MP4 |视频:h264,1280×720 |音频:AAC、44.1 KHz、2 Ch
技能级别:初学者 |类型: 电子学习 |语言: 英文+字幕 |时长:1小时25米
课程详情
大多数工程师每天都与人工智能系统一起工作,但没有完全了解这些系统的运作方式,而这种差距在评估解决方案、构建管道或与数据科学团队合作时带来了真正的挑战。在本课程中,与讲师兼 AI 专家 Laurence Moroney 一起学习,他概述了自信地使用 AI 所需的核心技术基础。了解如何区分人工智能范式,识别问题何时需要基于学习的方法与传统代码,以及使用适当的指标和风险框架评估人工智能系统。在此过程中,建立驱动现代机器学习的核心概念的词汇表,包括概率模型、优化和泛化。学完本课程后,您将具备所需的技能,可以就 AI 做出明智的技术决策,无论您是职业生涯早期的工程师、有抱负的 ML 从业者,还是只是想了解更多有关 AI 工作原理的好奇心。
涵盖的技能
人工智能素养、生成式人工智能、机器学习、人工智能 (AI)、人工智能基础。


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