Chia Sẻ Khóa Học Xây Dựng 10 Dự Án Trí Tuệ Nhân Tạo Không Cần Code Trong 10 Ngày [Khóa 8350 A]
Xây dựng 10 dự án AI trong 10 ngày mà không cần viết code bằng Google Teachable Machine, DataRobot và AWS Autopilot.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Xây dựng, đào tạo, thử nghiệm và triển khai 10 mô hình AI/ML trong 10 ngày mà không cần viết bất kỳ code nào.
- ✓ Xây dựng, đào tạo, thử nghiệm và triển khai các mô hình AI để phân loại các mặt hàng thời trang bằng Google Teachable Machine.
- ✓ Hình dung các mô hình trí tuệ nhân tạo hiện đại bằng Tensorspace JS, Google Tensorflow Playground và Ryerson 3D CNN Visualizations.
- ✓ Giải thích sự khác biệt giữa learning rate, epoch, batch size, accuracy, và loss.
- ✓ Xây dựng, đào tạo và triển khai AI tiên tiến để phát hiện bệnh võng mạc đái tháo đường bằng DataRobot AI.
- ✓ Tận dụng sức mạnh của AI để giải quyết các nhiệm vụ hồi quy và dự đoán giá xe đã qua sử dụng bằng DataRobot AI.
- ✓ Đánh giá các mô hình AI được đào tạo bằng cách sử dụng các KPI khác nhau như confusion matrix, classification accuracy, và error rate.
- ✓ Hiểu lý thuyết và trực giác đằng sau Residual Neural Networks (ResNets), một deep NN hiện đại được áp dụng rộng rãi trong một số ngành công nghiệp.
- ✓ Hiểu tác động của ngưỡng phân loại đối với False Positive Rate (Fallout) và True Positive Rate (Sensitivity)..
- ✓ Dự đoán mức độ tiêu hao của nhân viên dựa trên các đặc điểm của họ như mức độ gắn bó của nhân viên, khoảng cách xa nhà, mức độ hài lòng trong công việc bằng DataRobot AI.
- ✓ Phát triển mô hình AI để phát hiện mặt nạ bằng Google Teachable Machines.
- ✓ Xây dựng, đào tạo và triển khai thuật toán dựa trên XGBoost để thực hiện các tác vụ hồi quy bằng AWS SageMaker Autopilot.
- ✓ Tìm hiểu cách chuyển kiến thức từ một Artificial Neural Network đã được đào tạo trước sang một mạng mới bằng cách sử dụng transfer learning strategy.
- ✓ Tìm hiểu cách đào tạo nhiều mô hình AI dựa trên XG-Boost, Artificial Neural Network, Random Forest Classifier và so sánh hiệu suất của chúng trong DataRobot.
- ✓ Tìm hiểu cách sử dụng công cụ SageMaker Studio AutoML để xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình AI / ML yêu cầu kinh nghiệm viết code gần như bằng không.
- ✓ Phân biệt giữa các mô hình hồi quy KPI khác nhau như R2 hoặc hệ số xác định, sai số tuyệt đối trung bình và sai số trung bình bình phương.
- ✓ Tìm hiểu cách xây dựng, đào tạo, thử nghiệm và triển khai các mô hình phân loại học máy nâng cao bằng Google Vertex AI.
- ✓ Hiểu cách tận dụng sức mạnh của AI / ML để dự đoán khách hàng ngân hàng không có thẻ tín dụng bằng cách sử dụng các đặc điểm của họ như lãi suất và mục đích khoản vay.
- ✓ Tìm hiểu cách tạo tập dữ liệu mới bằng Google Vertex AI Develop và quản lý các thí nghiệm bằng Google Vertex AI.
- ✓ Hiểu lý thuyết, trực giác và toán học đằng sau hồi quy tuyến tính đơn giản và đa tuyến tính và phân biệt giữa các mô hình hồi quy KPI khác nhau.
- ✓ Triển khai mô hình tốt nhất sau khi công việc tối ưu hóa siêu tham số hoàn tất và Tìm hiểu cách đánh giá tầm quan trọng của đối tượng địa lý và giải thích các dự đoán của mô hình.
- ✓ Triển khai và giám sát các mô hình AI / ML và tạo các ứng dụng AI / ML với Google Vertex AI.
Cuộc cách mạng AI không code là ở đây! Bạn có những gì cần thiết để tận dụng làn sóng công cụ thân thiện với code mới này mở đường cho tương lai của AI không?
Các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô đều muốn triển khai sức mạnh của Machine Learning và AI, nhưng các rào cản gia nhập rất cao. Đó là nơi mà các công cụ no-code AI/ML đang thay đổi cuộc chơi.
Từ việc triển khai nhanh chóng để giảm chi phí phát triển và dễ sử dụng, các bộ phận trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, tài chính, tiếp thị và hơn thế nữa đang tìm kiếm các giải pháp no-code để cung cấp các giải pháp có ảnh hưởng lớn.
- ✓ Bạn muốn tận dụng Machine learning và AI nhưng cảm thấy bị đe dọa bởi quá trình code phức tạp liên quan?
- ✓ Bạn có muốn thành thạo một số công cụ no-code hàng đầu trên thị trường không?
- ✓ Bạn muốn triển khai các giải pháp ML và AI trong doanh nghiệp của mình, nhưng không có kiến thức nền tảng để hiểu?
Nếu có thì khóa học này là dành cho bạn.
Nắm vững các công cụ hàng đầu trên thị trường và bắt đầu giải quyết các tình huống thực tế và tìm hiểu cách xây dựng, đào tạo, thử nghiệm và triển khai các mô hình giải quyết 10 thách thức thực tế về tài chính, nhân sự, kinh doanh và hơn thế nữa, bằng cách sử dụng các công cụ hiện đại này:
- ✓ Google Teachable Machine.
- ✓ Google TensorFlow Playground.
- ✓ DataRobot.
- ✓ AWS SageMaker Autopilot.
- ✓ Google Vertex AI.
- ✓ Tensorspace.JS.
Hãy xem 10 dự án chuyên nghiệp mà bạn sẽ hoàn thành:
- ✓ Ngày thứ 1: Phát triển một mô hình AI để phân loại các yếu tố thời trang bằng Google Teachable Machines.
- ✓ Ngày thứ 2: Đi sâu vào các kỹ thuật AI bằng cách điều chỉnh hyperparameter, epoch, và network architecture.
- ✓ Ngày thứ 3: Xây dựng, đào tạo, thử nghiệm và triển khai mô hình AI để phát hiện và phân loại face mask bằng Google Teachable Machines.
- ✓ Ngày thứ 4: Visualize các mô hình AI hiện đại nhất bằng cách sử dụng Tensorspace.JS, Google Tensorflow Playground và Ryerson 3D CNN Visualizations.
- ✓ Ngày thứ 5: Phát triển một mô hình machine learning để dự đoán giá ô tô đã qua sử dụng bằng DataRobot.
- ✓ Ngày thứ 6: Phát triển một mô hình AI để dự đoán tỷ lệ tiêu hao của nhân viên bằng DataRobot.
- ✓ Ngày thứ 7: Phát triển một mô hình AI để phát hiện Bệnh võng mạc đái tháo đường bằng DataRobot.
- ✓ Ngày thứ 8: Xây dựng, đào tạo, thử nghiệm và triển khai mô hình AI để dự đoán Tâm lí người tiêu dùng từ văn bản.
- ✓ Ngày thứ 9: Phát triển một AI để dự đoán tình trạng vỡ nợ của thẻ tín dụng bằng AWS SageMaker Autopilot.
- ✓ Ngày thứ 10: Phát triển một mô hình AI để dự đoán việc phê duyệt khoản vay bằng Google Vertex AI.
Bạn đã sẵn sàng thử thách các kỹ năng AI của mình theo những cách mới và thú vị chưa? Tham gia ngay bây giờ và trải nghiệm sức mạnh của các công cụ no-code AI.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU
