Eksplorowanie autonomicznej inteligencji
W tym module poznasz kilka technologii sztucznej inteligencji, takich jak uczenie maszynowe, uczenie głębokie i uczenie głębokie, które są składnikami nauczania maszynowego. Ponadto poznasz mocne strony analizy autonomicznej, kiedy najlepiej korzystać z tych technologii i ich ograniczeń oraz kiedy metody zautomatyzowanej analizy mogą je obsługiwać.
Cele szkolenia
Ten moduł obejmuje następujące zagadnienia:
- Opis uczenia maszynowego pod kątem percepcji z wyprzedzeniem jako kluczowego składnika nauczania maszynowego dla systemów autonomicznej inteligencji
- Opis uczenia głębokiego wzmacniania na potrzeby podejmowania decyzji podobnych przez człowieka jako kluczowego składnika nauczania maszynowego dla autonomicznych systemów inteligentnych
- Ocena zalet i ograniczeń uczenia maszynowego i uczenia głębokiego wzmacniania w przypadku korzystania z nauczania maszynowego dla autonomicznych systemów inteligentnych
"Opracowane we współpracy z Uniwersytetem Oksfordzkim – Kurs Ajit Jaokar Artificial Intelligence: Cloud and Edge Implementations (Sztuczna inteligencja: implementacje chmury i krawędzi)
Wymagania wstępne
Podstawowa wiedza na temat zautomatyzowanej analizy