“`html
Ведущие курсы по искусственному интеллекту от Intel
Введение в машинное обучение
Курс покрывает основы машинного обучения, включая построение моделей и основные алгоритмы. Студенты поймут принципы обучения с учителем, переобучение, регуляризацию, перекрестную проверку и настройку модели.
Введение в искусственный интеллект
Курс предназначен для разработчиков, студентов и профессионалов, фокусируясь на истории, применении и важности ИИ в различных отраслях. Он охватывает фундаментальные принципы ИИ, включая основы обучения с учителем и глубокого обучения без сложной математики.
Специализация по основам ИИ от Intel
Курс обучает основам ИИ для рекомендации и продажи решений ИИ, охватывая суть ИИ, его актуальность и типичный путь развития. Вы узнаете, как начать разговоры об ИИ с различными лицами и получите представление о продаже портфеля ИИ Intel на примере кейс-стади, применимых в различных отраслях.
Глубокое обучение
Курс знакомит с глубоким обучением и его методикой, терминологией и основными архитектурами нейронных сетей. Студенты научатся создавать, обучать и применять модели, включая использование предварительно обученных моделей для оптимальных результатов.
Примененное глубокое обучение с TensorFlow
Курс охватывает создание моделей с использованием TensorFlow, включая основы, такие как линейная регрессия и градиентный спуск, а также методики, такие как нормализация и мини-пакетирование. Он также исследует CNN, TFRecord и обучение передачи знаний. К концу курса студенты поймут построение сети, ядра и расширение сетей с использованием обучения передачи знаний.
Обработка естественного языка
Курс охватывает обработку естественного языка (NLP), включая манипуляцию текстом, генерацию и моделирование тем. Студенты узнают техники предварительной обработки строк и применения алгоритмов машинного обучения для классификации текста и других языковых задач.
Обнаружение аномалий
Курс обучает использованию статистики и машинного обучения для обнаружения аномалий, охватывая теорию и методы от базового до продвинутого уровня. Студенты научатся создавать модели обнаружения, обрабатывать различные типы данных и реализовывать модели с использованием лабораторий Python.
Анализ временных рядов
Курс охватывает анализ временных рядов, включая сглаживание данных, модели ARIMA, фильтры Калмана и преобразования Фурье. Он также исследует методы глубокого обучения для последовательных данных. К концу курса студенты поймут теорию временных рядов, ключевые концепции, такие как фильтры и преобразования сигналов, и научатся применять эти методики с использованием Python.
Глубокое обучение для робототехники
Курс обучает применению машинного обучения в робототехнике. Он охватывает нейронные сети, LSTM и обучение с подкреплением, фокусируясь на обнаружении препятствий, обучении моделей и использовании симуляций. Студенты научатся создавать системы глубокого обучения с помощью PyTorch.
ИИ на ПК
Курс обучает использованию аппаратного и программного обеспечения Intel для ИИ на ПК, фокусируясь на выводе глубокого обучения на устройствах на краю сети. Студенты научатся использовать Windows* Machine Learning, набор инструментов Intel Distribution for OpenVINO и фреймворки глубокого обучения, такие как TensorFlow и ONNX.
ИИ на краю с компьютерным зрением
Курс обучает использованию Intel Neural Compute Stick 2 (Intel NCS2) для низкопотребляющего глубокого обучения на устройствах на краю сети. Студенты научатся устанавливать и настраивать OpenVINO.
Глубокое обучение на FPGA от Intel
Курс охватывает развертывание и ускорение приложений компьютерного зрения глубокого обучения на ЦП и FPGA. Студенты узнают о сверточных нейронных сетях, преимуществах FPGA и использовании Docker и Kubernetes для масштабирования. К концу курса они поймут, как создавать приложения на основе CNN, использовать Intel FPGA Deep Learning Acceleration Suite и настраивать вывод на ЦП и FPGA Intel с помощью набора инструментов OpenVINO.
Мы получаем небольшую прибыль от покупок, сделанных через реферальные/партнерские ссылки, прикрепленные к каждому курсу, упомянутому в вышеуказанном списке.
Если вы хотите предложить какой-либо курс, который мы упустили из этого списка, напишите нам по адресу asif@marktechpost.com
Пост о лучших курсах по ИИ, предлагаемых Intel, опубликован на MarkTechPost.
“`
