Sztuczna inteligencja

Prawdopodobieństwo i statystyka – Moduł 3. Celebryta wśród rozkładów

Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele

Kurs omawia najważniejszy z rozkładów statystycznych – rozkład Gaussa.

Czego się nauczysz

  • wyjaśnienie rozkładu Gaussa
  • zapoznanie z centralnym twierdzeniem granicznym
  • omówienie krzywej dzwonowej

Program kursu

  • Dlaczego dzwon jest normalny?
  • Dążenie do normalności
  • Zakończenie

Opis kursu

Kolejny moduł kursu „Prawdopodobieństwo i statystyka” dotyczy rozkładu Gaussa. Rozkład Gaussa, nazywany również rozkładem normalnym, jest najważniejszym rozkładem statystycznym. Kurs ukazuje intuicyjność tego rozkładu, w którym większość obserwacji jest skupiona wokół średniej, obserwacje leżące dalej od średniej występują rzadziej. Autorzy omawiają również wykres funkcji prawdopodobieństwa tego rozkładu, który jest krzywą w kształcie dzwonu (tak zwaną krzywą dzwonową).

 

Podobne kursy

Sztuczna inteligencja

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji – Moduł 1. Zarys historyczny

Szkoła podstawowa, Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele

W kursie zostały przedstawione najważniejsze wydarzenia dotyczące historii sztucznej inteligencji.

Sztuczna inteligencja

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji – Moduł 2. Czym jest, a czym nie jest SI

Szkoła podstawowa, Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele

W kursie dowiemy się, czym jest, a czym nie jest sztuczna inteligencja.

Sztuczna inteligencja

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji – Moduł 3. Definicja

Szkoła podstawowa, Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele

W kursie poznamy definicję sztucznej inteligencji.

Sztuczna inteligencja

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji – Moduł 4. Zastosowania

Szkoła podstawowa, Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele

W kursie dowiemy się, jakie są zastosowania sztucznej inteligencji oraz podsumujemy zdobytą wiedzę.

Sztuczna inteligencja

Aspekty prawne i etyczne sztucznej inteligencji – Moduł 1. Czy robot może mieć zdolność prawną?

Szkoła podstawowa, Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele

W kursie przedstawione zostaną pojęcia zdolności prawnej oraz zdolności do czynności prawnych w odnieszieniu do sztucznej inteligencji.

Sztuczna inteligencja

Aspekty prawne i etyczne sztucznej inteligencji – Moduł 2. Osobowość prawna i ochrona danych

Szkoła podstawowa, Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele

Osobowość prawna i ochrona danych w kontekście SI.

Sztuczna inteligencja

Aspekty prawne i etyczne sztucznej inteligencji – Moduł 3. Prawa robotów

Szkoła podstawowa, Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele

Kurs porusza kwestię, która budzi najwięcej emocji – status prawny robotów.

Sztuczna inteligencja

Aspekty prawne i etyczne sztucznej inteligencji – Moduł 4. Odpowiedzialność za działania

Szkoła podstawowa, Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele

Odpowiedzialność za działnia SI.

Sztuczna inteligencja

Aspekty prawne i etyczne sztucznej inteligencji – Moduł 5. Prawa autorskie

Szkoła podstawowa, Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele

Sztuczna inteligencja a prawa autorskie.

Sztuczna inteligencja

Analiza danych – Moduł 1. Świat big data

Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele

Kurs przybliża zagadnienie big data i ukazuje złożoność procesów przetwarzania i analizy danych.

Sztuczna inteligencja

Analiza danych – Moduł 2. Wydobywanie informacji z danych

Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele

Kurs tłumaczy sposoby pozyskiwania informacji z danych.

Sztuczna inteligencja

Analiza danych – Moduł 3. Rodzaje zmiennych

Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele

Kurs przedstawia rodzaje zmiennych, którymi posługujemy się w analizie danych.

Sztuczna inteligencja

Wizualizacja danych – Moduł 1. Wprowadzenie

Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele

Kurs zapoznaje jego uczestników ze sposobami wizualizacji danych jako skutecznego narzędzia pomagającego w ich analizie.

Sztuczna inteligencja

Wizualizacja danych – Moduł 2. Wizualizacja zmiennych jakościowych

Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele

Kurs dotyczy sposobów wizualizacji zmiennych jakościowych.

Sztuczna inteligencja

Wizualizacja danych – Moduł 3. Wizualizacja zmiennych ilościowych

Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele

Kurs przedstawia sposoby wizualizacji zmiennych ilościowych.

Sztuczna inteligencja

Prawdopodobieństwo i statystyka – Moduł 1. Miara pewności

Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele

Kurs jest wprowadzeniem do zagadnień związanych ze statystyką.

Sztuczna inteligencja

Prawdopodobieństwo i statystyka – Moduł 2. Jak streścić liczby?

Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele

Moduł drugi kursu „Prawdopodobieństwo i statystyka” odpowiada na pytanie, jak możemy przekształcić dane w kluczowe informacje.

Sztuczna inteligencja

Prawdopodobieństwo i statystyka – Moduł 3. Celebryta wśród rozkładów

Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele

Kurs omawia najważniejszy z rozkładów statystycznych – rozkład Gaussa.

Sztuczna inteligencja

Uczenie maszynowe – Moduł 1. Wprowadzenie

Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele

Kurs objaśnia, czym jest uczenie maszynowe i do czego jest nam ono potrzebne, zawiera również krótki zarys historyczny.

Sztuczna inteligencja

Uczenie maszynowe – Moduł 2. Dane, cechy i algorytmy

Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele

Kurs wprowadza do zagadnień matematycznych i logicznych, na których bazuje uczenie maszynowe.

Sztuczna inteligencja

Uczenie maszynowe – Moduł 3. Rodzaje uczenia maszynowego

Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele

Kurs dotyczy trzech głównych technik uczenia maszynowego.

Sztuczna inteligencja

Uczenie nadzorowane – Moduł 1. Regresja

Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele

Kurs przedstawia popularne metody uczenia nadzorowanego: regresję wielokrotną oraz regresję logistyczną.

Sztuczna inteligencja

Uczenie nadzorowane – Moduł 2. Klasyfikacja

Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele

Kurs dotyczy pojęcia klasyfikacji oraz twierdzenia Bayesa.

Sztuczna inteligencja

Uczenie nadzorowane – Moduł 3. Analiza błędów i ocena jakości

Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele

Kurs zapoznaje z narzędziami oceny jakości modelu i analizą błędów w uczeniu nadzorowanym.

Sztuczna inteligencja

Sieci neuronowe – Moduł 1. Wprowadzenie

Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele

Kurs dotyczy historii sieci neuronowych, wyjaśnia pojęcie perceptonu i wskazuje różnice między neuronami biologicznymi a sztucznymi.   

Sztuczna inteligencja

Sieci neuronowe – Moduł 2. Działanie sieci neuronowych

Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele

Kurs dotyczy działania sieci neuronowych, ich budowy oraz metod optymalizacji.  

Sztuczna inteligencja

Sieci neuronowe – Moduł 3. Uczenie sieci neuronowej

Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele

Kurs pozwala na zgłębienie wiedzy na temat struktury sieci neuronowych oraz możliwości ich zastosowania.

Informacje o kursie

Prawdopodobieństwo i statystyka – Moduł 3. Celebryta wśród rozkładów

Szkoła ponadpodstawowa, Nauczyciele

Sztuczna inteligencja