Saturs
- Mašīnu mācīšanās no Stenfordas
- Bez kļūdām, bez stresa - jūsu soli pa solim, kā izveidot programmatūru, kas maina dzīvi, neiznīcinot savu dzīvi
- Matemātika mašīnmācībai no Londonas Imperial College
- Uzlabotas mašīnmācības no Nacionālās pētniecības universitātes - Ekonomikas augstskolas
- Dziļās mācīšanās specializācija no Deeplearning.ai
- Mašīnmācība ar TensorFlow vietnē Google Cloud Platform no Google Cloud
Izņemšana:
Ja vēlaties sākt strādāt mašīnmācībā, šie kursi ir lieliska vieta, kur sākt!
Ziņa satur saistītās saites
Vai vēlaties kļūt par mašīnmācības meistaru?
Vai ne mēs visi! Mašīnmācība šobrīd ir karsta, un tā ir joma, kas ātri parādās. Mašīnmācības eksperti un līdzīgas datu zinātnieku lomas ir ļoti pieprasītas. (Ja dodat priekšroku datu zinātnei, nevis ML, apskatiet 6 galvenos datu zinātnes jēdzienus, kurus varat apgūt, izmantojot tiešsaistes mācīšanos.)
Lai palīdzētu uzsākt mašīnu apguves karjeru, šeit ir daži lieliski tiešsaistes kursi un programmas, kas jums parādīs ML iekšējo darbību.
Mašīnu mācīšanās no Stenfordas
Šis kurss tiek piedāvāts tiešsaistē, lai studenti varētu paši sastādīt grafikus, apgūstot mašīnmācības uzgriežņus un skrūves. Iegūstiet priekšstatu par autonomu transportlīdzekļu dizainu, runas atpazīšanas tehnoloģijām, automatizētu meklēšanu tīmeklī un vairāk par to, ko mašīnmācība mums ir devusi pēdējo gadu laikā. Cilvēka genoma projektā ir arī sastāvdaļa, kurā bioloģijas sajaukšana ar mašīnmācīšanos ir devusi mums pārsteidzošus panākumus datu apstrādē.
Šī klase parādīs arī to, kā mašīnmācība pastāv mums visapkārt. Sākot no medicīniskās diagnostikas līdz ieteikumu meklētājprogrammām, mašīnmācīšanās un neironu tīkli jau ir liela mūsu dzīves sastāvdaļa. Daudzos gadījumos mēs to neapzināmies, jo tie ir paslēpti aiz ainas. Daudzu pašreizējo lietošanas gadījumu izgaismošana ir efektīvs veids, kā palīdzēt iesācējiem veidot zināšanas par ML.
Bez kļūdām, bez stresa - jūsu soli pa solim, kā izveidot programmatūru, kas maina dzīvi, neiznīcinot savu dzīvi
Jūs nevarat uzlabot savas programmēšanas prasmes, ja nevienam nerūp programmatūras kvalitāte.
Turklāt šis kurss piedāvā mācības, kas saistītas ar datu ieguvi, modeļa atpazīšanu un dažāda veida algoritmu darbu. Apgūstiet pamatus kontrolētai un nepārraudzītai apmācībai, kā arī izmēru samazināšanai un citiem dimensijas jautājumiem mašīnmācīšanās praksē. Tas viss palīdz sagatavoties reālai lomai ML ieviešanā un noformēšanā.
Fakti:
- Koncentrējieties uz mašīnmācīšanos, mašīnmācīšanās algoritmiem, mākslīgiem neironu tīkliem un loģistikas regresiju
- Viens kurss
- Reģistrācija bez maksas, ar iespēju iegūt sertifikātu par maksu
Ilgums: apmēram 55 stundas
Vērtējums: 4,9 no 5
Matemātika mašīnmācībai no Londonas Imperial College
Šie kursi ir augstākā līmeņa mašīnmācības apsekojums, kas sola studentus informēt par dažiem neironu tīklu un līdzīgu tehnoloģiju iekšējiem darbiem.
Šī specializācija ir domāta tam, kā aizņemt matemātiku aiz mašīnmācības un izveidot tiltu uz praktiskās apmācības tehnoloģijām, kas palīdzēs iegūt prasmi attīstīt darba veidus, kas saistīti ar mašīnmācīšanos.
Daudzveidīgs aprēķins, dimensijas samazināšana un dažādi komponenti palīdz studentiem kļūt kompetentiem šajos būtiskajos elementos. Kursam ir nepieciešamas zināmas zināšanas par Python kā programmēšanas valodu un pamatzināšanas matemātikā, ko izmanto mašīnu apguvē, ieskaitot lineāro algebru.
Fakti:
- Koncentrēšanās uz lineāro algebru, daudzdaļīgu mainīgo, galveno komponentu analīzi (PCA), kā arī vērtības un pašvektorus
- 3 specializācijas kursi
- Reģistrācija bez maksas, ar iespēju iegūt sertifikātu par maksu
Ilgums: aptuveni 2 mēneši (līdz ieteiktajām 12 stundām nedēļā)
Vērtējums: 4.5 no 5
Uzlabotas mašīnmācības no Nacionālās pētniecības universitātes - Ekonomikas augstskolas
Šī augstākā līmeņa tiešsaistes specializācija ļauj studentiem tuvāk apgūt progresīvas prakses, piemēram, padziļinātas mācības un pastiprinošas mācības.
Kursa darbs aptvers dažāda veida mašīnmācīšanās mērķus un uzdevumus, piemēram, dabiskās valodas apstrādi, kā arī datora redzējumu, un to, kā tādas arhitektūras kā konvolūcijas neironu tīkli veicina attēlu apstrādes progresu. Bajesijas metodes tiks apskatītas arī šajā kursā, kur CERN zinātnieki un Kaggle mašīnmācīšanās eksperti sniedz praktiskus piemērus mašīnmācības ieviešanai reālajā pasaulē.
Par šo specializāciju rēķins ir kā programma, kas studentiem ļauj sākt izmantot mašīnmācīšanās zināšanas uzņēmumā. Tas ietver spēju labāk izdomāt precīzu uzņēmuma mašīnmācības lietojumu un izdomāt problēmas un šķēršļus reālās pasaules ieviešanā.
Šāda veida praktiskā specializācija ir būtiska karjeras nodarbinātībā vēlāk, tāpēc tā ir lieliska izvēle pašmācības studentiem, ko turpināt mājās. Spēja identificēt, kā saka kursa autori, mašīnmācības “brīdinājumi” padara karjeras profesionāli neaizstājamu projektēšanas komandā vai padomdevēja lomā. Mašīnmācība ir jauna, un uzņēmumi joprojām pielāgojas un mācās, kā vislabāk piemērot šīs augsta līmeņa tehnoloģijas. (Vai arī, ja jūsu intereses ir saistītas ar programmatūras izstrādi, iepazīstieties ar 6 programmatūras izstrādes koncepcijām, kuras varat iemācīties tiešsaistes kursos.)
Fakti:
- Koncentrējieties uz mašīnmācīšanos, dziļu mācīšanos, datu zinātni, Bajesijas metodēm, pastiprināšanas mācīšanos, datora redzi un dabiskās valodas apstrādi
- 7 specializācijas kursi
- Reģistrācija bez maksas, ar iespēju iegūt sertifikātu par maksu
Ilgums: apmēram 8 līdz 10 mēneši
Vērtējums: 4.5 no 5
Dziļās mācīšanās specializācija no Deeplearning.ai
Šeit ir padziļināta mācību specializācija, kas atspoguļo vidēja līmeņa mašīnmācīšanās klases iespēju.
Šie kursi koncentrējas uz dziļu mācīšanos un tās saistību ar neironu tīkliem. Kursa darbs ietvers dažāda veida struktūras, piemēram, konvolūcijas neironu tīklus, LSTM, atkārtotus neironu tīklus un daudz ko citu. Kurss parādīs arī to piemērošanu dažādās nozarēs, ieskaitot veselības aprūpi, dabiskās valodas apstrādi un ražošanu. Jūs redzēsit dažus autonomās braukšanas tehnoloģiju pamatus darbā un izmantosit Python un TensorFlow, lai sāktu veidot zināšanas par mašīnmācīšanās modeļiem. Tas viss sniedz stabilu pamatu tālākai izpētei, kā ML pārdefinē automatizāciju mūsu pasaulē.
Fakti:
- Koncentrējieties uz dziļu mācīšanos, mākslīgiem neironu tīkliem, konvolūcijas neironu tīkliem un TensorFlow
- 5 specializācijas kursi
- Reģistrācija bez maksas, ar iespēju iegūt sertifikātu par maksu
Ilgums: apmēram 3 mēneši (ieteicams 11 stundas nedēļā).
Vērtējums: 4,9 no 5
Mašīnmācība ar TensorFlow vietnē Google Cloud Platform no Google Cloud
Šie kursi specializējas dažās no visizplatītākajām pamattehnoloģijām, kuras mūsdienu mašīnā izmanto mašīnu apguvei.
Šeit pedagogi padziļināti iepazīstina studentus ar mašīnmācīšanos un aplūko konkrētus lietošanas gadījumus. Šī specializācija atbildēs uz jautājumiem par neironu tīklu popularitāti, kā arī uzraudzītiem un neuzraudzītiem mašīnmācīšanās modeļiem, gradienta nolaišanos un testa un apmācības datu kopām.
Šī specializācija ir vērsta uz TensorFlow un īpaša veida mākoņu modeļa izmantošanu, pamatojoties uz Google piedāvājumiem, jo studenti iegūst praktisku pieredzi ar AI un mašīnu apguvi.
Fakti:
- Koncentrējieties uz mašīnu mācīšanos, TensorFlow, mākoņdatošanu un funkciju inženieriju
- 5 specializācijas kursi
- Reģistrācija bez maksas, ar iespēju iegūt sertifikātu par maksu
Ilgums: apmēram 1 mēnesis līdz beigām (pēc ieteiktajām 15 stundām nedēļā)
Vērtējums: 4,6 no 5
Izmantojiet kādu no šiem pieejamajiem tiešsaistes kursiem, lai sāktu mašīnu apguvi un strādātu pie atalgojošas karjeras, ieņemot augsto tehnoloģiju lomu.