conversation_by_wtc

bot_external

Błąd system LLM.

student_988_wtc

O czym jest ten kurs?

bot_external

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)

student_988_wtc

Napisz mi jescze raz o czym jest ten kurs?

bot_external

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)

student_988_wtc

Ile jest ras kotów i kiedy w ogóle powstały?

bot_external

Brak informacji w dostarczonym źródle.

student_988_wtc

Jakie rasy kotów występują w Europie?

bot_external

Brak informacji w dostarczonym źródle.

student_988_wtc

Jakie są razy kotów w Europie?

bot_external

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.

student_988_wtc

Jak komunikują się koty?

bot_external

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)

student_988_wtc

Jakie rasy kotów występują w Australii?

bot_external

Na podstawie analizy załączonego pliku JSON, w dostarczonym źródle nie opisano żadnych ras kotów występujących w Australii.

(Odniesienie: komponent 14, slideId 2)

Eduexe Forum

conversation_by_wtc