Intelligence

  • titleAI for Business Introduction AI for Business Introduction

  • titleCourse Introduction Course Introduction

  • titleBig Data Overview Big Data Overview

  • titleBig Data Analysis Big Data Analysis

  • titleData Management Tools Data Management Tools

  • titleData Management Infrastructure Data Management Infrastructure

  • titleData Analysis: Extracting Intelligence from Big Data Data Analysis: Extracting Intelligence from Big Data

  • titleIntroduction to Artificial Intelligence Introduction to Artificial Intelligence

  • titleMachine Learning Overview Machine Learning Overview

  • titleReinforcement Learning Reinforcement Learning

  • titleA Detailed View of Machine Learning A Detailed View of Machine Learning

titleModule 2 – Training and Evaluating Machine Learning Algorithms Module 2 – Training and Evaluating Machine Learning Algorithms

  • titleSpecific Machine Learning Methods: A Deep Dive Specific Machine Learning Methods: A Deep Dive

  • titleIntro to Model Selection Intro to Model Selection

  • titleFeature Engineering and Deep Learning Introduction Feature Engineering and Deep Learning Introduction

  • titleDeep Learning Deep Learning

  • titleHow Deep Learning Works How Deep Learning Works

  • titleLimitations of Deep Learning Limitations of Deep Learning

  • titleEvaluating ML Performance Evaluating ML Performance

  • titleCommon Loss Functions Common Loss Functions

  • titleTradeoffs Between Loss Functions Tradeoffs Between Loss Functions

  • titleHow is Training Data Acquired? How is Training Data Acquired?

  • titleThe Over Fitting Problem The Over-Fitting Problem

  • titleTest Data Test Data

  • titleExamples of End to End Work Flow Examples of End-to-End Work Flow

titleModule 3 – ML Application and Emerging Methods Module 3 – ML Application and Emerging Methods

  • titleNatural Language Processing Natural Language Processing

  • titleGANs and VAEs GANs and VAEs

  • titleIntro to AutoML Intro to AutoML

  • titleUsing AutoML Using AutoML

  • titleTeachable Machine Teachable Machine

  • titleTensorFlow Playground TensorFlow Playground

  • titleML Operations ML Operations

  • titleChicken and Egg Chicken and Egg

titleModule 4 – Industry Interview Module 4 - Industry Interview

  • titleInterview With Ed Lee Interview With Ed Lee

titleModule 5 – Generative AI Module 5 - Generative AI

  • titleGenerative AI Overview Generative AI Overview

  • titleImplications of Generative AI on Work Implications of Generative AI on Work

  • titleGenerative AI's Implication on Productivity Generative AI's Implication on Productivity

  • titleThe Generative AI Stack The Generative AI Stack

  • titleFoundation Models Foundation Models

  • titlePrompt Engineering Principles Improving Output Quality Prompt Engineering Principles Improving Output Quality

  • titleCustomizing LLM Output Customizing LLM Output

  • titleDifferentiation Gaining Competitive Advantage Differentiation Gaining Competitive Advantage

نمایش نظرات

آموزش مبانی هوش مصنوعی برای متخصصان غیر از حوزه داده
جزییات دوره
12h 6m
41
(آخرین آپدیت)
76,655
4.8 از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Chris Croft Chris Croft

مربی مدیریت، سخنران، نویسنده

Prasanna Tambe Prasanna Tambe