Изучение автономной аналитики

Начальный уровень
Бизнес-пользователь
Azure
Проект Bonsai

В этом модуле вы узнаете о нескольких технологиях ИИ, таких как машинное обучение, глубокое обучение и глубокое обучение с подкреплением, которые являются компонентами машинного обучения. Кроме того, вы узнаете о сильных сторонах автономного интеллекта, о том, когда лучше всего использовать эти технологии и их ограничения, а также о том, когда методы автоматического интеллекта могут их поддерживать.

Цели обучения

В этом модуле раскрываются следующие темы:

  • Описание Машинного обучения для расширенного восприятия в качестве ключевого компонента машинного обучения для автономных систем интеллекта
  • Описывать глубокое обучение с подкреплением для принятия решений, подобных человеку, как ключевой компонент машинного обучения для автономных интеллектуальных систем
  • Оценка преимуществ и ограничений машинного обучения и глубокого обучения с подкреплением при использовании в машинном обучении для автономных интеллектуальных систем

"Создано в партнерстве с Оксфордским университетом – Ajit Jaokar Artificial Intelligence: Cloud and Edge Implementations course"

Предварительные требования

Базовые знания об автоматизированном интеллекте