Học máy với Scikit-learn, PyTorch và Hugging Face

Trí tuệ nhân tạo hiện đại bao gồm mọi thứ từ hồi quy tuyến tính đơn giản đến các mô hình ngôn ngữ phức tạp. Khóa học này thu hẹp khoảng cách giữa lý thuyết và thực hành, cung cấp một giới thiệu toàn diện về các công cụ thúc đẩy những đổi mới AI ngày nay. Bạn sẽ tiến bộ từ phân tích dữ liệu cơ bản đến việc hiểu kiến trúc của các mạng nơ-ron hiện đại và hệ thống tạo sinh. Thông qua các giải thích rõ ràng và ví dụ dựa trên mã, bạn sẽ tự tin xử lý dữ liệu và xây dựng các mô hình giải quyết vấn đề trong thế giới thực. Khi kết thúc chương trình này, bạn sẽ có hiểu biết chức năng về cách chọn, huấn luyện và tinh chỉnh các mô hình cho nhiều ứng dụng khác nhau. Những gì bạn sẽ học: - Hiểu các khái niệm cơ bản về học có giám sát và không giám sát với Scikit-learn. - Triển khai kiến trúc học sâu và quản lý tensor dữ liệu bằng PyTorch. - Áp dụng các mô hình transformer được huấn luyện trước cho các tác vụ ngôn ngữ tự nhiên bằng hệ sinh thái Hugging Face. - Thực hành các kỹ thuật làm sạch dữ liệu, chia tỷ lệ đặc trưng và xác thực mô hình thiết yếu. - Khám phá các khái niệm AI tạo sinh hiện đại bao gồm nhúng vector và chiến lược tinh chỉnh. - Phát triển quy trình làm việc để đánh giá hiệu suất mô hình và đảm bảo độ tin cậy của mô hình. Khóa học bắt đầu với các định nghĩa cơ bản và vòng đời học máy, chuyển từ các thuật toán cổ điển sang các chủ đề học sâu nâng cao. Nó được thiết kế đặc biệt cho người mới bắt đầu muốn có một phương pháp học tập rõ ràng, dựa trên văn bản mà không yêu cầu bất kỳ điều kiện tiên quyết nào. Hãy bắt đầu xây dựng chuyên môn kỹ thuật của bạn trong học máy ngay bây giờ.