Тривалість: 15:46:37

Ціна відео курсу: PLN 299.00> Рекламна ціна можна знайти на нашому аукціоні!

Відео цифрової версії

Формат: Інтернет (потокова трансляція)

Обчислювальний інтелект у машинному навчанні (ML) - це сукупність передових методик, за допомогою яких комп'ютери можуть вирішити складні проблеми, вивчаючи дані, а не покладатися на правила програмування. Завдяки генетичним алгоритмам, натхненним природною еволюцією, ви можете оптимізувати процеси в різних галузях - від інженерії, до біотехнології, до логістики - без необхідності створювати великі бази даних. Ці алгоритми дозволяють вирішити такі проблеми, як узгодження параметрів у моделюванні або оптимізація маршрутів, які широко використовуються у повсякденних бізнесах.

Крім того, знання паралельного програмування дозволяє повністю використовувати потужність багатоколісних процесорів та кластерів обчислення в аналізі великих даних, чисельному моделюванні та вдосконалених проектах AI. Наша підготовка допоможе вам освоїти методи генетичних алгоритмів та паралельного програмування протягом 15 годин, завдяки якому ви значно підвищите ефективність та ефективність роботи своєї роботи. Ви навчитесь використовувати їх у реальних проектах, від оптимізації алгоритмів ML, за допомогою посиленого навчання (підкріплення), до вдосконалених моделей та прискорення процесів навчання.

Ви також отримаєте можливість оцінювати, коли паралельне програмування є найбільш підходящим, і коли варто досягти альтернативних інструментів, таких як сміттєзвалища. Курс, який базується на останніх дослідженнях та практичних додатках, підготує вас до роботи з сучасними технологіями. Набуті знання також дозволять вам розвиватися в таких дисциплінах, як великі дані, біоінформатика або розробка автономних систем - ваші навички будуть неоціненними при моделюванні, прогнозуванні та аналізі великих наборів даних.

під час тренінгу розрахунок інтелекту. Відеокурс. Генетичні алгоритми та паралельне програмування Ви дізнаєтесь практичне використання генетичних алгоритмів та паралельного програмування в Python на проміжному рівні. Ви почнете з основ програмування в Python, включаючи встановлення бібліотек, використання Google Colaboards та співпрацю з репозиціями GIT. Ви дізнаєтесь теорію, орієнтованого на об'єкт програмування, типів даних, структур даних, а також створите власний дизайн калькулятора, переходячи від версії в Jupyter до програми вікна. Ви також освоїте можливість використовувати такі бібліотеки, як Numpy, Matplotlib та Glotly для аналізу та візуалізації даних. Ви отримаєте знання про генетичні алгоритми, включаючи різні оператори відбору та перехрестя, а також навчитесь реалізовувати їх у бібліотеці Pygad. Ви будете використовувати паралельне програмування для прискорення розрахунків, обміну завданнями між процесорами та обробкою даних у реальному часі. Ви дізнаєтесь принципи відбору, схрещування та мутацій, які дозволять вам створити ефективні генетичні алгоритми. Ви навчитесь визначати власні заняття в Python та використовувати їх для паралельної роботи. Ви зрозумієте, як написати ефективний код і коли варто використовувати альтернативні інструменти, такі як PYPS. Ви дізнаєтесь, як використовувати обчислювальні кластери та уникати типових помилок у паралельному програмуванні. Ви дізнаєтесь, як генетичні алгоритми використовуються в промисловості та навчанні, наприклад, для оптимізації вітрових турбін. Нарешті, ви будете використовувати ці методи в практичних проектах, таких як вирішення лабіринту та паралельне множення матриці. Завершення навчання надасть вам міцну основу для навчання для вдосконалення та оптимізації нейронних мереж. Ви розширите свої компетенції в галузі ШІ та методів розрахунку, навіть якщо ви тільки починаєте.

Найбільший ворог при вивченні точних сфер - це відсутність таланту, але терпіння. На перший погляд, матеріал може здатися важким, але якщо ви спробуєте написати коди (або їх фрагменти) і порівнювати їх лише з фільмами, то ви можете швидко здобути практику. З трохи наполегливості, матеріал курсу