NoCode AI Concepts and Applications in Machine Learning Visualization and Cloud Platforms Introduction Artificial Intelligence (AI) has become an integral part of our daily lives, from virtual assistants to selfdriving cars, and its impact on society is undeniable. However, the rapid evolution of technology can be overwhelming, especially for those without a technical background. This book is designed as a beginnerfriendly guide to AI, providing an introduction to AI, Machine Learning, and Deep Learning concepts, focusing on nocode methods for easy understanding. The goal is to bridge the gap between AI theory and practice, making it accessible to everyone. Chapter 1: Understanding the Evolution of Technology The first chapter delves into the history of AI, exploring how it has evolved over time and the current state of the field. It discusses the need to study and understand the process of technological evolution to appreciate the significance of AI in modern society. The chapter emphasizes the importance of developing a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge as the basis for survival and unity in a warring world. Chapter 2: Basics of Machine Learning This chapter introduces the fundamentals of Machine Learning, including supervised and unsupervised learning, with a focus on nocode methods. Readers will learn about data preprocessing, feature selection, and model evaluation, all without writing a single line of code. Realdata examples are provided to illustrate the concepts, making it easier to grasp the practical applications of Machine Learning. Chapter 3: Data Science and Big Data Processing Data science and big data processing are critical components of AI, and this chapter explains these concepts in an accessible way.

NoCode AI Concepts and Applications in Machine arning Visualization and Cloud Platforms Introduction Искусственный интеллект (ИИ) стал неотъемлемой частью нашей повседневной жизни, от виртуальных помощников до самоуправляемых автомобилей, и его влияние на общество неоспоримо. Однако быстрое развитие технологий может быть ошеломляющим, особенно для тех, кто не имеет технического образования. Эта книга разработана как начинающее руководство по ИИ, содержащее введение в концепции ИИ, машинного обучения и глубокого обучения с акцентом на методы nocode для легкого понимания. Цель - преодолеть разрыв между теорией ИИ и практикой, сделав ее доступной для всех. Глава 1: Понимание эволюции технологий Первая глава углубляется в историю ИИ, исследуя, как он развивался с течением времени и текущее состояние области. В нем обсуждается необходимость изучения и понимания процесса технологической эволюции, чтобы оценить значение ИИ в современном обществе. В главе подчеркивается важность выработки личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современных знаний как основы выживания и единства в воюющем мире. Глава 2: Основы машинного обучения В этой главе рассматриваются основы машинного обучения, включая обучение с учителем и без учителя, с акцентом на методы nocode. Читатели узнают о предварительной обработке данных, выборе функций и оценке модели, и все это без написания одной строки кода. Примеры реальных данных приведены для иллюстрации концепций, что облегчает понимание практических применений машинного обучения. Глава 3: Наука о данных и обработка больших данных Наука о данных и обработка больших данных являются критически важными компонентами ИИ, и в этой главе эти понятия объясняются доступно.

NoCode AI Concepts et applications dans la visualisation de l'intelligence artificielle (IA) est devenu une partie intégrante de notre vie quotidienne, des assistants virtuels aux voitures autonomes, et son impact sur la société est indéniable. Cependant, l'évolution rapide de la technologie peut être impressionnante, en particulier pour ceux qui n'ont pas de formation technique. Ce livre est conçu comme un guide débutant sur l'IA, contenant une introduction aux concepts de l'IA, de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond, en mettant l'accent sur les méthodes nocode pour une compréhension facile. L'objectif est de combler le fossé entre la théorie de l'IA et la pratique en la rendant accessible à tous. Chapitre 1 : Comprendre l'évolution de la technologie premier chapitre se penche sur l'histoire de l'IA en examinant son évolution au fil du temps et l'état actuel du domaine. Il traite de la nécessité d'étudier et de comprendre le processus d'évolution technologique afin d'évaluer l'importance de l'IA dans la société moderne. chapitre souligne l'importance d'élaborer un paradigme personnel pour la perception du processus technologique du développement des connaissances modernes comme base de la survie et de l'unité dans un monde en guerre. Chapitre 2 : s bases de l'apprentissage automatique Ce chapitre traite des bases de l'apprentissage automatique, y compris l'apprentissage avec et sans professeur, en mettant l'accent sur les méthodes nocode. s lecteurs apprennent le prétraitement des données, le choix des fonctions et l'évaluation du modèle, et tout cela sans écrire une seule ligne de code. Des exemples de données réelles sont donnés pour illustrer les concepts, ce qui facilite la compréhension des applications pratiques de l'apprentissage automatique. Chapitre 3 : Science des données et traitement des données volumineuses La science des données et le traitement des données volumineuses sont des éléments essentiels de l'IA, et ce chapitre explique ces concepts.

NoCode AI Conceptos y Aplicaciones en Máquina Armadura Visualización y Plataformas Cloud Introducción La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una parte integral de nuestra vida cotidiana, desde asistentes virtuales hasta autogestionarios los coches, y su impacto en la sociedad es innegable. n embargo, el rápido desarrollo de la tecnología puede ser abrumador, especialmente para aquellos que carecen de educación técnica. Este libro está diseñado como una guía inicial de IA que contiene una introducción a los conceptos de IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo, con énfasis en las técnicas de nocode para una fácil comprensión. objetivo es cerrar la brecha entre la teoría de la IA y la práctica, haciéndola accesible a todos. Capítulo 1: Comprender la evolución de la tecnología primer capítulo profundiza en la historia de la IA, investigando cómo ha evolucionado con el tiempo y el estado actual del dominio. Discute la necesidad de estudiar y entender el proceso de evolución tecnológica para evaluar la importancia de la IA en la sociedad actual. capítulo destaca la importancia de generar un paradigma personal para percibir el proceso tecnológico del desarrollo del conocimiento moderno como base para la supervivencia y la unidad en un mundo en guerra. Capítulo 2: Fundamentos del aprendizaje automático Este capítulo aborda los fundamentos del aprendizaje automático, incluyendo el aprendizaje con y sin maestro, con énfasis en las técnicas de nocode. lectores aprenden sobre el procesamiento previo de datos, la selección de funciones y la evaluación del modelo, y todo ello sin escribir una sola línea de código. Se ofrecen ejemplos de datos reales para ilustrar conceptos que facilitan la comprensión de las aplicaciones prácticas del aprendizaje automático. Capítulo 3: Ciencia de datos y procesamiento de grandes datos La ciencia de datos y el procesamiento de grandes datos son componentes críticos de la IA, y en este capítulo se explican estos conceptos.

NoCode AI Konzepte und Anwendungen im maschinellen rnen Visualisierung und Cloud-Plattformen Einführung Künstliche Intelligenz (KI) ist aus unserem Alltag nicht mehr wegzudenken, vom virtuellen Assistenten bis zum selbstfahrenden Auto, und ihre Auswirkungen auf die Gesellschaft sind unbestreitbar. Die rasante Entwicklung der Technologie kann jedoch überwältigend sein, insbesondere für diejenigen, die keinen technischen Hintergrund haben. Dieses Buch ist als aufstrebender KI-itfaden konzipiert, der eine Einführung in die Konzepte von KI, maschinellem rnen und Deep arning mit einem Schwerpunkt auf Nocode-Techniken zum einfachen Verständnis bietet. Ziel ist es, die Lücke zwischen KI-Theorie und Praxis zu schließen, indem sie für alle zugänglich gemacht wird. Kapitel 1: Die Entwicklung der Technologie verstehen Das erste Kapitel befasst sich mit der Geschichte der KI und untersucht, wie sie sich im Laufe der Zeit entwickelt hat und wie der aktuelle Zustand des Gebiets ist. Es diskutiert die Notwendigkeit, den Prozess der technologischen Evolution zu untersuchen und zu verstehen, um die Bedeutung von KI in der heutigen Gesellschaft zu bewerten. Das Kapitel betont die Bedeutung der Entwicklung eines persönlichen Paradigmas für die Wahrnehmung des technologischen Prozesses der Entwicklung des modernen Wissens als Grundlage für das Überleben und die Einheit in einer kriegerischen Welt. Kapitel 2: Grundlagen des maschinellen rnens Dieses Kapitel behandelt die Grundlagen des maschinellen rnens, einschließlich des rnens mit und ohne hrer, mit einem Schwerpunkt auf Nocode-Techniken. Die ser erfahren mehr über die Vorverarbeitung der Daten, die Auswahl der Funktionen und die Bewertung des Modells, ohne eine einzige Codezeile zu schreiben. Beispiele für reale Daten werden gegeben, um Konzepte zu veranschaulichen, die das Verständnis für praktische Anwendungen des maschinellen rnens erleichtern. Kapitel 3: Data Science und Big Data Processing Data Science und Big Data Processing sind kritische Komponenten der KI und in diesem Kapitel werden diese Konzepte erläutert.

''

NoCode Yapay Zeka Makine Geliştirme Görselleştirme ve Bulut Platformlarında Kavramlar ve Uygulamalar Giriş Yapay zeka (AI), sanal asistanlardan kendi kendini süren arabalara kadar günlük hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldi ve toplum üzerindeki etkisi yadsınamaz. Bununla birlikte, teknolojinin hızlı gelişimi, özellikle teknik bir geçmişe sahip olmayanlar için çok zor olabilir. Bu kitap, kolay anlama için nocode tekniklerine odaklanarak AI, makine öğrenimi ve derin öğrenme kavramlarına bir giriş sağlayan AI için bir başlangıç kılavuzu olarak tasarlanmıştır. Amaç, AI teorisi ve pratiği arasındaki boşluğu, herkes için erişilebilir hale getirerek köprülemektir. Bölüm 1: Teknolojinin Evrimini Anlamak İlk bölüm, zaman içinde nasıl geliştiğini ve alanın mevcut durumunu inceleyerek AI'nın tarihine girer. AI'nın modern toplumdaki önemini değerlendirmek için teknolojik evrim sürecini inceleme ve anlama ihtiyacını tartışıyor. Bölüm, modern bilginin gelişiminin teknolojik sürecinin, savaşan bir dünyada hayatta kalma ve birliğin temeli olarak algılanması için kişisel bir paradigma geliştirmenin önemini vurgulamaktadır. Bölüm 2: Makine Öğreniminin Temelleri Bu bölüm, nocode yöntemlerine odaklanarak denetimli ve denetimsiz öğrenme dahil olmak üzere makine öğreniminin temellerini kapsar. Okuyucular, tek bir kod satırı yazmadan veri ön işleme, özellik seçimi ve model değerlendirmesi hakkında bilgi edinir. Kavramları göstermek ve makine öğreniminin pratik uygulamalarını anlamayı kolaylaştırmak için gerçek dünya verilerinin örnekleri verilmiştir. Bölüm 3: Veri Bilimi ve Büyük Veri İşleme Veri bilimi ve büyük veri işleme, YZ'nin kritik bileşenleridir ve bu bölüm bu kavramları kolayca erişilebilir hale getirir.

مفاهيم وتطبيقات NoCode AI في تصور التعلم الآلي والمنصات السحابية أصبح الذكاء الاصطناعي (AI) جزءًا لا يتجزأ من حياتنا اليومية، من المساعدين الافتراضيين إلى السيارات ذاتية القيادة، ولا يمكن إنكار تأثيره على المجتمع. ومع ذلك، فإن التطور السريع للتكنولوجيا يمكن أن يكون ساحقًا، خاصة بالنسبة لأولئك الذين ليس لديهم خلفية تقنية. تم تصميم هذا الكتاب كدليل مبتدئ للذكاء الاصطناعي، حيث يوفر مقدمة لمفاهيم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتعلم العميق مع التركيز على تقنيات nocode لسهولة الفهم. الهدف هو سد الفجوة بين نظرية الذكاء الاصطناعي والممارسة من خلال جعلها في متناول الجميع. الفصل 1: فهم تطور التكنولوجيا يتعمق الفصل الأول في تاريخ الذكاء الاصطناعي من خلال فحص كيفية تطوره بمرور الوقت والحالة الحالية للمجال. يناقش الحاجة إلى دراسة وفهم عملية التطور التكنولوجي من أجل تقييم أهمية الذكاء الاصطناعي في المجتمع الحديث. ويشدد الفصل على أهمية وضع نموذج شخصي لتصور العملية التكنولوجية لتطور المعرفة الحديثة كأساس للبقاء والوحدة في عالم متحارب. الفصل 2: أساسيات التعلم الآلي يغطي هذا الفصل أساسيات التعلم الآلي، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، مع التركيز على طرق nocode. يتعرف القراء على المعالجة المسبقة للبيانات واختيار الميزات وتقييم النماذج، كل ذلك دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية. يتم تقديم أمثلة على بيانات العالم الحقيقي لتوضيح المفاهيم، مما يسهل فهم التطبيقات العملية للتعلم الآلي. الفصل 3: علوم البيانات ومعالجة البيانات الضخمة علم البيانات ومعالجة البيانات الضخمة هي مكونات مهمة للذكاء الاصطناعي، وهذا الفصل يشرح هذه المفاهيم المتاحة بسهولة.