Ödənişsiz Süni İntellekt Təlimi №3
Azərbaycan Süni Intellekt Laboratoriyası
ödənişsiz və üçüncü süni intellekt (AI) təlim proqramını elan etdi. Proqram,
Süni İntellektin (Sİ) əsasları, o cümlədən xətti cəbr, statistika və Python
proqramlaşdırma dilindən anlayışı olan tələbələrə yönəldilmişdir.
Bu qabaqcıl proqram dərin öyrənmə, təbii
dilin emalı və kompüter görməsi (computer vision) kimi mövzuları əhatə edəcəkdir.
Bu kritik anlayışlar Sİ və ya əlaqəli sahələrdə karyera qurmaq istəyənlər üçün
zəruridir. Təlim proqramı sənayedə və akademiyada işləyən təcrübəli mütəxəssislər
tərəfindən aparılacaqdır. İştirakçılar təhsil təcrübələrini artıraraq ən müasir
alətlər və texnologiyalara giriş əldə edəcəklər.
Azərbaycan Süni Intellekt
Laboratoriyasının əvvəlki təlim proqramlarında olan çoxsaylı uğurlar, tələbələrə
sənayedə iş tapması və ya akademik karyeralarını bu yöndə davam etdirmələri,
proqramın yenidən təsis olunması üçün zərurət yaratmışdır. Laboratoriya bu yeni
proqramın iştirakçılara Sİ sahəsində uğurlu olmaq üçün lazımi bilik və
bacarıqlara yiyələnməsini hədəfləmişdir.
Qabaqcıl səviyyəli AI təliminə başlamaq
üçün sizə lazım olan biliklər: kompüter elmləri, riyaziyyat və statistikada
güclü təməldir.
Proqramlaşdırma: Python, Java və ya C++
kimi dillərdə təcrübəyə və proqramlaşdırma bacarıqlarına malik olmalısınız.
Data strukturları, alqoritmlər və obyekt yönümlü proqramlaşdırma ilə tanış
olmalısınız.
Python süni intellekt və maşın öyrənməsində
ən çox istifadə edilən proqramlaşdırma dilidir və NumPy, Pandas, Matplotlib,
Scikit-learn, TensorFlow, Keras, PyTorch və OpenCV kimi kitabxanalar da daxil
olmaqla Python proqramlaşdırmasını güclü şəkildə mənimsəmək vacibdir.
Riyaziyyat: Xətti cəbr (matris əməliyyatları,
xüsusi vektorlar və xüsusi qiymətlər, vektor fəzaları və xətti çevrilmələr
daxil olmaqla), Calculus (gradient enişi də daxil olmaqla, törəmələr və
inteqrallar anlayışını başa düşmək üçün) və ehtimal nəzəriyyəsi (o cümlədən
Bayes metodları, ehtimal paylamaları, hipotez testi və reqressiya təhlili) ilə
bağlı kifayət qədə biliyiniz olmalıdır. Bu anlayışlar bir çox maşın öyrənmə
alqoritmləri üçün əsasdır.
Statistika: Siz hipotez testi (nümunə məlumatlarına
əsaslanan populyasiya parametri haqqında fərziyyələrin etibarlılığı daxil
olmaqla), reqressiya təhlili (asılı və müstəqil dəyişənlər arasındakı əlaqəni
qiymətləndirmək) və Bayes statistikası ( qeyri-müəyyənlik şəraitində ehtimal
modelləşdirmə, nəticə çıxarma və qərar qəbul etmə) kimi statistik anlayışları normal,
binomial, puasson və eksponensial kimi ehtimal paylamalarının dərindən dərk
edilməsi də daxil olmaqla başa düşə bilməlisiniz.
Maşın Öyrənməsi: Nəzarət olunan (xətti
reqressiya, logistik reqressiya, qərar ağacları, təsadüfi meşələr, dəstək
vektor maşınları və neyron şəbəkələri) və nəzarətsiz öyrənmə (klasterləşmə,
ölçülərin azaldılması və generativ modellər), və dərin öyrənmə (dərin öyrənmə
alqoritmləri, arxitekturaları və texnikaları, o cümlədən qıvrımlı neyron şəbəkələri,
təkrarlanan neyron şəbəkələri, generativ rəqib şəbəkələr və köçürmə öyrənməsi
haqqında dərin anlayış) daxil olmaqla, maşın öyrənmə konsepsiyaları haqqında
möhkəm bir anlayışa sahib olmalısınız.
Natural Language Processing (NLP): Əgər
mətn məlumatları (tokenization, stemming, lemmatization, stop word removal, and
part-of-speech tagging) ilə işləməkdə maraqlısınızsa, söz daxiletmələri,
adlandırılmış varlıqların tanınması (Qayda əsaslı metodlar, statistik metodlar
və neyron şəbəkə əsaslı üsulları) və hiss təhlili kimi NLP anlayışları haqqında
məlumatınız olmalıdır.
Müraciətlər üçün son tarix 20 Apreldir. Əlavə məlumat
üçün Azərbaycan Süni Kəşfiyyat Laboratoriyası ilə əlaqə saxlaya bilərsiniz.
Əlaqə üçün vasitələr:
Mail: [email protected]
Telefon: +994 51 433
85 46
Ünvan: 90A Nizami Street I The Landmark
Office Plaza III, 3rd floor I AZ1010, Baku, Azerbaijan