Zastosowanie AI: sieci neuronowe i podstawy analizy danych

Sztuczna inteligencja szybko przekształca każdą dziedzinę zawodową, ale rozpoczęcie pracy wymaga zrozumienia praktycznych narzędzi i podstawowych pojęć.Ten kurs zapewnia niezbędne podstawy. Pod koniec tego programu zrozumiesz podstawowe zasady nowoczesnej sztucznej inteligencji, zastosujesz podstawowe modele sieci neuronowych do klasyfikacji danych, przeanalizujesz zbiory danych za pomocą wspomaganych narzędzi AI i włączysz pomoc AI do przepływu pracy programisty. Czego się nauczysz: * Zrozumieć podstawową terminologię i strukturę sieci neuronowych i modeli uczenia maszynowego. * Zastosuj praktyczne techniki analizy danych, w tym przygotowanie danych i interpretację wyników. * Ćwicz skuteczną inżynierię promptową do interakcji z dużymi modelami językowymi i generowania fragmentów kodu. * Konfigurowanie podstawowych modeli uczenia się nadzorowanego dla zadań klasyfikacji i prognozowania danych. * Poznaj podstawowe zasady Retrieval-Augmented Generation (RAG) do budowania aplikacji do wyszukiwania wiedzy. Kurs zaczyna się od podstawowej terminologii i podstawowych definicji, przechodzi przez praktyczne ćwiczenia obsługi danych i kończy się praktycznym zastosowaniem modeli AI do analizy i wsparcia programowania.Wszystkie pojęcia są jasno wyjaśnione za pomocą pisemnych wyjaśnień i przykładów kodu. Ten kurs jest przeznaczony dla absolutnych początkujących bez wcześniejszego doświadczenia w uczeniu maszynowym, sieciach neuronowych lub zaawansowanych statystykach.Jeśli jesteś gotowy do zastosowania koncepcji AI do rzeczywistych zadań, to właśnie tutaj zaczynasz. Zacznij budować podstawowe zrozumienie sztucznej inteligencji już dziś.