פרטים על מסלול בינה מלאכותית AI
קורס זה נועד לספק לכם בסיס איתן בבינה מלאכותית (AI) ומכונה לומדת (ML) ומרכיביה השונים.
בנוסף לכך, תרכשו ידע מיסודות התכנות של Python ועד למידת מכונה מתקדמת וטכניקות למידה עמוקה, לצד המיומנויות והידע הדרושים כדי לצאת למסע מוצלח בתחום הבינה המלאכותית.
במהלך הקורס נחקור נושאים כמו ניתוח נתונים, הדמיית נתונים, הצגות נתונים, בניית מערכות המלצה וענן, מה שיאפשר לנו לפתח פתרונות AI מעשיים.
בנוסף לכך, תרכשו ידע מיסודות התכנות של Python ועד למידת מכונה מתקדמת וטכניקות למידה עמוקה, לצד המיומנויות והידע הדרושים כדי לצאת למסע מוצלח בתחום הבינה המלאכותית.
במהלך הקורס נחקור נושאים כמו ניתוח נתונים, הדמיית נתונים, הצגות נתונים, בניית מערכות המלצה וענן, מה שיאפשר לנו לפתח פתרונות AI מעשיים.
בואו לצלול יחד איתנו לתוך העולם המרגש של AI ונפתח את האפשרויות האינסופיות שלו יחדיו!
1. מבוא:
במודול היכרות זה, נקבל בסיס לעולם המרגש של בינה מלאכותית (AI) לצד הגדרות פרקטיות של סביבת הפיתוח שלנו.
נלמד קצת את ההיסטוריה של עולם הפיתוח, עקרונות של AI, ונרכוש הבנה בסיסית של משמעותו בתחומים שונים.
המודול יספק התקנת סביבות רלוונטיות וסקירה כללית של הקורס, תוך הדגשת הנושאים והמושגים המרכזיים שנפגוש במהלך מסע הלמידה שלנו.
2. יסודות פייתון:
מודול Basics Python הוא מודול בסיסי שבו נרכוש את מיומנויות התכנות החיוניות הנדרשות לפיתוח AI ו- ML. נלמד את היסודות של שפת התכנות Python, כולל משתנים, סוגי נתונים, פונקציות וטיפול בקבצים.
באמצעות תרגילים מעשיים ומטלות, נצבור מיומנות בכתיבת סקריפטים של Python, מה שיאפשר לנו לכתוב תוכנה, ליישם אלגוריתמים ולבנות מודלים של AI.
3. יסודות רשתות מחשבים:
מודול ה-Basics Networks Computer מציג את היסודות של רשתות. נוכל לחקור את הארכיטקטורה והפרוטוקולים המקלים על תקשורת בין מכשירים ברשת. נלמד בין היתר את המושגים הבאים: כתובת IP, רשת משנה, טופולוגיות רשת, ניתוב ואבטחת רשת.
הבנת רשתות מחשבים חיונית עבור מתרגלי בינה מלאכותית שכן היא מאפשרת העברת נתונים יעילה, מחשוב מבוזר ושיתוף פעולה במערכות בינה מלאכותית.
4. פייתון מתקדם:
בהתבסס על מודולPython Advanced , Basics Python מתמקד בטכניקות תכנות וספריות מתוחכמות יותר הנפוצות בפיתוח תוכנה. נחקור נושאים כמו מבני נתונים, תכנות מונחה עצמים (OOP), טיפול בחריגים, ביטויים רגולריים ועבודה עם מודולים חיצוניים.
בסוף מודול זה, יהיה לנו בסיס איתן בתכנות Python, שיאפשר לנו להתמודד עם משימות AI מורכבות ביעילות.
5. OOP - תכנות מונחה עצמים:
תכנות מונחה עצמים (OOP) הינו פרדיגמה בשימוש נרחב בפיתוח תוכנה. במודול זה נלמד את העקרונות והמושגים של OOP, כגון מחלקות, אובייקטים, ירושה, פולימורפיזם ואנקפסולציה.
נבין כיצד לתכנן וליישם קוד לשימוש חוזר, מודולרי ויעיל תוך שימוש בעקרונות OOP, ולשפר את היכולת שלנו לבנות מערכות ותוכנות חזקות.
6. Concepts Data:
Concepts Data הוא מודול חיוני המציג את המושגים והטכניקות הבסיסיות לטיפול וניתוח נתונים. נוכל לחקור נושאים כמו סוגי נתונים, ניקוי נתונים, שילוב נתונים, טרנספורמציה של נתונים והדמיית נתונים. הבנת מושגי נתונים חיונית בבינה מלאכותית שכן היא מהווה בסיס לקבלת החלטות יעילה, זיהוי דפוסים והכשרת מודלים.
7. ניתוח נתונים עם פייתון:
במודול זה, נצלול עמוק יותר לתוך ניתוח נתונים באמצעות Python. נלמד טכניקות שונות לניתוח נתונים חקרני, ניתוח סטטיסטי ועיבוד מקדים של נתונים.
בנוסף, נצבור מיומנות בשימוש בספריות Python פופולריות כמו Pandas ,NumPy ו-Matplotlib לצורך מניפולציה, צבירה והדמיה של נתונים.
בסוף מודול זה, נהיה מצוידים במיומנויות לחלץ תובנות ולקבל החלטות מונחות נתונים.
8. ניתוח נתונים ו-ויזואליזציה:
מודול ניתוח נתונים והדמיות מרחיב את המושגים המכוסים ב-Analytics Data עם Python. נחקור טכניקות מתקדמות לניתוח נתונים, כולל ניתוח רגרסיה, סיווג, קלאסטרינג והפחתת ממדים. יתר על כן, נלמד כיצד ליצור הדמיות משמעותיות באמצעות ספריות כמו Seaborn ו-Matplotlib, המאפשרות לנו להעביר ביעילות את המסקנות והתובנות שלנו כלפי חוץ.
9. למידת מכונה (ML):
למידת מכונה היא מודול ליבה המציג את העקרונות, האלגוריתמים והיישומים של למידת מכונה. נוכל לחקור טכניקות למידה בפיקוח, למידה ללא פיקוח וטכניקות למידת חיזוק. הנושאים המכוסים כוללים רגרסיה ליניארית, רגרסיה לוגיסטית, עצי החלטה, מכונות וקטור תמיכה, אלגוריתמי אשכולות ומדדי הערכה. בסוף מודול זה, נשיג הבנה מוצקה של למידת מכונה ויישומיה ב-AI.
10. למידה עמוקה:
מודול Learning Deep מתמקד ברשתות עצביות, תת-קבוצה רבת עוצמה של אלגוריתמים של למידת מכונה. נחקור את הארכיטקטורה ועקרונות העבודה של רשתות עצביות מלאכותיות, רשתות עצביות קונבולוציוניות (CNNs), רשתות עצביות חוזרות (RNNs) ומסגרות למידה עמוקה כמו TensorFlow.
מודול זה יצייד אותנו במיומנויות לבנות ולהכשיר מודלים של למידה עמוקה למשימות AI מורכבות כגון זיהוי תמונות, עיבוד שפה טבעית ויצירת רצף.
11. מערכות המלצה:
מודול Systems Recommender מתעמק באלגוריתמים ובטכניקות המשמשות ליצירת המלצות מותאמות אישית.
נלמד על סינון שיתופי, סינון מבוסס תוכן וגישות היברידיות להמלצה על פריטים למשתמשים.
בנוסף, נחקור מדדי הערכה, עיבוד מוקדם של נתונים עבור מערכות המלצה, ושיטות להתמודדות עם אתגרים כמו דלילות נתונים ומדרגיות.
מודול זה חיוני כדי להבין כיצד בינה מלאכותית יכולה לשפר את חווית המשתמש ולקדם המלצות מותאמות אישית בתחומים שונים.
12. בינה מלאכותית (AI):
מודול הבינה המלאכותית משמש סקירה מקיפה של AI, המאגדת את המושגים והטכניקות שכוסו במודולים
הקודמים. נוכל לחקור נושאים מתקדמים כמו עיבוד שפה טבעית, ראייה ממוחשבת, למידת חיזוק ושיקולים אתיים
ב-AI. מודול זה יעמיק את ההבנה שלנו ב-AI ויצייד אותנו בידע לתכנן ולפתח מערכות AI מתוחכמות.