Umelá inteligencia pre manažérov

Kurz je určený pre všetkých, ktorí chcú porozumieť princípom strojového učenia a umelej inteligencie bez nutnosti zahĺňať sa do prílišných technických detailov.

Žiadne.

Študijný materiál spoločnosti Machine Learning College.

• Čo je strojové učenie a umelá inteligencia
  • Rozdiel medzi strojovým učením a umelou inteligenciou
  • Základy strojového učenia
  • Najdôležitejšie techniky strojového učenia
  • Problémy, ktoré nejdú riešiť umelou inteligenciou
• Dátovo riadená spoločnosť
  • Dôležitosť dát
  • Intuícia vs. dáta
  • Exponenciálna výhoda
  • Most medzi manažérom a vývojárom umelé inteligencie
• Metriky strojového učenia a jeho interpretovateľnosť
  • Trénovací vs. testovací dataset
  • Presnosť, úplnosť, návratnosť, RMSE, MAE, R-Square
  • Odľahlé hodnoty v dátach
  • Vyváženosť datasetov
  • Spolahlivosť modelov
  • Vysvetliteľnosť rozhodnutí modelov strojového učenia
• A/B testovanie a porozumenie jeho výsledkom
  • Tradičné A/B testovanie
  • Viacruký bandita a optimalizácia
  • Súbežné vykonávanie viacerých A/B testov
  • Intervaly spoľahlivosti
• Etika a bezpečnosť umelej inteligencie
• Príklady úspešných aplikácií strojového učenia
  • Text (klasifikácia, analýza sentimentu, sumarizácia, vyvodzovanie, chat boty)
  • Obraz a video (klasifikácia, segmentácia, zvýšenie rozlíšenia, odstránenie šumu)
  • Doporučovacie systémy a radenie
  • Predikcia časových radov (strojové obchodovanie, e-commerce)
  • Detekcia anomálií