Как улучшить свои навыки работы с Python и искусственным интеллектом с помощью Keras, Pytorch, Tensorflow и т. Д.

Искусственный интеллект и машинное обучение удивительным образом делают нашу жизнь проще. Они надежно и без усталости выполняют частые, объемные, компьютеризированные задачи. AI адаптируется с помощью прогрессивных алгоритмов обучения и может дать вам более глубокое понимание данных с большой точностью.

Python как язык программирования интегрируется в любое приложение. Поскольку он хорошо подходит для настройки нейронных сетей (которые составляют основу ИИ), они набирают популярность в различных секторах. Если вы работаете в этой отрасли, лучший способ развить этот навык - это записаться в Комплект курсов Python и искусственного интеллекта.

Что в комплекте?

Пакет из девяти курсов охватывает все аспекты Python и AI. Если вы только начинаете, есть фундаментальные курсы по Python для начинающих. Вы также узнаете, как использовать

1. Python для начинающих: Изучите все основы языка программирования Python. От написания первых строк кода до создания небольших приложений - все структурировано поэтапно, чтобы выучить этот язык с помощью практических упражнений.
2. Основы разработки на Python: Просто фундаментальные концепции Python. Сделайте это для повторения всего, что вы узнали в предыдущем курсе.
3. Введение в науку о данных и машинное обучение от А до Я: Этот курс структурирован так, чтобы изучать науку о данных, Python и связанные с ними инструменты по отдельности и понимать, как их использовать. Он начинается со статистических формул, настройки Jupyter и Pycharm для написания вашего кода Python.
4. AI в Python - подход H2O: H2O - это масштабируемая и автоматизированная система, которая выполняет кропотливую работу по науке о данных, в то время как программист уточняет более сложные детали задачи в серверной части. Изучив базовые концепции, вы узнаете, как реализовать искусственные нейронные сети (ИНС) и глубокие нейронные сети (DNN) на реальных данных.
5. Мастер PyTorch для ИНС и глубокого обучения: Это полный курс нейронной сети и глубокого обучения с PyTorch и Python. В нем подробно рассказывается о PyTorch и о том, как реализовать их в различных моделях глубокого обучения. Вы также узнаете, как применять распространенные алгоритмы машинного обучения для классификации изображений.
6. Учебный курс по обработке и анализу изображений с OpenCV и глубоким обучением: Полное руководство по практической обработке изображений и задачам компьютерного зрения с использованием Python. Он охватывает важные аспекты Keras и Tensorflow и узнает о моделях глубокого обучения для изображений и передачи обучения.
7. Учебный курс Keras для глубокого обучения и искусственного интеллекта: Это полный курс по Keras для практического машинного и глубокого обучения. Вы также узнаете о записных книжках Jupyter для реализации методов анализа данных.
8. Предварительная обработка и визуализация данных с помощью R: Этот курс дает вам базовое понимание науки о данных, обработки данных и визуализации. Он научит вас использовать Tidyverse и Dplyr в R для обработки данных и методов визуализации. Вы также узнаете, как выполнять предварительную обработку и обработку данных в R studio.
9. Практическое обучение обработке данных и визуализации с R: Подробное обсуждение пакета Dplyr и ggplot2 R для визуализации и анализа данных. Вы также узнаете о методах, которые лучше всего подходят для решения конкретных проблем с данными.

Хотя ИИ набирает обороты, мы еще не справились с проблемами, связанными с созданием чего-то, что могло бы относиться к нам так же, как мы относимся к муравьям. Вот интересное видео TED по этому поводу.

Изучите науку о данных и искусственный интеллект вместе с Python

В Курсы охватывают различные библиотеки Python для освоения концепций науки о данных и инструменты для работы с большими данными (Keras, Tensorflow). Независимо от того, в какой отрасли вы работаете, изучение науки о данных поможет вам найти лучшую работу. Сделка доступна всего за 40 долларов..

Рахул Сайгал (Опубликовано 133 статей)

Имея степень магистра Оптома по специальности "Офтальмология", Рахул много лет работал преподавателем в колледже. Писать и обучать других - всегда его страсть. Теперь он пишет о технологиях и делает их удобоваримыми для читателей, которые плохо их понимают.

Ещё от Rahul Saigal