conversation_by_wtc
-
O co chodzi w tym kursie?
-
O czym jest ten kurs?
-
To jeszcze raz, o co chodzi?
-
O czym jest ten kurs?
-
O czym jest ten kurs?
Błąd system LLM.
-
Kolejna próba - o czym jest ten kurs?
-
Kolejna próba - o czym jest ten kurs?
Błąd system LLM.
-
O czym jest ten kurs?
-
O czym jest ten kurs?
Na podstawie analizy historii rozmowy oraz załączonego pliku JSON, ten kurs jest praktycznym wprowadzeniem do podstaw Uczenia Maszynowego. Poniżej znajduje się szczegółowe omówienie jego zawartości.
Główny cel i tematyka kursu:
Celem kursu jest przybliżenie tematyki podstaw Uczenia Maszynowego (UM, ang. Machine Learning - ML) z wykorzystaniem intuicyjnych przykładów. Kurs koncentruje się na zadaniach praktycznych, które są wykonywane w zewnętrznym narzędziu Google Teachable Machine, co oznacza, że do jego ukończenia nie są wymagane żadne umiejętności programistyczne. Kurs zawiera również niezbędne elementy teoretyczne.
(Odniesienie: komponent 1, slideId 1 oraz komponent 8, slideId 1)Zakres merytoryczny:
Kurs skupia się na konkretnym obszarze Uczenia Maszynowego. Obejmuje on wyłącznie uczenie nadzorowane (ang. supervised learning), a w jego ramach koncentruje się na zadaniu klasyfikacji, czyli przypisywaniu obiektów do jednej z określonych klas (np. odróżnianie zdjęć psów od kotów).
(Odniesienie: komponent 7, slideId 6 oraz komponent 7, slideId 8)Struktura i zawartość modułów:
Kurs składa się z czterech modułów merytorycznych, a jego realizacja powinna zająć około 2 godzin. Każdy moduł kończy się krótkim testem.
-
Moduł A: Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego
- Definicja Uczenia Maszynowego jako obszaru Sztucznej Inteligencji.
- Podział UM na uczenie nadzorowane, nienadzorowane i przez wzmacnianie.
- Przykłady zastosowań UM, takie jak rozpoznawanie mowy, automatyczna nawigacja czy analiza danych.
(Odniesienie: komponent 1, slideId 1 oraz komponent 7, slajdy 1, 4, 6)
-
Moduł B: Dane w Uczeniu Maszynowym
- Omówienie kluczowej roli danych w procesie uczenia.
- Analiza problemów z danymi, takich jak: nierówna liczebność klas, dane spoza klas (gdy model ma ocenić coś, czego nie zna) oraz przypadki graniczne (trudne do jednoznacznej klasyfikacji).
- Praktyczne sposoby rozwiązywania tych problemów, np. poprzez dodawanie przykładów lub tworzenie nowych klas.
(Odniesienie: komponent 1, slideId 1 oraz komponent 11, slajdy 2, 4, 5)
-
Moduł C: Podstawowe pojęcia Uczenia Maszynowego
- Wyjaśnienie fundamentalnych pojęć, takich jak: zbiór uczący i zbiór testowy, epoka, wsad (batch size), współczynnik uczenia (learning rate).
- Omówienie funkcji straty (loss function) oraz zjawisk przeuczenia (overfitting) i niedouczenia (underfitting).
- Wprowadzenie do macierzy pomyłek (confusion matrix) jako narzędzia do oceny modelu.
(Odniesienie: komponent 1, slideId 1 oraz komponenty 15, 16, 17, 18)
-
Moduł D: Metryki
- Wprowadzenie do metryk jako miar oceny jakości modeli.
- Omówienie i sposób obliczania metryk: dokładność (accuracy), precyzja (precision), czułość (recall) oraz F-score.
- Praktyczne zastosowanie metryk do porównywania różnych modeli między sobą.
(Odniesienie: komponent 1, slideId 1 oraz komponenty 21, 22, 23, 24, 25)
Testy i punktacja:
Kurs zawiera system oceny. Składa się on z testu początkowego, krótkich testów cząstkowych po każdym z czterech modułów oraz opcjonalnego testu końcowego. Do ostatecznego wyniku brany jest pod uwagę korzystniejszy dla użytkownika wariant punktacji.
(Odniesienie: komponent 1, slideId 1) -
-
Napisz mi jescze raz o czym jest ten kurs?
-
Napisz mi jescze raz o czym jest ten kurs?
Na podstawie analizy historii rozmowy oraz załączonego pliku JSON, ten kurs jest praktycznym wprowadzeniem do podstaw Uczenia Maszynowego. Poniżej znajduje się szczegółowe omówienie jego zawartości.
Główny cel i tematyka kursu:
Celem kursu jest przybliżenie tematyki podstaw Uczenia Maszynowego (UM, ang. Machine Learning - ML) z wykorzystaniem intuicyjnych przykładów. Kurs koncentruje się na zadaniach praktycznych, które są wykonywane w zewnętrznym narzędziu Google Teachable Machine, co oznacza, że do jego ukończenia nie są wymagane żadne umiejętności programistyczne. Kurs zawiera również niezbędne elementy teoretyczne.
(Odniesienie: komponent 1, slideId 1 oraz komponent 8, slideId 1)Zakres merytoryczny:
Kurs skupia się na konkretnym obszarze Uczenia Maszynowego. Obejmuje on wyłącznie uczenie nadzorowane (ang. supervised learning), a w jego ramach koncentruje się na zadaniu klasyfikacji, czyli przypisywaniu obiektów do jednej z określonych klas (np. odróżnianie zdjęć psów od kotów).
(Odniesienie: komponent 7, slideId 6 oraz komponent 7, slideId 8)Struktura i zawartość modułów:
Kurs składa się z czterech modułów merytorycznych, a jego realizacja powinna zająć około 2 godzin. Każdy moduł kończy się krótkim testem.-
Moduł A: Wprowadzenie do Uczenia Maszynowego
- Definicja Uczenia Maszynowego jako obszaru Sztucznej Inteligencji.
- Podział UM na uczenie nadzorowane, nienadzorowane i przez wzmacnianie.
- Przykłady zastosowań UM, takie jak rozpoznawanie mowy, automatyczna nawigacja czy analiza danych.
(Odniesienie: komponent 1, slideId 1 oraz komponent 7, slajdy 1, 4, 6)
-
Moduł B: Dane w Uczeniu Maszynowym
- Omówienie kluczowej roli danych w procesie uczenia.
- Analiza problemów z danymi, takich jak: nierówna liczebność klas, dane spoza klas (gdy model ma ocenić coś, czego nie zna) oraz przypadki graniczne (trudne do jednoznacznej klasyfikacji).
- Praktyczne sposoby rozwiązywania tych problemów, np. poprzez dodawanie przykładów lub tworzenie nowych klas.
(Odniesienie: komponent 1, slideId 1 oraz komponent 11, slajdy 2, 4, 5)
-
Moduł C: Podstawowe pojęcia Uczenia Maszynowego
- Wyjaśnienie fundamentalnych pojęć, takich jak: zbiór uczący i zbiór testowy, epoka, wsad (batch size), współczynnik uczenia (learning rate).
- Omówienie funkcji straty (loss function) oraz zjawisk przeuczenia (overfitting) i niedouczenia (underfitting).
- Wprowadzenie do macierzy pomyłek (confusion matrix) jako narzędzia do oceny modelu.
(Odniesienie: komponent 1, slideId 1 oraz komponenty 15, 16, 17, 18)
-
Moduł D: Metryki
- Wprowadzenie do metryk jako miar oceny jakości modeli.
- Omówienie i sposób obliczania metryk: dokładność (accuracy), precyzja (precision), czułość (recall) oraz F-score.
- Praktyczne zastosowanie metryk do porównywania różnych modeli między sobą.
(Odniesienie: komponent 1, slideId 1 oraz komponenty 21, 22, 23, 24, 25)
Testy i punktacja:
Kurs zawiera system oceny. Składa się on z testu początkowego, krótkich testów cząstkowych po każdym z czterech modułów oraz opcjonalnego testu końcowego. Do ostatecznego wyniku brany jest pod uwagę korzystniejszy dla użytkownika wariant punktacji.
(Odniesienie: komponent 1, slideId 1) -
-
Ile jest ras kotów i kiedy w ogóle powstały?
-
Ile jest ras kotów i kiedy w ogóle powstały?
Brak informacji w dostarczonym źródle.
-
Jakie rasy kotów występują w Europie?
-
Jakie rasy kotów występują w Europie?
Brak informacji w dostarczonym źródle.
-
Jakie są razy kotów w Europie?
-
Jakie są razy kotów w Europie?
Na podstawie analizy załączonego pliku JSON, w Europie występują lub pochodzą z niej następujące rasy kotów:
-
British Shorthair: Jest to rasowa wersja tradycyjnego brytyjskiego kota domowego, z charakterystycznie krępą budową ciała, gęstą sierścią i szeroką twarzą. Jest to jedna z najstarszych znanych ras kotów i pozostaje najpopularniejszą rasową odmianą w Wielkiej Brytanii, według Governing Council of the Cat Fancy (GCCF). (Odniesienie: komponent 11, slideId 2)
-
Norwegian Forest cat (Kot Norweski Leśny): Rasa ta pochodzi z Europy Północnej i jest przystosowana do bardzo zimnego klimatu. Jest bardzo popularna w Norwegii, Danii, Szwecji, Islandii i Francji. (Odniesienie: komponent 11, slideId 3)
-
European Shorthair (Kot Europejski Krótkowłosy): Rasa kota pochodząca ze Szwecji. Termin ten był również używany w odniesieniu do pospolitych kotów domowych w Europie. Rasa została uznana przez Fédération Internationale Féline (FIFe) w 1949 roku. (Odniesienie: komponent 11, slideId 4)
-
Scottish Fold: Jest to rasa kota domowego z naturalną dominującą mutacją genową, która wpływa na chrząstki w całym ciele, powodując "złożenie" uszu do przodu i w dół, co nadaje kotu "sowi wygląd". Nazwa rasy, choć nie ma bezpośredniego stwierdzenia o pochodzeniu, silnie sugeruje jej szkockie korzenie. (Odniesienie: komponent 11, slideId 5)
Plik JSON nie zawiera informacji o wszystkich rasach kotów występujących w Europie, a jedynie o tych, które są opisane w kontekście kursu.
-
-
Jak komunikują się koty?
-
Jak komunikują się koty?
Na podstawie analizy załączonego pliku JSON, koty komunikują się na wiele sposobów, zarówno poprzez wokalizacje, jak i za pomocą mowy ciała.
Wokalizacje:
Koty domowe używają wielu dźwięków do komunikacji, w tym:- miauczenie (różne jego formy)
- mruczenie
- ćwierkanie (trilling)
- syczenie
- warczanie/warczenie
- chrząkanie
(Odniesienie: komponent 2, slideId 5 oraz komponent 4, slideId 2)
Mowa ciała:
Mowa ciała kotów również jest bardzo ważnym elementem komunikacji i obejmuje:- Pozycja uszu i ogona: Są to szczególnie ważne mechanizmy sygnalizacji społecznej. Podniesiony ogon wskazuje na przyjazne powitanie, natomiast spłaszczone uszy świadczą o wrogości. Podnoszenie ogona wskazuje również na pozycję kota w hierarchii społecznej grupy – osobniki dominujące podnoszą ogony rzadziej niż te podporządkowane.
- Ogólne rozluźnienie ciała: Wskazuje na nastrój kota.
- Ugniatanie łapami: Jest również wskaźnikiem nastroju.
- Dotykanie nosem do nosa: Jest to częste powitanie, po którym może nastąpić wzajemna pielęgnacja, inicjowana przez jednego z kotów poprzez podniesienie i przechylenie głowy.
- Mruczenie: Może być mechanizmem zapewniającym bezpieczeństwo między matkami a karmiącymi kociętami. Dorosłe koty często mruczą jako oznakę zadowolenia, np. podczas głaskania, relaksu lub jedzenia.
(Odniesienie: komponent 4, slideId 2)
Warto dodać, że koty dzikie (feralne) są zazwyczaj ciche. Koty wydzielają i wyczuwają również feromony, które służą do komunikacji, np. poprzez znaczenie terenu moczem lub gruczołami zapachowymi.
(Odniesienie: komponent 2, slideId 5 oraz komponent 3, slideId 5) -
Jakie rasy kotów występują w Australii?