Nilalaman
- Pag-aaral ng Makina mula sa Stanford
- Walang Mga bug, Walang Stress - Ang Iyong Hakbang sa Hakbang Patnubay sa Paglikha ng Software na Pagbabago ng Buhay nang Walang Pagsira sa Iyong Buhay
- Matematika para sa Pag-aaral ng Machine mula sa Imperial College London
- Advanced na Pag-aaral ng Makina mula sa National Research University - Mas Mataas na Paaralan ng Ekonomiks
- Malalim na Pag-aaral na Dalubhasa mula sa Deeplearning.ai
- Pag-aaral ng Machine gamit ang TensorFlow sa Google Cloud Platform mula sa Google Cloud
Takeaway:
Kung nais mong magsimula sa pag-aaral ng machine, ang mga kursong ito ay isang mahusay na lugar upang magsimula!
Kasama sa post ang mga link na kaakibat
Nais mo bang maging isang machine master master?
Huwag tayong lahat! Mainit ang pag-aaral ng makina ngayon, at ito ay isang mabilis na umuusbong na patlang. Ang mga dalubhasa sa pag-aaral ng makina at mga katulad na tungkulin ng siyentipiko ng data ay labis na hinihiling. (Kung mas gusto mo ang agham ng data sa ML, pagkatapos suriin ang 6 Mga Mahahalagang Konsepto sa Agham ng Data na Maaari mong Master sa pamamagitan ng Online Learning.)
Upang matulungan ang sipa-simulan ang iyong karera sa pag-aaral ng makina, narito ang ilang mahusay na mga online na kurso at mga programa na magsisimulang ipakita sa iyo ang mga panloob na pagtrabaho ng ML.
Pag-aaral ng Makina mula sa Stanford
Ang kursong ito ay inaalok sa online, upang ang mga mag-aaral ay maaaring gumawa ng kanilang sariling mga iskedyul habang natututo tungkol sa mga mani at bolts ng pag-aaral ng makina. Kumuha ng isang window sa autonomous na disenyo ng sasakyan, teknolohiya sa pagkilala sa pagsasalita, awtomatikong paghahanap sa web at higit pa sa kung ano ang pag-aaral ng machine ay nagdala sa amin sa loob ng nakaraang ilang taon. Mayroon ding bahagi sa Human Genome Project, kung saan ang pagsasama ng biology sa pag-aaral ng makina ay nagdala sa amin ng ilang kamangha-manghang pagsulong sa paghawak ng data.
Ipapakita din sa klase na ito kung paano umiiral ang pag-aaral ng makina sa paligid namin. Mula sa medikal na diagnosis hanggang sa mga rekomendasyon ng makina, ang pag-aaral ng makina at mga network ng neural ay naging isang malaking bahagi ng ating buhay. Sa maraming mga kaso, hindi natin ito napagtanto dahil nakatago sila sa likuran ng mga eksena. Ang pagpapaliwanag ng marami sa mga kasalukuyang kaso ng paggamit ay isang epektibong paraan upang matulungan ang mga nagsisimula na bumuo ng kaalaman sa ML.
Walang Mga bug, Walang Stress - Ang Iyong Hakbang sa Hakbang Patnubay sa Paglikha ng Software na Pagbabago ng Buhay nang Walang Pagsira sa Iyong Buhay
Hindi mo mapagbuti ang iyong mga kasanayan sa pagprograma kapag walang nagmamalasakit sa kalidad ng software.
Bilang karagdagan, ang kursong ito ay nag-aalok ng pag-aaral na may kaugnayan sa pagmimina ng data, pagkilala sa pattern at iba't ibang uri ng trabaho sa algorithm. Alamin ang mga pangunahing kaalaman sa pangangasiwa at hindi sinusubaybayan na pag-aaral, pati na rin ang pagbabawas ng dimensionality at iba pang mga isyu ng dimensionality sa pag-aaral ng pag-aaral ng machine. Ang lahat ng ito ay nakakatulong upang maghanda para sa isang totoong papel sa pagpapatupad at disenyo ng ML.
Ang mga katotohanan:
- Tumutok sa pag-aaral ng makina, algorithm ng pag-aaral ng machine, artipisyal na neural network at logistic regression
- Single na kurso
- Libreng pagpapatala, na may isang pagpipilian upang makakuha ng isang sertipiko para sa isang bayad
Tagal: Humigit-kumulang na 55 oras upang makumpleto
Rating: 4.9 sa 5
Matematika para sa Pag-aaral ng Machine mula sa Imperial College London
Ang mga kursong ito ay isang survey ng pag-aaral ng mas mataas na antas ng machine na nangangako na paliwanagan ang mag-aaral sa ilan sa mga panloob na gawa ng mga neural network at mga katulad na teknolohiya.
Ang dalubhasa na ito ay tungkol sa kung paano kunin ang matematika sa likod ng pag-aaral ng makina at lumikha ng isang tulay sa mga praktikal na teknolohiya sa pagsasanay na makakatulong sa iyo na maging bihasa sa pagbuo ng mga uri ng trabaho na kinasasangkutan ng pag-aaral ng makina.
Multivariate calculus, pagbabawas ng dimensionality at iba't ibang mga sangkap na tumutulong sa mga mag-aaral na maging karampatang ito sa mga mahahalagang bloke ng gusali. Ang kurso ay nangangailangan ng ilang kaalaman tungkol sa Python bilang isang wika ng programming, at isang pangunahing pag-unawa sa matematika na ginagamit sa pag-aaral ng makina, kabilang ang linear algebra.
Ang mga katotohanan:
- Tumutok sa linear algebra, multivariable calculus, pangunahing sangkap na pagsusuri (PCA), at eigenvalues at eigenvectors
- 3 mga kurso sa dalubhasa na ito
- Libreng pagpapatala, na may isang pagpipilian upang makakuha ng isang sertipiko para sa isang bayad
Tagal: Humigit-kumulang 2 buwan upang makumpleto (sa iminungkahing 12 oras bawat linggo)
Rating: 4.5 sa 5
Advanced na Pag-aaral ng Makina mula sa National Research University - Mas Mataas na Paaralan ng Ekonomiks
Ang advanced na antas ng online na pagdadalubhasa ay nakakakuha ng mga mag-aaral na mas malapit sa kasanayan ng mga advanced na kasanayan tulad ng malalim na pagkatuto at pag-aaral ng pampalakas.
Sakop ng coursework ang iba't ibang uri ng mga layunin at layunin ng pag-aaral ng makina, halimbawa, natural na pagproseso ng wika pati na rin ang pangitain sa computer, at kung paano ang mga arkitektura tulad ng convolutional neural network ay nag-aambag sa mga pagsulong sa pagproseso ng imahe. Ang mga pamamaraan ng Bayesian ay gagamot din sa kursong ito kung saan ang mga siyentipiko mula sa CERN at mga dalubhasa sa pag-aaral ng makgle ay nagbibigay ng mga hand-on na halimbawa ng pagpapatupad ng pagkatuto ng makina sa totoong mundo.
Ang dalubhasa na ito ay sinisingil bilang isang programa na nagpapahintulot sa mga mag-aaral na magsimulang mag-aplay ng dalubhasa sa pagkatuto ng makina sa negosyo. Kasama rito ang pagkakaroon ng mas mahusay na brainstorm ang tumpak na paggamit ng pag-aaral ng makina ng negosyo at pag-uunawa ng mga hamon at mga hadlang sa totoong pagpapatupad ng mundo.
Ang ganitong uri ng praktikal na dalubhasa ay likas na mahalaga sa pagtatrabaho sa karera sa hinaharap, kaya ito ay isang napakahusay na pagpipilian para sa mga mag-aaral na natututo sa sarili sa bahay. Ang kakayahang makilala, tulad ng sinasabi ng mga manunulat ng kurso, ang "mga caveats" ng pag-aaral ng makina ay gumagawa ng isang propesyonal sa karera na kailangang kailanganin sa isang koponan ng disenyo o sa isang papel na payo. Ang pag-aaral ng makina ay bago, at ang mga kumpanya ay nag-aayos pa rin at natututo kung paano pinakamahusay na mag-aplay sa mga teknolohiyang may mataas na antas na ito. (O, kung ang iyong mga interes ay namamalagi sa pag-unlad ng software, tingnan ang 6 na Mga Konsepto sa Pagpapaunlad ng Software Maaari kang Matuto sa pamamagitan ng mga Online Courses.)
Ang mga katotohanan:
- Tumutok sa pagkatuto ng makina, malalim na pagkatuto, agham ng data, mga pamamaraan ng Bayesian, pag-aaral ng pampalakas, pangitain sa computer at pagproseso ng natural na wika
- 7 mga kurso sa dalubhasa na ito
- Libreng pagpapatala, na may isang pagpipilian upang makakuha ng isang sertipiko para sa isang bayad
Tagal: Humigit-kumulang 8 hanggang 10 buwan upang makumpleto
Rating: 4.5 sa 5
Malalim na Pag-aaral na Dalubhasa mula sa Deeplearning.ai
Narito ang isang malalim na dalubhasa sa pag-aaral na kumakatawan sa isang pagpipilian sa klase ng klase ng pagkatuto ng antas.
Ang mga kurso na ito ay nakatuon sa malalim na pag-aaral at ang kaugnayan nito sa mga neural network. Kasama sa coursework ang iba't ibang uri ng mga istraktura, tulad ng mga koneksyon na neural network, LSTM, paulit-ulit na mga network ng neural at marami pa. Ipapakita din sa kurso kung paano naaangkop ang mga ito sa iba't ibang industriya kabilang ang pangangalaga sa kalusugan, pagproseso ng natural na wika at pagmamanupaktura. Makakakita ka ng ilan sa mga pangunahing kaalaman ng mga autonomous na teknolohiya sa pagmamaneho sa trabaho, at magamit ang Python at TensorFlow upang simulan ang pagbuo ng kaalaman sa mga modelo ng pag-aaral ng machine. Ang lahat ng ito ay nag-aalok ng isang matatag na pundasyon para sa pagpunta sa karagdagang kung paano ang ML ay muling tukuyin ang automation sa ating mundo.
Ang mga katotohanan:
- Tumutok sa malalim na pag-aaral, artipisyal na neural network, convolutional neural network at TensorFlow
- 5 mga kurso sa dalubhasa na ito
- Libreng pagpapatala, na may isang pagpipilian upang makakuha ng isang sertipiko para sa isang bayad
Tagal: Humigit-kumulang na 3 buwan upang makumpleto (sa iminungkahing 11 oras bawat linggo)
Rating: 4.9 sa 5
Pag-aaral ng Machine gamit ang TensorFlow sa Google Cloud Platform mula sa Google Cloud
Ang mga kursong ito ay nagdadalubhasa sa ilan sa mga karaniwang pangkaraniwang teknolohiya na ginamit upang maipatupad ang pag-aaral ng makina sa negosyo ngayon.
Dito, tinitingnan ng mga tagapagturo ang pagpapakilala ng pagkatuto ng makina sa mga mag-aaral sa malalim na paraan at pagpunta sa mga tiyak na kaso ng paggamit. Sasagutin ng specialization na ito ang mga katanungan tungkol sa pagiging popular ng mga neural network, pati na rin ang pinangangasiwaan at hindi sinusubaybayan na mga modelo ng pag-aaral ng makina, gradient descent, at mga set ng data ng pagsusuri at pagsasanay.
Ang pagdalubhasa na ito ay nakatuon sa paggamit ng TensorFlow at isang tukoy na uri ng modelo ng ulap batay sa mga alok ng Google habang ang mga mag-aaral ay nakakuha ng karanasan sa pag-aaral ng AI at machine.
Ang mga katotohanan:
- Tumutok sa pag-aaral ng makina, TensorFlow, cloud computing at tampok na engineering
- 5 mga kurso sa dalubhasa na ito
- Libreng pagpapatala, na may isang pagpipilian upang makakuha ng isang sertipiko para sa isang bayad
Tagal: Humigit-kumulang na 1 buwan upang makumpleto (sa iminungkahing 15 oras bawat linggo)
Rating: 4.6 sa 5
Gumamit ng anuman sa mga magagamit na kurso sa online upang makapagsimula sa pag-aaral ng makina, at magtrabaho patungo sa isang reward na karera sa isang high-tech na papel.