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沃尔夫拉姆U

机器学习和LLM

机器学习、神经网络和大型语言模型是现代人工智能系统的重要组成部分。借助处理从特征提取到性能评估的所有功能的全自动和可定制功能，了解分类、回归、聚类和异常检测的流行机器学习范式。了解如何从存储库中选择预训练的神经网络模型，以应用于自己的数据、自定义现有模型或借助符号神经网络框架从头开始构建模型。利用聊天笔记本以及强大的内置函数调用LLM功能，并允许LLM访问Wolfram语言工具。

这些课程涵盖了许多不同的主题，从介绍机器学习概念和Wolfram语言内置函数开始，深入研究构建和训练神经网络的复杂性。获得课程结业证书并准备Wolfram语言1级证书。

课程完成证书

Wolfram语言中的机器学习简介

2.50小时

Wolfram语言中的神经网络简介

2.50小时

图像处理简介

6小时

Multiparadigm数据科学

5.50小时
见所有竣工证书

即将举行的活动

  • 6月21日|在线

    AI入门：自动分类、预测和计算机视觉入门指南

    本网络研讨会使用一系列主题中的示例解释了Wolfram语言中受监督和无监督机器学习的基本知识。主题包括分类、预测、特征提取和神经网络，以及数据处理中的陷阱和提示。

  • 7月11日|在线

    Wolfram语言中的机器学习简介

    获得使用Wolfram Language神经网络框架中可用的机器学习超函数的经验。本课程演示如何执行有监督和无监督的机器学习任务，并涵盖回归、分类、聚类和异常检测。

  • 8月5日至16日|在线

    数据科学训练营

    学习如何利用Wolfram Language的功能，在为期两周的在线训练营中交付世界级的数据科学成果。与机器学习、生成性人工智能、动态可视化、自动报告和基于笔记本的交互式工作流方面的专家互动。

  • 10月16日至18日|在线

    Wolfram虚拟技术会议

    Wolfram虚拟技术会议汇集了来自多个学科的最优秀和最聪明的技术创新者。注册参加会前培训课程、会议演示、主题“会议”和预定的社交活动。

相关资源