Pengantar AI dengan Python
Kursus oleh Rodrigo Montemayor, Programmer
Pengantar AI dengan Python
Berkat pembelajaran mesin, setiap industri merevolusi cara kerja mereka. Dalam kursus daring ini, programmer ahli Rodrigo Montemayor akan mengajarkan Anda dasar-dasar kecerdasan buatan menggunakan Python dari awal.
Sepanjang pelajaran, Anda akan mempelajari apa itu pembelajaran mesin dan cara kerjanya, jenis-jenisnya, dan bagaimana pembelajaran mesin dapat diterapkan untuk memecahkan berbagai masalah. Bersiaplah untuk menjadi bagian dari masa depan kecerdasan buatan.
Apa yang akan Anda pelajari dalam kursus daring ini?
1 pelajaran & 1 unduhan
Apa yang termasuk dalam kursus ini?
Anda akan memulai kursus dengan mengenal Profesor Rodrigo Montemayor lebih baik, yang akan berbicara kepada Anda tentang kariernya sebagai programmer dan inspirasi terbesarnya.
Selanjutnya, Anda akan mempelajari apa itu pembelajaran mesin dan bagaimana penerapannya di berbagai industri. Selanjutnya, Anda akan mempelajari berbagai jenis pembelajaran mesin yang tersedia.
Di unit berikutnya, Anda akan mengajukan masalah menggunakan konsep pembelajaran mesin dan memahami bahwa data penting untuk mendapatkan hasil. Langkah demi langkah, Anda akan mempelajari istilah-istilah seperti label, fitur, dan pustaka. Kemudian, Anda akan membuat model pertama Anda menggunakan regresi linier. Anda akan memahami cara kerja proses pelatihan dan perhitungan kerugian untuk meningkatkan model Anda secara otomatis, dan Anda akan menemukan masalah-masalah yang paling umum.
Nantinya, Rodrigo akan memberikan beberapa kiat tentang manajemen dan representasi data. Ia juga akan membahas jenis model lain, yaitu regresi logistik, serta jaringan saraf tiruan. Terakhir, Anda akan mempelajari cara memanfaatkan model yang sudah ada dan yang telah dilatih sebelumnya untuk memecahkan masalah.
- 98% ulasan positif ( 454 )
- 1 siswa
- 1 pelajaran ( 1 jam 1m )
- 1 sumber daya tambahan (1 berkas)
- Online dan sesuai kecepatan Anda sendiri
- Tersedia di aplikasi
- Audio: Spanyol, Bahasa inggris, Perancis, Indonesia, Italia, Portugis, Rumania, Turki
- Spanyol · Bahasa inggris · Portugis · Jerman · Perancis · Italia · Polandia · Belanda · Turki · Rumania · Indonesia
- Tingkat: Pemula
- Akses tak terbatas selamanya
Apa proyek kursus ini?
Anda akan membuat model pembelajaran mesin yang dapat digunakan untuk mengklasifikasikan dan mendeteksi gambar Anda sendiri menggunakan jaringan saraf.
Proyek oleh mahasiswa kursus
Untuk siapa kursus daring ini?
Kepada siapa pun yang tertarik mempelajari dasar-dasar pembelajaran mesin.
Persyaratan dan bahan
Untuk mengikuti kursus ini Anda memerlukan pengetahuan dasar tentang Python.
Ulasan
Rodrigo Montemayor
Kursus oleh Rodrigo Montemayor
Rodrigo Montemayor telah menjadi programmer selama lebih dari 20 tahun. Ia telah bekerja dengan banyak perusahaan terbesar di Meksiko, serta beberapa perusahaan internasional, dalam pengembangan web, seluler, dan desktop. Selain itu, melalui perusahaan...
Isi
-
U 1
Perkenalan
-
Presentasi
-
Pengaruh
-
-
U 2
Dasar-dasar pembelajaran mesin
-
Apa itu pembelajaran mesin?
-
Kemungkinan pembelajaran mesin
-
Menyiapkan lingkungan kerja
-
-
U 3
Model pertama Anda
-
Jenis dan contoh pembelajaran mesin
-
Data: dasar dari setiap model
-
Pustaka Python
-
Model pertama Anda: regresi linier
-
Regresi linier secara rinci
-
-
U 4
Algoritma pembelajaran mesin
-
Kumpulan data dan analisis
-
Latihan regresi linier
-
Regresi logistik
-
Latihan regresi logistik
-
Pohon keputusan
-
Latihan pohon keputusan
-
-
U 5
Lebih banyak algoritma pembelajaran mesin
-
Mesin vektor pendukung
-
Latihan Mesin Vektor Pendukung
-
Pengelompokan dengan K-means
-
Latihan pengelompokan K-means
-
-
U 6
Jaringan saraf dan pembelajaran mendalam
-
Intuisi dan bagaimana jaringan saraf belajar
-
Jaringan saraf regresi
-
Jaringan saraf klasifikasi 1
-
Jaringan Saraf Klasifikasi 2
-
Konvolusi dan filter
-
Jaringan Saraf Konvolusional 1
-
Jaringan Saraf Konvolusional 2
-
Transfer Pembelajaran 1
-
Transfer Pembelajaran 2
-
-
FP
Proyek akhir
-
Pengantar AI dengan Python
-
Apa yang diharapkan dari kursus Domestika
-
Belajar dengan kecepatan Anda sendiri
Nikmati belajar dari rumah tanpa jadwal tetap dan dengan metode yang mudah diikuti. Anda bisa mengatur kecepatan belajar Anda sendiri.
-
Belajar dari para profesional terbaik
Pelajari metode dan teknik berharga yang dijelaskan oleh para ahli terkemuka di sektor kreatif.
-
Bertemu dengan guru ahli
Setiap pakar mengajarkan apa yang paling mereka kuasai, dengan pedoman yang jelas, semangat yang membara, dan wawasan profesional dalam setiap pelajaran.
-
Sertifikat
PlusJika Anda anggota Plus, dapatkan sertifikat khusus yang ditandatangani oleh pengajar Anda untuk setiap mata kuliah. Bagikan di portofolio, media sosial, atau di mana pun Anda suka.
-
Dapatkan kursi baris depan
Video berkualitas tinggi, jadi Anda tidak akan melewatkan satu detail pun. Dengan akses tak terbatas, Anda dapat menontonnya sesering yang Anda butuhkan untuk menyempurnakan teknik Anda.
-
Berbagi pengetahuan dan ide
Ajukan pertanyaan, minta masukan, atau tawarkan solusi. Bagikan pengalaman belajar Anda dengan siswa lain di komunitas yang sama bersemangatnya dengan Anda dalam hal kreativitas.
-
Terhubung dengan komunitas kreatif global
Komunitas ini merupakan rumah bagi jutaan orang dari seluruh dunia yang ingin tahu dan bersemangat untuk mengeksplorasi dan mengekspresikan kreativitas mereka.
-
Tonton kursus yang diproduksi secara profesional
Domestika menyusun daftar guru dan memproduksi setiap kursus secara internal untuk memastikan pengalaman belajar daring berkualitas tinggi.
Tanya Jawab Umum
You’ll master key Machine Learning concepts, learn how to apply algorithms to real-world problems, work with computer vision, prepare and analyze data, and build practical projects using Python and popular libraries like pandas, scikit-learn, and TensorFlow.
This is an intermediate-level course. It’s best if you have basic Python programming skills and a general understanding of math to get the most out of the lessons and exercises.
You’ll need Python installed, access to Google Colab or Visual Studio Code, and basic programming knowledge. A stable internet connection and a computer capable of running notebooks and Machine Learning libraries are also recommended.
You’ll work on projects like image and text classification, anomaly detection, customer segmentation, regression and binary classification models, and computer vision applications using real datasets and Python libraries.
The course covers applications such as computer vision, pattern recognition, fraud detection, medical diagnosis, price prediction, customer segmentation, and personalized recommendation systems.
Unlike traditional programming, Machine Learning lets systems learn from data and improve automatically, rather than following explicitly coded rules.
You’ll use pandas for data analysis, scikit-learn for Machine Learning models, TensorFlow and Keras for neural networks, plus Google Colab and Visual Studio Code to code and run your projects.
pues me esta gustando :D
hasta ahora todo bien
MUY BUENO
Explica bien y le presta atencion a las personas que programan en google colab o las que programan en visual studio code
Hoy en dia el analisis de datos, python y la ia son las mejores herramientas para crecer, excelente curso, excelente enseñanza para la carrera profesional.