AI For Everyone
Egy kezdőbarát, nagyrészt nem technikai jellegű bevezetés a mesterséges intelligenciába, az AI-projektekbe, a szervezeti AI-stratégiába és a felelős AI-ba.
A kurzusról
Az 'AI For Everyone' egy kezdő szintű kurzus, amelyet Andrew Ng tart, és a DeepLearning.AI kínál a Courserán. Elmagyarázza a mesterséges intelligencia alapvető terminológiáját, hogy mire képes és mire nem a gépi tanulás, hogyan épülnek fel az AI-projektek, hogyan azonosíthatják a szervezetek az AI-lehetőségeket, valamint a fontos etikai és társadalmi szempontokat. A kurzus elsősorban nem technikai bevezetőnek készült, így alkalmas azoknak a tanulóknak, akik programozási ismeretek nélkül szeretnék megérteni az AI-t.
Külső webhelyet nyit meg egy új lapon.
Tanulási eredmények
- A gyakori AI és gépi tanulási terminológia megértése
- Annak felismerése, hogy a jelenlegi AI-rendszerek mire képesek és mire nem reálisan
- A gépi tanulási és adattudományi projektek alapvető munkafolyamatának megértése
- Potenciális AI-alkalmazások azonosítása a szervezeteken belül
- Annak megértése, hogyan közelítik meg a csapatok az AI-projekteket
- Az AI-val kapcsolatos fontos etikai és társadalmi kérdések felismerése
Elsajátítható készségek
AI-műveltség, Mesterséges intelligencia alapjai, Gépi tanulási koncepciók, AI-projekttervezés, AI-stratégia, Felelős AI, Adatetika
Tananyag
- Mi az az AI?
Bevezeti az AI terminológiáját, a gépi tanulást, az adatokat, a mélytanulást, valamint a gépi tanulás gyakorlati képességeit és korlátait.
- AI-projektek építése
Elmagyarázza a gépi tanulási és adattudományi projektek munkafolyamatait, az AI-projektek kiválasztását és az AI-csapatokkal való együttműködést.
- AI építése a vállalatnál
Kitér az AI-csapatokra, a szervezeti AI-stratégiára, a transzformációra, a gyakori buktatókra és a főbb AI-alkalmazási területekre.
- AI és társadalom
Megvizsgálja a felelős AI témaköreit, beleértve az elfogultságot, a káros felhasználást, a gazdasági hatást, a foglalkoztatást és a szélesebb körű társadalmi szempontokat.
Előfeltételek
- Nincs szükség előzetes AI-tapasztalatra
- Nincs szükség programozási ismeretekre
Célközönség
AI-kezdők, Üzleti szakemberek, Menedzserek, Vállalkozók, Diákok, Nem technikai szakemberek
Ideális ehhez
- Nem technikai bevezetést kereső tanulók
- Szakemberek, akiknek érteniük kell az AI terminológiáját és képességeit
- AI-projekteket fontolgató menedzserek
- Speciálisabb AI-tanulásra készülő kezdők
Előnyök
- Nincs szükség előzetes AI- vagy programozási tapasztalatra
- Széles körű bevezetés az AI-koncepciókba és terminológiába
- Gyakorlati AI-projekt és szervezeti perspektívák
- Felelős AI és társadalmi szempontok tárgyalása
- Andrew Ng oktatja
Hátrányok
- Nem AI-programozás tanítására tervezték
- Nem nyújt mély matematikai vagy gépi tanulási implementációs képzést
- A haladó technikai tanulók számára az alapozó anyag túl egyszerű lehet
Kurzusadatok
- Szolgáltató:
- DeepLearning.AI
- Oktató:
- Andrew Ng
- Időtartam:
- Approximately 7 hours
- Szint:
- Kezdő
- Nyelv:
- English
Tanúsítvány és képzési forma
Tanúsítvány elérhető
Formátum: Online, Self-paced
Eszközök a kurzushoz
ChatGPT
Az OpenAI által fejlesztett társalgási AI-modell, amely kiválóan válaszol kérdésekre, ír kódot és generál kreatív tartalmat.
- Ez a kurzus közvetlenül hivatkozik az eszközre
Claude
Egy kifinomult AI-asszisztens, amely nagy kontextusablakáról, árnyalt írásstílusáról és erős érvelési képességeiről ismert.
- Ez a kurzus közvetlenül hivatkozik az eszközre
Gemini
A Google legképesebb AI modellje, amelyet az alapoktól kezdve multimodálisra és rendkívül hatékonyra terveztek.
- Ez a kurzus közvetlenül hivatkozik az eszközre
Kapcsolódó tanulási útvonalak
AI Marketing Specialist tanulási útvonal
Gyakorlati tanulási útvonal azoknak a marketingeseknek, akik integrálni szeretnék az AI-t a kutatásba, stratégiába, szövegírásba, SEO-ba, tartalomgyártásba, kreatív fejlesztésbe és kampányoptimalizálásba. Az útvonal a strukturált munkafolyamatokra, az emberi felülvizsgálatra, a márka konzisztenciájára és a mérhető eredményekre helyezi a hangsúlyt.
AI tartalomkészítő tanulási útvonal
Gyakorlati tanulási útvonal azoknak az alkotóknak, akik a mesterséges intelligenciát szeretnék használni a tartalomgyártás teljes folyamatában. Az útvonal lefedi a kutatást, az ötletelést, az írást, a vizuális alkotást, a videógyártást, a hanganyagokat, az újrahasznosítást, a szerkesztést, a minőségellenőrzést és a többformátumú közzétételi munkafolyamatokat.
AI-automatizációs szakértő képzési útvonal
Gyakorlati tanulási útvonal azoknak a szakembereknek, akik automatizálni szeretnék az ismétlődő folyamatokat, és integrálni kívánják a mesterséges intelligenciát az üzleti munkafolyamatokba. Az útvonal lefedi a munkafolyamat-elemzést, az automatizációs platformokat, az AI-alapú feldolgozást, a strukturált adatokat, az érvényesítést, a hibakezelést, a monitorozást, a dokumentációt és a portfólióprojekteket.
AI-fejlesztői tanulási útvonal
Strukturált tanulási útvonal azon törekvő AI-fejlesztők számára, akik meg akarják érteni a modern AI-rendszereket és hasznos, AI-alapú alkalmazásokat szeretnének építeni. Az útvonal ötvözi az alapvető fogalmakat, a gyakorlati AI-eszközöket, a kódolási munkafolyamatokat, az irányított projekteket és a fejlesztési mérföldköveket.
AI-kutató tanulási útvonal
Gyakorlati tanulási útvonal kutatók, diákok, elemzők és tudásalapú szakemberek számára, akik a mesterséges intelligenciát a kutatási folyamat során szeretnék alkalmazni. Az útvonal lefedi a kérdésfeltevést, az irodalomkutatást, a bizonyítékok értékelését, a hivatkozáselemzést, a forrásalapú szintézist, a kutatásszervezést és az AI által generált kimenetek felelősségteljes használatát.
AI-tervező tanulási útvonal
Gyakorlati tanulási útvonal tervezők, alkotók és vizuális szakemberek számára, akik integrálni szeretnék a mesterséges intelligenciát a modern tervezési munkafolyamatokba. Az útvonal lefedi a kreatív briefeket, a vizuális ötletelést, a képpromptolást, a generatív képi eszközöket, az elrendezés- és prezentációtervezést, a képjavítást, a konzisztenciát, a minőségellenőrzést és a portfóliófejlesztést.
Kapcsolódó szójegyzékbejegyzések
Alapmodell (Foundation Model)
Az alapmodell egy széles körben képzett MI-modell, amely számos későbbi feladatot támogathat, és gyakran adaptálható promptolással, lekéréssel, finomhangolással vagy további eszközökkel.
Gépi tanulás (Machine Learning)
A gépi tanulás a mesterséges intelligencia egy ága, amelyben a számítógépes rendszerek mintákat tanulnak az adatokból, és ezeket a mintákat használják előrejelzések, osztályozások, ajánlások vagy egyéb kimenetek készítésére.
Mesterséges intelligencia (MI)
A mesterséges intelligencia az olyan számítógépes rendszerek létrehozásának területe, amelyek képesek az emberi intelligenciához kapcsolódó feladatok elvégzésére, mint például a nyelv megértése, mintafelismerés, előrejelzések készítése, tartalomgenerálás és döntéstámogatás.