Wprowadzenie do sztucznej inteligencji: Opanuj sztuczną inteligencję w 2024 r
W miarę jak zbliżamy się do roku 2024, urok sztucznej inteligencji (AI) w dalszym ciągu urzeka umysły na całym świecie, zwiastując rewolucję zarówno w krajobrazie technologicznym, jak i na rynku pracy. Ze względu na rosnącą rolę AI w różnych branżach, opanowanie sztucznej inteligencji stało się warunkiem wstępnym dla tych, którzy chcą pozostać liderem w swoich dziedzinach. W tym artykule zagłębiamy się w istotę sztucznej inteligencji, znaczenie internetowych platform edukacyjnych w edukacji związanej ze sztuczną inteligencją oraz szerokie możliwości kariery, jakie otwiera biegłość w posługiwaniu się sztuczną inteligencją.
Czym jest sztuczna inteligencja i dlaczego warto się jej uczyć w 2024 roku?
Zrozumienie podstaw sztucznej inteligencji
W swej istocie sztuczna inteligencja jest dziedziną informatyki zajmującą się tworzeniem maszyn zdolnych naśladować ludzką inteligencję. Wprowadzenie do sztucznej inteligencji ujawnia jej potencjał do wykonywania zadań typowo wymagających ludzkiego intelektu, takich jak rozpoznawanie mowy, podejmowanie decyzji i tłumaczenie języków. Wkraczając w dziedzinę sztucznej inteligencji, uczniowie spotykają się z podstawowymi koncepcjami sztucznej inteligencji, w tym algorytmami, przetwarzaniem języka naturalnego i sztucznymi sieciami neuronowymi.
Znaczenie sztucznej inteligencji na przyszłym rynku pracy
Penetracja technologii AI na rynku pracy staje się coraz bardziej widoczna, co sprawia, że umiejętności AI są bardzo poszukiwane. Oczekuje się, że wraz z wkroczeniem w rok 2024 zapotrzebowanie na specjalistów specjalizujących się w sztucznej inteligencji, uczeniu maszynowym i analizie danych gwałtownie wzrośnie. Ten gwałtowny wzrost można przypisać zdolności sztucznej inteligencji do usprawniania operacji i wspierania innowacji, co sprawia, że zrozumienie sztucznej inteligencji jest niezbędne do zapewnienia zatrudnienia w przyszłości.
Jak sztuczna inteligencja zmienia branże na całym świecie
Aplikacje AI rewolucjonizują branże na całym świecie, od wykorzystania sztucznej inteligencji w służbie zdrowia do diagnozowania chorób po wdrażanie algorytmów wykrywania oszustw w sektorze finansowym. Co więcej, integracja sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego w analizie dużych zbiorów danych, wizja komputerowa, I przetwarzanie języka naturalnego podnosi efektywność i efektywność usług w różnych sektorach. Ta globalna transformacja podkreśla konieczność uczenia się sztucznej inteligencji, aby zachować konkurencyjność w coraz bardziej zautomatyzowanym świecie.
Wybór najlepszych kursów online dotyczących sztucznej inteligencji
Warunki wstępne do nauki sztucznej inteligencji online lub offline
Jak wspomniałem, czas i poświęcenie to najważniejsze elementy na krzywej uczenia się sztucznej inteligencji. Inne ważne rzeczy są następujące:
Aby postawić pierwszy krok w stronę sztucznej inteligencji, musisz posiadać wiedzę z matematyki co najmniej na poziomie szkoły średniej. Jeśli jesteś osobą, która nienawidzi matematyki, algorytmów, statystyki, danych i analityki itp., to przykro mi to mówić, ale sztuczna inteligencja może nie być twoją filiżanką herbaty!
Języki programowania stosowane w sztucznej inteligencji:
Musisz znać co najmniej jeden język programowania, najlepiej którykolwiek z poniższych 5 najpopularniejszych języków programowania stosowanych w sztucznej inteligencji.
Mój osobisty wybór to Python ze względu na prostotę nauki i krótszy czas programowania. Oto 2 bardzo podstawowe warunki wstępne uczenia się sztucznej inteligencji. Kiedy już zdobędziesz tę wiedzę, musisz podejść do sztucznej inteligencji w bardzo systematyczny sposób. Twoja podróż do sztucznej inteligencji stanie się łatwiejsza, jeśli znasz głębokie uczenie się i uczenie maszynowe.
Głębokie uczenie się + uczenie maszynowe
Następnie przejdź do sztucznej inteligencji
We wszystkich tych obszarach dostępnych jest wiele dobrych kursów.
Na co zwrócić uwagę podczas internetowego kursu AI
When selecting an online artificial intelligence course, it is crucial to consider courses that provide a comprehensive introduction to AI, covering essential topics such as machine learning, deep learning, and neural networks. The best artificial intelligence courses offer interactive learning experiences, real-world projects, and exposure to AI tools like TensorFlow and Google Cloud, ensuring that learners gain practical AI skills.
Porównanie bezpłatnych i płatnych kursów AI
Dla osób zainteresowanych nauką sztucznej inteligencji dostępna jest szeroka gama bezpłatnych kursów online i płatnych programów. Bezpłatne kursy AI, takie jak AI dla wszystkich na platformach takich jak Coursera, zapewniają solidne podstawy w zakresie koncepcji AI bez zaangażowania finansowego. Jednak płatne zajęcia związane ze sztuczną inteligencją często zapewniają uczniom spersonalizowane wskazówki, zaawansowane tematy i certyfikaty, które mogą być korzystne w rozwoju kariery.
Poniżej znajduje się jeden z wysoko ocenianych bezpłatnych kursów poświęconych sztucznej inteligencji na YouTube autorstwa edureka!
Najważniejsze wnioski z kursu sztucznej inteligencji
- 📜 Sztuczna inteligencja zyskała ostatnio sławę dzięki postępowi w mocy obliczeniowej, obfitości danych, lepszym algorytmom i dużym inwestycjom z różnych sektorów.
- 🧠 Termin „sztuczna inteligencja” został ukuty w 1956 roku przez Johna McCarthy’ego na konferencji w Dartmouth, co stanowiło kamień milowy w historii tej dziedziny.
- ⚙️ Obecne znaczenie sztucznej inteligencji wynika ze zwiększonej mocy obliczeniowej, ogromnej dostępności danych, ulepszonych algorytmów i szeroko zakrojonych inwestycji gigantów technologicznych, uniwersytetów i rządów.
- 🤖 Sztuczna inteligencja ma na celu odtworzenie inteligencji podobnej do ludzkiej, umożliwiając maszynom wykonywanie zadań, takich jak percepcja wzrokowa, rozpoznawanie mowy, podejmowanie decyzji i tłumaczenie językowe.
- 🏦 Sztuczna inteligencja znajduje zastosowanie w różnych sektorach, w tym w finansach (np. platforma Contract Intelligence firmy JP Morgan), służbie zdrowia (np. sztuczna inteligencja IBM do diagnostyki medycznej) i mediach społecznościowych (np. sztuczna inteligencja Twittera do rozpoznawania mowy nienawiści).
- 🤳 Sztuczna inteligencja jest intensywnie wykorzystywana na platformach mediów społecznościowych, takich jak Facebook i Twitter, do rozpoznawania twarzy, moderowania treści i poprawiania komfortu użytkowania.
- 🚗 Samochody autonomiczne, na przykładzie inicjatyw Tesli, wykorzystują sztuczną inteligencję do widzenia komputerowego, wykrywania obrazu i podejmowania decyzji, pokazując wpływ sztucznej inteligencji na transport.
- 🎬 Netflix wykorzystuje sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe, aby dostarczać spersonalizowane rekomendacje filmów, demonstrując rolę sztucznej inteligencji w zwiększaniu zaangażowania i satysfakcji użytkowników.
- 📧 Gmail wykorzystuje algorytmy sztucznej inteligencji do klasyfikowania wiadomości e-mail jako spam lub niebędące spamem, prezentując zastosowanie sztucznej inteligencji do ulepszania filtrowania wiadomości e-mail i komfortu użytkownika.
- 🧩 Sztuczną inteligencję dzieli się na trzy etapy: wąską inteligencję (słaba sztuczna inteligencja), inteligencję ogólną (silna sztuczna inteligencja) i superinteligencję, przy czym obecne postępy skupiają się głównie na wąskiej inteligencji.
- 🖥️ R, Java, Lisp, Prolog, C++, SAS, JavaScript, MATLAB, Julia to języki przydatne dla sztucznej inteligencji, każdy z własnymi mocnymi stronami i zastosowaniami.
- 🐍 Python jest zalecany do sztucznej inteligencji ze względu na jego prostotę, rozbudowane biblioteki, niezależność od platformy i szerokie zastosowanie.
- 🤖 Sztuczna inteligencja obejmuje różne dziedziny, takie jak uczenie maszynowe, NLP, systemy ekspertowe, rozpoznawanie obrazów i głębokie uczenie się, przy czym uczenie maszynowe jest metodą w ramach sztucznej inteligencji, dzięki której maszyny uczą się na podstawie danych.
- 📊 Uczenie maszynowe ma kluczowe znaczenie ze względu na wykładniczy wzrost liczby generowanych danych, pomagając w strukturyzacji, analizowaniu i wyciąganiu wniosków z danych w celu lepszego podejmowania decyzji i rozwiązywania problemów.
- 🔍 Uczenie maszynowe, wymyślone przez Arthura Samuela w 1959 r., to podzbiór sztucznej inteligencji, który umożliwia maszynom uczenie się i doskonalenie na podstawie doświadczenia bez jawnego programowania, ułatwiając rozwiązywanie problemów poprzez analizę danych.
- 🛠️ Algorytmy, modele, zmienne predykcyjne, zmienne odpowiedzi, dane szkoleniowe i dane testowe uczenia maszynowego to podstawowe pojęcia w procesie uczenia maszynowego, pomagające w budowaniu modeli predykcyjnych i ocenie ich wydajności.
- 📝 Proces uczenia maszynowego obejmuje określenie celu problemu, gromadzenie i przygotowywanie danych, eksplorację danych, budowanie modeli, ocenę modeli i dokonywanie prognoz, zapewniając ustrukturyzowane podejście do rozwiązywania problemów za pomocą uczenia maszynowego.
- Eksploracyjna analiza danych (EDA) ma kluczowe znaczenie w zrozumieniu wzorców, trendów i korelacji w danych, podobnie jak praca detektywa w procesie uczenia maszynowego.
- 📊 Budowa modelu uczenia maszynowego polega na podziale danych na zbiory uczące i testowe, a następnie wykorzystywaniu danych uczących do uczenia modelu za pomocą wybranego algorytmu, np. algorytmów klasyfikacji zmiennych kategorycznych.
- 🛠️ Ocena i optymalizacja modelu ocenia dokładność modelu przy użyciu zestawu danych testowych, stosując techniki takie jak dostrajanie parametrów i weryfikacja krzyżowa w celu zwiększenia wydajności.
- 🎯 Ostatni etap uczenia maszynowego polega na dokonywaniu prognoz w oparciu o oceniony i ulepszony model, a wyniki kategoryzowane są jako ciągłe lub kategoryczne, w zależności od sformułowania problemu.
- 🤖 Rodzaje uczenia maszynowego obejmują uczenie się nadzorowane, bez nadzoru i uczenie się przez wzmacnianie, każde z odrębnymi metodologiami i zastosowaniami.
- 🧠 Uczenie się bez nadzoru polega na szkoleniu modeli z nieoznakowanymi danymi w celu niezależnej identyfikacji wzorców i tworzeniu klastrów na podstawie podobieństwa cech bez wskazówek.
- 🔄 Uczenie się przez wzmacnianie zatrudnia agenta w środowisku, który uczy się metodą prób i błędów, obserwując nagrody lub kary za podjęte działania, kluczowe dla zadań takich jak samochody autonomiczne i gry takie jak AlphaGo.
- 📊 Problemy w uczeniu maszynowym dzielą się na typy regresji (wyniki ciągłe), klasyfikacji (wyniki kategorialne) i grupowania (grupowanie na podstawie podobieństwa), przy czym każdy z nich jest rozwiązywany za pomocą określonych algorytmów i technik.
- 🤖 Problemy z klasyfikacją obejmują kategoryzację danych na odrębne grupy, takie jak zatwierdzanie lub odrzucanie pożyczki, które można rozwiązać za pomocą algorytmów takich jak KNN lub maszyny wektorów nośnych.
- 🛠️ Problemy z grupowaniem obejmują grupowanie danych w różne klastry, na przykład kategoryzowanie filmów jako dobre lub przeciętne na podstawie zasięgu w mediach społecznościowych, co można rozwiązać za pomocą algorytmów takich jak grupowanie K-średnich.
- 🧠 Regresja liniowa to algorytm uczenia się nadzorowanego używany do przewidywania ciągłej zmiennej zależnej na podstawie zmiennych niezależnych, przy czym zmienna zależna jest ciągła, a zmienne niezależne są ciągłe lub dyskretne.
- 💡 Regresję liniową można zademonstrować w praktyce przy użyciu Pythona do przewidywania wyników, takich jak maksymalna temperatura, w oparciu o temperaturę minimalną, rozumiejąc związek między zmiennymi wejściowymi i wyjściowymi.
- 📊 Eksploracja i wizualizacja danych to kluczowe kroki przed wdrożeniem algorytmów uczenia maszynowego, pomagające zrozumieć relacje między zmiennymi a naturą zbioru danych.
- 📈 Podział danych na zbiory uczące i testowe jest niezbędny w przypadku uczenia modelu, przy czym większość danych przydzielana jest do uczenia w celu poprawy dokładności predykcyjnej modelu.
- 📉 Model regresji liniowej oblicza wartości przecięcia i nachylenia, aby dopasować je do linii, która najlepiej odzwierciedla relację między zmiennymi wejściowymi i wyjściowymi, pomagając w ocenie dokładności przewidywań przy użyciu wskaźników oceny, takich jak średni błąd bezwzględny i błąd średniokwadratowy.
- 📊 Wartości błędów regresji liniowej, takie jak średni błąd bezwzględny, błąd średniokwadratowy i błąd średniokwadratowy, zapewniają wgląd w dokładność modelu.
- 🧠 Wydajność modelu regresji liniowej można poprawić za pomocą metod takich jak dostrajanie parametrów, wykorzystanie większej ilości danych lub badanie dodatkowych zmiennych predykcyjnych.
- 📉 Regresję logistyczną stosuje się do zadań klasyfikacyjnych, których wynik jest kategoryczny, w przeciwieństwie do regresji liniowej, która przewiduje ilości ciągłe.
- 💡 Regresja logistyczna oblicza prawdopodobieństwo wyniku należącego do określonej klasy (np. 0 lub 1), używając krzywej sigmoidalnej do przedstawienia prawdopodobieństwa.
- 🌳 Drzewo decyzyjne, algorytm klasyfikacji, organizuje dane w odwróconą strukturę drzewa, w której każdy węzeł reprezentuje zmienną predykcyjną, a gałęzie przedstawiają ścieżki decyzyjne.
- 🛠️ Algorytm ID3 to metoda stosowana do budowania drzew decyzyjnych, wykorzystująca entropię i przyrost informacji w celu wybrania najlepszych atrybutów dla podziałów węzłów.
- 📊 Zysk informacji ma kluczowe znaczenie w konstrukcji drzewa decyzyjnego, ponieważ określa zmienną, która skutecznie dzieli zbiór danych, pomagając w optymalnym podziale węzłów.
- 📈 Obliczanie przyrostu informacji pomaga w wyborze najlepszych atrybutów podziału węzłów w drzewach decyzyjnych, optymalizując proces klasyfikacji.
- 🌳 Entropia jest miarą niepewności w węźle drzewa decyzyjnego, obliczaną na podstawie proporcji wyników w węźle nadrzędnym.
- 🧮 Zysk informacji określa najlepszą zmienną do podziału danych, mając na celu maksymalizację redukcji entropii.
- 🛣️ Różne wyniki w węźle drzewa decyzyjnego prowadzą do różnych entropii, odzwierciedlając niepewność przewidywań.
- 📊 Zysk informacji pomaga wybrać najbardziej informatywną zmienną predykcyjną dla węzłów drzewa decyzyjnego.
- 🔍 Random Forest poprawia dokładność drzew decyzyjnych, agregując wiele drzew i redukując nadmierne dopasowanie.
- 🌲 Nadmierne dopasowanie w drzewach decyzyjnych ma miejsce, gdy model zapamiętuje dane treningowe, wpływając na wydajność na nowych danych.
- 🎒 Pakowanie w Losowym Lesie zmniejsza zmienność poprzez uczenie drzew na różnych podzbiorach zbioru danych.
- 🔄 Losowy las losowo wybiera zmienne predykcyjne w każdym węźle, zwiększając różnorodność modelu.
- 📉 Random Forest przewiduje wyniki, agregując decyzje z wielu drzew, stosując głosowanie większością.
- 🎯 Dane out-of-bag, wyłączone z próbek bootstrap, służą do oceny dokładności modelu Random Forest.
- 🔍 Algorytm lasu losowego polega na tworzeniu wielu drzew decyzyjnych przy użyciu zbiorów danych bootstrap i losowych zmiennych predykcyjnych, a następnie wykorzystywaniu tych drzew do przewidywania wyników dla nowych punktów danych oraz ocenie dokładności modelu przy użyciu próbek gotowych.
- 📊 Naiwny algorytm Bayesa opiera się na założeniu, że zmienne predykcyjne są niezależne, oblicza prawdopodobieństwa warunkowe za pomocą twierdzenia Bayesa i klasyfikuje dane w oparciu o wynik o najwyższym prawdopodobieństwie.
- 📏 Algorytm K Nearest Neighbor (KNN) klasyfikuje dane na podstawie podobieństwa do sąsiednich punktów danych, gdzie K reprezentuje liczbę najbliższych sąsiadów, a stosowane są miary odległości, takie jak odległość euklidesowa.
- ⚙️ Algorytm maszyny wektorowej wsparcia (SVM) oddziela dane za pomocą hiperpłaszczyzn, gdzie optymalna hiperpłaszczyzna maksymalizuje margines między klasami, i może obsługiwać dane nieliniowe za pomocą sztuczek jądra.
- 🔍 Maszyny wektorów nośnych (SVM) wizualizują dane w wyższych wymiarach, aby znaleźć margines podziału między klasami, co ułatwia klasyfikację.
- 📊 Biblioteka Pythona scikit-learn służy do demonstrowania algorytmów klasyfikacji, takich jak regresja logistyczna, drzewa decyzyjne, KNN i Naive Bayes.
- 🍎🍊🍋🍏 Zbiór danych z etykietami owoców (jabłko, mandarynka, pomarańcza, cytryna) służy do uczenia algorytmów klasyfikacji w oparciu o zmienne predykcyjne.
- 📈 Wizualizacja, podobnie jak wykresy pudełkowe i histogramy, pomaga w zrozumieniu rozkładu danych i korelacji kluczowych dla uczenia maszynowego.
- 🔀 Splicing danych dzieli dane na zbiory uczące i testowe niezbędne do oceny wydajności algorytmu.
- 🧮 Skalowanie lub normalizowanie danych za pomocą MinMaxScaler zapobiega stronniczości w modelach uczenia maszynowego spowodowanej przez zmienne o różnych skalach.
- 🌲 Drzewa decyzyjne dobrze radzą sobie z danymi szkoleniowymi, ale mogą się nadmiernie dopasować, podczas gdy KNN i Naive Bayes wykazują obiecujące wyniki w przypadku zadań klasyfikacyjnych.
- 📊 Macierze zamieszania zapewniają wgląd w wydajność klasyfikatora, w tym precyzję, przypominanie, wynik F1 i wskaźniki wsparcia.
- 🎯 K-oznacza grupowanie podobnych punktów danych w klastry, często używane w aplikacjach takich jak marketing ukierunkowany dla platform eCommerce.
- 🎯 Algorytm K-średnich polega na wybraniu liczby skupień (K), inicjowaniu centroidów i iteracyjnym przypisywaniu punktów do najbliższej centroidy.
- 🔍 Algorytm K-średnich polega na przypisywaniu punktów danych do klastrów na podstawie odległości centroidów i iteracyjnym ponownym obliczaniu centroidów, aż do ich ustabilizowania.
- 📊 Metoda łokcia pomaga określić optymalną liczbę skupień (K) poprzez wykreślenie K w stosunku do sumy kwadratów błędów i określenie punktu, w którym błąd gwałtownie maleje.
- 🖼️ Grupowanie K-średnich jest stosowane w różnych zadaniach przetwarzania obrazu, takich jak segmentacja i kompresja, redukując miliony kolorów do mniejszego zestawu w celu łatwiejszej analizy.
- 🤖 Uczenie się przez wzmacnianie polega na interakcji agenta z otoczeniem, uczeniu się maksymalizowania nagród metodą prób i błędów oraz aktualizowaniu swoich działań w oparciu o otrzymane nagrody.
- 🌐 Kompromis między eksploracją a eksploatacją ma kluczowe znaczenie w uczeniu się przez wzmacnianie, gdzie agenci balansują pomiędzy odkrywaniem nowych działań w celu uzyskania większej ilości informacji o środowisku a wykorzystywaniem znanych działań w celu maksymalizacji nagród.
- 🎓 Proces decyzyjny Markowa (MDP) to kluczowa koncepcja uczenia się przez wzmacnianie, zapewniająca ramy matematyczne do mapowania rozwiązań. Obejmuje parametry takie jak działania, stany, nagrody, politykę i wartość, których celem jest maksymalizacja korzyści poprzez optymalny wybór polityki.
- 🛣️ W uczeniu się przez wzmacnianie rozwiązywanie problemów, takich jak znajdowanie najkrótszej ścieżki między węzłami, obejmuje definiowanie stanów, działań, nagród i zasad. Celem jest minimalizacja kosztów lub maksymalizacja korzyści poprzez wybór najlepszego możliwego podejścia.
- 🤔 Równowaga wyzysku i eksploracji w uczeniu się przez wzmacnianie jest kluczowa. Podczas gdy eksploatacja polega na wyborze znanych optymalnych działań, eksploracja polega na odkrywaniu potencjalnie lepszych opcji. Eksploracja jest niezbędna, nawet jeśli oznacza to tymczasowe zwiększenie kosztów.
- 💡 Podejścia do uczenia się przez wzmacnianie obejmują metody oparte na zasadach, wartościach i działaniach. Ostatecznym celem jest skuteczne prowadzenie agenta przez otoczenie, aby zmaksymalizować nagrody.
- 🧠 Q-Learning to podstawowy algorytm uczenia się przez wzmacnianie, którego celem jest osiągnięcie stanów zapewniających najwyższe nagrody poprzez uczenie się na doświadczeniach. Obejmuje definiowanie stanów, działań, nagród i macierzy Q, która pomaga w podejmowaniu decyzji.
- 🎯 Parametr Gamma w Q-Learning określa równowagę pomiędzy uwzględnieniem natychmiastowych i przyszłych nagród. Wyższa wartość gamma skłania do większego uwzględnienia przyszłych nagród, zachęcając do eksploracji w celu znalezienia najlepszej polityki.
- 💡 Uczenie się Q polega na tworzeniu macierzy Q reprezentującej stany i działania, dostosowując parametry takie jak Gamma do eksploracji i eksploatacji.
- 🧠 Uczenie się Q określa dostępne działania ze stanów w oparciu o nagrody, aktualizując odpowiednio macierz Q na potrzeby podejmowania decyzji.
- 🔧 Szkolenie w zakresie uczenia się Q obejmuje iteracje w celu znalezienia najlepszej polityki i wydrukowania wyuczonej macierzy Q do oceny.
- 📋 Testowanie w Q learning polega na wybraniu stanu bieżącego i iterowaniu działań aż do osiągnięcia stanu docelowego, wydrukowaniu wybranej ścieżki do oceny.
- 🤖 Sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i głębokie uczenie się to wzajemnie powiązane dziedziny, przy czym uczenie maszynowe i głębokie uczenie się wspierają sztuczną inteligencję, zapewniając algorytmy do rozwiązywania problemów opartych na danych.
- 📉 Uczenie maszynowe ma ograniczenia, takie jak obsługa danych wielowymiarowych i wymaganie ręcznego wyodrębniania cech, co prowadzi do rozwoju głębokiego uczenia się.
- 🌐 Deep Learning automatycznie wyodrębnia cechy z danych, naśladując zdolność mózgu do uczenia się i rozumienia złożonych wzorców.
- 🧠 Deep Learning wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe do uczenia się hierarchii cech na podstawie danych, umożliwiając złożone zadania rozpoznawania wzorców i klasyfikacji.
- 💻 Perceptron jednowarstwowy to klasyfikator liniowy używany w uczeniu nadzorowanym do klasyfikowania danych wejściowych na osobne klasy przy użyciu ważonych danych wejściowych, funkcji odchylenia, sumowania i aktywacji.
- 🔌 Funkcje aktywacji, takie jak Signum, sigmoid, tanh itp., są niezbędne w sieciach neuronowych, ponieważ determinują odpalanie neuronów na podstawie progów wejściowych.
- 🎚️ Wagi w sieciach neuronowych oznaczają znaczenie danych wejściowych w przewidywaniu końcowego wyniku, natomiast odchylenia pomagają w dostosowaniu funkcji aktywacji w celu osiągnięcia precyzyjnych wyników.
- 📊 Perceptrony można porównać do procesów decyzyjnych, na które wpływają różne czynniki, np. podejmowanie decyzji o wzięciu udziału w imprezie w oparciu o pogodę, towarzystwo i dostępność transportu.
- 💡 Przypisanie wag w perceptronach jest kluczowe, przy czym wyższe wagi wskazują na większe znaczenie w przewidywaniu wyników, a progi determinujące aktywację i podejmowanie decyzji.
- 🧠 W perceptronach jednowarstwowych brakuje warstw ukrytych, co ogranicza ich zdolność do rozwiązywania złożonych problemów z danymi dającymi się nieliniowo separować, co powoduje konieczność stosowania perceptronów wielowarstwowych.
- 🧬 Perceptrony wielowarstwowe, tworzące głębokie sieci neuronowe, zawierają warstwy ukryte pomiędzy warstwą wejściową i wyjściową, umożliwiające klasyfikację złożonych, nieliniowych danych.
- 🔄 Propagacja wsteczna, metoda uczenia się nadzorowanego, dostosowuje wagi w perceptronach wielowarstwowych, aby zminimalizować błędy, kluczowe dla uczenia sieci neuronowych i zwiększania precyzji wyjściowej.
- 🔁 Zejście gradientowe, stosowane w propagacji wstecznej, iteracyjnie aktualizuje wagi w oparciu o obliczenia błędów, mając na celu minimalizację błędów i optymalizację wydajności sieci neuronowej.
- 🛑 Ograniczenia sieci ze sprzężeniem zwrotnym w przewidywaniu wyników na podstawie poprzednich wyników powodują konieczność rekurencyjnych sieci neuronowych do zadań wymagających sekwencyjnej analizy danych i zapamiętywania przeszłych danych wejściowych.
- 🔄 Rekurencyjne sieci neuronowe, przeznaczone do sekwencyjnej analizy danych, znajdują zastosowanie w różnych dziedzinach, takich jak analiza szeregów czasowych, rynki akcji i rozpoznawanie tekstu, ze względu na ich zdolność do zatrzymywania informacji z poprzednich danych wejściowych.
- 💡 Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) mają kluczowe znaczenie dla przewidywania wyników w oparciu o przeszłe informacje lub dane wejściowe, co czyni je niezbędnymi dla danych szeregów czasowych.
- 🏙️ Konwolucyjne sieci neuronowe (CNN) są niezbędne do przetwarzania obrazu, dzielenia obrazów na kanały kolorów i mapowania ich na piksele, umożliwiając rozpoznawanie wartości związanych z każdym pikselem.
- 🔢 Sieci CNN są niezbędne do przetwarzania złożonych zbiorów obrazów ze względu na niepraktyczność stosowania w pełni połączonych sieci, co wymagałoby nadmiernej liczby neuronów, prowadząc do nadmiernego dopasowania.
- 🧠 Sieci CNN składają się z neuronów o możliwych do nauczenia się wagach i odchyleniach, przy czym każdy neuron w warstwie jest połączony tylko z małym obszarem poprzedniej warstwy, co ogranicza nadmierne dopasowanie poprzez skupianie połączeń na znaczących regionach.
- 💼 Zrozumienie teoretycznych koncepcji głębokiego uczenia się jest kluczowe przed zanurzeniem się w praktyczne demonstracje, takie jak przewidywanie cen akcji za pomocą sieci neuronowych. Film zawiera dodatkowe zasoby umożliwiające głębsze zrozumienie.
- 🔍 Podczas treningu w sieciach neuronowych ocena przewidywań na zestawie testowym, oddzielonym od danych uczących, pomaga ocenić wydajność.
- 📈 Poprawa dokładności modelu obejmuje dostosowanie projektu sieci, np. warstw i neuronów, wykorzystanie technik takich jak warstwy porzucania i wczesne zatrzymywanie, a także badanie różnych modeli głębokiego uczenia się.
- 📊 Błąd średniokwadratowy (MSE) to metryka służąca do oceny wydajności modelu, przy czym niższe wartości wskazują na większą dokładność; metody takie jak porzucenie i wczesne zatrzymanie mogą zwiększyć dokładność modelu.
- 📉 Eksploracja tekstu i przetwarzanie języka naturalnego są niezbędne ze względu na wykładniczy wzrost nieustrukturyzowanych danych generowanych codziennie, umożliwiając firmom wyciąganie wniosków i wartość dodaną z danych tekstowych.
- 🤖 Eksploracja tekstu obejmuje przetwarzanie języka naturalnego (NLP), przy czym NLP służy jako metoda eksploracji tekstu służąca do analizowania i wyciągania wniosków z danych tekstowych.
- 😃 Analiza nastrojów za pomocą NaiveBayesClassifier języka Python dokładnie kategoryzuje recenzje filmów na pozytywne lub negatywne, wykazując skuteczność.
- 🧠 Edureka oferuje program magisterski dla inżynierów uczenia maszynowego obejmujący ponad 200 godzin interaktywnych szkoleń obejmujących język Python, uczenie maszynowe, modelowanie graficzne, uczenie się przez wzmacnianie, NLP, głębokie uczenie się za pomocą TensorFlow, PySpark i nie tylko.
- 📚 Program magisterski dla inżynierów uczenia maszynowego obejmuje dziewięć modułów, dwa bezpłatne kursy do samodzielnej nauki i obejmuje różne tematy niezbędne na stanowiskach takich jak inżynier uczenia maszynowego, inżynier AI, analityk danych i nie tylko.
- 🛠️ Każdy moduł programu obejmuje praktyczne demonstracje wzmacniające koncepcje teoretyczne, zapewniające kompleksowe zrozumienie zasad uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.
Strony internetowe do nauki sztucznej inteligencji online (bezpłatne i płatne)
Poniżej znajdują się niektóre z moich ulubionych miejsc do nauki kursów online. Mają tam naprawdę dobre kursy na temat sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i głębokiego uczenia się!
Udemy oferuje wiele kursów dotyczących wszystkich tych trzech obszarów, szczegółowych i łatwych do zrozumienia. Niektóre kursy naprawdę przeprowadzą Cię przez podstawy głębokiego uczenia się, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji z praktycznymi przykładami, takimi jak budowanie własnego samochodu autonomicznego i sprawianie, że modele AI grają w Doom, Breakout i podobne gry. Zanim się zapiszesz, musisz poświęcić trochę czasu na zapoznanie się z treścią kursu, ocenami i recenzjami. Nie wszystkie kursy są bezpłatne Udemy ale opłata za kurs jest znacznie niższa w porównaniu do innych platform internetowych.
W trakcie tworzenia tego filmu nie znalazłem w Coursera żadnego kursu poświęconego sztucznej inteligencji, jest jednak świetny kurs na ten temat Uczenie maszynowe z Uniwersytetu Stanforda autorstwa Andrew Ng. Gorąco polecam Ci skorzystanie z tego kursu. Pełny kurs jest bezpłatny, ale jeśli potrzebujesz certyfikatu, podczas rejestracji musisz wybrać opcję „Kup kurs”.
Microsoft ma wspaniały kurs na temat sztucznej inteligencji: Profesjonalny program Microsoft dotyczący sztucznej inteligencji który obejmuje również wszystkie niezbędne elementy. Takie jak wprowadzenie do sztucznej inteligencji, matematyka dla sztucznej inteligencji, dane i analityka, uczenie maszynowe, głębokie uczenie się, uczenie się przez wzmacnianie i tak dalej. Możesz rozważyć wzięcie tego kursu, biorąc pod uwagę zasięg. Pełny kurs jest bezpłatny, a jeśli chcesz tylko certyfikat, musisz zapłacić.
Najwyżej oceniane kursy AI: Coursera, Uniwersytet Harvarda i nie tylko
Rozpowszechnienie nauki online zapoczątkowało wysokiej jakości edukację w zakresie sztucznej inteligencji, dostępną dla każdego, kto ma połączenie z Internetem. Renomowane instytucje, takie jak Uniwersytet Harvarda, wraz z platformami internetowymi, takimi jak Coursera, oferują najwyżej oceniane kursy dotyczące sztucznej inteligencji, przeznaczone zarówno dla początkujących, jak i zaawansowanych uczniów. Programy te odgrywają zasadniczą rolę w budowaniu biegłości w zakresie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, wyposażając uczniów w wiedzę niezbędną do osiągnięcia doskonałości w tej dziedzinie.
Wprowadzenie do uczenia maszynowego i jego roli w sztucznej inteligencji
Omówienie podstaw uczenia maszynowego
Uczenie maszynowe, kluczowy element sztucznej inteligencji, koncentruje się na umożliwieniu maszynom uczenia się na podstawie danych i ulepszania się w miarę upływu czasu. Ten segment sztucznej inteligencji obejmuje algorytmy i modele statystyczne, które umożliwiają komputerom wykonywanie określonych zadań bez jawnego programowania. Rozumiejąc podstawy uczenia maszynowego, uczniowie mogą zrozumieć, w jaki sposób systemy AI uczą się, rozwijają i podejmują decyzje.
Związek między sztuczną inteligencją a uczeniem maszynowym
Choć często używane zamiennie, sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe nie są synonimami. Sztuczna inteligencja to szersza koncepcja maszyn wykonujących zadania w sposób, który można uznać za inteligentny, podczas gdy uczenie maszynowe to podzbiór sztucznej inteligencji, który stosuje algorytmy do analizowania danych, uczenia się na ich podstawie oraz przewidywania i podejmowania decyzji. Związek między nimi jest integralny, ponieważ uczenie maszynowe jest jednym z głównych sposobów wykorzystania sztucznej inteligencji do osiągnięcia swoich możliwości.
Zastosowania uczenia maszynowego w świecie rzeczywistym
Aplikacje do uczenia maszynowego są rozległe i różnorodne i obejmują wszystko, od systemów rekomendacji na platformach takich jak Netflix i Amazon po przewidywanie tekstu w ChatGPT. Ponadto jej zastosowanie w analizie danych na potrzeby procesów decyzyjnych, uczeniu się przez wzmacnianie w celu opracowywania zaawansowanej sztucznej inteligencji w grach oraz jej rola w opracowywaniu zaawansowanych komputerowych systemów wizyjnych podkreśla znaczenie tej technologii w świecie rzeczywistym.
Budowanie kariery w AI: od bezpłatnych kursów online po mistrzostwo zawodowe
Począwszy od bezpłatnych kursów dotyczących sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
Dla osób nowych w dziedzinie sztucznej inteligencji rozpoczęcie od bezpłatnych kursów online to doskonały sposób na zdobycie podstawowej wiedzy na temat sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Kursy te zapewniają wprowadzenie do koncepcji sztucznej inteligencji, podstawowe umiejętności programowania i wgląd w aplikacje AI, co czyni je idealnym punktem wyjścia dla początkujących.
Rozwiń swoją karierę dzięki specjalistycznym certyfikatom AI
W miarę postępów uczniów w podróży związanej ze sztuczną inteligencją zdobywanie specjalistycznych certyfikatów w zakresie sztucznej inteligencji może znacząco poprawić ich perspektywy zawodowe. Certyfikaty te, oferowane przez renomowane instytucje i platformy, potwierdzają specjalistyczną wiedzę danej osoby w zakresie sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i pokrewnych technologii, wyróżniając ją na konkurencyjnym rynku pracy w roku 2024.
Umiejętności AI poszukiwane na rynku pracy w 2024 r
Rynek pracy w 2024 r. będzie faworyzował kandydatów z dużym doświadczeniem w sztucznej inteligencji, uczeniu maszynowym i analizie danych. Bardzo poszukiwane będą umiejętności przetwarzania języka naturalnego, opracowywania algorytmów, projektowania sieci neuronowych oraz biegłość w językach programowania, takich jak Python. Ponadto pożądana będzie wiedza specjalistyczna w zakresie stosowania technologii sztucznej inteligencji do analizy danych, tworzenia chatbotów i zwiększania komfortu użytkownika, co odzwierciedla wszechobecny wpływ sztucznej inteligencji na wiele sektorów.
Często zadawane pytania (FAQ)
P: Czy mogę nauczyć się sztucznej inteligencji bez znajomości informatyki?
Tak, można nauczyć się sztucznej inteligencji bez formalnego wykształcenia informatycznego. Wiele internetowych kursów dotyczących sztucznej inteligencji zaprojektowano z myślą o początkujących i oferują one podstawowe lekcje na temat algorytmów, języków programowania, takich jak Python, oraz koncepcji związanych z nauką o danych. Kursy te często zaczynają się od podstaw, stopniowo przechodząc do bardziej złożonych tematów i zastosowań sztucznej inteligencji.
P: Jakie języki programowania powinienem znać, jeśli chodzi o sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe?
Python wyróżnia się jako podstawowy język programowania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego ze względu na swoją prostotę oraz rozległy ekosystem bibliotek i frameworków, które udostępnia, takie jak TensorFlow dla sieci neuronowych i scikit-learn dla uczenia maszynowego. Znajomość języka Python w połączeniu ze zrozumieniem analizy danych i tworzenia algorytmów jest kluczowa dla każdego, kto chce zagłębić się w sztuczną inteligencję.
P: Ile czasu zajmuje osiągnięcie biegłości w sztucznej inteligencji?
Ścieżka do biegłości w zakresie sztucznej inteligencji różni się w zależności od wcześniejszej wiedzy danej osoby, tempa uczenia się i złożoności studiowanych koncepcji sztucznej inteligencji. Ogólnie rzecz biorąc, oddany uczeń jest w stanie opanować podstawowe pojęcia związane ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym w ciągu kilku miesięcy intensywnej nauki. Jednak osiągnięcie profesjonalnego poziomu mistrzostwa w sztucznej inteligencji wymaga lat nauki i praktycznego doświadczenia, szczególnie w wyspecjalizowanych dziedzinach, takich jak głębokie uczenie się i przetwarzanie języka naturalnego.
P: Jakie są najlepsze kursy online dotyczące sztucznej inteligencji w zakresie nauki o danych?
Odp.: Osobom zainteresowanym nauką o danych platformy takie jak Coursera i edX oferują kompleksowe kursy online dotyczące sztucznej inteligencji, które obejmują techniki sztucznej inteligencji i podstawy uczenia maszynowego. Kursy te mogą być doskonałym punktem wyjścia dla początkujących analityków danych, którzy chcą wykorzystać sztuczną inteligencję do analizy dużych zbiorów danych.
P: Czy mogę nauczyć się programowania w Pythonie poprzez wprowadzenie na kursy sztucznej inteligencji?
O: Tak, wiele kursów wprowadzających do kursów AI obejmuje programowanie w języku Python, ponieważ jest to podstawowe narzędzie stosowane w sztucznej inteligencji, uczeniu maszynowym i nauce danych. Kursy skupiające się na sztucznej inteligencji zazwyczaj uczą programowania w Pythonie, aby umożliwić studentom skuteczne wdrażanie algorytmów AI.
P: Czy są jakieś kursy online dotyczące sztucznej inteligencji skierowane do początkujących, takie jak sztuczna inteligencja dla każdego?
Odp.: Oczywiście, kilka platform oferuje kursy dotyczące sztucznej inteligencji dla każdego, których celem jest zapoznanie początkujących z podstawami sztucznej inteligencji. Kursy te często nie wymagają wcześniejszego doświadczenia i wyjaśniają, w jaki sposób sztuczna inteligencja może być zastosowana w różnych branżach, co czyni je idealnymi dla tych, którzy niekoniecznie chcą zostać inżynierami zajmującymi się uczeniem maszynowym, ale chcą zrozumieć, w jaki sposób sztuczna inteligencja może pomóc w ich dziedzinie.
P: Na co powinienem zwrócić uwagę podczas kursu budowania sztucznej inteligencji lub wprowadzenia do kursu AI?
O: Szukając kursu na temat budowania sztucznej inteligencji lub wprowadzenia do AI, szukaj programów oferujących kompleksowy przegląd zasad sztucznej inteligencji, programowania w Pythonie i stosowanego uczenia maszynowego. Kurs może również obejmować projekty ze świata rzeczywistego lub studia przypadków, takie jak Alexa firmy Amazon lub technologie autonomicznej jazdy, aby pomóc zrozumieć, w jaki sposób opracowywane i wdrażane są rozwiązania AI.
P: Jak ważne jest zrozumienie dużych zbiorów danych w uczeniu się sztucznej inteligencji?
Odp.: Zrozumienie dużych zbiorów danych ma kluczowe znaczenie w uczeniu się sztucznej inteligencji, ponieważ algorytmy sztucznej inteligencji często opierają się na dużych zbiorach danych, aby się uczyć i przewidywać. Kursy integrujące koncepcje dużych zbiorów danych z technikami sztucznej inteligencji mogą zapewnić bogatsze doświadczenie edukacyjne osobom, które chcą zdobyć biegłość w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji.
P: Czy w Internecie dostępne są bezpłatne kursy dotyczące sztucznej inteligencji, które oferują certyfikat?
O: Tak, na platformach takich jak Coursera for Business i edX dostępnych jest kilka bezpłatnych kursów dotyczących sztucznej inteligencji, podczas których można zdobyć wiedzę na temat sztucznej inteligencji, a w niektórych przypadkach zdobyć certyfikat. Chociaż materiały edukacyjne mogą być dostępne bezpłatnie, niektóre platformy mogą pobierać opłaty za certyfikat.
P: W jaki sposób Coursera dla Firm może pomóc mojemu zespołowi w nauce sztucznej inteligencji na potrzeby stosowanego uczenia maszynowego?
Odp.: Coursera dla Firm oferuje różnorodne kursy online dotyczące sztucznej inteligencji dostosowane do potrzeb zespołów biznesowych. Kursy te mają na celu podniesienie umiejętności w zakresie sztucznej inteligencji, koncentrując się na stosowanym uczeniu maszynowym, programowaniu AI i opracowywaniu rozwiązań AI. To doskonałe źródło informacji dla zespołów, które chcą zintegrować technologie AI w swoich operacjach.
P: Czy jest jakiś konkretny cel, na który powinienem się skupić rozpoczynając karierę w AI?
Odp.: Rozpoczynając karierę w AI, warto skupić się na obszarze, który Cię interesuje, takim jak NLP (przetwarzanie języka naturalnego), robotyka lub sztuczna inteligencja w opiece zdrowotnej. O ile szerokie zrozumienie internetowych kursów sztucznej inteligencji będzie nieocenione, o tyle specjalizacja w konkretnym obszarze może zwiększyć Twoją konkurencyjność na rynku pracy. Ponadto wysoce zalecane jest praktyczne doświadczenie w projektach lub stażach związanych z obszarem zainteresowań.
