After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Kursbeskrivning
Få en introduktion till maskininlärningskoncept
Vad ligger bakom hajpen kring maskininlärning? I denna icke-tekniska kurs lär du dig allt du har varit för rädd för att fråga om maskininlärning. Ingen kodning krävs.Du kommer att utforska grundläggande men viktiga koncept för att komma igång med din resa inom maskininlärning, med hjälp av praktiska övningar för att befästa dina kunskaper. Detta inkluderar att utveckla en förståelse bortom jargongen och lära sig hur denna spännande teknik driver allt från självkörande bilar till dina personliga shoppingförslag på Amazon.
Utforska grunderna i maskininlärning
Hur fungerar maskininlärning, när kan du använda det, och vad är skillnaden mellan AI och maskininlärning? Den här kursen täcker alla dessa ämnen.Du börjar med att reda ut vad maskininlärning är, utforska dess grundläggande definition och dess relation till datavetenskap och artificiell intelligens. Sedan kommer du att bekanta dig med dess vokabulär och avsluta med arbetsflödet för maskininlärning för att bygga modeller.
Vi avslutar kursen med att gå djupare in i deep learning. Du kommer att utforska två vanliga användningsområden för deep learning: datorseende och naturlig språkbehandling (NLP), samt förstå begränsningarna och riskerna med maskininlärning.
Förkunskapskrav
Det finns inga förkunskapskrav för den här kursen
Kursplan
Kursöversikt
1
Vad är maskininlärning?
I det här kapitlet definierar vi maskininlärning och dess koppling till datavetenskap och artificiell intelligens. Sedan reder vi ut viktig terminologi inom maskininlärning och avslutar med det arbetsflöde som används för att bygga modeller.
- Vad är maskininlärning?50 XP
- Generera filmrekommendationer50 XP
- AI, datavetenskap och maskininlärning kliver in på en bar...50 XP
- Vad stämmer om maskininlärning?100 XP
- Maskininlärningens grundbegrepp50 XP
- Maskininlärningens terminologi100 XP
- Övervakad vs. oövervakad inlärning50 XP
- Maskininlärningens arbetsflöde50 XP
- Steg för att bygga en modell100 XP
- Ett korrekt steg50 XP
2
Maskininlärningsmodeller
Nu när du känner till grunderna i maskininlärning är det dags att gå lite djupare. I slutet av det här kapitlet känner du till de olika typerna av maskininlärning samt hur du utvärderar och förbättrar dina modeller.
3
Djupinlärning
I det här kapitlet går vi igenom djupinlärning med start i neurala nätverk. Sedan tittar vi närmare på två vanliga användningsområden: datorseende och bearbetning av naturligt språk. Kursen avslutas med en diskussion om maskininlärningens begränsningar och risker.
R
Introduktion till maskininlärning
Kurs
slutförd
