
Learn AI & ML Pro
Denne appen er utarbeidet for profesjonelle som ønsker å lære AI og ML Pro.
Appinfo
Appbeskrivelse
Android App Analyse Og Gjennomgang: Learn AI & ML Pro, Utviklet Av Magic4Studio. Oppført I Læring -Kategori. Nåværende Versjon Er 2.0.0, Oppdatert 18/08/2024 . I Følge Brukere Anmeldelser På Google Play: Learn AI & ML Pro. Oppnådd Over 36 Installasjoner. Learn AI & ML Pro Har For Øyeblikket 1 Anmeldelser, Gjennomsnittlig Vurdering Av 5.0 Stjerner
Denne fullstendige kunstig intelligens gir introduksjonskunnskap om kunstig intelligens. Det vil være til stor hjelp hvis du er i ferd med å velge. Du kan kort vite om forskningsområdet er i fremgang. Grunnleggende kunnskap om informatikk er obligatorisk. Kunnskap om matematikk, naturfag, maskin- eller elektroteknikk er et pluss.Learn Artificial Intelligence-appen gir en forfriskende og motiverende ny syntese av kunstig intelligens: A New Synthesis tar brukeren med på en komplett omvisning i denne spennende nye verdenen av kunstig intelligens.
Kunstig intelligens er studiet av hvordan man bygger eller programmerer datamaskiner for å sette dem i stand til å gjøre det sinn kan gjøre.
Lær kunstig intelligens / Lær AI
Kunstig intelligens er intelligensen demonstrert av maskiner, i motsetning til intelligensen som vises av mennesker.
Denne appen dekker de grunnleggende konseptene for ulike felt av kunstig intelligens som kunstige nevrale nettverk, naturlig språkbehandling, maskinlæring, dyp læring, genetiske algoritmer etc., og implementeringen i Python.
Lær maskinlæring / maskinlæring med python gratis
Maskinlæring er i bunn og grunn det feltet innen informatikk ved hjelp av hvilke datasystemer kan gi mening til data på omtrent samme måte som mennesker gjør. Med enkle ord er ML en type kunstig intelligens som trekker ut mønstre ut av rådata ved å bruke en algoritme eller metode. Nøkkelfokuset til ML er å la datasystemer lære av erfaring uten å være eksplisitt programmert eller menneskelig inngripen.
Lær dyp læring
Deep Learning betyr i hovedsak å trene et kunstig nevralt nettverk (ANN) med en enorm mengde data. I dyp læring lærer nettverket av seg selv og krever derfor enorme data for læring.
TensorFlow veiledning
TensorFlow er et maskinlæringsrammeverk med åpen kildekode for alle utviklere. Den brukes til å implementere maskinlæring og dyplæringsapplikasjoner. For å utvikle og forske på fascinerende ideer om kunstig intelligens, opprettet Google-teamet TensorFlow. TensorFlow er designet i Python-programmeringsspråket, og regnes derfor som et lettfattelig rammeverk.
Lær Data Science / Python Data Science-veiledning
Data er den nye oljen. Denne uttalelsen viser hvordan ethvert moderne IT-system drives av å fange opp, lagre og analysere data for ulike behov. Det være seg om å ta beslutninger for virksomheten, spå vær, studere proteinstrukturer i biologi eller designe en markedsføringskampanje. Alle disse scenariene involverer en tverrfaglig tilnærming for å bruke matematiske modeller, statistikk, grafer, databaser og selvfølgelig den forretningsmessige eller vitenskapelige logikken bak dataanalysen. Så vi trenger et programmeringsspråk som kan imøtekomme alle disse ulike behovene til datavitenskap. Python skinner sterkt som et slikt språk siden det har mange biblioteker og innebygde funksjoner som gjør det enkelt å takle behovene til datavitenskap.
Learn Machine learning-appen er utarbeidet for profesjonelle som ønsker å lære det komplette bildet av maskinlæring og kunstig intelligens. Denne opplæringen dekker læringsbehovene til både nybegynnere og eksperter, for å hjelpe dem å forstå konseptene og implementeringen av kunstig intelligens og maskinlæring.
Hvem dette gratiskurset for maskinlæring er for:
Alle som er interessert i maskinlæring. Elever som har minst videregående kunnskaper i matematikk og som ønsker å begynne å lære Machine Learning.
Alle personer på mellomnivå som kan det grunnleggende innen maskinlæring, inkludert de klassiske algoritmene som lineær regresjon eller logistisk regresjon, men som ønsker å lære mer om det og utforske alle de forskjellige feltene innen maskinlæring.
Hva Er Nytt
Adde new Data.