Introduksjon til kunstig intelligens (AI) - eLearning

4.900,00 NOK

  • 6 hours
eLæring

Dette introduksjonsprogrammet i kunstig intelligens gir en omfattende oversikt over AI-konsepter og arbeidsflyter, og dekker grunnleggende om maskinlæring og dyp læring. Du vil utforske AI ved å jobbe med reelle brukstilfeller og forstå forskjellene mellom overvåket, uovervåket og forsterket læring. Dette gratis AI-kurset er et perfekt utgangspunkt for alle som ønsker å bli en AI-ingeniør.

Nøkkelfunksjoner

Språk

Kurset og materialet er på engelsk

Nivå

Nybegynnervennlig

Tilgang

1 års tilgang til den selvstyrte studie e-læringsplattformen 24/7

2 timer med videomateriale

med anbefalt studietid på 6 timer

Praksiser

Quiz for å friske opp studiene dine

Ingen eksamen

Ingen eksamen for kurset, men studenten vil få et kursbevis for fullført opplæring

Hero

Kursoversikt

Hvis du ser etter å bygge din kunnskap i kunstig intelligens, og ønsker å få en forståelse av dens forretningsapplikasjoner, så er vårt Introduksjonskurs til Kunstig Intelligens akkurat det du trenger! Med dette kurset vil du få en bred oversikt over AI-konsepter, arbeidsflyter og ytelsesmålinger, samt maskinlæring og dyp læring. Du vil finne ut hvordan klynge- og klassifiseringsalgoritmer hjelper med å identifisere AI-forretningsapplikasjoner, og du vil også lære forskjellen mellom overvåket, uovervåket og forsterkende læring.

De grunnleggende terminologiene, konseptene, omfanget og stadiene av kunstig intelligens dekkes alle i dette kurset, det vil også se på deres effekt på virkelige forretningsprosesser og hvordan AI driver forretningsverdi. Ved slutten av kurset vil du være i stand til å anvende maskinlæringsarbeidsflyt for å løse forretningsproblemer, klart definere ulike overvåkede og uovervåkede AI-algoritmer, og måle ROI basert på ytelsesmålinger.

Læringsutbytte

Ved slutten av dette kurset vil du kunne forstå:

Betydning og anvendelser

Betydningen og formålet med AI, samt omfanget, stadiene, applikasjonene og effektene

ML og DL

De grunnleggende konseptene for maskinlæring og dyp læring

Effektivitet

Hvordan effektivt implementere stegene i en maskinlæringsarbeidsflyt

Tilsyn

Forskjellen mellom overvåket, semi-overvåket og uovervåket læring

Målinger

Rollen til ytelsesmålinger og hvordan identifisere nøkkelmetoder

Kursplan

Hero
  1. Kursintroduksjon

    Leksjon 01

  2. Dekoding av kunstig intelligens

    Leksjon 02

    • Dekoding av kunstig intelligens
    • Betydning, omfang og stadium av AI
    • Tre stadier av AI
    • Anvendelser av AI
    • Bildekjennelse
    • Anvendelse av AI
    • Effekter av AI på samfunnet
    • Overvåker læring for telemedisin
    • Løser komplekse sosiale problemer
    • Gagner flere industrier
  3. Grunnleggende om maskinlæring og dyp læring

    Leksjon 03

    • Grunnleggende om maskinlæring og dyp læring
    • Betydningen av maskinlæring
    • Forholdet mellom maskinlæring og statistisk analyse
    • Prosessen med maskinlæring
    • Typer maskinlæring
    • Betydningen av usupervisert læring
    • Betydningen av semi-overvåket læring
    • Algoritmer for maskinlæring
    • Regresjon
    • Naive Bayes
    • Maskinlæringsalgoritmer
    • Dyp læring
    • Definisjon av kunstig nevralt nettverk
    • Definisjon av perseptron
    • Nettbasert og batch-læring
  4. Maskinlæringsarbeidsflyt

    Leksjon 04

    • Arbeidsflyt for maskinlæring
    • Få mer data
    • Still et skarpt spørsmål
    • Legg til data i tabellen
    • Sjekk for kvalitet
    • Transformere funksjoner
    • Svar på spørsmålene
    • Bruk svaret
  5. Ytelsesmålinger

    Leksjon 05

    • Ytelsesmålinger
    • Nøkkelmetoder for ytelsesmålinger
    • Eksempel på forvirringsmatrise
    • Betingelser for forvirringsmatrise
    • Minimer falske tilfeller
    • Minimer eksempler på falske positiver
    • Nøyaktighet, presisjon
    • Gjenkalling eller sensitivitet
    • Spesifisitet
    • F1-score
AI introduksjonskurs

Målgruppe

Kurset er utformet for personer med ulike bakgrunner som ønsker å tilegne seg grunnleggende kunnskap om kunstig intelligens og dens anvendelser. Ingen formelle forkunnskaper nødvendig. men en grunnleggende forståelse av matematikk, statistikk og programmering vil være til fordel.

IT-profesjonelle

Ikke-tekniske fagpersoner

Dataanalytikere

Studenter

Utdanningsarbeidere og forskere

Entreprenører og innovatører

Start nå

Ofte stilte spørsmål

Trenger du bedriftsløsning eller LMS-integrasjon?

Fant du ikke kurset eller programmet som ville være passende for din bedrift? Trenger du LMS-integrasjon? Ta kontakt med oss! Vi er agile og løser alt!