内容 隐藏
1 人工智能和机器学习实用指南：掌握未来技术技能
2 Practical Guide to AI & ML: Mastering Future Tech Skills
2.1 学习内容
2.2 要求
2.3 描述
2.4 本课程适合谁：

人工智能和机器学习实用指南：掌握未来技术技能

Practical Guide to AI & ML: Mastering Future Tech Skills

人工智能与机器学习：现实世界应用和技能发展的实践培训

 学习内容

  • 展示对人工智能、机器学习和深度学习之间区别的深刻理解。
  • 清楚地阐明为什么像 ChatGPT 和 Bard 这样的大型语言模型不智能。
  • 阐明监督式、无监督式和强化机器学习之间的区别。
  • 解释机器学习的概念及其与人工智能的关系。
  • 定义人工智能 （AI） 并将其与人类智能区分开来。
  • 描述什么是人工智能，以及它不是什么。
  • 解释哪些类型的复杂软件系统不是人工智能系统。
  • 描述机器学习与经典软件开发方法的不同之处。
  • 比较和对比监督学习、无监督学习和强化学习。
  • 解释有监督和无监督机器学习术语，例如算法、模型、标签和特征。
  • 解释函数逼近器以及神经网络作为通用函数近似器的作用。
  • 说明使用机器学习模型处理非数字分类类型数据时的编码和解码。
  • 展示对强化学习概念的直观理解，例如代理、环境、奖励和目标。
  • 找出人工智能在日常生活中的例子，并讨论它们的影响。
  • 评估不同 AI 应用程序在真实场景中的有效性。
  • 将神经网络的基本原理应用于假设问题。
  • 讨论数据在训练 AI 模型中的作用
  • 为指定任务构建神经网络模型
  • 评估人工智能对就业市场和技能要求的影响
  • 查看使用 Microsoft 的模型生成器和 ML .Net 解决回归问题的端到端监督机器学习过程。
  • 了解幕后发生的任务和活动。从数据准备一直到模型训练和评估。
  • 了解数据转换、特征缩放、算法迭代、评估指标、过拟合、交叉验证和正则化。
  • 了解评估指标对模型性能的影响，以及如何检查过拟合。
  • 了解机器学习的持久基础，这些基础与可以使用的工具或平台无关。
  • 在实际的机器学习演示中，通过观察机器学习概念的实际应用，深入了解这些概念。
  • 了解探索性数据分析 （EDA） 的重要性以及数据的统计分布对模型性能的影响。
  • 了解如何设置 Visual Studio 并将其配置为启用模型生成器，该图形工具将用于演示机器学习过程。
  • 了解如何使用模型生成器来训练模型，而无需编码。

 

 要求

  • 本课程没有要求或先决条件，但下面列出的项目是有用的背景知识指南，将增加本课程的价值和好处：
  • 高中数学和对机器学习的浓厚兴趣将对这一系列课程非常有益。本课程不涉及编码或复杂的数学。如果你不记得高中数学，它不会阻止你学习本课程中的概念。
  • 对数学和统计学在机器学习中的重要性的理解，但不是深刻的了解。
  • 基本的计算机知识，包括熟悉操作计算机。
  • 需要对监督式机器学习有基本的了解。学生至少需要了解什么是回归，什么是特征，以及训练模型以将函数拟合到输入特征以预测标签意味着什么。
  • 学生需要有一台具有几 GB 可用磁盘空间的 Windows 计算机来安装 Visual Studio，以便复制我将演示的机器学习过程。但是，这不是必需的。
  • Windows 机器是理想的选择，但拥有 Mac 的学生仍然可以跟上。课程内容足够直观，可以演示概念，而学生无需亲自进行机器学习练习。

 描述

开启未来：潜入 AI 和 ML 的世界！

欢迎来到人工智能和机器学习领域的非凡旅程。在行业专家Peter Alkema的带领下，本课程不仅仅是一次教育体验;这是对塑造我们未来的技术的冒险。无论您是好奇的初学者、商业领袖还是有抱负的技术大师，本课程都有望改变您对科技领域一些最前沿主题的理解。

 为什么选择这门课程？

  • 专为好奇心和职业而设计：本课程专为个人和职业发展量身定制，揭开了人工智能和机器学习的神秘面纱，让每个人都能接触到它们。它非常适合忙碌的专业人士、企业家和任何渴望知识的人。

  • 没有数学恐惧：我们将课程设计为具有包容性，不需要数学或编码方面的专业知识。这一切都是为了以友好、平易近人的方式理解概念。

  • 终身访问和灵活学习：按照自己的节奏学习，终身访问所有资源，包括视频、文章和可下载材料。

 您将实现的目标：

  • 掌握核心概念：了解 AI、ML 和深度学习之间的区别。了解是什么让他们与众不同，以及他们如何彻底改变行业。

  • 揭穿神话：发现为什么像 ChatGPT 这样的系统不是真正的智能，并探索当前 AI 技术的局限性。

  • 实用技能：获得使用 Microsoft 的模型生成器和 ML .Net 等工具的实践经验。了解从数据准备到模型评估的完整机器学习过程。

  • 实际应用：了解 AI 和 ML 如何在各个领域应用。讨论它们对就业市场和技能要求的影响。

 课程特色：

  1. 引人入胜的视频讲座：超过 4 小时的高质量、引人入胜的视频内容，将复杂的想法分解成易于理解的片段。

  2. 综合主题：从神经网络的基础知识到监督和无监督学习的复杂性。

  3. 实践演示：通过实践练习和演示来学习。

  4. 动态学习资源：一篇文章和可下载的资源，以补充您的学习之旅。

  5. 移动和 PC 访问：随时随地或在舒适的客厅中学习。

 课程结构：

该课程分为 9 个综合部分，每个部分都旨在建立在上一个部分的基础上，确保学习曲线平稳。从对 AI 和 ML 的介绍开始，它介绍了函数逼近、神经网络和深度学习等各种主题，最后以机器学习的实际演示结束。

立即注册并改变您对 AI 和 ML 的理解！

加入我们，踏上 AI 和 ML 的迷人旅程。在 Peter Alkema 的专家指导、引人入胜的内容和实用的见解下，您不仅仅是在学习;你正在为未来做准备。立即注册，成为人工智能革命的一部分！

本课程适合谁：

  • 业务主管和经理：希望了解如何利用人工智能在其组织中获得战略优势的领导角色的专业人士。
  • 忙碌的专业人士，需要对 AI 基础知识有简短、简单但扎实的了解。
  • 企业家和初创企业创始人：正在建立或计划建立人工智能可以发挥变革作用的企业的个人。
  • 技术顾问和顾问：为技术采用和集成提供战略建议的专业人士。
  • 有志于成为数据科学家或机器学习工程师，并且正在寻找人工智能和机器学习的最佳基础知识的绝对初学者。
  • 产品经理和开发人员：那些参与产品开发并有兴趣将人工智能整合到新产品或现有产品中的人。
  • 非技术专业人员：包括但不限于业务分析师或营销人员。Yhis 课程可以为您提供与数据科学家、机器学习工程师或其他 AI 专业人员互动所需的所有技能。
  • 人工智能和机器学习爱好者：这门课程仍然很有价值，因为它涵盖了经常被误解的极其重要的基本概念。
  • 如果您对数学有厌恶或强烈厌恶，本课程不适合您。
  • 此外，如果您正在寻找编码技巧、有关不同机器学习算法的技术细节、神经网络中的反向传播、损失函数、梯度下降、策略梯度方法等，那么这些系列课程绝对不适合您。
  • 本课程面向入门级机器学习爱好者，他们已经对机器学习进行了某种理论介绍，但又想将理论付诸实践。
  • 没有统计学、数据科学或编程背景，但希望在实践中了解机器学习复杂性的机器学习爱好者。
  • 机器学习爱好者，他们希望通过观察复杂概念的实际应用而不是通过观看演示来了解这些概念。
  • 技术初学者，希望在进入更高级的课程之前学习扎实的机器学习基础知识，这些课程可能需要统计学、微积分和编程的详细知识。
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