Основи ШІ та машинного навчання для непрофесійних технічних спеціалістів

19/08/2026 : 9:00-12:00 PST 20/08/2026 : 9:00-12:00 PST Дізнайтеся про ШІ та машинне навчання без технічного жаргону на цій розслабленій, дружній до початківців зустрічі. У цьому курсі ви матимете можливість дізнатися, як: * Описати методи та використання навчання з учителем та без вчителя * Порівняти ШІ та МН та ГН * Розуміти такі техніки, як класифікація, кластеризація та регресія * Обговорити, як визначити, які методи застосовувати для певного випадку використання * Розуміти популярні рішення для машинного навчання, такі як Amazon Machine Learning, TensorFlow, Azure Machine Learning, Spark mlib, Python та R тощо. * Розуміти зв'язок між інженерією даних та наукою про дані * Розуміти процес науки про дані * Обговорити випадки використання машинного навчання в різних галузях * Визначити, коли використовувати або не використовувати машинне навчання * Визначити, як сформувати команду МН для успіху * Розуміти використання інструментів через демонстрацію МН та практичні лабораторії. Контур теми: * Вступ до курсу * Історія та фон ШІ та МН * Порівняти ШІ та МН та ГН * Описати методи та використання навчання з учителем та без вчителя * Патерни машинного навчання - Класифікація - Кластеризація - Регресія * Цикл гіпотез Гартнера для нових технологій * Пропозиції машинного навчання в індустрії * Обговорити випадки використання машинного навчання в різних галузях * Розуміти процес науки про дані для застосування до випадків використання МН * Розуміти зв'язок між інженерією даних та наукою про дані * Визначити різні ролі, необхідні для успішного проекту МН * Практичне: створити обліковий запис для Microsoft Azure Machine Learning Studio * Демонстрація: МН з використанням Azure ML studio * Демонстрація: МН з використанням Scikit-learn * Посилання та подальші кроки