Cơ sở trí tuệ nhân tạo với R

Tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo nhưng không biết bắt đầu từ đâu? Hãy khám phá cách ngôn ngữ lập trình R, nổi tiếng với sức mạnh thống kê của nó, cung cấp một con đường rõ ràng và dễ tiếp cận vào thế giới học máy. Chương trình này giải mã AI, hướng dẫn bạn qua lý thuyết cơ bản và ứng dụng thực tế. Bạn sẽ học cách chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện các mô hình dự đoán cho phân loại và hồi quy, và đánh giá hiệu suất của chúng, tất cả trong một luồng công việc R hiện đại. Ở cuối khóa học, bạn sẽ tự tin xây dựng các mô mẫu của riêng mình và giải thích kết quả của chúng. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cốt lõi của trí tuệ nhân tạo, học máy, và các loại thuật toán học khác nhau. - Học cách dọn dẹp, xử lý trước và chuẩn bị các tập dữ liệu cho mô hình sử dụng gói R chính. - Xây dựng mô hình học tập giám sát thực tế cho các nhiệm vụ như dự đoán (từ chối) và phân loại. - Ứng dụng các kỹ thuật học không giám sát như k-means clustering để khám phá các mô hình ẩn trong dữ liệu của bạn. - Học cách sử dụng khung tidymodels cho một cách tiếp cận hiện đại, thống nhất và gọn gàng cho toàn bộ quá trình mô phỏng. - Thực hành đánh giá hiệu suất của mô hình và giải thích kết quả của nó để hiểu điều gì dẫn đến dự đoán của nó. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ AI cơ bản và một đánh giá về cấu trúc dữ liệu R. Từ đó, bạn sẽ tiến hành các bài tập thực hành bao gồm chuẩn bị dữ kiện, đào tạo mô hình và đánh giá. Chương trình này dành cho người mới bắt đầu. Không cần kinh nghiệm trước đó trong trí tuệ nhân tạo hay học máy, mặc dù một chút kiến thức cơ bản về cú pháp R sẽ có ích. Bắt đầu hành trình của bạn vào thế giới AI với R hôm nay.