Tasuta Harvardi kursus: Sissejuhatus AI-sse Pythoniga – KDnuggets

Pilt autorilt
 

Üks suurimaid probleeme, millega algajad tehisintellekti õppimisel silmitsi seisavad, on parima ressursi valimine. Sest seal on palju ressursse. CS50 sissejuhatus tehisintellekti koos Pythoniga Harvardi ülikoolis õpetatud on suurepärane ressurss AI õppimiseks. 

7 nädala jooksul õpite kõigepealt tundma matemaatilise loogika ja graafikute otsingu algoritmide põhimõisteid. Seejärel saate uurida ka masinõpet, närvivõrke ja keelemudeleid. Veelgi olulisem on see, et selle kursuse läbimisel koostate ka mitmeid huvitavaid projekte. 

Kui soovite enne selle kursuse alustamist oma programmeerimise põhitõdesid värskendada, vaadake seda CS50x Sissejuhatus arvutiteadusesse– mis on samuti tasuta – programmeerimise ja arvutiteaduse põhitõdedega kursis olemiseks.

Järgmiseks vaatame üle kursuse sisu.

Kursuse link: CS50 sissejuhatus tehisintellekti koos Pythoniga

Arvestades kahte punkti A ja B, on otsingualgoritmide eesmärk leida tee A ja B vahel. Ja optimaalne lahendus on sageli lühim tee A ja B vahel. Näited hõlmavad navigaatorirakendusi, mis leiavad lühima tee mis tahes kahe koha vahel.

See esimene otsingumoodul hõlmab järgmisi teemasid:

• Sügavuspõhine otsing (DFS)
• Breadth-First Search (BFS)
• Ahne parim esimene otsing
• A* otsing 
• Minimax
• Alfa-beeta pügamine

Järgmised on projektid, mida selle mooduli jaoks koostate.

Link: Otsing

Teine moodul keskendub teadmistepõhistele agentidele, kes kasutavad olemasolevaid teadmisi järelduste tegemiseks. 

Seega põhinevad otsing (esimene moodul) ja teadmiste moodulid graafialgoritmidel ja matemaatilisel loogikal. Järgmistes moodulites saate õppida masinõppe ja optimeerimise kohta.

See teine ​​teadmiste moodul hõlmab järgmist:

• Propositsiooniloogika 
• Tagajärjed
• Järeldus 
• Mudeli kontroll 
• resolutsioon 
• Esimese järgu loogika

Ja teie ehitatavad projektid on järgmised:

• Knights: programm loogikamõistatuste lahendamiseks, mõttepühkija ja tehisintellekt, et mängida ehitust 
• Tehisintellekti ehitamine miinipilduja mängimiseks

Link: Teadmised 

Tõenäosus on masinõppe õppimisel üks olulisemaid mõisteid. See moodul õpetab teile olulisi mõisteid tõenäosuse ja juhuslike muutujate kohta. Selle mooduli kokkuvõtmiseks saate luua kaks huvitavat projekti.

See moodul hõlmab:

• Tõenäosus 
• Tingimuslik tõenäosus 
• Juhuslikud muutujad 
• Sõltumatus
• Bayesi võrgud 
• väljavõtteline uuring 
• Markovi mudelid 
• Varjatud Markovi mudelid 

Projektid, mida te ehitate, on:

• AI, mis järjestab veebilehti tähtsuse järgi 
• AI, mis hindab tõenäosust, et inimesel on geneetiline tunnus

Link: Ebakindlus

Optimeerimine on oluline matemaatiline tööriist, mis võimaldab teil lahendada mitmesuguseid probleeme. Sisuliselt võimaldab optimeerimine leida lahenduste komplektist optimaalseima lahenduse.

See moodul hõlmab järgmisi optimeerimisalgoritme:

• Kohalik otsing 
• Mäkke ronimine 
• Simuleeritud lõõmutamine
• Lineaarne programmeerimine 
• Piirangutega rahulolu 
• Otsingu tagasiminek

Selle mooduli jaoks loote tehisintellekti, mis genereerib ristsõnu.

Link: Optimeerimine

See on moodul, milles saate uurida masinõpet ja erinevate masinõppealgoritmide keerulisi omadusi. Õpid juhendatud, järelevalveta ja tugevdatud õppimise paradigmasid.

Käsitletavad teemad hõlmavad järgmist:

• Lähima naabri klassifikatsioon 
• Perceptroni õppimine 
• Toetage vektormasinat 
• Regressioon 
• Kaotamise funktsioonid 
• Reguleerimine 
• Markovi otsustusprotsess 
• Q õppimine 
• K-tähendab rühmitamist 

Selle mooduli projektid on järgmised:

• Ennustamine, kas klient täidab veebis 
• AI, mis õpib Nimi mängima, kasutades tugevdusõpet

Link: Õppimine

See moodul keskendub sügavale õppimise põhialustele. Lisaks süvaõppe aluste õppimisele saate teada, kuidas TensorFlow abil luua ja treenida närvivõrke.

Siin on ülevaade teemadest, mida närvivõrkude moodul hõlmab:

• Kunstlikud närvivõrgud 
• Aktiveerimisfunktsioonid 
• Gradientne laskumine 
• Tagasipaljundamine 
• Liigne paigaldamine 
• Tensorivoog 
• Pildi konvolutsioon  
• Konvolutsioonilised närvivõrgud 
• Korduvad närvivõrgud 

Õppimise lõpetamiseks töötate liiklusmärkide tuvastamise projekti kallal. 

Link: Neuraalsed võrgud

See viimane moodul keskendub loomuliku keelega töötamisele. Keeletöötluse põhitõdedest trafode ja tähelepanuni on siin loetelu teemadest, mida see moodul hõlmab:

• Süntaks 
• Semantika 
• kontekstivaba grammatika 
• N-grammi 
• Sõnade kott 
• Tähelepanu 
• Transformers 

Siin on selle mooduli projektid:

• Parser, mis analüüsib lauseid ja eraldab nimisõnafraase 
• Maskeeritud sõnade ennustamine 

Link: Keel

Graafikalgoritmidest masinõppe, süvaõppe ja keelemudeliteni – see kursus hõlmab mitmeid tehisintellekti põhiteemasid. 

Olen kindel, et loengute pidamine, loengukonspektide ülevaatamine ja iganädalane projektidega töötamine on suurepärane õppimiskogemus. Head õppimist!
 
 

Bala Priya C on Indiast pärit arendaja ja tehniline kirjanik. Talle meeldib töötada matemaatika, programmeerimise, andmeteaduse ja sisu loomise ristumiskohas. Tema huvialade ja teadmiste hulka kuuluvad DevOps, andmeteadus ja loomuliku keele töötlemine. Ta naudib lugemist, kirjutamist, kodeerimist ja kohvi! Praegu tegeleb ta õppimisega ja jagab oma teadmisi arendajakogukonnaga, koostades õpetusi, juhendeid, arvamuslugusid ja muud.

• SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
• PlatoData.Network Vertikaalne generatiivne Ai. Jõustage ennast. Juurdepääs siia.
• PlatoAiStream. Web3 luure. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
• PlatoESG. Süsinik, CleanTech, Energia, Keskkond päikeseenergia, Jäätmekäitluse. Juurdepääs siia.
• PlatoTervis. Biotehnoloogia ja kliiniliste uuringute luureandmed. Juurdepääs siia.
• Allikas: https://www.kdnuggets.com/free-harvard-course-introduction-to-ai-with-python?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=free-harvard-course-introduction-to-ai-with-python