Зміст
- Машинне навчання зі Стенфорда
- Ні помилок, ні стресу - покроковий посібник зі створення програмного забезпечення, що змінює життя, не руйнуючи ваше життя
- Математика для машинного навчання в Імперському коледжі Лондона
- Поглиблене машинне навчання з Національного науково-дослідного університету - Вища школа економіки
- Спеціалізація глибокого навчання від Deeplearning.ai
- Машинне навчання за допомогою TensorFlow на платформі Google Cloud від Google Cloud
Винос:
Якщо ви хочете розпочати роботу з машинного навчання, ці курси - чудове місце для початку!
Допис включає партнерські посилання
Хочете стати майстром машинного навчання?
Не всі ми! Машинне навчання зараз гаряче, і це швидко розвивається сфера. Експерти з машинного навчання та подібні ролі науковця даних дуже затребувані. (Якщо ви віддаєте перевагу науці про дані над ML, тоді перегляньте 6 ключових концепцій науки про дані, якими ви можете оволодіти через Інтернет-навчання.)
Щоб допомогти розпочати кар’єру машинного навчання, ось кілька чудових онлайн-курсів та програм, які почнуть показувати вам внутрішню роботу ML.
Машинне навчання зі Стенфорда
Цей курс пропонується в Інтернеті, щоб студенти могли скласти власний графік, дізнавшись про гайки та болти машинного навчання. Ознайомтеся з автономним дизайном транспортних засобів, технологіями розпізнавання мовлення, автоматизованим веб-пошуком та більше того, що машинне навчання принесло нам протягом останніх кількох років. Є також компонент проекту «Геном людини», де поєднання біології з машинним навчанням принесло нам дивовижні успіхи в обробці даних.
Цей клас також покаже вам, як машинне навчання існує навколо нас. Від медичної діагностики до рекомендаційних двигунів, машинного навчання та нейронних мереж - це вже велика частина нашого життя. У багатьох випадках ми цього не усвідомлюємо, оскільки вони приховані за лаштунками. Освітлення багатьох випадків використання в даний час є ефективним способом допомогти новачкам у формуванні знань про ML.
Ні помилок, ні стресу - покроковий посібник зі створення програмного забезпечення, що змінює життя, не руйнуючи ваше життя
Ви не можете покращити свої навички програмування, коли ніхто не піклується про якість програмного забезпечення.
Крім того, цей курс пропонує навчання, пов'язане з майнінгу даних, розпізнаванням шаблонів та різними типами роботи алгоритмів. Вивчіть основи контрольованого та непідконтрольного навчання, а також зменшення розмірності та інші питання розмірності в практиці машинного навчання. Все це допомагає підготуватися до реальної ролі у впровадженні та розробці ML.
Факти:
- Зосередьтеся на машинному навчанні, алгоритмах машинного навчання, штучних нейронних мережах та логістичній регресії
- Єдиний курс
- Безкоштовне зарахування, з можливістю отримання довідки за плату
Тривалість: приблизно 55 годин для завершення
Рейтинг: 4,9 з 5
Математика для машинного навчання в Імперському коледжі Лондона
Ці курси - це опитування машинного навчання вищого рівня, яке обіцяє освітити студента деякими внутрішніми функціями нейронних мереж та подібними технологіями.
Ця спеціалізація полягає в тому, як взяти математику за машинним навчанням і створити міст до практичних технологій навчання, які допоможуть вам стати досвідченими у розробці видів роботи, що стосується машинного навчання.
Багатовимірне обчислення, зменшення розмірності та різні компоненти допомагають студентам стати компетентними у цих важливих складових. Курс вимагає певних знань Python як мови програмування та базового розуміння математики, що використовується в машинному навчанні, включаючи лінійну алгебру.
Факти:
- Зосередьтеся на лінійній алгебрі, багатовимірному обчисленні, аналізі основних компонентів (PCA), а також власних значеннях та власних векторах
- 3 курсу за цією спеціалізацією
- Безкоштовне зарахування, з можливістю отримання довідки за плату
Тривалість: приблизно 2 місяці, щоб завершити (пропонується 12 годин на тиждень)
Рейтинг: 4,5 з 5
Поглиблене машинне навчання з Національного науково-дослідного університету - Вища школа економіки
Ця спеціалізація на високому рівні в Інтернеті наближає студентів до оволодіння передовими практиками, такими як глибоке навчання та посилене навчання.
Курсова робота охопить різні типи цілей і завдань машинного навчання, наприклад, природну обробку мови, а також комп’ютерний зір, і те, як архітектури, як конволюційні нейронні мережі, сприяють прогресу в обробці зображень. У цьому курсі також будуть розглядатися методи байесів, де вчені експертів з машинного навчання CERN та Kaggle надають практичні приклади впровадження машинного навчання в реальному світі.
Ця спеціалізація виставляється як програма, яка дозволяє студентам почати застосовувати експертизу машинного навчання на підприємстві. Це включає можливість кращого мозкового штурму точного використання машинного навчання в бізнесі та з'ясування проблем та перешкод у реальному впровадженні.
Цей тип практичної спеціалізації за своєю суттю важливий у кар’єрному працевлаштуванні, тому це відмінний вибір для студентів, які навчаються самостійно. Уміння визначити, як кажуть автори курсу, «застереження» машинного навчання робить професійну кар’єру незамінною в проектній команді або в дорадчій ролі. Машинне навчання є новим, і компанії все ще коригують і навчаються, як найкраще застосовувати ці високі технології. (Або, якщо ваші інтереси полягають у розробці програмного забезпечення, ознайомтеся з 6 концепціями розробки програмного забезпечення, з якими ви можете дізнатися через Інтернет-курси.)
Факти:
- Зосередьтеся на машинному навчанні, глибокому навчанні, науці даних, байєсівських методах, навчанні підкріплення, комп'ютерному зорі та природній обробці мови
- 7 курсів за цією спеціалізацією
- Безкоштовне зарахування, з можливістю отримання довідки за плату
Тривалість: приблизно 8 - 10 місяців для завершення
Рейтинг: 4,5 з 5
Спеціалізація глибокого навчання від Deeplearning.ai
Ось спеціалізація з глибокого навчання, яка представляє варіант середнього рівня машинного навчання.
Ці курси зосереджені на глибокому навчанні та його зв’язку з нейронними мережами. Курсова робота буде включати різні типи структур, такі як звивисті нейронні мережі, LSTM, періодичні нейронні мережі та інше. Курс також покаже, як вони застосовуються до різних галузей, включаючи охорону здоров'я, природну обробку мови та виробництво. Ви побачите деякі основи технологій автономного водіння на роботі та використаєте Python та TensorFlow для того, щоб почати будувати знання про моделі машинного навчання. Все це пропонує міцну основу для подальшого розвитку того, як ML переробляє автоматизацію в нашому світі.
Факти:
- Зосередьтеся на глибокому навчанні, штучних нейронних мережах, згорткових нейронних мережах та TensorFlow
- 5 курсів за цією спеціалізацією
- Безкоштовне зарахування, з можливістю отримання довідки за плату
Тривалість: Приблизно 3 місяці для завершення (пропонується 11 годин на тиждень)
Рейтинг: 4,9 з 5
Машинне навчання за допомогою TensorFlow на платформі Google Cloud від Google Cloud
Ці курси спеціалізуються на деяких найпоширеніших основних технологіях, що застосовуються для впровадження машинного навчання на сьогоднішньому підприємстві.
Тут викладачі розглядають можливість глибоко ознайомити учнів з машинним навчанням та розглядати конкретні випадки використання. Ця спеціалізація дасть відповіді на питання про популярність нейронних мереж, а також керованих та непідконтрольних моделей машинного навчання, градієнтного спуску та наборів даних для тестування та навчання.
Ця спеціалізація зосереджена на використанні TensorFlow та конкретного типу хмарної моделі, що базується на пропозиціях Google, оскільки студенти отримують практичний досвід роботи з AI та машинним навчанням.
Факти:
- Зосередьтеся на машинному навчанні, TensorFlow, хмарних обчисленнях та техніці функцій
- 5 курсів за цією спеціалізацією
- Безкоштовне зарахування, з можливістю отримання довідки за плату
Тривалість: приблизно 1 місяць для завершення (пропонується 15 годин на тиждень)
Рейтинг: 4,6 з 5
Використовуйте будь-який із цих доступних онлайн-курсів, щоб розпочати роботу з машинного навчання, і працюйте над кар'єрою, яка приносить користь у високотехнологічній ролі.