Learn Artifical Intelligence

Dieses Artificial Intelligence Full bietet einführendes Wissen zur Künstlichen Intelligenz. Es wäre eine große Hilfe, wenn Sie kurz vor der Auswahl stehen. Sie können sich kurz über das Forschungsgebiet informieren, das floriert. Grundkenntnisse der Informatik sind zwingend erforderlich. Kenntnisse in Mathematik, Naturwissenschaften, Maschinenbau oder Elektrotechnik sind von Vorteil.

Learn Artificial Intelligence App bietet eine erfrischende und motivierende neue Synthese des Bereichs der künstlichen Intelligenz: A New Synthesis nimmt den Benutzer mit auf eine komplette Tour durch diese faszinierende neue Welt der künstlichen Intelligenz.

Künstliche Intelligenz ist das Studium, wie man Computer baut oder programmiert, damit sie das tun können, was der Verstand tun kann.

Künstliche Intelligenz lernen / KI lernen

Künstliche Intelligenz ist die von Maschinen demonstrierte Intelligenz im Gegensatz zur Intelligenz des Menschen.

Diese App deckt die grundlegenden Konzepte verschiedener Bereiche der künstlichen Intelligenz wie künstliche neuronale Netze, Verarbeitung natürlicher Sprache, maschinelles Lernen, Deep Learning, genetische Algorithmen usw. und deren Implementierung in Python ab.

Machine Learning lernen / Maschinelles Lernen mit Python Free

Maschinelles Lernen ist im Grunde das Gebiet der Informatik, mit dessen Hilfe Computersysteme Daten ähnlich wie Menschen einen Sinn geben können. Mit einfachen Worten, ML ist eine Art künstliche Intelligenz, die mithilfe eines Algorithmus oder einer Methode Muster aus Rohdaten extrahiert. Der Hauptfokus von ML besteht darin, Computersystemen zu ermöglichen, aus Erfahrungen zu lernen, ohne explizit programmiert oder durch Menschen eingegriffen zu werden.

Lernen Sie Deep Learning

Deep Learning bedeutet im Wesentlichen, ein künstliches neuronales Netzwerk (KNN) mit einer riesigen Datenmenge zu trainieren. Beim Deep Learning lernt das Netzwerk selbst und benötigt daher riesige Datenmengen zum Lernen.

TensorFlow

TensorFlow ist ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen für alle Entwickler. Es wird zur Implementierung von Anwendungen für maschinelles Lernen und Deep Learning verwendet. Um faszinierende Ideen zur künstlichen Intelligenz zu entwickeln und zu erforschen, hat das Google-Team TensorFlow entwickelt. TensorFlow wurde in der Programmiersprache Python entwickelt und gilt daher als leicht verständliches Framework.

Lernen Sie Data Science / Python Data Science-Tutorial

Daten sind das neue Öl. Diese Aussage zeigt, wie jedes moderne IT-System von der Erfassung, Speicherung und Analyse von Daten für verschiedene Anforderungen angetrieben wird. Sei es, um geschäftliche Entscheidungen zu treffen, das Wetter vorherzusagen, Proteinstrukturen in der Biologie zu studieren oder eine Marketingkampagne zu entwerfen. Alle diese Szenarien beinhalten einen multidisziplinären Ansatz, bei dem mathematische Modelle, Statistiken, Grafiken, Datenbanken und natürlich die geschäftliche oder wissenschaftliche Logik hinter der Datenanalyse verwendet werden. Wir brauchen also eine Programmiersprache, die all diesen unterschiedlichen Anforderungen der Datenwissenschaft gerecht werden kann. Python glänzt als eine solche Sprache, da sie über zahlreiche Bibliotheken und integrierte Funktionen verfügt, die es einfach machen, die Anforderungen der Datenwissenschaft zu erfüllen.

Learn Die App für maschinelles Lernen wurde für Fachleute entwickelt, die das vollständige Bild des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz kennenlernen möchten. Dieses Tutorial richtet sich an die Lernbedürfnisse sowohl von Anfängern als auch von Experten, um ihnen zu helfen, die Konzepte und Implementierung von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen zu verstehen.

Für wen ist dieser kostenlose Kurs zum maschinellen Lernen gedacht:

Alle, die sich für maschinelles Lernen interessieren. Schülerinnen und Schüler, die mindestens Abiturkenntnisse in Mathematik haben und mit dem maschinellen Lernen beginnen möchten.

Alle Personen auf mittlerem Niveau, die die Grundlagen des maschinellen Lernens kennen, einschließlich der klassischen Algorithmen wie lineare Regression oder logistische Regression, aber mehr darüber erfahren und die verschiedenen Bereiche des maschinellen Lernens erkunden möchten.