당신이 학생, 교사 또는 전문 개발자 인 경우 당신은 올바른 장소에 있습니다. 이 응용 프로그램에서 우리는 공부할 것입니다.
1. 파이썬
2. 기계 학습
3. 깊은 학습
4. 로봇
5. 인공 지능
6. 이 응용 프로그램의 모든 개념 뒤에있는 수학
우리는 주제를 선택하고 세부 사항으로 토론 할 것이지만 인공 지능이 수학에 관한 모든 것입니다. 그래서 주제를 논의한 후에 우리는 모든 주제 뒤에 수학을 다룰 것입니다. 시대의 기계 학습의 시장은 매우 높습니다. 따라서 일자리가 제공되므로 기계 학습을 파헤 치기 전에 파이썬을 배워야합니다. 그래서 우리는 언어를 이해할 것입니다. 그럼 우리는 기계 학습과 깊은 기대기 등을 공부할 것입니다. > Python :
Python은 웹 사이트 개발, 응용 프로그램 개발, 기계 학습, 깊은 학습 및 과학 계산 등과 같은 다용도에 사용되는 프로그래밍 언어입니다.이 앱에서는 파이썬 언어를 연습하지 못하도록 시작합니다. 이 앱에서 다음 주제에 대해 설명합니다.
1. 파이썬의 기본 사항
2. 루프 (루프 용, 루프 용)
3. 기능 프로그래밍
4. 객체 지향 프로그래밍
5. 상속
6. 추상화
7. 다형성
8. 캡슐화
Python 라이브러리 :
인공 지능을 위해 Prebuilt Python 라이브러리를 그립해야합니다. 우리는이 응용 프로그램에서 다음 라이브러리를 다룰 것입니다.
1. 숫자
2. scipy
3. Scikit-Learn
4. Theano
5. tensorflow
6. Keras
7. pytorch
8. 팬더
9. MATPLOTLIB
기계 학습 :
기계 학습 (ML)은 시스템이 명시 적으로 프로그래밍되지 않고 이전 경험에서 자동으로 배우고 개선 할 수있는 인공 지능의 적용입니다. 이 앱에서 다음 주제에 대해 설명합니다.
1. 기계 학습의 기본 사항
2. 기계 학습 미래
3. 기계 학습에 사용되는 알고리즘
4. 기계 학습의 종류
5. 기계 학습의 적용
6. 기계 학습을위한 수학
https://artificialintelligencestechnology.com/
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