Afbeelding van auteur
 

Een van de grootste problemen waarmee beginners worden geconfronteerd als ze kunstmatige intelligentie proberen te leren, is het kiezen van de beste hulpbron. Omdat er een baziljoen hulpbronnen beschikbaar zijn. CS50's introductie tot kunstmatige intelligentie met Python onderwezen aan de Harvard University is een uitstekende hulpbron om AI te leren. 

In de loop van 7 weken leer je eerst de fundamentele concepten van wiskundige logica en zoekalgoritmen voor grafieken. Vervolgens kun je ook machine learning, neurale netwerken en taalmodellen verkennen. Wat nog belangrijker is, je zult ook verschillende interessante projecten bouwen terwijl je je een weg door deze cursus baant. 

Als je je programmeerbasiskennis wilt opfrissen voordat je deze cursus volgt, ga dan naar CS50x Inleiding tot computerwetenschappen– wat ook gratis is – om op de hoogte te blijven van de basisbeginselen van programmeren en computerwetenschappen.

Laten we vervolgens de inhoud van de cursus bekijken.

Cursuslink: CS50's introductie tot kunstmatige intelligentie met Python

Gegeven twee punten A en B, streven zoekalgoritmen ernaar het pad tussen A en B te vinden. En de optimale oplossing is vaak het kortste pad tussen A en B. Voorbeelden hiervan zijn navigatie-apps die de kortste route tussen twee willekeurige plaatsen vinden.

Deze eerste module over zoeken behandelt de volgende onderwerpen:

• Diepte-eerst zoeken (DFS)
• Breedte-eerst zoeken (BFS)
• Hebzuchtige best-eerst-zoekopdracht
• Een zoekopdracht 
• Minimax
• Alpha-beta snoeien

Dit zijn de projecten die u voor deze module gaat bouwen:

Link: Ontdek

De tweede module richt zich op kennisgebaseerde agenten die bestaande kennis gebruiken om conclusies te trekken. 

Het zoeken (eerste module) en de kennismodules zijn dus gebaseerd op grafiekalgoritmen en wiskundige logica. In de volgende modules leer je meer over machine learning en optimalisatie.

Deze tweede module over kennis behandelt het volgende:

• propositielogica 
• Bekleding
• Gevolgtrekking 
• Modelcontrole 
• Resolutie 
• Logica van de eerste orde

En de projecten die je gaat bouwen zijn:

• Ridders: een programma om logische puzzels, mind sweeper en AI op te lossen om te bouwen 
• Een AI bouwen om mijnenveger te spelen

Link: Knowledge 

Waarschijnlijkheid is een van de belangrijkste concepten bij het leren van machine learning. Deze module leert je essentiële concepten in waarschijnlijkheid en willekeurige variabelen. Je gaat twee interessante projecten bouwen om deze module af te ronden.

Deze module omvat:

• Waarschijnlijkheid 
• Voorwaardelijke kans 
• Willekeurige variabelen 
• Onafhankelijkheid
• Bayesiaanse netwerken 
• monsterneming 
• Markov-modellen 
• Verborgen Markov-modellen 

De projecten die je gaat bouwen zijn:

• Een AI die webpagina’s rangschikt op belangrijkheid 
• Een AI die de waarschijnlijkheid beoordeelt dat een persoon een genetische eigenschap heeft

Link: Onzekerheid

Optimalisatie is een belangrijk wiskundig hulpmiddel waarmee u een breed scala aan problemen kunt oplossen. In wezen stelt optimalisatie u in staat om uit een reeks oplossingen de meest optimale oplossing te vinden.

Deze module behandelt de volgende optimalisatiealgoritmen:

• Lokaal zoeken 
• bergbeklimmen 
• Gesimuleerd uitgloeien
• Lineair programmeren 
• Beperkte tevredenheid 
• Achteruit zoeken

Voor deze module bouw je een AI die kruiswoordpuzzels genereert.

Link: Optimization

Dit is de module waarin u machine learning en de kern van verschillende machine learning-algoritmen kunt verkennen. Je leert paradigma's voor begeleid, onbewaakt en versterkend leren.

De behandelde onderwerpen zijn onder meer:

• Classificatie van de dichtstbijzijnde buur 
• Perceptron leren 
• Ondersteuning van vector machine 
• Regressie 
• Verliesfuncties 
• Regularisatie 
• Markov-beslissingsproces 
• Q leren 
• K-betekent clustering 

Dit zijn de volgende projecten voor deze module:

• Voorspellen of een klant een online-actie zal voltooien 
• AI die Nim leert spelen met behulp van versterkend leren

Link: Learning

Deze module richt zich op de basisprincipes van deep learning. Naast dat je de basis van deep learning leert, leer je ook hoe je neurale netwerken kunt bouwen en trainen met TensorFlow.

Hier is een overzicht van de onderwerpen die in de module neurale netwerken aan de orde komen:

• Kunstmatige neurale netwerken 
• Activeringsfuncties 
• Verloop afdaling 
• terugpropagatie 
• overfitting 
• tensorstroom 
• Beeldconvolutie  
• Convolutionele neurale netwerken 
• Terugkerende neurale netwerken 

Om uw leerproces af te ronden, werkt u aan een verkeersbordherkenningsproject. 

Link: Neurale netwerken

Deze laatste module richt zich op het werken met natuurlijke taal. Van de basisprincipes van taalverwerking tot transformatoren en aandacht, hier is de lijst met onderwerpen die deze module behandelt:

• Syntaxis 
• Semantiek 
• contextvrije grammatica 
• N-gram 
• Zak vol woorden 
• Aandacht 
• transformers 

Dit zijn de projecten voor deze module:

• Een parser die zinnen ontleedt en zelfstandige naamwoorden extraheert 
• Gemaskerde woordvoorspelling 

Link: Taal

Van grafische algoritmen tot machine learning, deep learning en taalmodellen: deze cursus behandelt verschillende fundamentele onderwerpen in AI. 

Ik weet zeker dat het geven van hoorcolleges, het doornemen van collegeaantekeningen en het wekelijks aan projecten werken een geweldige leerervaring zullen zijn. Veel leerplezier!
 
 

Bala Priya C is een ontwikkelaar en technisch schrijver uit India. Ze werkt graag op het snijvlak van wiskunde, programmeren, datawetenschap en contentcreatie. Haar interessegebieden en expertise omvatten DevOps, data science en natuurlijke taalverwerking. Ze houdt van lezen, schrijven, coderen en koffie drinken! Momenteel werkt ze aan het leren en delen van haar kennis met de gemeenschap van ontwikkelaars door het schrijven van zelfstudies, handleidingen, opiniestukken en meer.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.kdnuggets.com/free-harvard-course-introduction-to-ai-with-python?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=free-harvard-course-introduction-to-ai-with-python