Разное

Уроки ai: 105+ уроков Adobe Illustrator для начинающих (на русском языке)

50 уроков по созданию персонажей в Adobe Illustrator

Если вы изучаете программу Adobe Illustrator, то наверняка уже пробовали или хотели попробовать нарисовать кого-нибудь живого. Создание персонажей замечательно тем, что изобразить нужно как образ, так и характер того, кого вы рисуете. Сегодня мы собрали уроки для Adobe Illustrator по созданию персонажей. Вы найдете целых 50 уроков на английском и русском языках. С их помощью вы научитесь рисовать людей, животных и других персонажей в Illustrator.

 

Люди

Рисуем девушку-вампира в Adobe Illustrator 

Создаем королеву червей с тату рукавом в Illustrator 

Грозный самурай средствами Illustrator 

Draw a Vector Pirate Cartoon Character in Illustrator

Create a Geisha Girl in Illustrator 

Create a Badass Hip Hop Character in Illustrator 

Beginner Tutorial: Create Super Mario’s Head on Illustrator 

Beginner Tutorial: Create Dexter on illustrator 

Create a Simple Vector Ninja Character in Illustrator 

Create a Simple Mechanic Character in Illustrator 

How to Create a Yoga Goddess Illustration in Adobe Illustrator 

Create the Enchanting Maleficent Portrait in Adobe Illustrator 

Create a Fun Cartoon Character Face in Adobe Illustrator 

Create a Skating Girl With Basic Shapes in Adobe Illustrator

Create a Tim Burton Inspired Bride of Frankenstein in Illustrator 

Create a Colorful, 1940s-Inspired Witch in Adobe Illustrator 

How to Create a Happy Drummer Using Adobe Illustrator and VectorScribe Plugin

Illustrator Tutorial: How to Create a Cartoon Little Girl Portrait 

Illustrator and CorelDraw Tutorial: How to Create a Vector Girl with a Fan 

Звери

Рисуем спящую кошечку в Adobe Illustrator 

Рисуем речную рыбу в Adobe Illustrator 

Рисуем зайку на качелях в Adobe Illustrator

Рисуем свинку-валентинку в Adobe Illustrator 

Рисуем ёжика в Inkscape 

Рисуем Teddy Bear в Adobe Illustrator

Рисуем панду в Adobe Illustrator 

Создаем золотую рыбку в Adobe Illustrator 

Happy Tree Friends in Illustrator

Create Courage, The Cowardly Dog in Illustrator 

Quick tip: Make a Worm on Illustrator 

Draw a cute lion in Illustrator 

How To Create a Vector Sponge Art Effect in Illustrator

Create a Cute Vector Penguin Character in Illustrator 

Create a Cute Vector Reindeer Character in Illustrator 

How to Create a Flat, Subtle Textured Fox in Adobe Illustrator

Create a Super Happy Octopus Character 

Create a Cute Panda Bear Face Icon 

Другие персонажи

Создаем милого монстра в Illustrator 

Create a Dirty Water Drop Character 

Create a Happy Sun Character 

Create a Creamy Ice Cream Poster on Illustrator 

Fun Vector Monster Character Illustrator Tutorial 

How To Create a Cool Vector Yeti Character in Illustrator 

Create A Cute Creature Character From A Sketch 

How To Create a Cute Hairy Vector Monster Character 

How To Create a Cute Vector Mushroom Character 

Create a Cool Vector Robot Character in Illustrator 

Create a Cute Adipose From Doctor Who in Adobe Illustrator 

Creating a Simple Kawaii Yeti With Basic Shapes in Adobe Illustrator 

Create Your Own Terrifying Monster Rabbit in Adobe Illustrator 

Автор подборки — Дежурка

Смотрите также:

  • Лучшие уроки по созданию паттернов
  • Цветочные уроки Adobe Illustrator
  • 25 вкусных уроков для Illustrator
  • Опубликовано в Уроки, января 26, 2015
  • Метки: Adobe Illustrator, персонажи, подборка уроков, уроки illustrator, уроки иллюстратор

Tweet

�



Комментарии

[an error occurred while processing the directive]

НейроSPOC

НейроSPOC

Сделаем образование открытым и удобным

bmstu. online позволит вам создать приватную образовательную экосистему, в которой вы сможете поручить проверку рутинных и типовых задач искусственному интеллекту

Начать сейчас

Процесс

Учиться у нас удобно. bmstu.online — это многофункциональная и гибкая платформа для создания образовательных материалов.

Платформа

Во время разработки платформы мы учли опыт эксплуатации платформ edX, Coursera и Moodle. Вы можете гибко настроить приватность своего курса.

AI

Воспользуйтесь нашим AI-тьютором для организации, сбора и проверки стандартных задач. Забудьте о проверке заданий через почту или в мессенджерах.

Образование как тип мышления

Вы можете создавать онлайн курсы, интерактивные уроки с видео и различными типами заданий для учащихся, приватные курсы для ограниченной аудитории, проводить олимпиады и конкурсы, запускать программы профессиональной переподготовки и повышения квалификации, а также обучать своих сотрудников и клиентов.

Как создать свой курс?

Оставить заявку

Напишите на [email protected], указав свои контактные данные. Мы свяжемся с вами для старта работ.

Оформление курса

Мы поможем перенести и оформить ваш образовательный процесс у нас на платформе.

AI-тьютор

По мере прохождения студентами вашего курса нейроная сеть будет обучаться по заданной модели. Она позволит автоматически проверять результаты студентов.

Результат

В зависимости от вашего курса вы можете гибко управлять рубежными контролями и проводить экзамены онлайн.

НейроSPOC

bmstu.online развивается с целью помощи преподавателям в организации образовательного процесса, взяв на себя рутинные и типовые задачи, которые вызывают профессиональное выгорание у преподавателей.

Удобный конструктор

Создавайте любые онлайн-курсы в нашем конструкторе и обучайте тому, в чем отлично разбираетесь.

Широкий спектр заданий

Мы занимаемся интеграцией других ИТ-решений в нашу платформу: от различных сред разработки до трёхмерных систем проектирования.

Экзамены и прокторинг

Платформа обладает гибкой системой контроля успеваемости за студентами, настройками временных рамок сдачи заданий и количества попыток.

Платные курсы

Мы сотрудничаем с ведущим инженерным вузом России МГТУ им. Н. Э. Баумана для оказания платного образования.

Классы

Вы можете объединить студентов в образовательные группы и отслеживать их результаты.

Сертификаты

Некоторые наши курсы имеют дипломы государственного образца. Мы работаем над их увеличением.

    Ваш браузер устарел и не обеспечивает полноценную и безопасную работу с сайтом.
    Установите актуальную версию вашего браузера или одну из современных альтернатив.

    Изучение искусственного интеллекта с помощью онлайн-курсов и программ

    Искусственный интеллект (ИИ) используется во всем: от предсказания того, что вы напечатаете, до оказания помощи людям, переживающим кризис психического здоровья. Узнайте, как изучить этот важный инструмент, с помощью онлайн-курсов по искусственному интеллекту, проводимых через edX.

    Что такое искусственный интеллект (ИИ)?

    Искусственный интеллект относится к компьютерным системам, которые могут имитировать человеческий интеллект. ИИ демонстрируется, когда задача, которая раньше выполнялась человеком и считалась требующей способности учиться, рассуждать и решать проблемы, теперь может выполняться машиной. Сноска 1 В настоящее время используется множество типов искусственного интеллекта. Например, когда пользователь входит в службу потоковой передачи фильмов, рекомендации о том, что смотреть дальше, генерируются искусственным интеллектом, который использует алгоритмы для поиска контента, похожего на то, что пользователь смотрел ранее. Другой пример — автономное транспортное средство, способное воспринимать окружающую среду и принимать решения, чтобы безопасно добраться до места назначения без вмешательства человека.

    Конвергентные технологии наряду с большими данными и Интернетом вещей (IoT) стимулируют рост ИИ и технологий ИИ. Машины взаимодействуют друг с другом и теперь способны к расширенному восприятию, захвату миллионов точек данных за секунды, обработке информации и принятию решений.

    Просмотреть онлайн-курсы по искусственному интеллекту

    Просмотреть все курсы

    Просмотреть все курсы

    Почему искусственный интеллект важен?

    Есть много причин, почему искусственный интеллект важен. Цель ИИ — воспроизвести способность выполнять задачи, которые ранее выполнялись людьми и программными системами, чтобы действовать рационально. Создание систем, которые могут собирать данные, распознавать закономерности и использовать эту информацию для решения проблем, может помочь компаниям принимать решения на основе данных и автоматизировать рутинные процессы. Сноска 2

    ИИ также может превосходить способности людей по ряду направлений, например, по анализу данных. Например, уровень персонализации, достигнутый службой потоковой передачи, не может быть достигнут без использования сложных алгоритмов и анализа данных, выполняемых ИИ для создания индивидуального пользовательского опыта.

    Люди, которые хотят изучать искусственный интеллект, могут найти множество карьерных возможностей, поскольку организации продолжают адаптироваться и развиваться, используя машинное обучение и другие типы искусственного интеллекта.

    Учебный план курса по искусственному интеллекту

    Область искусственного интеллекта охватывает информатику, обработку естественного языка, кодирование, математику, науку о данных и многие другие дисциплины. Учебное пособие по ИИ или бесплатный курс по искусственному интеллекту для начинающих могут научить учащихся:

    • Использование ИИ для бизнеса и общества

    • Вопросы этики, связанные с ИИ

    • Программирование ИИ для интеллектуальных агентов, таких как поисковые алгоритмы, игры , и логические задачи

    Более продвинутые курсы по искусственному интеллекту могут быть посвящены таким темам, как робототехника, машинное обучение, моделирование и анализ данных. Лица, желающие изучать искусственный интеллект, могут также подумать о прохождении соответствующих курсов ИИ по информатике и языкам программирования, таким как Python, R и другим языкам программирования, обычно используемым в анализе данных.

    Должности в области искусственного интеллекта 

    Уровень образования, необходимый для различных должностей в области искусственного интеллекта, может различаться в зависимости от должности. Некоторые работодатели могут потребовать

    степень бакалавра или степень магистра в области компьютерных наук или смежных областях, в то время как другие могут быть открыты для лиц, которые прошли программу учебного лагеря . Сноска 3

    Для тех, кто заинтересован в работе в области искусственного интеллекта, названия должностей, относящиеся к этой области, могут включать:

    Обязанности будут различаться в зависимости от типа роли. Например, можно ожидать, что исследователь искусственного интеллекта (разновидность ученых, занимающихся компьютерными и информационными исследованиями): Сноска 4

    • Изучение проблем в вычислительной технике и разработка решений для их решения

    • Определение вычислительных потребностей и системных требований для технологий

    • Использование вычислительных языков и других инструментов для проектирования систем и проведения экспериментов

    • 9 90 проверить их работу

    Станьте инженером по искусственному интеллекту онлайн

    Лица, увлекающиеся компьютерными науками, математикой и анализом данных, могут хорошо подойти для различных профессий, связанных с искусственным интеллектом. Требования к образованию и опыту будут варьироваться в зависимости от работодателя, требований к должности и других факторов.

    Может быть полезно получить сертификаты искусственного интеллекта на онлайн-курсах. Те, кто хочет получить традиционную степень, а не пройти один курс ИИ, могут также рассмотреть возможность получения степени бакалавра или степени магистра в области науки о данных или смежной области. Программы Boot Camp также подходят для тех, кто хочет освоить навыки программирования в ускоренной среде.

    Последнее обновление

    7 лучших курсов по искусственному интеллекту (ИИ) на 2023 год – LearnDataSci

    Автор: Брендан Мартин
    Основатель LearnDataSci

    Исследовательская компания Gartner прогнозирует, что в этом году сектор искусственного интеллекта вырастет чуть более чем на 21%. С этим ростом возникает значительный спрос на инженеров ИИ, которые помогают поддерживать, улучшать и создавать новые системы ИИ. Приведенные ниже курсы — это мои лучшие рекомендации для онлайн-курсов по искусственному интеллекту, которые вы можете пройти сегодня, чтобы начать свое путешествие в эту область.

    Мысль об искусственном интеллекте часто вызывает в воображении образы человекоподобных роботов, как в фильмах «Мир Дикого Запада» и «Из машины». Хотя в настоящее время это невозможно, эта высокоразвитая версия ИИ, более официально известная как Общий искусственный интеллект (AGI), активно исследуется.

    Заметные разработки в области ИИ произошли в искусственном узком интеллекте (ANI) или системах ИИ, ориентированных на узкие задачи, такие как автономное вождение, игра в Starcraft и обсуждение людей.

    Известный профессор машинного обучения Эндрю Нг объясняет в своем курсе «Искусственный интеллект для всех», что AGI мало продвинулся вперед по сравнению с ANI. По сути, все онлайн-курсы по искусственному интеллекту относятся к узкому интеллекту, поэтому большая часть этой статьи будет посвящена рекомендациям курсов по искусственному интеллекту.

    В «Искусственном интеллекте: современный подход», одном из наиболее часто используемых учебников по курсам искусственного интеллекта в колледжах, автор описывает различные узкие подтемы, связанные с интеллектом, которые при объединении могут создать систему ОИИ.

    • обработка естественного языка для успешного общения на человеческом языке;
    • представление знаний для хранения того, что он знает или слышит;
    • автоматизированное рассуждение чтобы отвечать на вопросы и делать новые выводы;
    • машинное обучение для адаптации к новым обстоятельствам, а также для обнаружения и экстраполяции закономерностей.
    • компьютерное зрение и распознавание речи для восприятия мира;
    • робототехника для управления объектами и перемещения.
    — Рассел, С.Дж. (2020). Искусственный интеллект: современный подход. Pearson

    Стоит отметить, что машинное обучение является важнейшим компонентом учебной программы по ИИ, и курсы по ИИ и курсы по машинному обучению во многом пересекаются.

    Многие из наиболее важных достижений в области ИИ, какими мы его знаем сегодня, связаны с разработками в области машинного обучения, в частности, с помощью глубокого обучения и обучения с подкреплением. Из-за их важности для искусственного интеллекта я более внимательно рассматривал их включение в учебную программу при поиске и выборе лучших курсов.

    Прежде чем мы перейдем к рекомендациям по курсу, нам нужно кратко описать предварительные условия курса ИИ.

    В большинстве курсов по ИИ предполагается, что у вас есть базовые знания по статистике , вероятности , линейной алгебре , исчислению и программированию , и без этого знакомства с математикой вам будет сложно понять многие концепции ИИ . Вам не нужно понимание уровня выпускника, но ИИ — это продвинутый предмет математики и информатики, поэтому удобство с этими предпосылками имеет важное значение.

    Если вам не нравится какой-либо из этих предметов, ниже приведены некоторые из курсов с самым высоким рейтингом, которые могут быть вам полезны:

    • Вероятность : Большой шанс: Вероятность с нуля из Гарварда
    • Статистика : Основы статистики от MIT
    • Линейная алгебра : Линейная алгебра 18. 06 от MIT
    • Исчисление : Расчет с одной и несколькими переменными от MIT
    • Программирование : Изучите Python на Codecademy или любом другом лучшем курсе Python

    Если вы знакомы с каждым из них, возможно, вам будет проще пройти один из курсов ИИ, перечисленных ниже, и ссылаться на эти курсы, когда что-то не имеет смысла. Все обязательные курсы, перечисленные выше, за исключением Codecademy, содержат совершенно бесплатные видео.

    Стремитесь не просто сидеть и смотреть видео, а решить как можно больше задач по этим предметам.

    Подходит для:

    Новички в области ИИ, желающие получить широкий нетехнический обзор области

    Обзор

    Преподает Эндрю Нг, создатель знаменитого Стэнфордского курса машинного обучения. Этот курс является лучшим нетехническим введением в ИИ.

    Это хорошо подходит для всестороннего представления об ИИ, его возможностях, его заблуждениях и его преимуществах. И наоборот, если вас интересуют технические аспекты внедрения решений ИИ, вам лучше рассмотреть один из других курсов в этом списке.

    Эндрю Нг блестяще объясняет сложности ИИ простыми, в основном нетехническими терминами, давая каждому возможность общаться с практиками и рассуждать об ИИ в его нынешнем состоянии.

    Программа:

    • Что такое ИИ?
    • Создание проектов ИИ
    • Создание ИИ в вашей компании
    • ИИ и общество

    В оставшейся части этой статьи будут рекомендованы лучшие технические курсы, то есть те, которые требуют вышеупомянутых предварительных знаний по математике и программированию.

    Зарегистрироваться в программе ИИ для всех

    Подходит для:

    Всем, кто интересуется широким спектром методов ИИ у ведущих экспертов по ИИ Искусственный интеллект: современный подход , наиболее широко используемый в университетах учебник по искусственному интеллекту, был соавтором этого курса по искусственному интеллекту. Учебная программа этого курса следует тому же, но сжатому пути к учебнику Норвига и формирует общий обзор методов искусственного интеллекта.

    Курс включает в себя несколько примеров проектов, которые проверят ваши новые знания из каждого урока, включая создание решателя судоку, агента перспективного планирования, агента состязательной игры и модели маркировки частей речи. Эти проекты обеспечат ценные элементы портфолио и докажут ваши недавно приобретенные навыки ИИ.

    Учебный план:

    • Введение в искусственный интеллект
    • Классический поиск
    • Автоматизированное планирование
    • Проблемы оптимизации
    • Противоборствующий поиск
    • Основы вероятностных графических моделей

    В целом, этот курс предлагает прочную основу для изучения методов искусственного интеллекта. Содержание отражает содержание многих вводных курсов по искусственному интеллекту, предлагаемых в университетах, и представлено двумя ведущими специалистами отрасли.

    Несмотря на положительные стороны, в этом учебном плане отсутствует один из основных методов искусственного интеллекта — машинное обучение. Для этого ознакомьтесь со следующим курсом в этом списке.

    Зарегистрируйтесь на курс Искусственный интеллект Nano Degree

    Подходит для:

    Учащихся, стремящихся к лучшему фундаменту компьютерных наук доступные в настоящее время курсы. Этот профессиональный сертификат, состоящий из двух частей, от edX соответствует курсам Гарварда CS50 и CS50AI, позволяя учащимся без необходимых знаний CS проникнуть в ИИ.

    AI — это информатика, поэтому понимание традиционных концепций CS имеет решающее значение для обучения созданию интеллектуальных систем. Для получения профессионального сертификата необходимо пройти оба курса, но если вы уже чувствуете, что ваши знания CS достаточны, переход ко второму курсу может быть более подходящим вариантом и сэкономить время.

    Несмотря на то, что в этом курсе есть разделы по программированию на C и Python, я бы не стал считать его введением в программирование. Если вы еще не знакомы с языком программирования, вам может быть сложно не отставать. 9

  • Программирование на C , аргументы командной строки
  • Алгоритмы
    • Линейный поиск, бинарный поиск, пузырьковая сортировка, сортировка выбором, рекурсия, сортировка слиянием
  • Память
    • Шестнадцатеричное, указатели, пользовательские типы, динамическое выделение памяти, стеки вызовов, файловые указатели программирование
      • Введение в Интернет, IP, TCP, HTTP, HTML, CSS, JavaScript, DOM
    • Веб-серверы Flask и Ajax

    Курс 2: Введение в искусственный интеллект с помощью Python

    • Поиск – поиск решений проблем
    • Знание – представление информации и вывод из нее выводов
    • Неопределенность – использование вероятности для работы с неопределенными событиями
    • Оптимизация – поиск наилучшего способа решения проблемы
    • Обучение – использование данных для повышение производительности
    • Нейронные сети — использование структур, подобных мозгу, для выполнения задач
    • Язык — обработка естественного языка человека

    Я нашел уроки интересными и познавательными, сочетая презентации на сцене и демонстрации кода. Лекторы отличные преподаватели, но за руку не держатся. Вы найдете эту серию сложной и требовательной, чего вы ожидаете от реального курса колледжа.

    Зарегистрируйтесь на Профессиональный сертификат в области компьютерных наук для искусственного интеллекта

    Подходит для:

    Студенты с некоторым опытом, которые хотят погрузиться в область глубокого обучения ИИ

    Обзор

    3 Эндрю Эта специализация Нг глубоко погружается в глубокое обучение, продвинутую форму нейронной сети.

    Хотя глубокое обучение считается лишь частью ИИ, оно сыграло решающую роль во многих наиболее впечатляющих достижениях ИИ. Этот курс предназначен для предоставления широких знаний о последних разработках в области глубокого обучения и содержит полезную информацию о создании, обучении и оптимизации моделей машинного обучения.

    Syllabus:

    Курс 1: Нейронные сети и глубокое обучение

    • Введение в глубокое обучение
    • Основы нейронных сетей
    • Небольшие нейронные сети
    • Deep Neural Networks
    9000 2
  • Deep Neural Networks

  • Deep Neural Networks

  • Deep Neural Networks

    • 9000 2

  • Deep Neural Networks. Настройка гиперпараметров, регуляризация и оптимизация

    • Практические аспекты глубокого обучения
    • Алгоритмы оптимизации
    • Настройка гиперпараметров, пакетная нормализация и программные среды

    Курс 3: Проекты по структурированию машинного обучения

    • ML Производственный рабочий процесс. Приложения: Распознавание лиц и передача нейронного стиля

    Курс 5: Модели последовательности

    • Рекуррентные нейронные сети
    • Обработка естественного языка и встраивание слов
    • Модели последовательности и механизм внимания
    • Трансформаторная сеть

    В последних двух курсах этой специализации вы узнаете о компьютерном зрении и обработке естественного языка, двух важных подтемах ИИ, которые всестороннее введение в область. Глубокое обучение — это лишь один из многих методов ИИ, поэтому вам может понадобиться более широкий обзор ИИ, прежде чем записываться на эту серию курсов.

    Зарегистрироваться на Специализацию глубокого обучения

    Подходит для:

    Учащихся среднего уровня, проявляющих большой интерес к автономному вождению и получающих удовольствие от практического обучения

    Обзор

    областях, и этот курс предлагает уникальное онлайн-обучение для беспилотных транспортных средств, объединяя его содержание с приобретаемым роботом-водителем. За стартовый комплект за 399 долларов (найденный здесь) вы получите автомобиль Duckiebot, дорожный коврик, конусы и знаки, чтобы начать обучать свои собственные модели автономному вождению.

    Сам курс углубляется в управление вашим Duckiebot, например, как двигаться по полосе, останавливаться на перекрестках, обнаруживать и избегать столкновений с объектами. Все кодирование выполняется с помощью Python и фреймворка машинного обучения, такого как PyTorch или Tensorflow.

    Учебный план:

    • Введение в автономные транспортные средства
    • На пути к автономности
    • Моделирование и управление
    • Зрение роботов
    • Обнаружение объектов
    • Оценка состояния и локализация0034
    • Планирование
    • Обучение по подкреплению

    Duckiebot использует NVIDIA Jetson Nano, небольшой компьютер, созданный для приложений AI IoT, для которого вы научитесь программировать. После завершения курса вы получите базовые знания в области робототехники, IoT и обучения с подкреплением (например, Q Learning), после чего вы сможете продолжить и применить свои новые навыки во всех видах приложений IoT и робототехники.

    Зарегистрируйтесь в программе Самоуправляемые автомобили с Duckietown

    Подходит для:

    Те, у кого есть некоторый опыт и интерес к области НЛП ИИ

    Обзор

    Одной из основных функций интеллектуальной системы является расшифровка, анализ и обеспечение понимания человеческого языка, подвиг достигается с помощью обработки естественного языка (NLP). Вся цель этой специализации состоит в том, чтобы предоставить инструменты и методы, необходимые для создания систем НЛП.

    Содержание этого курса создано той же командой, которая создала упомянутую выше специализацию по глубокому обучению, поэтому он невероятно хорошо разработан и информативен. Специализация разделена на курсы, каждый из которых посвящен основным типам моделей: классификация, вероятностная, последовательность и внимание. Эти типы моделей привели к значительным улучшениям в NLP и легли в основу некоторых из лучших языковых моделей, которые у нас есть сегодня.

    Syllabus:

    Курс 1: Классификационные и векторные пространства

    • Анализ настроений с логистической регрессией
    • Анализ настроений с Naive Bayes
    • Векторные пространства модели
    • Машино

      • Автозамена
      • Тегирование части речи и скрытые марковские модели
      • Автозаполнение и языковые модели
      • Встраивание слов и нейронные сети

      Course 3: Sequence Models

      • Neural Networks for Sentiment Analysis
      • Recurrent Neural Networks for Language Modeling
      • LSTMs and Named Entity Recognition
      • Siamese Networks

      Course 4: Attention Models

      • Neural Machine Translation
      • Обобщение текста
      • Ответ на вопрос
      • Чат-бот

      Хотя эта специализация не является общим введением в ИИ, она даст вам очень ценные навыки в области ИИ. Отсюда у вас будут необходимые знания, чтобы либо начать создавать свой собственный стартап на основе НЛП, либо найти карьеру в отрасли.

      Зарегистрируйтесь на специализацию по обработке естественного языка

      Подходит для:

      Самостоятельно начинающим, ищущим полностью бесплатный курс высшего уровня

      Обзор платформа, на которой размещено множество курсов MIT с домашними заданиями, экзаменами, решениями, заметками лекторов и полными лекционными видео. Этот курс идеально подходит, если вы целеустремленный ученик и не заботитесь об интерактивности платформы, заданиях с автоматической оценкой и сертификатах.

      Поскольку это университетский курс в прямом эфире, уроки проводятся в лекционном зале Массачусетского технологического института Патриком Генри Уинстоном, известным профессором Массачусетского технологического института. Содержание этого курса охватывает более широкий спектр, чем любой другой из найденных курсов, затрагивая все: от базовых алгоритмов искусственного интеллекта до машинного обучения и вероятностных методов. ИИ — это быстро развивающаяся область, и, поскольку этот курс был записан в 2010 году, он не включает некоторые более свежие разработки. Несмотря на это, представленные концепции по-прежнему актуальны и сегодня составляют основу ИИ.

      Syllabus:

      • Reasoning
        • Goal trees
        • Problem solving
        • Rule-based expert systems
      • Search
        • Depth-first
        • Hill climbing
        • Beam
        • Optimal
        • Branch and bound
        • A*
        • Игры
        • Minimax
        • Альфа-бета
      • Ограничения
        • Интерпретация линейных рисунков
        • Поиск
        • 10034
        • Visual object recognition
      • Learning
        • Nearest neighbors
        • Identification trees
        • Disorder
        • Neural nets and back propagation
        • Genetic algorithms
        • Sparse spaces
        • Phonology
        • Near misses
        • Felicity conditions
        • Support векторные машины
        • Бустинг
      • Представления
        • Классы
        • Траектории
        • Переходы
      • Архитектуры
        • GPS
        • SOAR
        • SUPPARAP лекции для этого курса находятся в этом плейлисте YouTube, но вам все равно нужно будет ссылаться на страницу OpenCourseWare для заметок, заданий, экзаменов и решений.

    • Добавить комментарий

    Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *