Курсы искусственного интеллекта от Intel

 Top AI Courses Offered by Intel

Лучшие курсы по искусственному интеллекту от Intel

Современное оборудование и инструменты Intel находятся во главе развития ИИ. Курсы предлагают практическое обучение для реальных приложений, позволяя эффективно использовать портфель Intel в глубоком обучении, компьютерном зрении и многом другом.

Введение в машинное обучение

Основы машинного обучения, включая построение моделей и ключевые алгоритмы. Студенты поймут надзорное обучение, переобучение, регуляризацию, перекрестную проверку и настройку моделей.

Введение в искусственный интеллект

История, применение и важность ИИ в различных отраслях. Основы ИИ, включая надзорное обучение и основы глубокого обучения. Курс включает лекции и упражнения на Python.

Специализация в основах ИИ от Intel

Основы ИИ для рекомендации и продажи решений ИИ, включая актуальность ИИ и типичный путь развития. Вы научитесь начинать разговоры о ИИ с различными лицами и получите представление о продаже портфеля Intel AI через кейс-стади, применимые в различных отраслях.

Глубокое обучение

Основы глубокого обучения, его техники, терминология и основные архитектуры нейронных сетей. Студенты научатся создавать, обучать и применять модели, включая использование предварительно обученных моделей для оптимальных результатов.

Прикладное глубокое обучение с TensorFlow

Построение моделей с использованием TensorFlow, включая основы, такие как линейная регрессия и градиентный спуск, а также техники, такие как нормализация и мини-пакетирование. Курс также изучает сверточные нейронные сети, TFRecord и обучение передачи. Студенты поймут построение сетей, ядра и расширение сетей с использованием обучения передачи.

Обработка естественного языка

Обработка естественного языка (NLP), включая манипулирование текстом, генерацию и моделирование тем. Студенты изучат техники предварительной обработки строк и применение алгоритмов машинного обучения для классификации текста и других языковых задач.

Обнаружение аномалий

Использование статистики и машинного обучения для обнаружения аномалий, включая теорию и методы от базового до продвинутого уровня. Студенты научатся создавать модели обнаружения, обрабатывать различные типы данных и реализовывать модели с использованием лабораторий Python.

Анализ временных рядов

Анализ временных рядов, включая сглаживание данных, модели ARIMA, фильтры Калмана и преобразования Фурье. Курс также изучает методы глубокого обучения для последовательных данных. Студенты поймут теорию временных рядов, ключевые концепции, такие как фильтры и преобразования сигналов, и научатся применять эти техники с использованием Python.

Глубокое обучение для робототехники

Применение машинного обучения к робототехнике. Курс охватывает нейронные сети, LSTM и обучение с подкреплением, фокусируясь на обнаружении препятствий, обучении моделей и использовании симуляций. Студенты научатся создавать системы глубокого обучения с помощью PyTorch.

ИИ на ПК

Использование оборудования и программного обеспечения Intel для ИИ на ПК, с акцентом на глубокое обучение на краевых устройствах. Студенты научатся использовать Windows* Machine Learning, набор средств Intel Distribution for OpenVINO и фреймворки глубокого обучения, такие как TensorFlow и ONNX.

ИИ на краю с компьютерным зрением

Использование Intel Neural Compute Stick 2 (Intel NCS2) для низкопотребляющего глубокого обучения на краевых устройствах. Студенты научатся устанавливать и настраивать OpenVINO.

Глубокое обучение на FPGA от Intel

Развертывание и ускорение приложений компьютерного зрения глубокого обучения на ЦП и FPGA. Студенты изучат сверточные нейронные сети, преимущества FPGA и использование Docker и Kubernetes для масштабирования. В конце они поймут, как создавать приложения на основе CNN, использовать Intel FPGA Deep Learning Acceleration Suite и ориентировать вывод на Intel CPU и FPGA с помощью набора средств OpenVINO.

Мы получаем небольшую прибыль от покупок, совершенных через реферальные/аффилированные ссылки, прикрепленные к каждому курсу, упомянутому в вышеприведенном списке.

Если вы хотите предложить какой-либо курс, который мы упустили из этого списка, напишите нам по адресу asif@marktechpost.com

Статья Лучшие курсы по искусственному интеллекту, предлагаемые Intel впервые появилась на MarkTechPost.

Используйте ИИ для развития вашего бизнеса

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.

Определитесь, какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.

На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram

Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/ Этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Устойчивость оценок рассуждений LLM: вызовы и решения для бизнеса

    Понимание хрупкости оценок рассуждений LLM Недавние исследования выявили значительные слабости в оценке способностей рассуждения у больших языковых моделей (LLM). Эти слабости могут привести к вводящим в заблуждение оценкам, что искажает научное понимание и…

  • Разработка инструмента финансовой аналитики с использованием Python

    Введение Разработка инструмента финансовой аналитики позволяет принимать обоснованные финансовые решения. Этот инструмент поможет улучшить бизнес-процессы и повысить эффективность работы. Ключевые компоненты инструмента 1. Извлечение данных Используйте библиотеку yfinance для получения исторических данных о…

  • Раннее развитие рефлексивного мышления в языковых моделях ИИ для бизнеса

    Улучшение рефлексивного мышления ИИ в бизнесе Понимание рефлексивного мышления в ИИ Большие языковые модели (LLMs) обладают способностью анализировать свои ответы, выявляя несоответствия и пытаясь их исправить. Это позволяет перейти от базовой обработки к…

  • Инновационный фреймворк Insight-RAG для улучшения генерации с учетом извлечения инсайтов

    Преобразование AI с Insight-RAG Проблемы традиционных RAG-структур Традиционные методы RAG часто фокусируются на поверхностной релевантности документов, что приводит к упущенным инсайтам и ограничениям в более сложных приложениях. Они испытывают трудности с задачами, требующими…

  • Улучшение трансформеров с помощью многомерного позиционного понимания

    Улучшение моделей Transformer с помощью продвинутого понимания позиционирования Введение в Transformers и позиционное кодирование Transformers стали важными инструментами в области искусственного интеллекта, особенно для обработки последовательных и структурированных данных. Основная проблема заключается в…

  • Эффективные стратегии для бизнеса: ранняя фузия в многомодальном ИИ

    Преобразование многомодального ИИ: практические бизнес-решения Понимание многомодальных моделей Многомодальный искусственный интеллект (ИИ) объединяет различные типы данных, такие как текст и изображения, для улучшения понимания и принятия решений. Проблемы поздней интеграции Модели поздней интеграции…

  • Современные AI-технологии для бизнес-решений

    Реализация продвинутого ИИ для бизнес-решений Внедрение продвинутых ИИ-техник для бизнес-решений В этом документе мы представляем инновационный метод, который интегрирует многоголовое латентное внимание с детальной экспертной сегментацией. Этот подход использует латентное внимание для улучшения…

  • Прорыв в эффективных методах выборки: недоаморфные диффузионные образцы

    Инновационные Техники Отбора в Искусственном Интеллекте Понимание Проблем Традиционные методы отбора часто сталкиваются с медленной сходимостью, что затрудняет принятие решений в бизнесе. Новая техника под названием “недоводненная диффузия” решает эти проблемы, улучшая процесс…

  • Улучшение эффективности ИИ через самопроверку моделей

    Повышение эффективности ИИ через самообоснование Введение в модели рассуждений Искусственный интеллект (ИИ) значительно продвинулся в имитации человеческого рассуждения, особенно в математике и логике. Современные модели не только предоставляют ответы, но и описывают логические…

  • Создание сервера MCP для анализа финансовых данных в реальном времени

    Построение сервера контекстного протокола модели (MCP) Решение для реальных финансовых данных Создание сервера MCP для получения актуальной информации о фондовом рынке поможет вашей компании принимать обоснованные решения на основе данных в реальном времени.…

  • Квантование весов для эффективных моделей глубокого обучения

    Улучшение Эффективности в Глубоком Обучении через Квантование Весов Введение Оптимизация моделей глубокого обучения для работы в условиях ограниченных ресурсов становится всё более важной. Квантование весов — ключевая техника, позволяющая уменьшить точность параметров модели…

  • NVIDIA UltraLong-8B: Революция в языковых моделях для бизнеса

    Введение в UltraLong-8B NVIDIA недавно запустила серию UltraLong-8B, новые языковые модели, способные обрабатывать обширные текстовые последовательности до 4 миллионов токенов. Это решение помогает преодолеть значительные проблемы, с которыми сталкиваются большие языковые модели (LLMs),…

  • Конвертация текста в высококачественный аудио с помощью Open Source TTS

    Руководство по высококачественному преобразованию текста в аудио с использованием TTS с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Использование технологии TTS (text-to-speech) может значительно улучшить взаимодействие с клиентами и повысить эффективность работы. Вот несколько решений:…

  • AMIE: Инновационное Решение для Оптимизации Диагностического Мышления

    Оптимизация Диагностического Мышления с помощью ИИ: Решение AMIE Введение в AMIE Google AI представил Articulate Medical Intelligence Explorer (AMIE) – крупную языковую модель, специально разработанную для улучшения диагностического мышления в клинических условиях. Этот…

  • Создание системы рекомендаций на основе нейронного коллаборативного фильтрации с использованием PyTorch

    Практические бизнес-решения для системы рекомендаций Введение Система рекомендаций на основе нейронного коллаборативного фильтрации (NCF) может значительно улучшить пользовательский опыт и увеличить продажи. Использование NCF позволяет глубже понять взаимодействия между пользователями и товарами, что…

  • Запуск Kimi-VL: Революционная Модель Для Мультимодального ИИ

    Преобразование бизнеса с помощью Kimi-VL от Moonsight AI Moonsight AI представила Kimi-VL, инновационную модель, которая улучшает возможности искусственного интеллекта в обработке и анализе различных форматов данных, таких как изображения, текст и видео. Эта…

  • OLMoTrace: Увеличение прозрачности в языковых моделях

    OLMoTrace: Повышение Прозрачности Языковых Моделей Введение в OLMoTrace OLMoTrace — это инновационный инструмент от Allen Institute for AI, позволяющий компаниям отслеживать результаты больших языковых моделей (LLMs) в реальном времени. Понимание процессов принятия решений…

  • Debug-Gym: Новый подход к отладке с использованием ИИ

    Преобразование вашего бизнеса с помощью ИИ Изучите, как искусственный интеллект может преобразовать ваши бизнес-процессы. Вот несколько практических решений на основе инструментов от Microsoft, таких как Debug-Gym, которые могут улучшить бизнес и реальную жизнь.…