ChatGPT, Bing Chat, Windows Copilot, Bard, Gemini sunt deja cuvinte de care vă loviți zilnic, m-am gândit că unii dintre voi doresc să afle mai multe despre AI și eventual să înceapă să înțeleagă mai bine modelele și să încerce să creeze propriile soluții.
De asta vă recomand să urmăriți două materiale create de dl Dr. Radu Mariescu-Istodor ce pot fi consultate gratuit pe YouTube.
Primul material din serie este No Black Box Machine Learning Course – Learn Without Libraries unde veți putea înțelege elementele de bază ale machine learning.
Cursul are următoarea structură:
TIMESTAMPS ⌨️(0:00:00) Introduction ⌨️(0:05:04) Drawing App ⌨️(0:46:46) Homework 1 ⌨️(0:47:05) Working with Data ⌨️(1:08:54) Data Visualizer ⌨️(1:29:52) Homework 2 ⌨️(1:30:05) Feature Extraction ⌨️(1:38:07) Scatter Plot ⌨️(1:46:12) Custom Chart ⌨️(2:01:03) Homework 3 ⌨️(2:01:35) Nearest Neighbor Classifier ⌨️(2:43:21) Homework 4 (better box) ⌨️(2:43:53) Data Scaling ⌨️(2:54:45) Homework 5 ⌨️(2:55:23) K Nearest Neighbors Classifier ⌨️(3:04:18) Homework 6 ⌨️(3:04:49) Model Evaluation ⌨️(3:21:29) Homework 7 ⌨️(3:22:01) Decision Boundaries ⌨️(3:39:26) Homework 8 ⌨️(3:39:59) Python & SkLearn ⌨️(3:50:35) Homework 9
După ce reușiți să parcurgeți cele patru ore ale cursului puteți trece la următoarea etapă: Machine Learning & Neural Networks without Libraries – No Black Box Course. Aici e dusă mai departe ideea din primul curs, oferind participanților posibilitatea e a învăța cum se face o aplicație web care să poată să învețe cum să recunoască desenele de mână.
Și de data asta vorbim de un curs de peste 3 ore, structurat după cum urmează:
0:00:00 Introduction 0:04:07 Phase 1 Code Review 0:23:11 Data Cleaning 0:41:30 Confusion Matrix 1:16:00 Euclidean Distance Marker 1:16:06 Measuring the Elongation 1:39:23 Measuring the Roundness 1:59:20 Vector vs Raster (Pixels) 2:22:40 Neural Networks 3:04:49 Optimizing Neural Networks 3:25:15 Deep Neural Networks
E la fel de complex ca primul, dar nu e obligatoriu să fie urmărit în ordine. Voi decideți cum faceți asta.
Dacă v-a plăcut vă recomand să urmăriți și alte materiale realizate de @Radu (PhD in Computer Science) pe canalul său de YouTube. O să găsiți chestii faine, explicate simplu.
Și nu uitați să le spuneți și cunoștințelor voastre despre aceste resurse. O să vă mulțumească ulterior.
