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

  • Создание локального RAG-пайплайна с Ollama и DeepSeek-R1 на Google Colab

    Практические бизнес-решения с использованием RAG-пайплайна Создание RAG-пайплайна с использованием Ollama и Google Colab может значительно улучшить бизнес и повседневную жизнь. Вот как это может повысить результаты бизнеса: Преимущества Эффективный доступ к информации из…

  • Улучшение моделей рассуждений с помощью масштабирования во время вывода

    Введение Искусственный интеллект может существенно улучшить бизнес-процессы, особенно в области сложного решения задач. Следуя новейшим исследованиям в области масштабирования языковых моделей, можно улучшить качества рассуждений и значительно повысить эффективность работы. Проблемы текущих моделей…

  • RARE: Масштабируемая AI-структура для улучшения специфического рассуждения

    Введение Современные достижения в области больших языковых моделей (LLMs) продемонстрировали впечатляющие возможности в различных задачах. Однако они часто сталкиваются с трудностями в специализированных областях, требующих глубоких знаний и рассуждений. Это ограничение связано с…

  • OceanSim: Инновационный GPU-ускоренный симулятор подводной robotics

    Введение в OceanSim: Преобразование симуляции подводной робототехники OceanSim – это современная платформа для симуляции подводной робототехники, разработанная Университетом Мичигана. Она использует высокопроизводительное GPU-ускорение, что делает ее ценным инструментом для таких приложений, как морская…

  • Генератор питчей для стартапов на основе AI

    Создание генератора питчей для стартапов на базе ИИ Данный гид предлагает простой подход к созданию приложения, использующего ИИ для генерации идей питчей для стартапов. Используя модель Google Gemini Pro вместе с фреймворком LiteLLM,…

  • MMSearch-R1: Новые горизонты для бизнес-ИИ

    MMSearch-R1: Улучшение возможностей ИИ в бизнесе Введение в большие мультимодальные модели (LMM) Большие мультимодальные модели (LMM) значительно продвинулись в понимании и обработке визуальных и текстовых данных. Однако они сталкиваются с проблемами при работе…

  • Масштабируемое Моделирование Наград для AI: Улучшение Общих Моделей Наград с SPCT

    Улучшение моделей вознаграждения для приложений ИИ Введение в моделирование вознаграждения Метод обучения с подкреплением (RL) стал ключевым методом для улучшения возможностей больших языковых моделей (LLMs). Мы можем применять RL, чтобы модели лучше понимали…

  • Архитектура трансфузии: Повышение креативности GPT-4o в бизнесе

    Преобразование AI с помощью архитектуры Transfusion Введение в GPT-4o и архитектуру Transfusion GPT-4o от OpenAI представляет собой значительное достижение в области мультимодального искусственного интеллекта, объединяя генерацию текста и изображений в одном выходе. Архитектура…

  • Графы атрибуции: Новый подход к интерпретируемости ИИ

    Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта, такие как графы атрибуции, открывают новые горизонты для понимания работы AI-моделей. Это позволяет компаниям лучше доверять и использовать ИИ в своих бизнес-процессах. Проблема интерпретируемости ИИ Одной…

  • Оценка надежности цепочечного рассуждения в ИИ: Исследования Anthropic

    Улучшение прозрачности и безопасности ИИ Введение в цепочку размышлений Цепочка размышлений (CoT) представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта (ИИ). Этот подход позволяет моделям ИИ формулировать свои шаги рассуждений перед тем, как…

  • Модели Llama 4 от Meta AI: Решения для бизнеса

    Введение в модели Llama 4 Meta AI недавно представила свое новое поколение мультимодальных моделей Llama 4, включая две разновидности: Llama 4 Scout и Llama 4 Maverick. Эти модели представляют собой значительный шаг вперед…

  • Масштабируемое Обучение с Подкреплением для Сложных Задач

    Практические бизнес-решения на основе RLVR Использование обучения с подкреплением с проверяемыми наградами (RLVR) открывает новые возможности для бизнеса. Давайте рассмотрим, как это может улучшить бизнес и реальную жизнь, а также шаги для внедрения.…

  • Запуск AgentIQ от NVIDIA: Оптимизация рабочих процессов AI-агентов

    Введение С увеличением использования интеллектуальных систем, основанных на AI-агентах, компании сталкиваются с проблемами, связанными с совместимостью, мониторингом производительности и управлением рабочими процессами. Решение этих проблем может значительно повысить эффективность и масштабируемость AI-разработок. NVIDIA…

  • Генерация ИИ для Автономного Управления Задачами

    GenSpark Super Agent: Преобразование Бизнес-Операций с Помощью ИИ Введение в GenSpark GenSpark Super Agent, или просто GenSpark, — это инновационное решение на основе ИИ, предназначенное для автономного управления сложными задачами в различных областях.…

  • Создание контекстного AI-ассистента на базе LangChain и Gemini

    Создание контекстно-осведомленного AI-ассистента Этот текст описывает процесс создания контекстно-осведомленного AI-ассистента с использованием LangChain, LangGraph и языковой модели Gemini от Google. Применение принципов Протокола Контекста Модели (MCP) позволит разработать упрощенную версию AI-ассистента, который эффективно…

  • Создание AI-бота для вопросов и ответов на веб-сайтах с использованием открытых моделей

    Построение AI Q&A Бота для Вебсайтов с Использованием Открытых Моделей Обзор и Преимущества Создание AI Q&A бота может значительно повысить эффективность вашей компании, улучшая доступ к информации и сокращая время, затрачиваемое на поиск…

  • Запуск проверенного агента SWE-bench от Augment Code: Прорыв в области ИИ для программной инженерии

    Введение Запуск открытого AI-агента от Augment Code представляет собой значительный шаг в области программной инженерии. Этот инструмент может значительно улучшить процессы разработки и повысить эффективность работы команд. Практические бизнес-решения Использование AI-агента Augment Code…

  • NVIDIA HOVER: Революция в гуманоидной робототехнике с помощью единого ИИ управления

    Практические бизнес-решения с использованием HOVER NVIDIA HOVER предлагает революционное решение в области гуманоидной робототехники, которое может значительно улучшить бизнес-процессы и повседневную жизнь. Ниже представлены шаги для реализации и повышения результатов бизнеса. Шаги к…