Font size
A-
A
A+
Site color
R
A
A
A
Skip to main content
Side panel
Home
Calendar
More
You are currently using guest access
Log in
AI4VET
Home
Calendar
Expand all
Collapse all
AI/ML Fundamentals
AIML-SR
5. Reference
https://petlja.org/sr-Latn-RS/kurs/11203/0
https://petlja.org/sr-Latn-RS/kurs/11203/0
Open course index
Completion requirements:
View
Click on
https://petlja.org/sr-Latn-RS/kurs/11203/0
to open the resource.
Previous activity
https://scikit-learn.org/
Jump to...
Jump to...
1.1 Koncept veštačke inteligencije
1.2 Turingov test
1.3 Oblasti veštačke inteligencije
1.4 Regulacija veštačke inteligencije, pravni i etički izazovi
1.5 Uska, opšta i superinteligencija
Intro Exercise: Jupyter sveske za vežbu
Intro Exercise: Platforma Google Colab
Intro Exercise: Bilioteka NumPy, Matplotlib i Pandas
Vežba 1.1: Primena veštačke inteligencije - korišćenje AI programa
Vežba 1.2: Primena veštačke inteligencije - simulacija Turingovog testa
Vežba 1.3: Primena veštačke inteligencije - identifikovanje sistema zasnovanih na AI
Vežba 1.4: Primena veštačke inteligencije - istraživanje superinteligencije
2.1 Odnos između veštačke inteligencije i mašinskog učenja
2.2 Programiranje na osnovu podataka
2.3 Osnovni koncepti mašinskog učenja
2.4 Proces mašinskog učenja
2.5 Vrste mašinskog učenja
2.6 Podaci u mašinskom učenju
2.7 Eksplorativna analiza skupa podataka (EDA)
2.8 Kreiranje reprezentacije skupa podataka
2.9 Skupovi za treniranje, validaciju i testiranje
Vežba 2.A: Popularni skupovi podataka MNIST
Vežba 2.B: Popularni skupovi podataka – ImageNet
Vežba 2.C: Popularni skupovi podataka – COCO
Vežba 3: Eksplorativna analiza skupa podataka
Vežba 4: Setovi za obuku, validaciju i testiranje
3.1 Linearna regresija
3.2 Gradijentni spust
3.3 Polinomijalna regresija
3.4 Višestruka linearna regresija
3.5 Klasifikacija, vrste klasifikacije i matrica konfuzije
3.6 Logistička regresija
3.7 Stablo odlučivanja (Decision tree)
3.8 Algoritam k-najbližih suseda
3.9 Hiperparametri
3.10 Generalizacija, potprilagođavanje i preprilagođavanje
3.11 Unakrsna validacija
3.12 Regularizacija
Vežba 5.1: Linearna regresija
Vežba 5.2: Gradijentni spust
Vežba 6: Logistička regresija
Vežba 7: Stablo odlučivanja
Vežba 8: Algoritam k-najbližih suseda
Vežba 9: Validacija
4.1 Neuronske mreže
4.2 Obučavanje neuronskih mreža
4.3 Konvolutivne neuronske mreže (CNN)
4.4 Rekurentne neuronske mreže
4.5 Algoritam k-sredina
Vežba 10: Obučavanje neuronskih mreža
Vežba 11: Mreža VGG-16 i zadatak klasifikacije
Vežba12: Algoritam K-sredina
GitHub repostitory
ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING FUNDAMENTALS EN
ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING FUNDAMENTALS EN
Curriculum: Fundamentals of Artificial Intelligence and Machine Learning
https://scikit-learn.org/
Hands-On-Machine-Learning-with-Scikit-Learn-Keras-and-Tensorflow -Concepts-Tools-and-Techniques-to-Build-Intelligent-Systems-Aurélien-Géron-O’Reilly-Media-2019
machine-learning-and-artificial-intelligence-1st-ed-2020-978-3-030-26621-9-978-3-030-26622-6 compress
Explorations in Artificial Intelligence and Machine Learning
Machine Learning For Absolute Beginners
Artificial Intelligence A Modern Approach 3rd
Deep Learning by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville
Hands-On AI Projects for the Classroom
Book
ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND MACHINE LEARNING FUNDAMENTALS SR
Lekcije - spisak
Lekcije - Upload
Next activity
Hands-On-Machine-Learning-with-Scikit-Learn-Keras-and-Tensorflow -Concepts-Tools-and-Techniques-to-Build-Intelligent-Systems-Aurélien-Géron-O’Reilly-Media-2019