Microsoft Mesterséges Intelligencia Curriculum Hungary

A tantárgy célkitűzése

A tananyag célja, hogy gyakorlatorientált áttekintést adjon a mesterséges intelligencia alkalmazási lehetőségeiről a Microsoft Azure szolgáltatásain keresztül. Az anyag megértéséhez alapvető statisztikai ismeretek és Python programozási tudás szükséges, mélyebb matematikai alapokra nem épít, mert célja az algoritmusok használatának bemutatása. A tananyag tantermi és egyéni oktatásra is alkalmas, interaktív tanítási formára épít, a mesterséges intelligencia fogalmát, alkalmazási módjait, a kapcsolódó etikai normákat, majd később a jövőjét is a hallgatókkal közösen, őket vezetve határozza meg. Ismertetésre kerülnek a Microsoft Azure mesterséges intelligencia szolgáltásai, úgymint az Azure Notebooks, az Azure Machine Learning Services, az Azure Cognitive Services és az Azure Machine Learning Studio. Megvizsgáljuk a gépi tanulás és a neurális hálózatok alapjait. Részletesen áttekintjük más-más megközelítésben az elemzési folyamatot. Példánkon kersztül megimsernek néhány klasszifikációs, regressziós és klaszterezési algoritmust. A tantárgy szerves részét képező gyakorlati foglalkozások során a hallgatóknak lehetőségük lesz a gyakorlatban is kipróbálni több bemutatott mesterséges intelligencia algoritmust.

Megszerezhető készségek, képességek:

A tantárgy elvégzésének során a hallgatók elsajátítják a mesterséges intelligencia alkalmazásának lehetőségeit. A tárgy elvégzését követően képesek lesznek adott feladathoz megtalálni mesterséges intelligencia algoritmust, valamint azt implementálni is.

A tantárgy tematikája:

• Bevezetés a mesterséges intelligenciába
• A gépi tanulás alapjai
• Microsoft mesterséges intelligencia és elemzési szolgáltatásai: Azure Notebooks, az Azure Machine Learning Services, a Cognitive Services és az Azure Machine Learning Studio (classic).
• Elemzési folyamat
• Azure Notebooks alapok
• Azure Machine Learning Studio bemutatása
• AzureML
• Deep Learning, Cognitive Services
• Bináris klasszifikáció a gyakorlatban különböző eszközökkel
• Multiosztályos klasszifikáció a gyakorlatban
• Regresszió a gyakorlatban
• Klaszterezés a gyakorlatban
• Power BI analitika
• Etika, mit hoz a jövő a mesterséges intelligencia terén. Hogyan tovább? - oktatóanyagok a folytatáshoz