Co system produkuje?

PedalShare zbudował powyższy system AI, aby prognozować, ile rowerów zostanie wypożyczonych jutro. Predykcyjny system AI przyjmuje dane wejściowe, przetwarza je i produkuje dane wyjściowe.

Uruchom system i zapoznaj się z jego częściami, a następnie wskaż element, który stanowi dane wyjściowe systemu.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji

Zobacz kurs

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Przekształć teorię w praktykę dzięki jednemu z naszych interaktywnych ćwiczeń

Rozpocznij ćwiczenie

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

17575 reviews

Rozpocznij kurs za darmo

Rozpocznij swoją przygodę ze sztuczną inteligencją! SI błyskawicznie wyewoluowała z czysto naukowej dziedziny w rozległy obszar o niezliczonych zastosowaniach – w biznesie, przemyśle i codziennym życiu. Dowiesz się, czym jest SI, jakie rodzaje problemów można dzięki niej rozwiązać i jakie są jej obecne ograniczenia. Zyskasz też ogólne pojęcie o podobszarach SI i pokrewnych dyscyplinach.

Exercise 1: Czym jest sztuczna inteligencja?Exercise 2: Czy to pasuje do definicji AI?Exercise 3: Wąska dziś, ogólna jutro?Exercise 4: Co potrafi sztuczna inteligencja?Exercise 5: Której zdolności używa planer?Exercise 6: Który system wykorzystuje przewidywanie i wnioskowanie?Exercise 7: Obszary i dziedziny pokrewne sztucznej inteligencji Exercise 8: Która dziedzina pozwala robotowi widzieć?Exercise 9: Słuchaj i ucz się

Jakie są podstawowe funkcje systemów SI i jakie możliwości oferuje każdy z jej obszarów? Skąd pochodzi dane zasilające systemy SI i jak techniki takie jak uczenie maszynowe wykorzystują dane do rozwiązywania różnych problemów? Ten rozdział odpowiada na te pytania i wiele innych – pokazuje, jak różne formy SI pozyskują dane, uczą się na ich podstawie i wchodzą w interakcję z otoczeniem, zarówno fizycznym, jak i cyfrowym.

Exercise 1: Algorytmy i systemy AI bez tajemnic Exercise 2: Co system produkuje?

Bieżące ćwiczenie

Exercise 3: Demaskowanie systemu AI do rezerwacji hoteli Exercise 4: Pozyskiwanie danych Exercise 5: Która konfiguracja tworzy prawdziwą pętlę wykrywaj i działaj?Exercise 6: Ustrukturyzowane czy nieustrukturyzowane?Exercise 7: Uczenie się na podstawie danych Exercise 8: Trenowanie i klasyfikowanie na zbiorze danych o pingwinach Exercise 9: Które zadanie wymaga uczenia nienadzorowanego?Exercise 10: Uczenie głębokie na stałe wpisało się w krajobraz AI Exercise 11: Interakcja ze środowiskiem Exercise 12: Które zadanie NLP odkrywa opinie klientów?Exercise 13: Roboty, wizja komputerowa i język naturalny – porządkowanie pojęć

Zanurz się w fascynujący świat SI w biznesie i przedsiębiorczości! Ten rozdział omawia kluczowe koncepcje, wytyczne i najlepsze praktyki budowania organizacji napędzanej przez SI. Niezależnie od tego, czy chcesz wyposażyć swoje produkty, usługi i projekty w elementy inteligencji, czy też zrewolucjonizować procesy operacyjne w swojej firmie – po ukończeniu tego rozdziału poznasz wszystkie niezbędne elementy: od kultury organizacyjnej, przez dane i infrastrukturę, aż po budowanie zespołów utalentowanych specjalistów SI. Dowiesz się też o wyzwaniach, które mogą pojawić się po drodze, oraz poznasz przykłady sukcesów firm, które uczyniły SI centralnym elementem swojej marki.

Exercise 1: Budowanie kultury AI Exercise 2: Cztery składniki organizacji opartej na AI Exercise 3: Przygotuj organizację do zmian Exercise 4: Strategia danych, zasoby i ludzie Exercise 5: Wybierz odpowiednią infrastrukturę Exercise 6: „Zen" MLOps Exercise 7: Budowanie zespołu!Exercise 8: Czy wdrożony system AI działa skutecznie?Exercise 9: Co się dzieje z tym modelem?Exercise 10: Akademicki dowód koncepcji (PoC)Exercise 11: Wyzwania i historie sukcesu Exercise 12: Jak budować kulturę AI w organizacji Exercise 13: Paola i projekt modowy

Gdy nasza podróż przez świat SI dobiega końca, zagłębiamy się w relację między sztuczną inteligencją a jej wpływem na człowieka i społeczeństwo. Omówimy takie zagadnienia jak demokratyzacja SI i odpowiedzialna SI – obejmująca etykę, interpretowalność, sprawiedliwość i bezpieczeństwo – czyli wszystko to, co jest kluczowe dla tworzenia systemów SI, które pozytywnie wpływają na nasze życie. Na koniec spojrzymy w przyszłość, zarysowując ekscytujące perspektywy i wyzwania, jakie SI niesie w kształtowaniu zrównoważonej przyszłości.

Exercise 1: Demokratyzacja sztucznej inteligencji Exercise 2: Najlepsze praktyki demokratyzacji AI Exercise 3: Otwieranie drzwi do otwartych danych Exercise 4: Wyjaśnialność i interpretowalność Exercise 5: Prześledź ścieżkę pingwina Exercise 6: Interpretowanie wyjaśnień SHAP Exercise 7: Wyzwania społeczne: etyka, sprawiedliwość i prywatność Exercise 8: Udostępnianie danych na rzecz rozwoju AI Exercise 9: Zachowanie stronnicze czy bezstronne?Exercise 10: Stronniczy pojazd Exercise 11: Wyzwania społeczne: przyszłość AI Exercise 12: Tysiąc twarzy zrównoważonej AI Exercise 13: Paola i ludzki wymiar AI Exercise 14: Jedna podróż dobiega końca, inna się zaczyna