PickAClass · AI, Technologia i Inżynieria · Obliczenia Kwantowe

Kwantowe Uczenie Maszynowe

Zbadaj połączenie obliczeń kwantowych i uczenia maszynowego. Dowiedz się o klasyfikatorach kwantowych, kwantowych sieciach neuronowych i o tym, jak algorytmy kwantowe mogą usprawnić zadania ML.

Kwantowe Uczenie Maszynowe

Python Programowanie dla początkujących: krok po kroku Podstawy

Uczenie maszynowe z Qlik AutoML: modelowanie predykcyjne bez kodowania

Scala i Spark: Big Data i uczenie maszynowe dla początkujących

AutoML i uczenie maszynowe bez kodowania z SageMaker

Wprowadzenie do AI i obliczeń kwantowych: budowanie systemów hybrydowych

Obliczenia kwantowe i uczenie maszynowe z Pythonem i Qiskit

Praktyczne uczenie maszynowe z JavaScript i TensorFlow.js

Programowanie w Kotlinie krok po kroku: praktyczne przykłady i ćwiczenia

TinyML i wbudowane uczenie maszynowe: od czujników do wdrożenia

Obliczenia matematyczne z SMath Studio i SymPy

Praktyczne algorytmy grafowe i algorytmyczna teoria grafów

Podstawy modelowania obiektowego, struktur danych i algorytmów

Podstawy algorytmów i struktur danych

Podstawy Pythona, analizy danych i sztucznej inteligencji

Uczenie maszynowe w przeglądarce za pomocą TensorFlow.js

Edge AI i TinyML dla mikrokontrolerów

Podstawy wbudowanego uczenia maszynowego i TinyML

Uczenie maszynowe oparte na urządzeniach z TensorFlow Lite

Probabilistyczne modele graficzne: rozumowanie i wnioskowanie

Obliczeniowa mechanika statystyczna: fizyka algorytmiczna dla początkujących

Projekty uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się: aplikacje tekstowe i obrazowe

Uczenie maszynowe dla programistów aplikacji: tworzenie inteligentniejszych aplikacji

Uczenie maszynowe w systemie Android z TensorFlow Lite

Wdrożenie pełnego uczenia maszynowego za pomocą Flask, React i Node.js