Introduction to AI

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Introduction to AI

Instructeur : Arm Education

2 686 déjà inscrits

Inclus avec

7 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

10 avis

niveau Débutant

Expérience recommandée

1 semaine à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Computer Science
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Data Science
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Convolutional Neural Networks

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Classification Algorithms

Détails à connaître

Certificat partageable

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Évaluations

31 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 7 modules dans ce cours

Discover the fundamental concepts behind artificial intelligence (AI) and machine learning in this introductory course. Explore the various types of AI, examine ethical considerations, and delve into the key machine learning models that power modern AI systems. Whether your goal is to work directly with AI, strengthen your software development skills, or enhance your data science expertise, this course provides an essential foundation for success in the field.

Inclus

1 vidéo2 lectures

Inclus

6 vidéos12 lectures5 devoirs

6 vidéos Total 18 minutes

Welcome to Module 1 1 minute
1.1 History of AI 4 minutes
1.2 Fitting It Together: AI, ML, and DS 4 minutes
1.3 Current Applications of AI 3 minutes
1.4 Explore Some AI 3 minutes
Video 3 minutes

12 lectures Total 60 minutes

1.1 History of AI 5 minutes
Critical Thinking 5 minutes
Action Point 5 minutes
1.2 Fitting It Together: AI, ML, and DS 5 minutes
Critical Thinking 5 minutes
Action Point 5 minutes
1.3 Current Applications of AI 5 minutes
Critical Thinking 5 minutes
Action Point 5 minutes
1.4 Explore Some AI 5 minutes
Action Point 5 minutes
Stretch Tasks 5 minutes

5 devoirs Total 25 minutes

Graded Questions 5 minutes
1.1 History of AI 5 minutes
1.2 Fitting It Together: AI, ML, and DS 5 minutes
1.3 Current Applications of AI 5 minutes
1.4 Explore Some AI 5 minutes

Inclus

6 vidéos11 lectures5 devoirs

6 vidéos Total 23 minutes

Welcome to Module 2 3 minutes
2.1 Approaches to Machine Learning 4 minutes
2.2 Key Algorithms and Models 5 minutes
2.3 Classifiers 4 minutes
2.4 Linear Regression 4 minutes
Video 2 minutes

11 lectures Total 80 minutes

2.1 Approaches to Machine Learning 5 minutes
Critical Thinking 5 minutes
Action Point 5 minutes
2.2 Key Algorithms and Models 5 minutes
Action Point 5 minutes
2.3 Classifiers 5 minutes
Critical Thinking 5 minutes
Action Point 5 minutes
2.4 Linear Regression 30 minutes
Action Point 5 minutes
Stretch Tasks 5 minutes

5 devoirs Total 25 minutes

Graded Questions 5 minutes
2.1 Approaches to Machine Learning 5 minutes
2.2 Key Algorithms and Models 5 minutes
2.3 Classifiers 5 minutes
2.4 Linear Regression 5 minutes

Inclus

6 vidéos10 lectures5 devoirs

6 vidéos Total 19 minutes

Welcome to Module 3 2 minutes
3.1 Introduction to Neural Networks 5 minutes
3.2 Neural Network Layers 4 minutes
3.3 Introducing the MNIST Database 3 minutes
3.4 Training your Neural Network 4 minutes
Video 2 minutes

10 lectures Total 50 minutes

3.1 Introduction to Neural Networks 5 minutes
Critical Thinking 5 minutes
Action Point 5 minutes
3.2 Neural Network Layers 5 minutes
Action Point 5 minutes
3.3 Introducing the MNIST Database 5 minutes
Critical Thinking 5 minutes
Action Point 5 minutes
3.4 Training your Neural Network 5 minutes
Critical Thinking 5 minutes

5 devoirs Total 25 minutes

Graded Questions 5 minutes
3.1 Introduction to Neural Networks 5 minutes
3.2 Neural Network Layers 5 minutes
3.3 Introducing the MNIST Database 5 minutes
3.4 Training your Neural Network 5 minutes

Inclus

7 vidéos12 lectures6 devoirs

7 vidéos Total 22 minutes

Welcome to Module 4 2 minutes
4.1 Training, Validation and Test Data 3 minutes
4.2 Overfitting and Underfitting 4 minutes
4.3 Loss Functions and Optimizers 3 minutes
4.4 More use of MNIST 3 minutes
4.5 Power Consumption, Performance, and Sustainability 3 minutes
Video 2 minutes

12 lectures Total 85 minutes

4.1 Training, Validation and Test Data 5 minutes
Critical Thinking 5 minutes
Action Point 5 minutes
Action Point 5 minutes
4.3 Loss Functions and Optimizers 5 minutes
Critical Thinking 5 minutes
4.4 More use of MNIST 5 minutes
Action Point 30 minutes
4.5 Power Consumption, Performance, and Sustainability 5 minutes
Critical Thinking 5 minutes
Action Point 5 minutes
Stretch Tasks 5 minutes

6 devoirs Total 35 minutes

Graded Questions 5 minutes
4.1 Training, Validation and Test Data 5 minutes
4.2 Overfitting and Underfitting 5 minutes
4.3 Loss Functions and Optimizers 5 minutes
4.4 More use of MNIST 5 minutes
4.5 Power Consumption, Performance, and Sustainability 10 minutes

Inclus

6 vidéos11 lectures5 devoirs

6 vidéos Total 18 minutes

Welcome to Module 5 2 minutes
5.1 Introduction to CNNs and RNNs 4 minutes
5.2 Introduction to the PyTorch Framework 3 minutes
5.3 Linear Number Relationships 3 minutes
5.4 Text Recognition 3 minutes
Video 2 minutes

11 lectures Total 55 minutes

5.1 Introduction to CNNs and RNNs 5 minutes
Critical Thinking 5 minutes
Action Point 5 minutes
5.2 Introduction to the PyTorch Framework 5 minutes
Action Point 5 minutes
5.3 Linear Number Relationships 5 minutes
Critical Thinking 5 minutes
Action Point 5 minutes
5.4 Text Recognition 5 minutes
Action Point 5 minutes
Stretch Tasks 5 minutes

5 devoirs Total 45 minutes

Graded Questions 5 minutes
5.1 Introduction to CNNs and RNNs 10 minutes
5.2 Introduction to the PyTorch Framework 10 minutes
5.3 Linear Number Relationships 10 minutes
5.4 Text Recognition 10 minutes

Inclus

6 vidéos12 lectures5 devoirs1 plugin

6 vidéos Total 20 minutes

Welcome to Module 6 2 minutes
6.1 Ethics and AI 4 minutes
6.2 AI in the Cloud 4 minutes
6.3 AI on the Edge 3 minutes
6.4 Capstone Project 3 minutes
Video 2 minutes

12 lectures Total 65 minutes

6.1 Ethics and AI 5 minutes
Critical Thinking 5 minutes
Action Point 5 minutes
6.2 AI in the Cloud 5 minutes
Critical Thinking 5 minutes
6.3 AI on the Edge 5 minutes
Critical Thinking 5 minutes
Action Point 5 minutes
6.4 Capstone Project 5 minutes
Action Point 5 minutes
Next Steps 5 minutes
Share your experience 10 minutes

5 devoirs Total 45 minutes

Graded Questions 5 minutes
6.1 Ethics and AI 10 minutes
6.2 AI in the Cloud 10 minutes
6.3 AI on the Edge 10 minutes
6.4 Capstone Project 10 minutes

1 plugin Total 5 minutes

Course Survey 5 minutes

Instructeur

Arm Education

Arm

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Étudiant(e) depuis 2021

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