Автоматизированное машинное обучение для начинающих Google и Apple 2024

Подробное описание: Автоматизированное машинное обучение для начинающих Google и Apple 2024

AI Brain Inc Автоматизированное машинное обучение для начинающих (Google и Apple) (2024)

Automated Machine Learning for Beginners (Google & Apple)
Язык английский

Изучите ИИ: компьютерное зрение, обработку естественного языка, табличные данные — 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 лекций • Общая продолжительность 3 ч 34 мин
Требования
Никаких предварительных условий: этот курс идеально подходит для новичков.
Доступ к компьютеру с подключением к Интернету
Описание

Начните свой путь в мире ИИ с автоматизированного машинного обучения !
Этот курс направлен на то, чтобы дать вам общую картину искусственного интеллекта: оптимизированный процесс создания моделей машинного обучения ИИ. Оставьте математические уравнения и кодирование 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, когда мы имеем дело со сложностью реальных проблем.

Учитесь на практике
С первого дня вы освоите практические навыки. Вы будете следовать за нашими инструкторами по лабораторным работам, чтобы строить модели машинного обучения с помощью AutoML. К концу курса вы сможете создать работающее мобильное приложение на базе искусственного интеллекта. Следуя принципу Ричарда Фейнмана «То, что я не могу создать, я не понимаю», мы даем практические знания с первого дня.

Углубляйте свои навыки
Чтобы убедиться, что вы получите глубокое понимание всех тем, у вас будут практические домашние задания, сопровождающие 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 придумаете свой собственный продукт на базе ИИ, который использует машинное обучение. Вы создадите простой прототип с низкой точностью для приложения на базе ИИ, прежде чем создать пользовательскую модель машинного обучения с AutoML для своей идеи.

Оцените свой прогресс
Во время вашего путешествия у вас всегда будет возможность оценить свой прогресс и понимание материалов с помощью тестов. Это поможет вам постоянно измерять свой успех и поможет проверить понимание основных концепций.

Создайте свою профессиональную сеть
Оставайтесь на связи со своими коллегами и используйте профессиональную сеть единомышленников-практиков в области ИИ. В нашем сообществе мы предоставляем специальный канал выпускников для всех успешных выпускников нашего курса.

Программа
Курс проведет вас по четырем тщательно структурированным темам.

Тема 1. Введение в автоматизированное машинное обучение
Узнайте, как AutoML трансформирует игру науки о данных, позволяя любому человеку создавать модели машинного обучения без единой строки кода. Ознакомьтесь с 5-шаговым конвейером машинного обучения для решения любой проблемы машинного обучения, прежде чем создать свое первое приложение для смартфона на базе ИИ за 30 минут.

Тема 2. Vision AI с Google AutoML и Apple CreateML
ИИ может помочь компьютерам интерпретировать и понимать цифровые изображения. В этом сегменте вы будете обучать модели, которые могут точно определять местоположение и классифицировать объекты.

Тема 3. Обработка естественного языка и таблицы с Google AutoML и Apple CreateML
ИИ может помочь компьютерам понимать текст и произнесенные слова так же, как люди. Используйте сообщения в социальных сетях и новые статьи для обучения моделей классификации эмоций и контента.
ИИ может анализировать закономерности в данных с многочисленными переменными. Используйте табличные данные для прогнозирования цен на жилье.

Тема 4. Развертывание ИИ в приложении
Легко развертывайте модели на своем устройстве и тестируйте их в реальных условиях.

Для кого этот курс:
Новички без какого-либо опыта в программировании или компьютерных науках
Любой, кто хочет автоматизировать процесс машинного обучения
Студенты, желающие начать карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения
Профессионалы, которые хотят научиться применять машинное обучение в своей работе
Любой, кто начинает свой путь в машинном обучении