Impara Tensorflow, impara la scienza dei dati, l'intelligenza artificiale, impara Python
Questa app è stata preparata per i professionisti che aspirano a conoscere il quadro completo dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale. Questo tutorial soddisfa le esigenze di apprendimento sia dei principianti che degli esperti, per aiutarli a comprendere i concetti e l'implementazione dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico.
A chi è rivolto questo corso di machine learning:
Chiunque sia interessato al machine learning. Studenti che hanno almeno una conoscenza della scuola superiore in matematica e che vogliono iniziare a imparare il Machine Learning.
Qualsiasi persona di livello intermedio che conosce le basi dell'apprendimento automatico, inclusi gli algoritmi classici come la regressione lineare o la regressione logistica, ma che desidera saperne di più ed esplorare tutti i diversi campi dell'apprendimento automatico.
Tutte le persone che non sono così a proprio agio con la codifica ma che sono interessate all'apprendimento automatico e desiderano applicarlo facilmente sui set di dati.
- Tutti gli studenti del college che desiderano iniziare una carriera in Data Science.
- Qualsiasi analista di dati che desidera salire di livello nel Machine Learning.
- Qualsiasi persona che non è soddisfatta del proprio lavoro e che vuole diventare un Data Scientist.
- Qualsiasi persona che desideri creare valore aggiunto alla propria attività utilizzando potenti strumenti di Machine Learning.
In questa app imparerai
- Perché scegliere Python per l'apprendimento automatico
- Roadmap del machine learning
- Impara Python 3 per il machine learning
- Impara l'intelligenza artificiale
- Introduzione al machine learning
- Impara TensorFlow per l'apprendimento automatico
- Impara la guida Pytorch
- Guida completa all'intelligenza artificiale
- Impara il deep learning
- Guida completa all'apprendimento automatico
- Progetti ed esempi di machine learning
- Tutorial di Python 3
Impareremo nell'apprendimento automatico
- Concetti
-Tipi di apprendimento
-Apprendimento supervisionato
- Apprendimento senza supervisione
- Pre-elaborazione, analisi e visualizzazione dei dati
- Dati di allenamento e dati di test
- Applicazioni
- Regressione
- Algoritmi
- algoritmo dell'albero decisionale
- Supporta macchine vettoriali (SVM)
- Foresta casuale
- Algoritmo di riduzione dimensionale
- potenziamento degli algoritmi
Intelligenza artificiale
- Introduzione all'intelligenza artificiale
- Sistemi intelligenti
- Agenti e ambienti
- Algoritmi di ricerca popolari
- Sistemi di logica fuzzy
- Elaborazione del linguaggio naturale
- Sistemi esperti
- Robotica
- Reti neurali
Ulteriori informazioni sull'apprendimento approfondito e sulla rete neurale in dettaglio