Ai уроки: 105+ уроков Adobe Illustrator для начинающих (на русском языке) — DesignLessons – все о дизайне

Содержание

Искусственный интеллект в образовании — Урок Цифры 2021-2022

Вы: *

Ученик

Учитель

Родитель

Если под вашим аккаунтом уроки будут проходить ученики, вы сможете добавить их в личном кабинете, чтобы мы корректно считали статистику прохождений и упростили вам доступ к тренажерам.

E-mail *

Пароль *

Повторите пароль *

Я не из России

Страны: *Выбрать

Регион: *ВыбратьАдыгеяАлтайАлтайский крайАмурская областьАрхангельская областьАстраханская областьБашкортостанБелгородская областьБрянская областьБурятияВладимирская областьВолгоградская областьВологодская областьВоронежская областьДагестанЕврейская АОЗабайкальский крайИвановская областьИнгушетияИркутская областьКабардино-БалкарияКалининградская областьКалмыкияКалужская областьКамчатский крайКарачаево-ЧеркессияКарелияКемеровская областьКировская областьКомиКостромская областьКраснодарский крайКрасноярский крайКрымКурганская областьКурская областьЛенинградская областьЛипецкая областьМагаданская областьМордовияМоскваМосковская областьМурманская областьНенецкий АОНижегородская областьНовгородская областьНовосибирская областьОмская областьОренбургская областьОрловская областьПензенская областьПермский крайПриморский крайПсковская областьРеспублика Марий ЭлРостовская областьРязанская областьСамарская областьСанкт-ПетербургСаратовская областьСаха (Якутия)Сахалинская областьСвердловская областьСевастопольСеверная Осетия — АланияСмоленская областьСтавропольский крайТамбовская областьТатарстанТверская областьТомская областьТульская областьТываТюменская областьУдмуртияУльяновская областьХабаровский крайХакасияХанты-Мансийский АО — ЮграЧелябинская областьЧеченская республикаЧувашская республикаЧукотский АОЯмало-Ненецкий АОЯрославская область

Город (если не нашли свой, выберите центр вашего региона): *Выбрать

Класс: *Выбрать1-й2-й3-й4-й5-й6-й7-й8-й9-й10-й11-й

Обычно я прохожу тренажер один

Снимите галочку, если предполагаете, что с вашего профиля уроки будут проходить множество учеников. Например, когда все ученики сидят за одним компьютером.

Авторизация в VK Connect

Авторизируйтесь, чтобы использовать VK Connect для дальнейших входов в личный кабинет

Best of Business AI 2021 — некоторые уроки трансформации бизнеса с помощью ИИ | Блоги

Два года назад Microsoft создала бизнес-школу AI Business School, чтобы предоставить тем, кто занимает ключевые посты в разных отраслях, рекомендации по стратегии, культуре, ответственности и другим важным вопросам, связанным с внедрением технологий ИИ.

Недавно на был создан специальный ресурс Best of Business AI 2021, который посвящен примерам того, как выглядит комплексная стратегия и ее реализация в масштабах всей организации для создания ценности и развития бизнеса с помощью цифровой трансформации.

Компании, успешно внедряющие ИИ, понимают, что участвовать в работе должны не только технические специалисты и руководство. Они беседуют с сотрудниками, чтобы понять, какую выгоду и какие последствия влекут новшества для каждой части предприятия. Например, компания Outokumpu с самого начала подключала всех своих сотрудников и сейчас дает им доступ к данным и моделям ИИ, помогающим принимать оптимальные решения в повседневной работе.

ИИ способен помочь в решении сложных задач, но он также может открыть новые возможности для роста и успеха. Так компания HOCHTIEF монетизирует свой новый опыт в области ИИ, предлагая клиентам приложения на основе ИИ как сервис.

При внедрении ИИ выберите стратегическую отправную точку, начните с поиска подходящего варианта использования ИИ, а затем убедитесь, что регулярно делитесь своими результатами. На выставке CES 2019 компания Bell использовала технологию дополненной реальности, чтобы продемонстрировать свой взгляд на искусственный интеллект и то, как он может трансформировать бизнес и отрасль. Эта демонстрация вызвала оживление внутри компании и в технологическом сообществе, и компания использовала этот импульс для планомерного продвижения к своим большим целям. «Многократно повторяющиеся, инкрементные доказательства концепции, демонстрирующие что-то каждые три-шесть месяцев, — лучший способ получить и сохранить поддержку со стороны высшего руководства», отмечает Мэтт Холви, старший менеджер по интеллектуальным системам Bell.

Каждый сотрудник ценен для вашей организации своим опытом. Предоставьте людям возможность взаимодействовать, вводить новшества и создавать творческие решения, используя ИИ. Например, в Mondelēz International эксперты по искусственному интеллекту и эксперты по продуктам объединились для достижения максимального эффекта. «С одной стороны, у нас есть эксперты в области науки о данных, моделирования и симуляции. С другой стороны, в наших производственных отделах есть специалисты по печенью, шоколаду, жевательной резинке и конфетам. Ни одна из сторон в совершенстве не знает работу другой. Поэтому они понимают, что не могут работать изолированно, ведь тогда никто из них не добьется успеха», комментирует Роб Харгроув, исполнительный вице-президент Mondelēz International по исследованиям, разработкам и обеспечению качества.

Как и в случае с любыми значительными технологическими инновациями, использование ИИ может иметь непредвиденные последствия, включая проблемы с конфиденциальностью и безопасностью. Внедрение принципов, методов и инструментов управления поможет вашей организации прогнозировать и снижать любые риски и быть уверенными, что конечный результат соответствует вашим ценностям. В AXA создание инструментов и методов управления было не просто правильным решением, но и помогло компании узнать больше о своем бизнесе и о том, как лучше всего помочь клиентам. «Наша ответственность заключается в том, чтобы правильно управлять данными, которыми клиент хочет поделиться с нами», — отмечает Джером Лафон, глава подразделения AXA, занимающегося подключенными машинами, данными и технологическими инновациями.

Ответственное внедрение ИИ часто требует сотрудничества с другими компаниями, взаимодействия с конечными пользователями и координации с общественными организациями. Ищите совета у других — и используйте то, чему вы научились, чтобы помочь там, где это возможно.

Очевидно, нельзя решить все проблемы сразу, поэтому нужно расставлять приоритеты в том числе и при внедрении ИИ — изучите затраты и выгоду, а затем определите, как именно будет выглядеть успех.

Вы, вслед за CSIRO, вероятнее всего обнаружите, что ИИ нужен везде, но важно тщательно выбирать место приложения усилий, чтобы ваша работа имела реальную ценность.

Хорошие идеи могут прийти откуда угодно, поэтому подход Grab по принципу «ИИ повсюду» оказался таким успешным. В этой организации нетехнические сотрудники работают со специалистами, чтобы превратить идеи в решения. «Когда люди понимают, что именно вы пытаетесь сделать с помощью ИИ, вы действительно раскрываете его ценность», замечает Вуи Нгиап Фу, руководитель технологического отдела Grab.

Заставьте свои данные работать — это важно. Данные могут использоваться неожиданными способами, помогая расширять и масштабировать ваш опыт.

Вы можете подписаться на нашу страницу в LinkedIn!

Сбербанк запустил проект «Академия искусственного интеллекта» для школьников — CNews

13 Марта 2018 14:2213 Мар 2018 14:22 | Поделиться

16 марта в Университете ИТМО (Санкт-Петербург) пройдет открытый урок по искусственному интеллекту (AI — artificial intelligence), который проведут сотрудники Сбербанка в рамках Недели высоких технологий и технопредпринимательства, партнером которой Сбербанк выступил в этом году.

Такие лекции прочтут еще в семи регионах России.

«Самостоятельно разобраться в технологиях искусственного интеллекта не совсем просто, особенно детям. Вместе с тем, у многих есть желание изучить тему, о которой все говорят, — сказал старший вице-президент Сбербанка Александр Ведяхин. — Мы решили запустить первую в России Академию искусственного интеллекта, чтобы любой школьник мог погрузиться в эту сферу. В проекте принимают участие наши лучшие эксперты, которые подготовили онлайн-уроки, задачи и соревнования в интересном, понятном для детей формате. Обучение искусственному интеллекту — мощный вклад в будущее детей».

Открытые уроки — это часть нового просветительского проекта «Академия искусственного интеллекта», который реализует Сбербанк и благотворительный фонд Сбербанка «Вклад в будущее». В ходе открытых уроков участники узнают историю искусственного интеллекта, основные тренды сегодняшнего дня и перспективы развития AI, машинного обучения и анализа данных, научатся выполнять задачи начального уровня сложности.

«Разработка и развитие систем автоматического принятия решений для роботов, в широком смысле этого слова, то есть систем, дополняющих и замещающих человека в различных сферах его деятельности — от вождения автомобиля и индустриальных приложений до финансовых операций, — является приоритетным направлением для Университета ИТМО. Сама область ИИ не является новой, но в последние годы она получила мощный импульс к развитию, в тот момент, когда технологии вышли из лабораторий и стали успешно внедряться. Соответственно, лавинообразно начал расти и интерес к этим технологиям. Как известно, любая достаточно продвинутая технология практически неотличима от магии, но приподнять эту магическую завесу крайне важно, — сказал

Сергей Колюбин, заместитель директора кафедры компьютерных технологий и управления Университета ИТМО. — Важно, чтобы даже дети поняли, что «под колпаком» там прячутся и горизонты возможностей технологий, и их ограничения, потому что любой инструмент хорош для контретных задач.

Важно потому, что за ними наше будущее (и за детьми, и за технологиями), и тут опасно как отмахиваться от них, так и возлагать слишком большие надежды или недооценивать возможные риски. В этом процессе важно найти баланс между теоретиками и практиками. Надеюсь, что Академии Сбербанка это сделать удастся».

Академия искусственного интеллекта представляет собой серию офлайн- и онлайн-мероприятий, направленных на то, чтобы заинтересовать учащихся 7–11-х классов технологиями искусственного интеллекта, машинного обучения и анализа данных, развить их компетенции в программировании и математике.

На сайте проекта школьники и взрослые могут посмотреть видеоверсии «Вводных уроков» и протестировать себя на знание основ AI. Для тех, кто захочет узнать больше, на сайте размещены учебные задачи, которые помогут школьникам освоить базовые навыки работы с данными для построения настоящих моделей машинного обучения и позволят почувствовать себя в роли настоящего Data Scientist (дата-саентист) — одной из самых востребованных профессий XXI века.

В Университете ИТМО очное занятие проведет Андрей Черток, драйвер всего проекта и руководитель Академии технологий и данных Корпоративного Университета Сбербанка, а также управляющий директор Сбербанка по исследованиям и разработкам.

Дмитрий Степанов

Что вы узнаете из fast.ai (V2) Урок 1

Дата публикации Feb 12, 2018

fast.aiэто онлайн-платформа для изучения Deep Learning (DL). Он состоит из 14 лекций, разделенных на две части, по 7 лекций в каждой. Часть 1 в основном охватывает темы, связанные с применением DL (Deep Learning) в различных областях, и как вы можете построить эти модели для своего собственного проекта. Часть 2, с другой стороны, дает вам представление о текущих исследованиях в области Data Science, которая питает передовые технологии. Версия 2 (v2) — это версия fast. ai в 2018 году.

В отличие от большинства других онлайн-курсов, fast.ai использует нисходящий подход для обучения DL. Это означает, что вместо того, чтобы сосредоточиться на теории, лежащей в основе каждого алгоритма, fast.ai дает практический опыт создания и использования моделей DL. И при использовании этих моделей вы будете изучать необходимые темы при необходимости.

Этот блог представляет собой сводку для тех, кто уже посмотрел видео урока 1, и служит источником, чтобы подготовить вас к тому, что вы узнаете из него, если вы его еще не смотрели. Я попытался разложить вещи на маленькие модули, чтобы в каждом параграфе говорилось о конкретной теме.

Если вы уже знакомы с основами DL и машинного обучения (ML), вы можете сразу перейти кКраткое содержание урока.Но если вы новичок в этой области, то первые несколько абзацев предназначены для вас. Как новичок в Data Science, есть несколько вещей, которые вы должны знать.

Самое главное,параметры, Параметры — это все, что есть в модели. Люди много говорят о параметрах или весах (оба одинаковы), вот что они имеют в виду. Допустим, у нас есть данные, которые уже разделены на два класса. И задача модели состоит в том, чтобы классифицировать каждую точку данных в соответствующую ячейку. «Параметры» — это те значения, которые определяют, какая точка перейдет в какой класс.

Функция потерьэто следующая важная вещь, которую вы должны знать. Функция потерь действует как проверка качества параметров. Если параметры являются значениями, которые классифицируют каждую точку данных, то функция потерь дает нам информацию о том, насколько хороши параметры для данных.

Поэтому тренировка модели — это не что иное, как поиск правильных параметров, которые дают наименьшие потери. Мы случайным образом берем один набор параметров и обновляем их после каждой итерации, чтобы получить минимальные потери.Градиентный спускиспользуется, чтобы решить, какое направление ведет нас к этому минимуму.

Чтобы привести аналогию, если вы находитесь в машине на вершине горы, и цель состоит в том, чтобы ехать вниз, градиентный спуск — это направление, в котором движется ваш автомобиль. Говоря о вождении автомобиля под гору, есть одна вещь, которую мы все делаем во время спуска. Вернее, мы ДОЛЖНЫ сделать. Что это может быть? Сделай дикое предположение. Понял? ДА! Мы используем тормоза. Ни один здравомыслящий человек не водит машину без помощи трения. (за исключением отказа тормоза, хотя). При обновлении параметров с использованием градиентного спуска мы применяем специальный вид тормозов, широко известный какСкорость обучения.

Скорость обучения обеспечивает плавный переход от случайных параметров к современным моделям. Слишком высокая скорость обучения похожа на ускорение автомобиля под уклон. Не говоря уже о предгорье, ускорение отбросит вас с дороги. Высокая скорость обучения тоже не будет сводиться к минимальным потерям. Потеря увеличивается с высокой скоростью обучения, и модель перестает учиться.

Если скорость обучения слишком мала, это похоже на экстенсивное использование тормозов. Модель наверняка достигнет минимума. Но для этого нужно много времени. И мы не можем тренировать модель в течение неопределенного времени. Поэтому правильная скорость обучения всегда очень важна.

В заключение,инициализация параметра.Мы всегда берем набор случайных чисел для параметров и обновляем, используя градиентный спуск. Правило большого пальца для инициализации: симметрия не работает. Наши мозги все одинаковы. Первая идея, которую мы получаем для инициализации, очень проста. «Почему мы не можем использовать все нули?» Нет. Это не сработает.

Лучший способ инициализации — взять случайные числа из гауссовского распределения. Это просто означает, что нужно взять случайные числа и умножить их на sqrt {2 / n}. n — общее количество параметров во всех слоях.

При этом давайте перейдем к основной теме этого блога — краткий обзор урока 1.

Первый урок походит на типичную первую главу каждого учебника курса.
Глава 1: ВВЕДЕНИЕ.

Да! Я говорю об этой главе, которая обычно является последней главой, которую вы прочитаете из этой книги. (Я тоже так делаю. High Five!) Что ж, первый урок fast.ai — это вводная глава.

Суть урока 1 в целом можно разделить на 4 категории.

Введение в общее углубленное обучение
Содержание каждого из видео fast.ai (первые 7)
Настройка виртуальных машин (В.М.)
Немного о коде, языке, на котором построен этот код, и других деталях

Преимущество, которое Deep Learning имеет по сравнению с алгоритмами машинного обучения, заключается в том, что ML требует большого количества технических возможностей. ML также имеет различные алгоритмы на выбор, и для каждого набора данных мы должны проверить, какой из них работает лучше всего. DL делает жизнь проще, используяГлубокие Нейронные Сети (DNN)(отсюда и название глубокого обучения)

Нейронные сети (NN) выглядят примерно так.

©http://www.extremetech.com/wp-content/uploads/2015/07/NeuralNetwork.

png

DNN (Deep Neural Networks), с другой стороны, выглядит примерно так.

©https://qph.ec.quoracdn.net/main-qimg-7c35987ad55173b3b76214b9112830ff

Не беспокойтесь о том, как это сложно. Просто наслаждайтесь красивыми узорами.

Преимущество глубокого обучения — в три раза.Бесконечно гибкая, универсальная подгонка параметров, быстрая и масштабируемая.

Учитывая любые данные, нейронная сеть теоретически должна быть в состоянии приблизительно соответствовать ей, при условии, что мы даем ейДостаточные параметры.Это известно как универсальная теорема приближения. Но это не помогает в реальных наборах данных, потому что данные, которые мы используем, имеют много шума. По этой причине мы используем глубокие сети путем наложения друг на друга. И это работает как шарм. Так,Гибкость — ПРОВЕРКА

Цель DNN (Deep Neural Nets) — максимально точно подогнать параметры к имеющимся данным. Так что случайный поиск лучших параметров не сработает. Лучший способ получить хорошие параметры — это следовать в направлении, которое минимизирует потери. А такжеГрадиентный спускдает это направление. При любой проблеме (отрицательный) градиентный спуск будет указывать на минимальные потери. Так,Универсальная настройка параметров — ПРОВЕРКА

Хотя для обучения глубоких нейронных сетей требуется значительное время, время прогнозирования минимально. Огромный крик для графических процессоров, которые в течение последнего десятилетия играли важную роль в сокращении времени, затрачиваемого на обучение или прогнозирование.

В основном все языки, созданные для исследований Deep Learning, такие как TensorFlow, Theano, PyTorch и т. Д., Используют эти графические процессоры.Быстро и масштабируемо — ПРОВЕРИТЬ

Нейронные сети свертки (CNN) являются одним из классов таких алгоритмов глубокого обучения. Мы будем работать над CNN в первой паре лекций fast.ai. CNN работает над концепцией, которая называется Convolution (очевидно !!). Свертка — это математический способ объединения двух функций и наблюдения за тем, как одна изменяется, когда есть изменение в другой.

Урок 1 — Введение(Скучно? Я знаю. Но продолжайте читать. Есть вещи, которые могут вас заинтересовать.)

Урок 2 — Классификатор изображений для разных наборов данных.Рассмотрите различные наборы данных и изучите различные методы в DL и классифицируйте изображения.

Урок 3 — Прогнозная аналитика.На основе структурированных данных мы попытаемся предсказать продажи или погоду или обнаружить мошенническое поведение в учетной записи и других интересных приложениях.

Урок 4 — Обработка естественного языка. (НЛП)Понимание того, что присутствует в данных текстовых данных. Или классификация, к какому контексту относится текст. Подобные проблемы будут рассмотрены в уроке 4.

Урок 5 — Системы совместной фильтрации и рекомендации.Это будет очень интересный класс (и лично мой любимый), в котором мы обсудим, как порекомендовать фильм или книгу на основе предыдущего списка просмотра. Netflix, Prime Video или другие подобные сайты используют рекомендательные системы.

Урок 6 — Генерация текста.Придумайте алгоритм, который может предоставить вам диалоги для вашей игры в стиле Шекспира. На этом уроке вы узнаете, как это сделать

Урок 7 — Сегментация изображения.На последнем уроке вы узнаете, как обучить модель на этой картинке, чтобы найти кошку или собаку. На этом первая часть fast.ai заканчивается.

Мы обсудили, как Deep Learning использует графические процессоры для решения сложных задач. Но не у всех есть ноутбук или рабочий стол с хорошим графическим процессором. И покупать систему с хорошим графическим процессором — это большие инвестиции. Чтобы преодолеть это, люди начали использовать виртуальные машины. Это серверы, которые открыты для публичного использования по номинальной ежемесячной стоимости.

Вот некоторые из виртуальных машин, которые уже настроены:

Crestle: Легко использовать. Может переключаться между процессором и графическим процессором, чтобы снизить общую стоимость.
PaperSpace: Дешевле и быстрее.

Есть другие поставщики виртуальных машин, кроме этих двух

Google Cloud Platform: Он дает вам $ 300 кредитов и бесплатную подписку на один год. Так что я! Но вы должны заплатить, как только вы закончите с этими кредитами в 300 долларов.
Amazon Web Services: Есть много вариантов на выбор. Некоторые из которых действительно дешевые и почти бесплатные. AWS также имеет один год бесплатного пользования.
Google Colab: мой любимый. Почему ты спрашиваешь? Это абсолютно бесплатно. В чем подвох? Каждый раз, когда вы запрашиваете у Google сервер, он предоставляет вам доступ к одному из них в течение ограниченного периода времени. После чего соединение прерывается, обновляется и доступ предоставляется другому пользователю. Так что если вы пересекаете лимит времени, то начинать нужно с самого начала.

Я мог бы подробнее рассказать о том, как настроить эти виртуальные машины, но это отвлечет нас от темы. В уроке 1 Джереми рассказывает об этом в первые 12 минут, и вы можете легко настроить Crestle или Paperspace без каких-либо проблем.

Используйте Google Colab, если у вас есть проблемы с настройкой любой другой виртуальной машины. Все, что вам нужно для Colab — это работающий аккаунт Google. После открытия записной книжки Colab на панели инструментов перейдите вRuntime> Изменить тип времени выполнения> Аппаратный ускоритель> GPU.И тебе хорошо идти.

Фастай библиотека.fastai — это библиотека с открытым исходным кодом, созданная Джереми Ховардом и Рэйчел Томас. Он построен на PyTorch и использует Python 3.6. (Осторожно! Некоторый код может показаться вам новым, так как он не работает на Python 3. 5). Чтобы использовать библиотеку в вашем терминале,
мерзкий клонhttps://github.com/fastai/fastai>cd fastai>Конда env обновление.

Функция lr_find (), Установка правильной скорости обучения очень важна для изучения правильных параметров. В библиотеке fastai функция lr_find () запускается с очень маленькой скоростью обучения и удваивает ее после каждой итерации. После нескольких тысяч итераций потери начинают увеличиваться, и в этот момент lr_find () останавливается, и мы можем построить график потерь в зависимости от скорости обучения.

Регион, где потери резко падают, является оптимальной скоростью обучения. В этом случае это около 1e-2.

На этом сводка итогов fast.ai V2 L1 заканчивается. Как я уже говорил в начале, основная концепция фастаи — учить необходимые вещи, когда они необходимы. Я уважаю их идею и поэтому дал общее представление о каждой концепции, не вдаваясь в их нюансы. Как только вы поймете, как работают нейронные сети, я могу дать вам лучшую картину с помощью математики. Который в пути.

Если есть что-то, что я пропустил или что-то, о чем вы хотели бы узнать больше, пожалуйста, укажите это в комментариях. Я всегда открыт для позитивной критики и дискуссий.

Счастливого обучения. Ура!

И да. Если вам нравится блог, не забудьте хлопать в ладоши ..

Оригинальная статья

Рисуем с помощью инструмента «Перо» в AI | Adobe уроки

Всем привет! В этом уроке мы рассмотрим азы работы с инструментом «Перо» в Adobe Illustrator. Этот инструмент, наверное, один из самых сложных в процессе обучения, но тем не менее – один из самых используемых в процессе рисования!

Рисуем прямые линии
Выберите инструмента «Перо» и кликните один раз, чтобы добавить первую узловую точку. Переместите курсор к следующей позиции и кликните опять для того чтобы создать вторую точку. Две точки соединятся между собой.
Продолжайте, чтобы у вас получилась фигура в виде буквы W как на рисунке. Чтобы нарисовать новую линию переключитесь на инструмент «Выделение» и опять на инструмент «Перо».
Закрываем контур
Для того чтобы закрыть контур кликаем снова на начальной точке чтобы получилась фигура.
Рисуем изогнутую линию
Кликаем и передвигаем направляющие, чтобы создать плавную опорную точку.
Меняем направление контура
Кликните и переместите направляющие, чтобы создать плавную опорную точку. Не отпуская клавишу мыши, нажмите Alt и переместите направляющие, чтобы изменить направление контура.
Рисуем круговой контур
Кликните и переместите направляющие, чтобы создать плавную опорную точку.
Продолжайте добавлять точки и в конце кликните на начальную точку, чтобы закрыть контур.
Добавляем опорные точки
С активным инструментом «Перо», подводим курсор к контуру, куда планируем добавить точки. Появится значок плюс возле иконки инструмента, кликните на контур, чтобы добавить новую опорную точку.
Удаляем опорные точки
Чтобы убрать точку, подведите инструмент «Перо» к узлу. Появится значок минуса рядом с пером. Кликните на узловую точку, чтобы удалить ее.
Преобразовываем опорные точки
Чтобы преобразовать плавную опорную точку в остроконечную, подведите курсор инструмента «Перо» и нажмите Alt, курсор изменит вид на стрелку. Кликните на плавной опорной точке, чтобы преобразовать ее в обычную точку. Кликните и перетащите опорную точку, чтобы снова сделать ее плавной.
Перемещаем опорные точки
Выберите инструмент «Прямое выделение» и выберите точку, которую вы хотите переместить. Кликните и перетаскивайте ее, чтобы изменить ее положение.
Изменяем направление опорных точек
С помощью инструмента «Перо», вы можете быстро изменить направления узловых точек. Удерживайте Ctrl чтобы быстро изменить инструмент «Перо» на инструмент «Прямого выделения». Выберите узловую точку, которую вы хотите отредактировать.
Появится направляющая узловой точки. Отпустите Ctrl и нажмите и удерживайте Alt чтобы изменить инструмент на «Преобразование опорных точек» (Convert Anchor Tool).
Кликните и перемещайте направляющие, чтобы изменить их положение.
Рисуем старинный ключ
После изучения основных моментов использования инструмента «Перо», мы используем ваши знания для того чтобы создать силуэт старого ключа. Для правильных углов, удерживайте Shift, перед тем как добавлять опорную точку, чтобы ограничить область его действия 90 градусами.
Результат:
Советы по использованию инструмента «Перо»
Используйте такое количество опорных точек, которое вам нужно для создания фигуры.
Добавляйте опорные точки в местах изменения направления линии или кривой.
Используйте клавиши Alt или Ctrl, чтобы быстро переключаться на другие инструменты редактирования контура.
Удерживайте Shift, чтобы блокировать ваш контур шагом в 45 градусов, когда добавляете новые опорные точки.
На этом у меня все. До скорого!
Sensetime запускает образовательные инструменты в сфере AI для учеников на дому
Время чтения: 2 мин
(Автор новости – Крис Удеманс)
Sensetime запускает серию бесплатных онлайн образовательных инструментов, позволяющих китайским ученикам узнать об искусственном интеллекте. Это стало следствием широкого использования по всей стране онлайн-уроков в связи с распространением вируса, потрясшего всю страну.
Почему это важно: Эпидемия пневмонии, вызванная распространением вируса под названием Covid-19, унесла жизни более 2000 людей в Китае. Вспышка инфекции вынудила школы продлить каникулы после китайского Нового года.
Министерство образования Китая в понедельник запустило национальную образовательную платформу, которая нацелена на обеспечение образовательными ресурсами учеников старшей школы по всей стране.
Школы начали проводить уроки онлайн и транслировать их по телевизору, чтобы ученики не отстали по учебной программе.
Детали: Sensetime предложит бесплатные видео для классов по AI, интерактивную платформу по изучению программирования и применению теории искусственного интеллекта, а также курсы для преподавателей по методике обучения данному направлению, заявила компания в понедельник.
Видеокурс специализируется на фундаментальных принципах AI, машинном обучении и роботах. Контент доступен на нескольких образовательных платформах в Китае, включая провинциальные образовательные облачные платформы и сайт для обмена видео Bilibili.
Учителя могут использовать методические материалы Sensetime, которые включают «разработку AI для приложений и алгоритмов».
Sensetime также предлагает бесплатные лайвстриминговые уроки, которые подразумевают общение в реальном времени, говорит компания.
На протяжении первого семестра 2019-2020 учебного года 140 000 учеников из Шанхая, Циндао, а также Гонконга и Макао пользовались «умной» учебной программой, рассказала компания Sensetime.
«Применение искусственного интеллекта в наблюдении, диагностике, мониторинге заболевания на основе анализа данных, помогает предотвращать и контролировать распространение эпидемии. Наряду с быстрыми темпами принятия технологий AI, мы видим рост спроса на специалистов в области искусственного интеллекта».
— Линн Дай, генеральный менеджер образовательного направления Sensetime
Контекст: Sensetime не единственная компания, предлагающая бесплатные уроки в результате эпидемии. Vipkid обещал предложить бесплатные занятия для детей в возрасте от 4 до 12 лет.
Между тем, школы по все стране использовали платформу Alibaba для корпоративного общения – Dingtalk, а также WeСhat Work, принадлежащий Tencent, чтобы провести дистанционные видеоуроки и обеспечить непрерывность образовательного процесса.
Около 50 млн студентов и 600 000 учителей воспользовались Dingtalk, чтобы провести дистанционные уроки 10 февраля, в первый учебный день после продленных каникул.
Красочный текст с маскированием в Illustrator – PhotoDrum.com – сайт дизайнера
Дорогие друзья, грядет новый год и каждый дизайнер готовится к нему загодя. В этом уроке я расскажу как можно сделать праздничную надпись с помощью маски в Illustrator. Давайте начнем.
Создаем шаблон
Начнем с того, что выбрав инструмента Ellipse Tool, нажмем клавишу мыши и перетащим по диагонали с нажатой клавишей Shift для того чтобы нарисовать идеальный круг. Дайте кругу заливку и обводку. Выберите яркий цвет по своему вкусу.
Дубликат круга
Выберите инструмент Selection Tool (черная стрелка), и выделив круг, начните перетаскивать с удержанием клавиши Shift и Alt, чтобы дублировать круг строго по горизонтали. Переместите продублированный круг в положение как показано выше. Убедитесь, что получилось хорошее перекрытие по площади окружностей. Дайте новой окружности хороший цвет, с хорошим контрастом относительно первого круга.
Дублирование обоих кругов
Теперь выберите оба круга и сделать то же самое действие (дублирование) еще раз. Убедитесь, что переместили их в положение приблизительно как показано на рисунке выше. Убедитесь, что у вас перекрылось примерно треть площади круга. Опять же, дайте новым окружностям подходящие цвета.
Продублируйте две последние окружности еще раз.
Распространение по горизонтали
Для того, чтобы убедиться, что круги размещены по горизонтали равномерно, выберите все круги, используя инструмент Selection Tool, и перейти к панели Align (или на панели приложения в верхней части) и выберите Horizontal Distribute Center.
Экспериментируем с режимами смешивания слоев
Попробуйте добиться интересных цветовых эффектов в областях пересечения. Выделяя круги выбирайте режимы смешивания через панель Transparency. В приведенном выше примере я выбрал Soft Light для зеленого круга. Сделайте это действие для каждого из кругов.
Разделение окружностей на отдельные объекты
Теперь, после того как вы поэкспериментировали в предыдущем шаге, выберите все окружности и выберите Divide на панели Pathfinder. Теперь у вас отдельная фигура как отдельный объект, у которого вы можете изменять цвет.
Дублирование всех объектов
Выберите все объекты и продублируйте их, перемещая их строго вертикально, удерживая клавиши Shift + Alt.
Эксперимент с цветами
Опять же, поэкспериментируйте с цветами и режимами смешивания слоев. В моем примере я попытался объединить очень яркие цвета, и для этого использовал режим Multiply.
Добавляем маску в виде текста
Мы почти закончили! Выбор цвета была самая трудная часть, дальше будет легче. Во-первых, выберите все круги и сгруппировать их, перейдя к Object > Group (Cmd/Ctrl +G). Теперь выберите инструмент Type Tool (T), и введите текст, который вы хотите использовать в качестве маски. В моем примере я просто набрал первое слово, которое пришло мне на ум, MASK.
Финальный результат
Выберите инструмент Selection Tool и выберите текст и сгруппированный объекты окружностей. Перейдите к Object > Clipping Mask > Make (Cmd / Ctrl + 7). Конечный результат должен быть похож на рисунок выше. Другими словами, ваш текст должен быть заполнен узором. Самое замечательное в этом то, что вы все еще можете редактировать текст, набрав что-то другое или выбрав другой шрифт.
Надеюсь вам понравилось этот урок. Удачи и вдохновения вам!
Автор здесь.
Похожие уроки и статьи
Оценка посетителей
[Всего: 6 Среднее: 3. 5]
Изучите искусственный интеллект с помощью онлайн-курсов и уроков
Что такое искусственный интеллект (ИИ)?
Искусственный интеллект — это способность машин думать самостоятельно. ИИ демонстрируется, когда задача, которая раньше выполнялась человеком и которая считалась требующей способности учиться, рассуждать и решать проблемы, теперь может быть выполнена машиной. Ярким примером является автономный автомобиль. Транспортное средство способно воспринимать окружающую среду и принимать решения, чтобы безопасно добраться до места назначения без вмешательства человека.Конвергентные технологии вместе с большими данными и Интернетом вещей (IoT) стимулируют рост технологий искусственного интеллекта и искусственного интеллекта. Машины взаимодействуют друг с другом и теперь способны к расширенному восприятию, захватывать миллионы точек данных за секунды, обрабатывать информацию и принимать решения — и все это за считанные секунды. По мере развития ИИ машины будут иметь больше возможностей для физических действий на основе своего интеллекта, что в конечном итоге приведет к созданию машин, которые смогут создавать лучшие версии самих себя.
Онлайн-курсы по искусственному интеллекту
Область искусственного интеллекта (системы AI) и алгоритмов машинного обучения охватывает информатику, обработку естественного языка, код Python, математику, психологию, нейробиологию, науку о данных, машинное обучение и многие другие дисциплины. Вводный курс по ИИ — хорошее место для начала, так как он даст вам обзор компонентов, которые позволят вам быстрее узнать об исследованиях и разработках в области ИИ на сегодняшний день. Вы также можете получить практический опыт программирования ИИ интеллектуальных агентов, таких как алгоритмы поиска, игры и логические задачи.Узнайте о примерах ИИ, используемых сегодня, таких как беспилотные автомобили, системы распознавания лиц, военные дроны и процессоры естественного языка.
Пройдите дальше, изучив курсы по науке о данных, робототехнике и машинному интеллекту. Изучите основы того, как работают роботы, в том числе как представлять 2D и 3D пространственные отношения, как манипулировать роботизированными руками и планировать сквозные системы роботов с искусственным интеллектом. В области машинного обучения изучите методы неконтролируемого обучения для моделирования и анализа данных, включая кластеризацию данных, компьютерное зрение, обучение с подкреплением, решение проблем, алгоритмы машинного обучения, распознавание изображений, интеллектуальный анализ данных, факторизацию матрицы распознавания речи и последовательные модели для данных, зависящих от порядка.
Начните с искусственных технологий и получите общее представление об этой захватывающей области. Если вы не знакомы с основами информатики и языков программирования ИИ, будет полезно пройти вводный курс для изучения Python, R или другого языка программирования, обычно используемого при анализе данных.
Вакансии в AI
Более 3000 должностей инженеров по машинному обучению, работающих полный рабочий день, были перечислены на сайте Indeed.com на момент написания этой статьи, при этом многие из них предлагали зарплаты выше 125 тысяч долларов в год.Работа специалиста по обработке данных в области ИИ обычно требует степени бакалавра или выше в области компьютерных наук, инженерии или ИТ, а также опыта работы с несколькими языками программирования, включая Java, C, Python, R, JavaScript и SQL, а также большим плюсом является опыт работы в области науки о данных. Лучшие должности: инженер по искусственному интеллекту, менеджер проектов искусственного интеллекта, исследователь и консультант по искусственному интеллекту, а некоторые из ведущих компаний, нанимающих сотрудников, включают Amazon, Google, Apple и IBM.
Сделайте карьеру в области искусственного интеллекта
Помогите построить будущее, сделав захватывающую карьеру в быстрорастущей области искусственного интеллекта.Многие отрасли, например специалисты по цифровому маркетингу и социальным сетям, полагаются на методы глубокого обучения и алгоритмы искусственного интеллекта, чтобы лучше принимать бизнес-решения и свои бизнес-приложения. Если вы любите информатику, математику и анализ данных, программирование на Python, линейную регрессию и многое другое, зарегистрируйтесь и начните узнавать о приложениях искусственных нейронных сетей и о том, как вы можете помочь им двигаться вперед.
Для удовлетворения сегодняшнего спроса и потребностей в аналитиках данных и экспертах в области искусственного интеллекта edX предлагает лучшие программы искусственного интеллекта и онлайн-курсы по компьютерным системам на рынке. Если вас волнуют машинное обучение, глубокое обучение, виртуальные помощники, тензорные потоки и нейронные сети, у нас есть подходящие курсы, которые помогут продвинуть вашу карьеру в удобном для вас темпе. Станьте отраслевым экспертом по методам машинного обучения уже сегодня!
Краткая история искусственного интеллекта
Исследование искусственного интеллекта было начато летом 1956 года в Дартмутском колледже во время семинара. Волнение, вызванное тем, что машины стали такими же умными, как люди, быстро получили финансирование в миллионы долларов, чтобы воплотить эту мечту в реальность.Со временем первые пионеры быстро осознали, насколько сложной и сложной будет эта задача.
В 1973 году правительства США и Великобритании прекратили финансирование исследовательского проекта по структурированию данных и алгоритмам обучения. Этот период, когда финансирование прекратилось, был известен как «зима искусственного интеллекта», поскольку прогресс замедлился, а разочарование росло. Во время AI Winter было несколько проектов, не финансируемых за счет финансирования, но импульс развития ИИ вернется к 21 веку.
Ажиотаж, инвестиции и интерес к разработке ИИ резко возросли в первые десятилетия 21 века.Волнение и энтузиазм разгорелись вокруг успешных проектов искусственного интеллекта в научных кругах и промышленности с помощью более мощного компьютерного оборудования. Время новых AI-проектов, структурирования данных и совершенствования языка программирования искусственного интеллекта привело к появлению фразы «AI Summer».
В наши дни мы видим, что ИИ интегрирован в нашу повседневную жизнь с личными помощниками. Приложения AI и интеллектуальные машины, такие как Siri, Alexa, Watson, Cortana, LinkedIn и Google AI Assistant, — все это популярные приложения, которые мы используем для выполнения повседневных задач.Эти помощники могут использоваться для извлечения информации из Интернета, включения бытовой техники, установки напоминаний, общения друг с другом и многого другого. Эти типы помощников по машинному обучению и интеллектуальным системам постоянно развиваются, поэтому спрос на инженеров и специалистов по информатике является рекордно высоким для этого рынка. Независимо от того, работаете ли вы над Microsoft Windows, iOS, платформой с открытым исходным кодом, Google или Android, вы можете ожидать, что ваши навыки будут востребованы.
10 лучших бесплатных онлайн-курсов по искусственному интеллекту и машинному обучению на 2020 год
Спрос на людей, обладающих знаниями и навыками в области искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения (ML), значительно превышает предложение.Это означает, что изучение и получение квалификации по этим предметам может стать отличным способом улучшить ваши карьерные перспективы. Однако не у всех есть свободное время и деньги, чтобы потратить годы на обучение для получения степени или другой формальной квалификации.
10 лучших бесплатных курсов по искусственному интеллекту и машинному обучению на 2020 год
Adobe Stock
Сегодня, когда в Интернете имеется огромное количество бесплатного образовательного контента, в этом нет необходимости. В Интернете доступно так много курсов, учебных пособий и руководств, что вполне возможно получить основательную подготовку по этим предметам, не заплатив ни копейки.Более того, вы можете учиться в удобном для вас темпе в удобное для вас время. Некоторые из этих материалов подготовлены ведущими университетами мира, а другие собраны опытными профессионалами, готовыми поделиться своими знаниями.
Эти курсы предназначены для самых разных аудиторий — возможно, вы действительно хотите научиться разрабатывать и кодировать алгоритмы ИИ, возможно, вы хотите объединить все увеличивающийся спектр доступных инструментов и услуг ИИ «сделай сам», а может быть, вы необходимо управлять проектами искусственного интеллекта в вашей организации.Какими бы ни были ваши потребности, вы наверняка найдете здесь что-то, что расширит ваш кругозор.
Элементы ИИ — Хельсинкский университет
Это класс начального уровня, предназначенный для всех, кто хочет понять, что делает ИИ, как он может на них повлиять и для чего его можно использовать, не вдаваясь в основную математику и статистику. Он демонстрирует, что глубокие знания в этих областях не обязательны, чтобы начать пользоваться возможностями, предлагаемыми ИИ и машинным обучением, и включает в себя практические упражнения.Первоначально доступный только в Финляндии (и на финском языке) в рамках программы правительства по обучению населения ИИ, в прошлом году было принято решение сделать его доступным для всего мира.
Учитесь с Google AI
Эта коллекция учебных пособий, руководств и ресурсов значительно расширилась с тех пор, как я в последний раз выделил ее. Помимо базовых руководств, охватывающих основы, он также предлагает инструкции по применению ИИ и машинного обучения для решения социальных, экологических и гуманитарных проблем, а также информацию о том, как обеспечить, чтобы ваши реализации ИИ были этичными и «ориентированными на людей».Все это помогает получить широкое представление о многих факторах — технологических или иных — которые важно учитывать при рассмотрении того, как ИИ может работать на вас.
Введение в искусственный интеллект — Udacity
Этот курс начинается с основ статистики и логики, а затем переходит к обсуждению более прикладных, конкретных применений ИИ, включая робототехнику, компьютерное зрение и обработку естественного языка. Его преподают два опытных исследователя искусственного интеллекта, Питер Норвиг и Себастьян Трун, и на его выполнение уйдет около четырех месяцев.
Машинное обучение — Стэнфордский университет (Coursera)
Часто упоминаемый экспертами по ИИ как самый важный онлайн-ресурс для всех, кто хочет изучить ИИ, этот курс ведет Эндрю Нг, основавший новаторскую программу глубокого обучения Google Brain от Google. Этот курс дает глубокое понимание основ математики, статистики и информатики, которые используются при разработке и развертывании автоматизированных обучающих машин.
AI для всех — Эндрю Нг (Coursera)
Еще один курс от Эндрю Нг — этот курс явно нацелен на тех, кому не нужно глубокое техническое понимание предмета, но кто может захотеть начать использовать ИИ в своих организациях или работать над развертыванием инициатив ИИ, работая с другими людьми. технические бригады.В нем рассказывается о рабочем процессе выполнения проектов ИИ, а также о том, как разработать стратегию развертывания ИИ в бизнесе.
Основы науки о данных и машинного обучения — Microsoft (EdX)
Этот курс также включен в мой путеводитель по лучшим бесплатным курсам по науке о данных. Конечно, эти две темы во многом пересекаются, поскольку наука о данных является основой всего современного ИИ. Если вы не понимаете терминологию, подумайте о машинном обучении как о методе, который использует науку о данных для достижения того, что мы в настоящее время понимаем как ИИ.Этот курс дает отличный обзор, поскольку он начинается с объяснения основных концепций науки о данных, прежде чем перейти к демонстрации того, как они применяются в машинном обучении.
Ускоренный курс машинного обучения — Google
Еще один курс Google, и говорят, что этот курс необходимо прочитать всем, кто занимается ИИ в технологическом гиганте. Этот курс охватывает основы, но также переходит к теории и практическим приложениям TensorFlow, библиотеки глубокого обучения Google с открытым исходным кодом, которую он использует во многих своих собственных сервисах и проектах с использованием искусственного интеллекта.
Обучение на основе данных (вводное машинное обучение) — Caltech (EdX)
Начиная с теоретических принципов, таких как «чему учится?» и «могут ли машины учиться?» этот курс охватывает сложные практические приложения, включая создание алгоритмов машинного обучения, используемых для нейронных сетей. Он направлен на то, чтобы помочь тем, кто хочет сделать карьеру в качестве специалиста по данным или аналитика. Как и многие из рассматриваемых здесь курсов, все материалы находятся в свободном доступе, но в конце вы можете заплатить 50 долларов за официальную сертификацию.
Искусственный интеллект от А до Я: узнайте, как создать ИИ — Udemy
Еще один курс, использующий несколько иной подход. Здесь вы пройдете через практические шаги, необходимые для создания машин, которые решают ряд реальных проблем ИИ, таких как вождение автомобиля или игра. Он также охватывает Q-обучение, форму машинного обучения, основанную на обучении с подкреплением, которое набирает популярность в передовых приложениях.
Творческие приложения глубокого обучения с помощью Tensorflow — Kadenze (Class Central)
Глубокое обучение — одна из самых передовых областей искусственного интеллекта, которая раздвигает границы создания машин, которые могут думать и учиться, как люди.Это еще один курс, посвященный фреймворку TensorFlow с открытым исходным кодом, первоначально созданному Google для использования в глубоком обучении, и получил хорошие отзывы за то, что он дает простое руководство по сложной технической теме.
———
Подробнее об искусственном интеллекте и технологических тенденциях см. Книгу Бернарда Марра «Искусственный интеллект на практике: как 50 компаний использовали ИИ и машинное обучение для решения проблем» и его готовящуюся к выходу книгу « amazon.com/gp/product/1119646197/ref=dbs_a_def_rwt_hsch_vapi_taft_p1_i6″> Технологические тенденции на практике: 25 ведущих технологий» 4 ^Th Industrial Revolution , который доступен для предварительного заказа сейчас.
Три лучших онлайн-курса по искусственному интеллекту и машинному обучению [2021]
McKinsey прогнозирует, что искусственный интеллект откроет до 2,6 триллиона долларов прибыли для бизнеса в маркетинге и продажах.
Это разрушительный уровень воздействия, и его чистый масштаб означает, что он будет ощущаться маркетологами на всех должностях и в любом типе организации.
Неважно, являетесь ли вы студентом, работающим в отрасли, менеджером, создающим маркетинговую команду, практикующим специалистом, проводящим кампании, или поставщиком, разрабатывающим маркетинговые решения, простой факт заключается в следующем:
Вам необходимо лучше разбираться в искусственном интеллекте, машинном обучении и связанных с ними технологиях, независимо от вашего опыта и должности.
Хорошие новости: есть способ …
Это еще только начало трансформации ИИ в маркетинге. Если вы изучаете ИИ и его бизнес-приложения, вы уже на шаг впереди. И вам не нужно быть инженером по машинному обучению, специалистом по обработке данных или специалистом по машинному обучению, чтобы быстро добиться успеха. Фактически, большая часть образования, необходимого для начала работы, доступна в Интернете совершенно бесплатно.
Но какой курс машинного обучения самый лучший?
Кому следует доверять, когда вы ищете онлайн-курс по машинному обучению?
Чтобы сэкономить ваше время, мы составили нашу подборку лучших бесплатных онлайн-курсов по искусственному интеллекту и машинному обучению.
Лучший способ изучить искусственный интеллект и машинное обучение
Прежде чем мы перейдем к курсам, сделаем небольшую заметку о том, как лучше всего изучать искусственный интеллект и машинное обучение.
Мы думаем, что для маркетологов лучший способ научиться — это начать. Скорее всего, вам не нужна полная многолетняя степень в области искусственного интеллекта, науки о данных или машинного обучения, чтобы добиться прогресса. (Хотя, если вас интересует техническая карьера, эти степени могут быть полезны.)
Однако для маркетологов, которые не собираются менять карьеру, онлайн-образование и эксперименты — лучшие способы повысить свою ценность при низких затратах или бесплатно.
Для начала пройдите один или несколько курсов, которые мы рекомендуем здесь. Затем начните изучать варианты использования ИИ и инструменты для решения практических бизнес-задач, с которыми вы сталкиваетесь в своей организации. Часто вы можете начать определять варианты использования ИИ в своей компании и проверять инструменты с помощью бесплатных пробных версий, одновременно просматривая материалы курса.
См. Этот пост, который я написал, чтобы сделать именно это: Пошаговое руководство: как начать работу с маркетинговым ИИ.
А теперь перейдем к основным курсам по изучению искусственного интеллекта в Интернете. ..
Курс Google по искусственному интеллекту
Google — один из ведущих игроков в области искусственного интеллекта и машинного обучения, и они предлагают свои курсы машинного обучения бесплатно. Это то же самое обучение, которое они требуют от всех своих инженеров.
Зачем раскрывать свои секреты на бесплатном курсе машинного обучения?
Согласно блогу разработчика:
«Мы считаем, что потенциал машинного обучения настолько велик, что каждый технический специалист должен изучить основы машинного обучения.«
В ускоренном курсе по концепциям машинного обучения Google замечательно то, что он на самом деле не настолько технический.
Конечно, вы захотите понять базовые математические концепции, но опыт в информатике не требуется. Несмотря на это, вы узнаете все, что вам нужно знать о таких основных темах, как:
Что такое модель машинного обучения.
Какой алгоритм машинного обучения и какую модель машинного обучения использовать.
Различия между обучением с учителем, обучением без учителя и типами машинного обучения.
Различные типы алгоритмов машинного обучения.
Лучший совет, который мы можем дать, — не зацикливаться на мелких деталях. Сосредоточьтесь на общей картине и основных понятиях.
Даже если ваша цель — просто понять ИИ (а не создавать его), этот курс будет полезен.
Несмотря на то, что вы не получите формального сертификата по машинному обучению на этом курсе, мы настоятельно рекомендуем этот курс любому маркетологу.
Стэнфордский курс искусственного интеллекта
Эндрю Нг — бывший главный научный сотрудник Baidu, адъюнкт-профессор Стэнфордского университета, соучредитель Coursera и одно из крупнейших имен в области искусственного интеллекта и машинного обучения.
Он также является преподавателем одного из сертификационных курсов по машинному обучению на Coursera, предлагаемых Стэнфордским университетом.
Этот курс машинного обучения Coursera называется просто «Машинное обучение», и его можно пройти абсолютно бесплатно. Вам нужно будет заплатить только в том случае, если вы хотите получить сертификат по машинному обучению от Coursera по завершении (хотя это может быть привлекательно для потенциальных работодателей).
Материал курса немного более интенсивный, чем курс машинного обучения Google с 11-недельным обучением, состоящим из 5-8 чтений и видеороликов каждую неделю.
Этот курс Coursera отлично объясняет стратегию, лежащую в основе ИИ, а также предлагает более глубокое понимание того, как работают приложения ИИ и машинного обучения.
Курс искусственного интеллекта Udacity
В выступлении на TED несколько лет назад эксперты по искусственному интеллекту Питер Норвиг и Себастьян Трун рассказали о своем успехе в преподавании онлайн-курса по искусственному интеллекту с более чем 100 000 студентов.
Они загрузили тот же курс искусственного интеллекта, где маркетологи могут изучить основы искусственного интеллекта и его растущих приложений в бизнесе.
Он рассчитан на четыре месяца, является 100% бесплатным и засчитывается в счет их программы специализации по машинному обучению, которая предлагает сертификацию по машинному обучению для тех, кто решит их продолжить.
Перед тем, как пройти бесплатный курс искусственного интеллекта …
Любой из вышеперечисленных курсов искусственного интеллекта даст вам отличное базовое образование.
Но если вы маркетолог или бизнесмен, который хочет ускорить получение результатов и получить больше официальных сертификатов…
Есть еще один вариант, который стоит рассмотреть.
AI Academy for Marketers — это платформа онлайн-обучения, которая помогает любому маркетологу или бизнес-специалисту понять, опробовать и масштабировать ИИ и машинное обучение.
AI Academy for Marketers предлагает 25+ курсов и 5 официальных сертификационных курсов, которые проводят ведущие авторы, маркетологи и предприниматели в отрасли.
Как член AI Academy, вы получаете неограниченный доступ по запросу к обучению в области прикладного машинного обучения и искусственного интеллекта.Вы узнаете:
из разнообразного контента для любого типа маркетинга.
Как понимать и использовать ИИ, машинное обучение, обработку естественного языка, компьютерное зрение, прогнозную аналитику и другие ключевые технологии.
Как понять и применить передовые методы машинного обучения и модели машинного обучения к своим маркетинговым и бизнес-данным.
Как выбрать и реализовать проект машинного обучения и практическое применение искусственного интеллекта во всех областях маркетинга.
Намного больше о том, как увеличить доход и снизить расходы с помощью ИИ и машинного обучения.
Это похоже на учебный курс по ИИ и машинному обучению для профессионалов в области маркетинга и бизнеса, которые хотят быстро получить реальные бизнес-результаты с помощью ИИ. И каждая основная область маркетинга — от контент-маркетинга до рекламы по электронной почте — имеет свой путь обучения.
Членство начинается с 19 долларов в месяц. Кликните сюда, чтобы узнать больше.
Планы уроков AI | Центр цифровых технологий
AI Профессиональное обучение
Наше новое профессиональное обучение искусственному интеллекту уже доступно!
Изучите основы искусственного интеллекта, откройте для себя планы уроков и изучите ряд ресурсов, чтобы вовлечь учащихся начальной и средней школы в эту увлекательную область обучения.
Мы также проведем 10 занятий для учителей начальных и средних школ в течение августа и сентября. Зарегистрируйтесь на любые сеансы, которые соответствуют вашим потребностям.
Люди демонстрируют естественный интеллект в отличие от машин, демонстрирующих искусственный интеллект (ИИ).
AI имеет различные определения, однако для наших целей мы используем определение «любое устройство, которое воспринимает окружающую среду и предпринимает действия, которые увеличивают его шансы на успешное достижение своих целей» ^[1].Кроме того, эти устройства имитируют человеческие способности, такие как общение, обучение и решение проблем. В устройствах используется набор взаимосвязанных технологий, используемых для автономного решения проблем и выполнения задач для достижения определенных целей без явного руководства со стороны человека ^[2].
Машинное обучение — это разновидность искусственного интеллекта. Машинное обучение обычно используется для включения других областей ИИ, таких как обработка естественного языка и компьютерное зрение.
Обработка естественного языка (NLP) — это способность машин интерпретировать и анализировать формы человеческого общения, такие как текст и речь.НЛП стремится имитировать человеческое общение, обучая машину читать, писать, говорить и слушать, предоставляя ей множество примеров коммуникационных данных и обучая машину на примерах или позволяя ей самостоятельно обнаруживать закономерности. НЛП используется в таких технологиях, как автозаполнение Google и виртуальные помощники.
Компьютерное зрение — это способность машин распознавать объекты на изображениях или видео. Компьютерное зрение призвано имитировать человеческое зрение, обучая машину множеству примеров помеченных изображений или самостоятельно обнаруживая закономерности в изображениях.Примеры компьютерного зрения включают отметку лиц на фотографиях в социальных сетях и зрение, используемое беспилотными автомобилями.
Машинное обучение — это процесс достижения искусственного интеллекта. Чтобы обучить машину, мы даем ей большое количество примеров данных, демонстрирующих, что мы хотим от нее, чтобы машина могла понять, как это делать самостоятельно. Система учится на шаблонах. Например, давая машине множество примеров изображений кошек и собак, она может распознать кошку или собаку без явных инструкций, вместо этого используя шаблоны и логический вывод.Алгоритмы машинного обучения в основном используют два подхода для достижения интеллекта, известные как обучение с учителем и обучение без учителя.
Обучение с учителем — это метод, используемый в машинном обучении. В этом процессе человек предоставляет машине множество примеров того, что мы хотим, чтобы она идентифицировала вместе с этикеткой. Предоставляя множество примеров (повторение), машина узнает об этом (функциях), чтобы самостоятельно выносить суждения.Обучение с учителем включает в себя классификацию данных — классификацию данных на основе их характеристик на бинарные категории (например, кошки и собаки) или несколько категорий (например, яблоко, банан и апельсин).
Классификация — это метод обучения с учителем, используемый для группировки данных на основе атрибутов или функций. Люди могут снабдить данные метками (например, изображениями или текстом), которые сообщают машине об атрибутах или функциях (например, цвет, размер, форма, измерения) в каждой информации и о том, как сгруппировать данные.Затем машина сопоставляет будущие данные на основе сходства новых данных с заранее определенными группами. Например, сортировка изображений кенгуру и вомбатов по количеству ног, наличию или отсутствию хвоста и размеру ушей.
Регрессия — это метод обучения с учителем, используемый для определения места расположения данных в непрерывной форме (например, скорости автомобиля). В отличие от классификации, при которой данные назначаются группе (например, скорость как медленная, средняя, быстрая), регрессия фокусируется на прогнозировании того, как данные вписываются в числовую форму (например,грамм. скорость в цифрах). Люди предоставляют помеченную информацию об особенностях, которые могут иметь отношение к данной вещи (например, рост и вес бегуна). Машина принимает эти данные и делает прогнозы относительно того, где что-то подходит в континууме (например, скорость бегуна по сравнению с другими). Примеры регрессии включают в себя прогнозирование местной погоды на основе количества осадков, влажности, температуры или прогнозирование цен на жилье на основе количества комнат, местности и легкости передвижения.
Неконтролируемое обучение предполагает предоставление машине большого объема данных и возможность самостоятельно находить закономерности в данных. Затем машина определяет категории. Этот процесс известен как кластеризация — объединение похожих объектов в одну категорию.
Кластеризация — это метод обучения без учителя, который позволяет компьютеру естественным образом обнаруживать закономерности в данных (например, для изображений или текста). Устройство группирует данные на основе общих атрибутов или функций, которые он находит в данных. Например, кластеризация используется для определения того, что люди хотели бы посмотреть дальше на основе того, что они просматривали ранее (например,грамм. YouTube или Netflix).
Глубокое обучение является частью семейства методов машинного обучения, основанных на искусственных нейронных сетях (ИНС). Они вдохновлены работой нейронных сетей в человеческом мозге и обрабатывают данные со структурами, аналогичными структурам в биологическом мозге. При этом искусственные нейроны (так называемые перцептроны) образуют сети и взаимодействуют друг с другом, чтобы вместе учиться и решать проблемы. ИНС обучаются аналогичным образом, как и мы, люди.Они используют цикл обратной связи, чтобы вносить коррективы в случае ошибки. Этот метод используется в Google Alpha Go и в беспилотных автомобилях.
1 Poole, Mackworth & Goebel 1998,
2 Искусственный интеллект: решение проблем, рост экономики и улучшение качества жизни, Правительство Австралии, 2019 г.
Следующие идеи уроков охватывают ряд специализаций и подмножеств, обозначенных цветовой кодировкой. Нажмите на цветные квадраты, чтобы узнать больше о каждом определении.
Урок 9: Искусственный интеллект
В этой главе мы погрузимся в популярную область искусственного интеллекта или «ИИ». Искусство и наука создания программ, имитирующих и даже превосходящих человеческий интеллект, чрезвычайно важны для будущего информатики.
* Вы также можете посмотреть это видео здесь.
Структура урока
Обзор: Искусственный интеллект
Активность без подключения: Бумага AI
Minecraft Activity 1: Maze Generation
Minecraft Activity 2: Поиск пути в лабиринте
Minecraft Activity 3: Охотник за деревьями
Парный независимый проект: создание ИИ
Оценка: Рубрика
Стандарты
: зарегистрировано
План урока
Обзор : Искусственный интеллект
Отключено : Бумага AI
Действие : Создание лабиринта
Активность : Поиск пути в лабиринте
Действие : Охотник за деревьями
Независимый проект
Flipgrid
Тема Flipgrid для урока Искусственный интеллект : https: // flipgrid. com / 7095400a
CSTA K-12 Computer Science Standards
Целевые стандарты для этого урока:
Определите факторы, которые отличают людей от машин.
Признайте, что компьютеры моделируют разумное поведение.
Примеры: компьютерных оппонента в играх, распознавании речи и языка, робототехнике, компьютерной анимации систем реального мира.
Ресурс: Переход стандартов CS со Стандартами компьютерных наук CSTA K-12 для стандартов штата / округа / курсов — http: // csta.acm.org/Curriculum/sub/K12Standards.html
Дополнительные стандарты CSTA
CL.L2-03 — Сотрудничайте с коллегами, экспертами и другими людьми, используя совместные методы, такие как парное программирование, работа в проектных группах и участие в групповых активных учебных мероприятиях.
CL.L2-04 — Экспонаты, необходимые для сотрудничества: предоставление полезной обратной связи, интеграция обратной связи, понимание и принятие различных точек зрения, социализация.
CL.L3A-01 — Работа в команде над проектированием и разработкой программного артефакта.
K-12 Computer Science Framework Основная концепция: управляющие структуры
CT.L2-12 — Используйте абстракцию для разложения проблемы на подзадачи
CPP.L1: 6-05 — Постройте программу как набор пошаговых инструкций, которые необходимо выполнить
CPP.L1: 6-06 — Реализация решения проблем с использованием блочного языка визуального программирования
NGSS 3-5-ETS1-2 — Сгенерируйте и сравните несколько возможных решений проблемы на основе того, насколько хорошо каждое из них соответствует критериям и ограничениям проблемы
Практическое глубокое обучение для кодеров
Если вы готовы погрузиться прямо сейчас, вот как начать.Если вы хотите узнать больше об этом курсе, прочтите следующие разделы, а затем вернитесь сюда.
Чтобы просмотреть видео, щелкните раздел Уроки на боковой панели навигации. У всех уроков есть записи с возможностью поиска; нажмите «Поиск в стенограмме» на верхней правой панели, чтобы найти слово или фразу, а затем нажмите ее, чтобы перейти прямо к видео в то время, которое указано в стенограмме. Все видео снабжены субтитрами, а также переведены на китайский (简体中文) и испанский; во время просмотра видео нажмите кнопку «CC», чтобы включить и выключить их, и кнопку настройки, чтобы изменить язык.
Каждое видео охватывает одну главу из книги. Каждая глава книги полностью доступна в виде интерактивной записной книжки Jupyter. Jupyter Notebook — самый популярный инструмент для анализа данных на Python, и не зря. Он мощный, гибкий и простой в использовании. Мы думаем, вам это понравится! Поскольку самое важное для изучения глубокого обучения — это написание кода и эксперименты, важно, чтобы у вас была отличная платформа для экспериментов с кодом.
Для начала мы рекомендуем использовать Jupyter Server с одной из рекомендуемых онлайн-платформ (щелкните ссылки, чтобы узнать, как использовать их для курса):
Colab: популярный бесплатный сервис от Google. Google довольно сильно изменил платформу ноутбука, поэтому сочетания клавиш другие, и не все работает (например, большая часть главы 2 не работает, потому что Colab не поддерживает создание графических интерфейсов веб-приложений)
Gradient: в отличие от Colab, это «настоящий» блокнот Jupyter, поэтому все в курсе работает. В нем также есть место для хранения ваших ноутбуков и моделей. Однако иногда бесплатные серверы перегружаются, и когда это происходит, невозможно подключиться.
Если вас интересует опыт работы с полноценным сервером Linux, вы можете рассмотреть DataCrunch.io (очень новый сервис, поэтому мы не знаем, насколько он хорош, не требует настройки, очень хорошее соотношение цены и качества и чрезвычайно быстрые графические процессоры) или Google Cloud (чрезвычайно популярный сервис, очень надежный, но самые быстрые графические процессоры намного дороже). Мы настоятельно рекомендуем использовать одну из рекомендуемых онлайн-платформ для запуска ноутбуков, а , а не , использовать свой собственный компьютер, если у вас нет большого опыта в администрировании системы Linux и работе с драйверами графического процессора, CUDA и т. Д.
Если вам нужна помощь, есть замечательное онлайн-сообщество, готовое помочь вам на форумах.fast.ai. Прежде чем задавать вопрос на форумах, внимательно поищите, чтобы увидеть, был ли ранее на ваш вопрос ответ. (Система форумов не позволит вам публиковать сообщения, пока вы не потратите несколько минут на чтение существующих тем на сайте.) Одна вещь, которую многие студенты находят сложной, — это зарегистрироваться в Bing API для задачи загрузки изображений в уроке 2; вот полезное сообщение на форуме, в котором объясняется, как получить ключ API Bing, который вам понадобится для загрузки изображений.
7 лучших курсов для изучения искусственного интеллекта в 2021 году | автор: javinpaul | Javarevisited
Фото Майкла Дзедзича на Unsplash
Здравствуйте, ребята, Искусственный интеллект — одна из растущих областей в технологиях, и многие разработчики пытаются изучить искусственный интеллект, чтобы вывести свою карьеру на новый уровень.Если вы разработчик Python и ищете лучшие курсы для изучения искусственного интеллекта с помощью Python, то вы попали в нужное место.
В этой статье я поделюсь лучшими курсами для изучения основ ИИ, а также некоторыми практическими курсами по практике ИИ с библиотекой Python. Я впервые столкнулся с ИИ, когда DeepMind победил Гарри Каспарова, одного из лучших шахматистов.
Это было еще в 1990-х, и с тех пор искусственный интеллект прошел долгий путь. Теперь Google использует тот же DeepMind, чтобы сократить счета за электроэнергию в своем центре обработки данных на 40%. , а Илон Маск говорит о самоуправляемых автомобилях.
Если вы технический специалист или программист, это некоторые из увлекательных примеров искусственного интеллекта, и каждый раз, когда я слышу историю об ИИ, я действительно увлекаюсь. Хотя все это хорошо и интересно, я как программист тоже трачу некоторое время на h , как кодировать AI?
Я не говорю о больших проблемах, но просто научиться использовать ИИ для своих целей или настроить искусственный интеллект в соответствии с вашими потребностями в ближайшем будущем будет иметь большое значение, и я изучаю все это, присоединяясь к онлайн-курсам и смотрят на агентов на таких сайтах, как Open AI gym.
Если вы не знаете, Open AI Gym — это проект, поддерживаемый такими предпринимателями, как Илон Маск. Он предоставляет набор инструментов для разработки и сравнения алгоритмов обучения с подкреплением. Он поддерживает обучение агентов всему, от ходьбы до игр, таких как Pong, Goes, Doom, Breakout или Pinball.
Поскольку игры — еще одна моя область интересов, если вы не знаете, я научился программировать, написав такие игры, как крестики-нолики, Breakout, Tetris и Chess, разработка ИИ для создания игр кажется отличной идеей для изучения искусственного интеллекта. Интеллект.
Если присмотреться, игры представляют собой идеальную среду для создания искусственного интеллекта. Когда у вас есть алгоритм, который может победить в игре, вы знаете, что те же принципы можно применять для решения реальных проблем. Именно такому подходу следуют многие технологические гиганты, такие как Google и Tesla.
Если вы похожи на меня и , хотите изучить AI или искусственный интеллект в 2021 году с Python и ищете отличные онлайн-курсы, то вы попали в нужное место. В этой статье я собираюсь поделиться некоторыми из лучших онлайн-курсов по изучению искусственного интеллекта в 2021 году .
Я также предлагаю вам изучить Python , если вы еще не знаете, и если вам нужна рекомендация, вы можете проверить этот курс Python 3 Bootcamp на Udemy. Созданный Хосе Марсиалом Портилья, это один из лучших ресурсов для изучения Python в Интернете.
В Интернете есть множество курсов по изучению искусственного интеллекта, но большинство из них скучны или слишком техничны даже для программистов с многолетним опытом.
Поскольку я всегда верю в простоту и увлекательность, я выбрал только курс, в котором правильное сочетание теории и практики. Это курсы, которые не только научат вас создавать искусственный интеллект, но и вдохновят вас на изучение искусственного интеллекта.
Эндрю Нг — один из тех, кто вдохновил миллионы разработчиков на тему искусственного интеллекта и машинного обучения с помощью своих классических курсов машинного обучения.
Он также является одним из основателей Coursera, руководителем Google Brain, главным научным сотрудником Baidu и инструктором самого популярного курса машинного обучения на планете.
Если вам интересно, правда ли это? Да, курс машинного обучения на Coursera прошли более 2,6 миллиона студентов, что делает его популярным курсом по машинному обучению. Вы можете проверить цифры самостоятельно.
Когда Эндрю Нг объявил об этом курсе в Твиттере, я знал, что это то, к чему я должен присоединиться, хотя я посетил пару курсов по искусственному интеллекту, я многому научился из этого курса.
Этот курс дает исчерпывающий обзор того, что такое ИИ, и значения различных концепций, обсуждаемых в контексте искусственного интеллекта.Это поможет вам пополнить свой словарный запас, чтобы вы могли обсуждать ИИ с другими программистами и другими людьми как в Интернете, так и в автономном режиме.
Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому онлайн-курсу — AI для EveryOne от Эндрю Нг (Coursera)
Кстати, этот курс дает нетехническую перспективу ИИ, но вы также можете пройти этот курс, чтобы изучить бизнес-аспекты AI. Если вы хотите разработать стратегию искусственного интеллекта для своей компании или хотите работать с командой искусственного интеллекта, присоединяйтесь к этому курсу.
И, если вы найдете курсы Coursera полезными, поскольку они созданы известными компаниями, такими как Google , IBM , Amazon и лучшими университетами по всему миру, я предлагаю вам присоединиться к Coursera Plus , план подписки от Coursera
Эта единая подписка дает вам неограниченный доступ к их наиболее популярным курсам , специализации , профессиональному сертификату и управляемым проектам .Это стоит около 399 долларов в год, но это полная стоимость ваших денег, так как вы получаете неограниченных сертификатов .
Это был первый курс, который я прошел для изучения искусственного интеллекта, и это было несложно, потому что я большой поклонник инструктора Кирилла Еременко и его команды SuperDataScience.
Пройдя его курс углубленного изучения, я знаю, насколько он интересен, что является моим основным требованием, учитывая сложность предмета. Я не хотел увязнуть в интенсивном использовании математики и нейронных сетей, вместо этого мне нужен курс, который вдохновит меня на изучение большего, и я должен сказать, что не был разочарован.
Этот курс научит вас сочетать мощь науки о данных, машинного обучения и глубокого обучения для создания мощного ИИ для приложений реального мира, таких как создание ИИ, чтобы пройти игру в Breakout, пройти уровень в Doom и создать логику для беспилотные автомобили.
Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому онлайн-курсу — Искусственный интеллект AZ ™: Узнайте, как создать ИИ (Udemy)
Материал курса действительно увлекательный и захватывающий, особенно если вам нравятся игры, а если нет. ранее посещал любой курс ИИ, предлагаю вам присоединиться к этому.Вы не пожалеете.
Говоря о социальном доказательстве, более 101 411 студентов уже записались на этот курс, и он имеет в среднем 4,4 оценки из 11 452 оценок, что просто феноменально. Большое спасибо Кириллу Еременко и всей его команде @superdatascience за создание этого классного курса.
Это еще один курс, который я прошел на Udemy, чтобы узнать, как использовать ИИ в играх. Если вы не знаете, Unity — один из самых популярных игровых движков для разработки всех видов видеоигр, и они используют ИИ, чтобы усложнять игры в зависимости от уровня игрока.
Если вы дизайнер или разработчик игр и вашим персонажам, не являющимся игроками, не хватает драйва и амбиций, вы можете присоединиться к этому курсу, чтобы узнать, как сделать их более аутентичными и правдоподобными.
В этом курсе Пенни, инструктор курса, раскрывает самые популярные методы искусственного интеллекта, используемые для создания правдоподобного поведения персонажей в играх, используя свой всемирно признанный стиль преподавания и знания, полученные более чем за 25 лет работы с играми и графикой, и является автором двух наград. -выигрывая книги по играм AI.
Вот ссылка на онлайн-курс — Руководство по искусственному интеллекту в Unity для начинающих.
На протяжении этого курса вы будете сопровождать практические семинары, призванные научить вас фундаментальным методам искусственного интеллекта, используемым в современных играх. Если вы любите видеоигры и хотите узнать больше о том, как там используется ИИ, этот курс для вас.
Это еще один фантастический курс для изучения искусственного интеллекта на Coursera. В этом курсе вы узнаете, что такое искусственный интеллект (ИИ), изучите варианты использования и приложения ИИ, поймете концепции ИИ и такие термины, как машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети.
Вы также столкнетесь с различными проблемами и проблемами, связанными с ИИ, такими как этика и предвзятость, и рабочие места, а также получите советы экспертов по обучению и началу карьеры в области ИИ.
Вы также продемонстрируете ИИ в действии с помощью мини-проекта и получите сертификат после успешного завершения проекта.
Этот курс не требует каких-либо знаний в области программирования или информатики и предназначен для ознакомления с основами ИИ всем, будь то у вас есть технический опыт или нет.
Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому онлайн-курсу. — Введение в искусственный интеллект (AI) Coursera
Это еще один замечательный курс Кирилла Еременко и его команды SuperDataScience о том, как решать реальные бизнес-проблемы с помощью ИИ. Если вы деловой человек или вам просто интересно, как ИИ может вам помочь, вам следует присоединиться к этому курсу.
Сложная тема искусственного интеллекта и машинного обучения представлена наилучшим образом, не вдаваясь в технические подробности.Я настоятельно рекомендую бизнес-профессионалам, которые пытаются улучшить свои навыки и помочь своему бизнесу использовать ИИ.
Говоря о социальном доказательстве, этому курсу доверяют более 14 000 студентов, и он имеет в среднем 4,3 балла, что является удивительным доказательством того, что это отличный курс.
Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому онлайн-курсу — Искусственный интеллект для бизнеса
На последнем курсе мы видели простой, не очень технический курс ИИ для начинающих, и это с точностью до наоборот. Это продвинутый курс искусственного интеллекта, который фокусируется на глубоком обучении с подкреплением с использованием Python.
Этот курс, созданный ленивым программистом и его командой, посвящен применению глубокого обучения и нейронных сетей с по обучения с подкреплением .
Вы также узнаете о OpenAI Gym , который активно используется в его курсе для практики и демонстрации. Это позволяет любому человеку в любой точке мира обучать своих агентов обучения с подкреплением в стандартной среде.Если вы хотите углубиться в ИИ, это идеальный курс для вас.
Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому онлайн-курсу — Advanced AI: Deep Reinforcement Learning in Python
Если вы не знаете, обучение с подкреплением является важной частью AI, и этот курс предоставляет полное руководство по глубокому подкреплению Обучение. Это поможет вам понять обучение с подкреплением на техническом уровне.
Это также поможет вам понять взаимосвязь между обучением с подкреплением и психологией.
Обучение с подкреплением в последнее время прославилось тем, что делает некоторые из фантастических вещей в искусственном интеллекте, например, в 2016 году мы увидели, как AlphaGo от Google победила чемпиона мира по го. Мы видели, как ИИ играют в видеоигры, такие как Doom и Super Mario.
Как и в случае с глубоким обучением, большая часть теории была открыта в 70-х и 80-х годах, но только недавно мы могли воочию наблюдать удивительные возможные результаты.
Вот ссылка, чтобы присоединиться к этому онлайн-курсу — Искусственный интеллект: обучение с подкреплением в Python
Говоря о социальном доказательстве, этому курсу доверяют более 28000 студентов, а в среднем 4.6 оценок от почти 5000 участников, что просто феноменально. Если вы ищете чисто технический курс по искусственному интеллекту, вам стоит присоединиться к нему.
Вот и все о некоторых из лучших курсов по изучению искусственного интеллекта или искусственного интеллекта с Python в 2021 году. Я попытался включить некоторые нетехнические курсы по искусственному интеллекту, такие как AI для EveryOne великого Эндрю Нг, просто чтобы понять бизнес и общий аспект ИИ, который намного важнее, чем собственно научиться создавать ИИ для конкретной области или проблемы.
Прочие Ресурсы по машинному обучению и искусственному интеллекту для программистов
Спасибо, что прочитали эту статью. Если вам нравятся курсы по искусственному интеллекту или искусственному интеллекту, поделитесь ими с друзьями и коллегами. Если у вас есть какие-либо вопросы или отзывы, напишите нам.
P. S. — Если вы серьезно относитесь к переходу в сферу искусственного интеллекта и машинного обучения, я также предлагаю вам изучить Python, один из самых ценных навыков, когда дело доходит до машинного обучения и искусственного интеллекта.Если вам нужны ресурсы, ознакомьтесь с этим списком лучших курсов Python , чтобы начать свое путешествие.