Вы заметили, как изменился поиск Google? Или как улучшилось распознавание речи и языковой перевод? Я уверен, что вы не пропустили персональные рекомендации на таких сайтах, как Amazon и Netflix.
Это машинное обучение и искусственный интеллект на работе, поскольку он формирует нашу повседневную жизнь.
Это также востребованная карьера, которая покажет будущее. Для опытных программистов навыки машинного обучения также не слишком сложны в освоении. Это просто еще одна проблема программирования, которая может решить большие проблемы.
Если у вас есть логический ум, пройдите один из этих курсов машинного обучения Удеми, чтобы понять основные технологии машинного обучения. Это часть нашей продолжающейся серии о лучших курсах удеми, которые вы можете получить.
1. Наука о данных, глубокое обучение и машинное обучение с Python
- Всего студентов: 54000+
- Продолжительность курса: 12 часов видео на 90 лекциях
- Ключевой урок: изучите методы машинного обучения и интеллектуального анализа данных, которые ищут работодатели.
Data Mining — это смазка, которая смазывает колеса для машинного обучения. А без этого топлива вы не сможете построить искусственную нейронную сеть. Базовые знания по программированию на Python являются одной из предпосылок этого курса (и многих других курсов машинного обучения).
Курс начинается с ускоренного курса в Python, а затем знакомит вас с концепциями вероятности и статистики, которые лежат в основе работы ученых-исследователей.
Любой курс по машинному обучению и искусственному интеллекту должен быть исчерпывающим. Этот курс практичен и практичен со многими загружаемыми примерами кода. Кроме того, Фрэнк Кейн привносит свой реальный опыт из девяти лет, проведенных в Amazon и IMDb.
2. Завершите Python Bootcamp: перейти от нуля к герою в Python 3
- Всего обучающихся студентов: 256421+
- Продолжительность курса: 24 часа видео на 185 лекциях
- Ключевой урок: изучение основ Python и переход к созданию приложений
К настоящему времени вы должны были заметить важность Python для машинного обучения. Мы ответили на наиболее часто задаваемые вопросы о Python прежде, но давайте поймем его роль в этой области. Одна из причин его популярности — более простой синтаксис. Это делает его более понятным для применения в качестве языка машинного обучения.
Из-за его популярности, существует множество высококачественных ресурсов для освоения этого языка с открытым исходным кодом. Этот курс Udemy проведет вас через 19 упражнений по программированию для Python 2 и Python 3.
Он подходит для начинающих, которые никогда не писали ни строчки кода, а также для тех, кто хочет перейти на этот язык.
3. Машинное обучение AZ: практический Python & R в науке о данных
- Всего студентов зачислено: 226800+
- Продолжительность курса: 40,5 часов видео на 281 лекции
- Ключевой урок: создание алгоритмов машинного обучения на Python и R
Если вы серьезно относитесь к машинному обучению, то вам стоит запутаться и с Python, и с R. Язык программирования R — популярный выбор для статистического программирования и моделирования данных.
Итак, возьмите этот курс, если ваша математика в средней школе все еще острая. Но не волнуйтесь — курс не слишком тяжел по математике. Это практический курс.
Опытные инструкторы обучат вас через 2-7 алгоритмов по каждой теме. Машинное обучение использует алгоритмы, чтобы учиться на данных и делать прогнозы. Итак, вы узнаете, как кодировать каждый алгоритм с помощью Python и R.
Чтобы округлить его, вы можете скачать шаблоны для доработки и использовать в будущем для любого проекта.
4. Deep Learning AZ: практические искусственные нейронные сети
- Всего студентов: 81415+
- Продолжительность курса: 23 часа видео по 179 лекциям
- Ключевой урок: создание алгоритмов глубокого обучения на Python
Те же инструкторы из команды SuperDataScience предлагают вам еще один курс по алгоритмам машинного обучения. Глубокое обучение — это область в рамках более широкого машинного обучения. Думайте об этом как о следующем шаге в развитии машинного обучения.
Курс выше этого в списке дает вам более широкое представление как с Python, так и с R. Этот курс сужает его, поскольку он касается проектирования искусственных нейронных сетей
Курс разбит на два тома: контролируемое глубокое обучение и неконтролируемое глубокое обучение. Чтобы охватить оба, вы узнаете все об искусственных нейронных сетях и самоорганизующихся картах.
Кроме того, инструкторы облегчают вам задачу, объясняя, что вам не нужны сложные математические или статистические данные для изучения и применения глубокого обучения.
5. Полное руководство по TensorFlow для глубокого обучения с Python
- Всего студентов: 25493+
- Продолжительность курса: 14 часов видео на 96 лекций
- Ключевой урок: узнайте все о Google Deep Learning Framework
Системы TensorFlow AI недавно появились в новостях, когда стало известно, что Google помогает американской программе военных беспилотников. Это тот же ИИ, который входит в интеллектуальный портретный режим на камерах Pixel 2. Это делает этот курс очень ценным для машинного обучения.
TensorFlow был разработан Google Brain и сегодня является одной из самых популярных библиотек с открытым исходным кодом для Deep Learning. Это основная часть бесплатного курса по машинному обучению от Google.
Курс представляет собой введение в TensorFlow. С помощью Python вы сможете писать код для своего проекта глубокого обучения.
Вы начнете с ускоренного курса по библиотекам Python для науки о данных, пойдете по множеству нейронных сетей и завершите его учебными пособиями о том, как создать его с помощью TensorFlow.
Машинное обучение больше не просто ажиотаж
По данным PayScale, начинающий инженер по машинному обучению зарабатывает в среднем 99 993 доллара в год . Да, машинное обучение и искусственный интеллект — гигантский ландшафт. Любой также может оказаться непростой задачей найти здесь твердую опору из-за отсутствия четкого пути обучения.
Эти курсы машинного обучения Udemy дают вам некоторую структуру и знания. Как вы знаете, каждый платный курс по Udemy поставляется с:
- Пожизненный доступ
- 30-дневная гарантия возврата денег
- Сертификат об окончании
Один из этих пяти курсов поможет вам сделать первый важный шаг и решить, куда вы хотите пойти и сделать карьеру в области компьютерных наук.
Кредит изображения: ktsdesign / Depositphotos