CURS - Descoperă Inteligența Artificială: De la Fundamente la Proiecte Aplicate
Descoperă Inteligența Artificială: De la Fundamente la Proiecte Aplicate
Acest curs complet de Inteligență Artificială (AI) și Machine Learning este creat de doamna Adela Mureșan. Experiența profesională a doamnei Adela Mureșan este vastă și se poate vedea accesând linkul următor: https://www.linkedin.com/in/adelamuresan/?originalSubdomain=ro
Ne-a plăcut extrem de mult ideea ca o persoană care activează în domeniu să aibă deschiderea să creeze un curs prin care să ofere informații reale și utile despre Inteligența artificială și Machine Learning. Adică e fix ce avem nevoie acum în școală. SĂ ÎNVĂȚĂM DE LA CEI MAI BUNI OAMENI ÎN DOMENIU. De aceea am și spus Da! fără să ezităm la a susține ideile dumneaei, pentru că ea își dorește să susțină tinerele generații într-un mod plăcut și eficient în lumea programării. Avem și avantajul de a o cunoaște pe Adela personal de mai mulți ani și putem spune că ea se remarcă și prin valori umane foarte frumoase. Dacă o veți cunoaște veți remarca asta. Bunătatea, înțelegerea, empatia sunt câteva dintre calitățile pe care le afișează des.
Cursul acesta interesant este conceput pentru a vă ghida pas cu pas prin complexitatea lumii AI și pentru a vă dezvolta abilitățile tehnice necesare în acest domeniu în plină expansiune. Cursul este structurat pe 11 module. Fiecare modul este creat pentru a vă susține să înțelegeți teoria din spatele AI, dar și să aplicați practic aceste concepte la probleme reale, construind astfel o bază solidă pentru o carieră de succes în tehnologie.
Dacă v-am făcut curioși, în continuare vă oferim mai multe informații în acest sens.
Ce veți învăța dacă veți alege să urmați acest curs?
1. Înțelegerea conceptelor fundamentale ale AI și Machine Learning:
Veți începe cu bazele inteligenței artificiale, unde veți învăța despre tipuri de învățare (supravegheată, nesupravegheată, prin consolidare), cât și despre tehnologii esențiale precum Machine Learning, Deep Learning, Generative AI și modele LLM.
2. Gestionarea și prelucrarea datelor – piatra de temelie a modelelor AI:
Pentru a construi modele de succes, datele trebuie să fie pregătite corespunzător. Veți învăța tehnici de curățare a datelor, metode de tratare a valorilor lipsă și cum să transformați în mod ingineresc trăsături pentru a optimiza performanța modelului.
3: Învățare Supervizată și Construirea Modelului:
Până la sfârșitul acestui modul, veți putea construi, antrena și evalua un model de învățare supervizată (de exemplu, un arbore decizional sau un SVM) utilizând date din viața reală.
4: Evaluarea, Reglarea și Optimizarea Modelului:
Până la sfârșitul acestui modul, veți putea evalua performanța unui model folosind metrici esențiale (precum acuratețea, precizia, sensibilitatea) și îmbunătăți modelul prin reglarea hiperparametrilor.
5: Învățare Nesupervizată
Până la sfârșitul acestui modul, veți putea implementa tehnici de învățare nesupervizată, precum clustering K-means și PCA, pentru a descoperi tipare în date neetichetate.
6. Înțelegerea și aplicarea Deep Learning-ului și a rețelelor neuronale:
La acest pas, veți pătrunde în fascinanta lume a rețelelor neuronale și veți afla cum să creați și să antrenați modele de deep learning utilizând cadre de lucru populare precum TensorFlow.
7. Dezvoltarea unui model de detectare a obiectelor:
Un aspect inovator al cursului este modulul de detectare a obiectelor, unde veți învăța să etichetați date și să antrenați modele care pot recunoaște atât obiecte standard, cât și obiecte personalizate.
8. Aplicarea Procesării Limbajului Natural (NLP):
Tehnologiile NLP sunt esențiale pentru orice aplicație ce interacționează cu textul. Veți explora tehnici de preprocesare a textului și veți implementa modele de analiză a sentimentelor și tokenizare, aplicând astfel AI la text.
9. Înțelegerea Generative AI și a modelelor GPT:
Veți explora cum să generați conținut creativ și imagini utilizând cele mai recente tehnologii Generative AI, oferindu-vă abilități inovatoare într-un domeniu în creștere rapidă.
10. Implementarea modelelor AI în medii cloud și integrarea acestora:
Veți descoperi cum puteți pune în practică modelele dumneavoastră de machine learning, implementându-le într-un mediu cloud (AWS sau Google Cloud) și integrându-le în aplicații reale, extinzând astfel impactul AI.
11. Abordarea etică a AI și realizarea unui proiect de final:
Cursul se încheie cu o privire asupra eticii în AI, învățându-vă cum să explicați deciziile modelului dumneavoastră și să aplicați principii de AI într-un mod responsabil cu ajutorul unor modele decizionale precum SHAP și LIME. Veți finaliza cu un proiect aplicat, care vă va permite să vă consolidați cunoștințele într-o soluție practică.
De ce să alegeți acest curs?
Acest program educațional vă oferă mai mult decât teorie; vă dă instrumentele și cunoștințele necesare pentru a crea modele de inteligență artificială și a dezvolta aplicații concrete, pregătindu-vă pentru un viitor digital. Cu un parcurs structurat și o abordare practică, veți avea toate resursele pentru a transforma complexitatea AI într-un set de abilități aplicabile imediat.
Link de accesare a cursului: