Slik oppgraderer du Python- og AI-ferdighetene dine med Keras, Pytorch, Tensorflow og mer

Kunstig intelligens og maskinlæring gjør livet vårt enklere på overraskende måter. De utfører hyppige datamaskinoppgaver med høyt volum pålitelig og uten tretthet. AI tilpasser seg gjennom progressive læringsalgoritmer og kan gi deg en dypere betydning av dataene med stor nøyaktighet.

Python, som programmeringsspråk, integreres i alle applikasjoner. Siden det er godt egnet for å sette opp nevrale nettverk (som danner grunnlaget for AI), blir de stadig mer populære blant ulike sektorer. Hvis du jobber i denne bransjen, er den beste måten å utvikle denne ferdigheten ved å registrere deg i Kursbunt for Python og kunstig intelligens.

Hva er i pakken?

Den ni-retters pakken dekker alle aspekter av Python og AI. Det er grunnleggende kurs på Python for nybegynnere hvis du bare har begynt. Du lærer også hvordan du bruker

1. Python for nybegynnere: Lær alt det grunnleggende om programmeringsspråket Python. Fra å skrive de første kodelinjene til å lage små apper, er alt strukturert trinnvis for å lære dette språket med praktiske øvelser.
2. Grunnleggende for Python-utvikling: Bare de grunnleggende begrepene til Python. Gjør dette for å revidere etter alt du har lært i det tidligere kurset.
3. Introduksjon til datavitenskap og maskinlæring AZ: Dette kurset er strukturert for å lære datavitenskap, python og tilhørende verktøy separat og forstå hvordan du bruker dem. Det kommer i gang med de statistiske formlene, og konfigurerer Jupyter og Pycharm for å skrive din Python-kode.
4. AI i Python - En H2O-tilnærming: H2O er et skalerbart og automatisert system som gjør datavitenskapens gruntarbeid mens programmereren foredler de mer kompliserte oppgavedetaljene i back-end. Etter å ha fått grunnleggende konsepter, lærer du hvordan du implementerer kunstige nevrale nettverk (ANN) og dype nevrale nettverk (DNN) på virkelige data.
5. Master PyTorch for ANN og Deep Learning: Dette er et komplett nevralt nettverk og dyp læringskurs med PyTorch og Python. Det går i detalj på PyTorch og hvordan du implementerer dem i forskjellige modeller for dyp læring. Du lærer også hvordan du utfører vanlige maskinlæringsalgoritmer for bildeklassifisering.
6. Bildebehandling og analyse Bootcamp med OpenCV og Deep Learning: En komplett guide til praktisk bildebehandling og datasynoppgaver ved bruk av Python. Den dekker de viktige aspektene ved Keras og Tensorflow og lærer om dype læringsmodeller for bilder og overføringslæring.
7. Keras Bootcamp for dyp læring og AI: Det er et komplett kurs på Keras for praktisk maskin og dyp læring. Du vil også lære om Jupyter-notatbøker for implementering av datavitenskapsteknikker.
8. Forbehandle og visualiser data med R: Dette kurset gir deg en grunnleggende forståelse av datavitenskap, datakamp og visualisering. Det lærer deg hvordan du bruker Tidyverse og Dplyr i R for dataknusing og visualiseringsteknikker. Du lærer også hvordan du utfører forhåndsbehandling og krangling i R studio.
9. Praktisk opplæring i databehandling og visualisering med R: Dybdegående diskusjon om Dplyr og ggplot2 R-pakke for datavisualisering og analyse. Du vil også lære om teknikker som er best egnet for spesifikke dataproblemer.

Mens AI får grep, har vi ennå ikke slitt med problemene knyttet til å skape noe som kan behandle oss slik vi behandler maur. Her er en interessant TED-video om dette aspektet.

Lær datavitenskap og AI sammen med Python

De kurs dekker ulike Python-biblioteker for å mestre datavitenskaplige konsepter og big data-verktøy (Keras, Tensorflow). Uansett hvilken bransje du er i, vil lære om datavitenskap hjelpe deg med å få en bedre jobb. Avtalen er tilgjengelig for bare $ 40.

Rahul Saigal (133 artikler publisert)

Med sin M.Optom-grad i øyesorgspesialitet jobbet Rahul som foreleser i mange år på høyskolen. Å skrive og lære andre er alltid hans lidenskap. Han skriver nå om teknologi og gjør den fordøyelig for lesere som ikke forstår det godt.

Mer fra Rahul Saigal