AI i praktiken: Data och modeller
Bygg vidare på det du lärt dig om neuronnät och utforska hela maskininlärningsprocessen – från datakvalitet till sökalgoritmer och egna projekt.
0. Varför data betyder allt
Utforska varför datakvalitet är avgörande för maskininlärning och hur dåliga data kan sabotera även den bästa modellen.
1. Laboration: Rengör data och bygg regression
Identifiera dataproblem, fatta välmotiverade beslut om städning och skapa din första prediktionsmodell.
2. Beslutsträd och regelbaserade modeller
Lär dig hur beslutsträd fattar beslut, vilka styrkor och svagheter de har och jämför med neuronnät.
3. Sökalgoritmer och agenter
Upptäck hur AI kan lösa problem genom målstyrd sökning utan att träna neurala modeller.
Projekt: Välj rätt verktyg
Två veckor där du tränar på att välja rätt strategi snarare än att bygga färdiga modeller.