Что в действительности представляет собой искусственный интеллект
Искусственный интеллект, традиционное программное обеспечение, автоматизация, алгоритмы, модели, узкий ИИ, общий искусственный интеллект и историческое развитие данной области.
Искусственный интеллект AI-101
Основы искусственного интеллекта
Нетехническое введение в современный искусственный интеллект
Получите ясное и практически применимое представление о принципах работы современного искусственного интеллекта — без программирования, высшей математики и предварительной технической подготовки.
US$145
После успешного завершения курса выдается электронный сертификат First BCI University об окончании в формате PDF.
AI-101
Обзор курса
«Основы искусственного интеллекта» — структурированный курс начального уровня для тех, кто хочет получить представление об искусственном интеллекте, выходящее за рамки заголовков СМИ, демонстраций продуктов и технического жаргона.
Курс объясняет взаимосвязь между данными, машинным обучением, нейронными сетями, генеративным ИИ, компьютерным зрением, аудиосистемами, робототехникой и автономными системами. Слушатели также изучат ограничения ИИ и значение конфиденциальности, безопасности, справедливости, проверки результатов и полноценного контроля со стороны человека.
Программа предназначена для взрослых слушателей, готовых к вдумчивому обучению, и не требует опыта программирования, знания высшей математики или предварительного изучения информатики.
Цели обучения
Чему вы научитесь
-
01
Объяснять, чем искусственный интеллект отличается от традиционного программного обеспечения, автоматизации и систем, основанных на правилах.
-
02
Описывать роль наборов данных, обучения, валидации, тестирования и применения обученной модели в разработке ИИ.
-
03
Различать обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.
-
04
Объяснять на концептуальном уровне принципы работы нейронных сетей, глубокого обучения и трансформеров.
-
05
Описывать, как генеративный ИИ и большие языковые модели создают контент.
-
06
Распознавать распространённые проблемы, включая галлюцинации, переобучение, предвзятость, утечку данных и сдвиг распределения.
-
07
Понимать основы компьютерного зрения, аудиосистем на базе ИИ, робототехники и автономных систем.
-
08
Оценивать систему ИИ с учётом её назначения, данных, метода, результатов, рисков и контроля со стороны человека.
-
09
Обсуждать вопросы конфиденциальности, безопасности, справедливости, прозрачности и подотчётности при ответственном использовании ИИ.
-
10
Определять направления дальнейшего изучения ИИ и профессионального развития.
Десять структурированных модулей
Учебная программа курса
Данные — основа искусственного интеллекта
Структурированные и неструктурированные данные, сбор, разметка, качество, репрезентативность, конфиденциальность, предвзятость и полный жизненный цикл данных.
Основы машинного обучения
Обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением, оценка моделей, обобщающая способность, переобучение и практический анализ ошибок.
Нейронные сети и глубокое обучение
Слои, веса, представления, свёрточные сети, рекуррентные сети, трансформеры, а также сильные стороны и ограничения глубокого обучения.
Обработка естественного языка и генеративный ИИ
Языковые модели, токены, контекст, формулирование запросов, генерация, галлюцинации, проверка результатов, поиск информации и вводные понятия об агентах ИИ.
Компьютерное зрение, аудиосистемы на базе ИИ и мультимодальные системы
Распознавание изображений, обнаружение объектов, речевые системы, синтетические медиаматериалы, мультимодальный анализ, подлинность и согласие.
Робототехника и автономные системы
Датчики, восприятие, планирование, управление, исполнительные механизмы, автономность, границы безопасной эксплуатации и вмешательство человека.
Искусственный интеллект в реальном мире
Применение ИИ в здравоохранении, финансах, образовании, розничной торговле, логистике, производстве, государственном управлении, сельском хозяйстве и малом бизнесе.
Ответственный искусственный интеллект
Этика, конфиденциальность, безопасность, предвзятость, справедливость, объяснимость, подотчётность, управление и полноценный контроль со стороны человека.
Будущее ИИ и человеческого потенциала
Агенты ИИ, мультимодальные системы, новые области применения, профессиональные роли, универсальные человеческие навыки и обучение на протяжении всей жизни.
Официальное рекомендованное учебное пособие
First BCI University: Основы искусственного интеллекта
Нетехническое руководство по данным, машинному обучению, генеративному ИИ, робототехнике и ответственному использованию
- Автор
- Konstantin Titov
Эта книга является рекомендуемым учебным материалом для курса AI-101. Её десять глав соответствуют учебной программе курса и содержат подробные объяснения, реалистичные сценарии, проверочные задания и практические учебные упражнения.
Доступна в виде электронной книги с защищённой загрузкой по цене US$12.99.
КУПИТЬ ЭТУ КНИГУ — US$12.99Успешное завершение курса
Оценивание и завершение курса
Компоненты оценивания
- Десять проверочных заданий по модулям
- Практические учебные задания, основанные на реалистичных сценариях применения ИИ
- Итоговое оценивание по основным концепциям курса
- Итоговый анализ одной реально применяемой системы ИИ
Требования к завершению курса
- Пройти все десять учебных модулей
- Выполнить обязательные проверочные задания
- Набрать не менее 70% при итоговом оценивании
- Представить итоговый анализ системы ИИ
AI-101 Регистрация на курс
Начните систематическое изучение искусственного интеллекта.
US$145
Приобретите защищённый онлайн-доступ к курсу AI-101. После выполнения требований к окончанию курса выдаётся электронный сертификат First BCI University в формате PDF.
КУПИТЬ КУРС