人工知能は現在、最も話題になっている言葉です。人工知能は人間の知能を模倣して作られており、これまでは人間だけが行っていたタスクを実行できます。人工知能モデルは、人間のように学習し、考えるプログラム上に構築されます。
技術愛好家は、人工知能技術の最新情報を把握するために、それについて考え、学ぶ意欲を持たなければなりません。包括的な人工知能のカリキュラムを備えたコースまたは認定資格は、キャリアを後押しするために必要なすべてです。
ご存知のとおり、AI はほぼすべての業界や分野で活用されています。多くのアプリやウェブサイトは、コンテンツ作成、音声認識、メディア生成などのプラットフォームのスマート性を高めるために AI を実装しています。これは、AI の管理と機能に高度なスキルを持つ人材が今後数年間で非常に需要が高まることを証明しています。
人工知能があなたにとって最良のキャリア選択となる主な理由は次のとおりです。
人工知能は、複数のデバイスやアプリの使用を強制するものではありません。私たちが定期的に実行するサービスの機能性とインテリジェンスを強化します。仮想アシスタント、エミュレーション、チャットボットなどの人工知能テクノロジーを組み合わせることで、既存のアプリ内にいくつかの便利な機能を統合し、ユーザーエクスペリエンスを継続的に向上させることができます。
緊急救援や医療以外にも、農業にも人工知能が活用されています。今日、農家になるのは大変なことです。なぜなら、農家は地下水位の低下など、日々さまざまな脅威に直面しているからです。農場ログ ソフトウェアがあれば、土壌、温度、畑の知識が得られるので、農家の仕事は楽になります。また、異常な植物の成長を追跡して、農家がよりよく学習できるようにもなります。
そのため、政府でさえ、犯罪の増加、犯罪の減少、都市計画の改善、資産活用の向上に役立つため、スマート シティ アプリケーション内に AI を実装しています。
特定の州や地域で自然災害が発生しそうな場合、住民は政府機関が提供する支援に加え、ソーシャル メディアに助けを求めることがよくあります。自然災害の被害者の中には、写真や動画を撮影してソーシャル メディアに投稿する人もいます。そのため、これらの Web サイトには、災害に関する情報を広める媒体として機能する AI 対応プログラムが搭載されています。
人間は毎日、約 2.5 京バイトのデータを生み出しています。ありがたいことに、この膨大な量のデータを管理するために、人工知能を搭載したデバイスがあります。ビッグ データは、インド国民の Aadhar カードに関する情報を説明するのに役立ちます。また、リツイート、いいね、閲覧した投稿も含まれます。人工知能を使用すると、プログラムはこれらのデータのパターンを分析して、特定のアクションを実行できます。
各組織は人工知能の専門知識を持つ人材を期待しており、AI を学ぶことは、知識のある人材に素晴らしい機会をもたらす可能性があります。したがって、顔認識、コンピューター、製造、薬学、画像認識など、さまざまな分野で最先端のテクノロジーを構築できます。最も有名で信頼できるプラットフォームから人工知能の知識を得てください。
人工知能は宇宙分野とコンピューティング分野の両方で使用されています。さらに、自動車、金融、ヘルスケア、銀行業務にも応用可能であり、タスクを自動化し、各分野の成長を促進するために継続的に使用できます。
AI と機械学習のプロフェッショナルになる2027 年までに予測される世界の AI 市場価値 2,670 億ドル2023 年から 2030 年までの世界の AI 市場の予測 CAGR 37.3%2030 年までに予測される世界の AI 市場の CAGR 15.7 兆ドル2030 年までに AI が世界経済にもたらす総貢献額の予測人工知能エンジニア学習に IBM のアドバンテージを追加するGenerative AI Edge11 か月プログラムを表示Generative AI および機械学習のプロフェッショナル認定プログラム11 か月プログラムを表示前へ次へ学習者から当社のプログラムに関するコメントをいただいています。Indrakala Nigam Beniwal技術コンサルタント、シンガポール陸運輸局 (LTA)私は、Simplilearn で優秀な成績で人工知能エンジニアの修士課程を修了しました。このような素晴らしい学習体験を設計してくれた講師や関係者の方々に感謝します。Venkatesan Sundaramシニア データ サイエンティスト、ドバイ タクシー コーポレーション (RTA)-TASCISimplilearn のクラスは本当に楽しかったです。多くの新しい興味深い概念を学びました。このコースでは、画像処理、ディープラーニングなど、重要な AI トピックを取り上げました。実際の例により、概念をより深く理解できました。 前へ次へ 何をお探しですか? 関連プログラムをすべて表示
私は、Simplilearn で優秀な成績で人工知能エンジニアの修士課程を修了しました。このような素晴らしい学習体験を設計してくれたコースの講師や関係者の方々に感謝します。
Simplilearn の授業は本当に楽しかったです。たくさんの新しい興味深い概念を学びました。このコースでは、画像処理、ディープラーニングなど、重要な AI トピックを取り上げました。実際の例によって概念をより深く理解できました。
この AI コースの概要では、ChatGPT に焦点を当てて、生成型人工知能の魅力的な世界に飛び込みます。参加者は、生成型 AI の基礎と高度な概念、プロンプト作成の技術、説明可能な AI、会話型 AI、大規模言語モデル (LLM) の複雑さについて学習します。
AI および ML アルゴリズムの実装、データの分析、インテリジェント システムの構築のための基礎的な Python スキルを習得します。
データ サイエンスに Python を活用し、Jupyter ベースのラボ環境内でスクリプトを作成してデータ分析を実行する方法を学習します。
データの準備、モデルの開発から評価まで、すべて Python の観点からデータ サイエンスの包括的な概要を学びます。
ディープラーニングとコンピュータービジョン、強化学習、音声認識と自然言語処理、高度な生成 AI などの上級コースから選択して、特定の分野の専門知識を深めることができます。
食品サービスからヘルスケアまで、さまざまな業界の実際のシナリオに知識を適用し、AI と ML の技術を使用して実用的なソリューションを開発します。
業界固有の課題を解決することで、あなたのスキルを披露し、AI と ML の技術を現実の問題に効果的に適用する能力を実証できます。
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人工知能を始めるには、現在の知識レベルと、人工知能の学習に投資できるリソースと時間の量を認識して、学習構造を作成します。人工知能を始めるには、以下の 4 つの主要な手順に従ってください。
高度なトピックに進む前に、学習計画を作成し、人工知能のコース概要から始めましょう。計画には、AI を学習するために適応する必要があるスキル、目標の構築、プログラム、リソース、アクティビティを含める必要があります。自分が持っている情報のレベルを認識し、統計と数学のスキルの基礎をクリアしてください。人工知能を学習する目的と理由を明確にし、独学、学位プログラム、ブートキャンプなど、最も好ましい学習ソースを追求してください。
データと統計の解釈に関する基本的な知識があれば、AI スキルを習得するのは簡単です。分布、回帰、統計的有意性などの概念と、AI アプリケーションにおけるこれらの概念の役割を学ぶことから始めましょう。さらに、人工知能、特にディープラーニングと機械学習の学習は、確率、微積分、線形代数などの数学的概念に依存します。これらは AI モデルとアルゴリズムに非常に頻繁に登場します。人工知能は非常に複雑で、継続的に進化しているため、新しく革新されたツールとテクニックに遅れずについていく必要があります。
人工知能を習得するには、自分の専門知識のレベルを表す AI スキルを習得することが重要です。これにより、プログラミング、データ、構造、データ、科学、機械学習、ディープラーニングなどの主要なスキルに関する深い知識と実践的な練習が保証されます。
主要な人工知能スキルを身に付けるだけでなく、フレームワークやライブラリなどの AI プログラムやツールにアクセスする方法も知っておく必要があります。これらは AI 学習パスで重要だからです。最も適した AI ツールを選択し、それらに対応するプログラミング言語に精通することが重要です。Python で最も人気のある人工知能ライブラリとツールには、Seaborn、Numpy、Keras、TensorFlow などがあります。
Simplilearn の AI エンジニア コースは、理論と実際のアプリケーションを組み合わせて、学生に AI の概念を習得するために必要なツールを提供します。これにより、個人は急速に発展する分野でビジネス感覚を向上させることができます。このコースは、世界のトップ企業内のさまざまな業界や役割に対応しています。
AI と機械学習の分野で影響力を発揮し、自信を持って就職市場に参入して、求められるプロフェッショナルになる準備をしましょう。今こそ、将来の成功への道を歩み始める時です。
人工知能は、学習、推論、情報分析などの特定のタスクを人間が考え、実行する方法を模倣するコンピューターサーフェスです。人工知能では、強化学習、機械学習アルゴリズムの探索、深層強化学習などの高度な機械学習を学習します。さらに、テクノロジーを実装して膨大なステータスを分析するプロセスも認識します。
人工知能のカリキュラムを始める前に、統計、コンピューター、科学、数学について十分な理解が必要です。
AI倫理の実践的な経験を積むには、フェローシップやインターンシップに参加し、AIの倫理的影響に焦点を当てたプロジェクトに取り組む必要があります。さらに、政策立案の取り組みに貢献したり、研究に参加したりすることもできます。
はい、さまざまなプロジェクトに知識を適用することで、AI が日常生活にどのように実装されているかを学ぶことができます。
はい、AI コースのカリキュラムには実践的なプロジェクトが含まれています。
AI および機械学習コースは通常数週間から数か月の範囲で、料金はプログラムと機関によって異なります。
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元記事: https://www.simplilearn.com/artificial-intelligence-syllabus-article