Основы прикладного искусственного интеллекта

Искусственный интеллект быстро меняет каждую отрасль, но начать работу с ним может быть нелегко. Этот курс предоставляет четкий, фундаментальный путь к пониманию и применению основных концепций искусственного интеллекта. К концу этого курса вы получите четкое представление о том, как работают модели ИИ, различия между различными подходами к машинному обучению и практические навыки, необходимые для эффективного взаимодействия и применения систем ИИ в реальных сценариях. Что вы узнаете: * Освоить принципы эффективной оперативной инженерии для взаимодействия с большими языковыми моделями. * Понять основные различия между обучением с наблюдением, без наблюдения и подкреплением. * Узнайте, как структурировать данные и оценить основные показатели производительности модели машинного обучения. * Применять основные концепции нейронных сетей и архитектур глубокого обучения. * Практика настройки простого рабочего процесса для развертывания базового приложения AI. * Выявить общие проблемы и этические соображения в прикладном ИИ. Материал начинается с определения основной терминологии и истории ИИ, затем переходит к практическим типам моделей машинного обучения, подготовке данных, оценке и современным методам применения. Этот курс предназначен для абсолютно начинающих, заинтересованных в технологиях, программировании или анализе данных, не требующих предыдущего опыта работы с ИИ или сложной математикой. Начните свое путешествие в преобразующий мир искусственного интеллекта сегодня.