🧠 Artificial Intelligence: Створюємо нейронні мережі
Курс для майбутніх
📆 Дати: червень 2024
🤩 Тривалість курсу: 4 тижні
⏱️ Розклад: буде оголошено пізніше
🥹 Тривалість заняття: 90 хвилин
🤓 Вік студентів: 14+
🚀 Кількість вільних місць: обмежена
💰 Вартість: 100 €
🎯 Останній день подачі заявки: буде оголошено пізніше
Передумови для участі
Бажання навчатись
Доступ до інтернету
Штучний інтелект вже не є технологією майбутнього, це технологія сьогодення. Але не завжди універсальні моделі штучного інтелекту можуть вирішити будь-яке завдання. В таких випадках необхідно побудувати власну модель і натренувати її на власних даних.
Цей курс для тих, хто хоче розібратися як працює штучний інтелект та навчитись створювати власні моделі. Ми будемо створювати та тренувати основні типи нейронних мереж та використовувати ці мережі у галузях комп'ютерного бачення та обробки природньої мови.
Результати навчання
Що наші студенти будуть вміти після проходження цього курсу
🕸️ Створювати щільні нейроні мережі
⚙️ Налаштовувати нейроні мережі
🏋️ Тренувати нейроні мережі
🖼 Кодувати зображення
📑 Кодувати текстові данні
🔁 Створювати рекурентні нейроні мережі
️🗄️ Класифікувати зображення
🔍 Створювати згорткові нейроні мережі
🙀 Виявляти емоційне забарвлення текстів
Навчальна програма
🕸️ Розглядаємо компоненти нейронної мережі
- Розбираємось зі штучним нейроном
- Будуємо щільну нейронну мережу
- Опановуємо глибоке навчання
- Тренуємо нейронні мережі
Налаштовуємо нейронні мережі ⚙️
- Розділяємо дані на тренувальні, затверджувальні та випробувальні набори
- Проводимо тонке налаштування гіперпараметрів
🖼️ Використовуємо згорткові нейронні мережі для комп'ютерного зору
- Розбираємось як зберігаються зображення на цифрових носіях
- Розбираємось з згортковими та агрегувальними шарами
Використовуємо рекурентні нейронні мережі для обробки природної мови 🗣️
- Кодуємо текстові дані
- Розбираємось з рекурентими нейронами та шарами
- Аналізуємо тональності текстів
Технології
🐍 Python
📝 Google Colaboratory
🔴 Keras
🔸 TensorFlow
Питання та відповіді
Цей курс для майбутніх 🧑💻 розробників, 👷 комп'ютерних інженерів, 🧑🔬 вчених та 🦸 стартаперів.
Artificial intelligence, з англійської "штучний інтелект" - це комп'ютерна система 🖥️, яка здатна виконувати завдання, які зазвичай потребують людського інтелекту 🧠. Наприклад, водіння автівки 🚙 або підтримання бесіди 🙊. Наразі під штучним інтелектом розуміють не тільки таку систему, а й розділ інформатики, який займається розробкою таких систем. Для цього терміну часто використовують абревіатури AI (англійською) та ШІ (українською).
За останні декілька років, AI повністю трансформував як ми взаємодіємо з нашими пристроями. Але AI є відносно молодою галуззю 🐣, яка тільки починає набирати оберти 🌪️. І щоб штовхати цю галузь уперед, необхідно опанувати фундаментальні принципи. Саме це і є метою цього курсу.
Ми навчимося будувати й тренувати найпопулярніші типи штучних нейронних мереж 🕸️. Далі, ми застосуємо моделі нейронних мереж до прикладів з 👀 комп'ютерного зору та обробки природної мови 🗣️.
Не так багато: (1) бажання навчатись ✊ та (2) доступ до інтернету 📡. Зручніше цей курс проходити на комп'ютері 💻, але з певною справністю можна і зі смартфона 📱. Ми не вимагаємо англійської 🇬🇧 - тим термінам, які знадобляться, ми навчимо.
Математики буде небагато, але вона все ж таки буде 🤓. Але це буде не та математика, яка вивчається у школі. Вона буде простою та інтуїтивною - на рівні додавання ➕ та множення ✖️ чисел. Ми впевнені що це зможе будь-хто! Більш того, ми зробимо усе, щоб це було ще й цікаво 😲.
Ні, вміти програмувати 🧑💻 не потрібно, але програмувати ми будемо багато. Все що вам знадобиться - ми або навчимо на занятті 🧑🏫, або вишлемо завчасно у вигляді відео-лекції/конспекту з нашої 📕 безкоштовної книги.
Більше інформації стосовно адміністративних моментів ви знайдете за цим посиланням. Якщо у вас виникли будь-які інші питання - напишіть нам за адресою support@trye.io і ми з радістю відповімо на них.