Structurate sau nestructurate?

Seturile de date nu mai sunt doar liste de înregistrări în format tabelar cu rânduri și coloane. Tot mai multe soluții AI pot gestiona colecții de date în diverse formate: imagini, videoclipuri, text, audio etc.

Acest exercițiu face parte din cursul

Înțelegerea Inteligenței Artificiale

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Transformă teoria în practică cu unul dintre exercițiile noastre interactive

Începe exercițiul

Acest exercițiu face parte din cursul

Înțelegerea Inteligenței Artificiale

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

17578 reviews

Începe cursul gratuit

Începe-ți călătoria în lumea AI! Inteligența Artificială a evoluat rapid de la un subiect pur științific la un domeniu vast, cu aplicații nenumărate în afaceri, industrie și viața de zi cu zi. Vei afla ce este AI, ce tipuri de probleme poate rezolva și care sunt limitările sale actuale. Vei dobândi, de asemenea, o înțelegere generală a subdomeniilor AI și a disciplinelor conexe.

Exercise 1: Ce este Inteligența Artificială?Exercise 2: Se potrivește cu definiția AI?Exercise 3: Îngustă azi, generală mâine?Exercise 4: Ce poate face AI-ul?Exercise 5: Ce capacitate folosește planificatorul?Exercise 6: Care sistem folosește predicții și inferență?Exercise 7: Domenii și discipline conexe ale IA Exercise 8: Ce disciplină îl ajută robotul să „vadă"?Exercise 9: Ascultă și învață

Care sunt funcțiile principale ale sistemelor AI și ce posibilități oferă fiecare dintre domeniile sale? De unde provin datele care alimentează sistemele AI și cum folosesc tehnici precum machine learning aceste date pentru a rezolva diverse probleme? Acest capitol răspunde la aceste întrebări și la multe altele, dezvăluind cum diferite forme de AI pot achiziționa date, pot învăța din ele și pot interacționa cu mediul înconjurător – fie el fizic sau digital.

Exercise 1: Algoritmi și sisteme AI demistificate Exercise 2: Ce produce sistemul?Exercise 3: Descifrează un sistem AI de rezervări hoteliere Exercise 4: Colectarea datelor Exercise 5: Care configurație formează un circuit adevărat de detectare și acțiune?Exercise 6: Structurate sau nestructurate?

Exercițiul curent

Exercise 7: Învățare din date Exercise 8: Antrenare și clasificare cu pinguini Exercise 9: Ce sarcină necesită învățare nesupervizată?Exercise 10: Învățarea profundă a venit să rămână Exercise 11: Interacțiunea cu mediul înconjurător Exercise 12: Ce sarcină NLP identifică opinia clienților?Exercise 13: Roboți, viziune și limbaj natural – confuzie de domenii

Pregătește-te să pătrunzi în lumea fascinantă a AI în afaceri și organizații! Acest capitol prezintă conceptele fundamentale, liniile directoare și bunele practici pentru a construi sau a deveni o organizație orientată spre AI. Indiferent dacă vrei să îți echipezi produsele, serviciile și proiectele cu un strop de inteligență sau să revoluționezi procesele operaționale din organizația ta, la finalul acestui capitol vei înțelege elementele esențiale pentru a adopta această tehnologie: de la cultură, date și infrastructură, până la constituirea unor echipe de profesioniști AI talentați. Vei afla, de asemenea, despre provocările care pot apărea pe parcurs și despre exemple de succes din companii mari care au făcut din AI un element central al brandului lor.

Exercise 1: Construirea unei culturi AI Exercise 2: Patru ingrediente ale organizațiilor bazate pe AI Exercise 3: Pregătește organizația Exercise 4: Strategie de date, resurse și oameni Exercise 5: Alege infrastructura potrivită Exercise 6: „Zen"-ul MLOps Exercise 7: Construiește echipa!Exercise 8: Sistemul tău de IA implementat este de succes?Exercise 9: Ce se întâmplă cu acest model?Exercise 10: Un Proof-of-Concept (PoC) academic Exercise 11: Provocări și povești de succes Exercise 12: Modalități de a stimula o cultură AI Exercise 13: Paola și proiectul de modă

Pe măsură ce această captivantă incursiune în AI se apropie de final, ne aplecăm asupra legăturii profunde dintre AI și impactul său asupra umanității și societății. Vom explora subiecte precum democratizarea AI și AI responsabil, cuprinzând etica, interpretabilitatea, echitatea și siguranța – aspecte esențiale pentru dezvoltarea unor sisteme AI care să influențeze pozitiv viețile noastre. În final, privim spre viitor, conturând perspectivele și provocările pe care AI le prezintă în modelarea unui viitor sustenabil.

Exercise 1: Democratizarea inteligenței artificiale Exercise 2: Bune practici pentru democratizarea AI Exercise 3: Deschiderea porților datelor deschise Exercise 4: Explicabilitate și interpretabilitate Exercise 5: Urmărește traseul pinguinului Exercise 6: Citește explicațiile SHAP Exercise 7: Provocări sociale: etică, corectitudine și confidențialitate Exercise 8: Partajarea datelor pentru progresul AI Exercise 9: Comportament părtinitor sau imparțial?Exercise 10: Vehiculul părtinitor Exercise 11: Provocări sociale: viitorul AI Exercise 12: Cele o mie de fețe ale AI sustenabil Exercise 13: Paola și latura umană a AI Exercise 14: Un drum se încheie, altul începe