Đột nhập vào học máy: 5 khóa học trực tuyến để giúp bạn bắt đầu

NộI Dung

Học máy từ Stanford
Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
Toán học cho máy học từ Imperial College London
Học máy nâng cao từ Đại học nghiên cứu quốc gia - Trường đại học kinh tế
Chuyên sâu về học tập từ Deeplearning.ai
Học máy với TensorFlow trên Google Cloud Platform từ Google Cloud

Lấy đi:

Nếu bạn muốn bắt đầu học máy, những khóa học này là một nơi tuyệt vời để bắt đầu!

Bài đăng bao gồm các liên kết liên kết

Bạn muốn trở thành một bậc thầy về máy học?

Don Patrick tất cả chúng ta! Học máy đang nóng ngay bây giờ, và nó là một lĩnh vực đang nổi lên nhanh chóng. Các chuyên gia máy học và vai trò nhà khoa học dữ liệu tương tự rất nhiều nhu cầu. (Nếu bạn thích khoa học dữ liệu hơn ML, thì hãy xem 6 Khái niệm khoa học dữ liệu chính mà bạn có thể làm chủ thông qua học trực tuyến.)

Để giúp khởi động sự nghiệp học máy của bạn, đây là một số khóa học và chương trình trực tuyến tuyệt vời sẽ bắt đầu cho bạn thấy hoạt động bên trong của ML.

Học máy từ Stanford

Khóa học này được cung cấp trực tuyến, để sinh viên có thể tự lên lịch trình trong khi học về các loại hạt và bu lông của học máy. Có được một cửa sổ vào thiết kế xe tự trị, công nghệ nhận dạng giọng nói, tìm kiếm web tự động và nhiều hơn những gì máy học đã mang lại cho chúng tôi trong vài năm qua. Ngoài ra, còn có một thành phần trong Dự án bộ gen người, trong đó pha trộn sinh học với học máy đã mang lại cho chúng ta một số tiến bộ đáng kinh ngạc trong việc xử lý dữ liệu.

Lớp học này cũng sẽ cho bạn thấy làm thế nào máy học tồn tại xung quanh chúng ta. Từ chẩn đoán y khoa đến các công cụ khuyến nghị, học máy và mạng lưới thần kinh đã là một phần lớn trong cuộc sống của chúng ta. Trong nhiều trường hợp, chúng tôi không nhận ra điều đó bởi vì chúng bị ẩn đằng sau hậu trường. Chiếu sáng nhiều trường hợp sử dụng hiện tại là một cách hiệu quả để giúp người mới bắt đầu xây dựng kiến thức ML.

Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn

Bạn không thể cải thiện kỹ năng lập trình của mình khi không ai quan tâm đến chất lượng phần mềm.

Ngoài ra, khóa học này cung cấp việc học liên quan đến khai thác dữ liệu, nhận dạng mẫu và các loại công việc thuật toán khác nhau. Tìm hiểu những điều cơ bản về học tập có giám sát và không giám sát, cũng như giảm kích thước và các vấn đề khác về chiều trong máy học thảo luận. Tất cả điều này giúp chuẩn bị cho một vai trò thực sự trong việc thực hiện và thiết kế ML.

Sự thật:

Tập trung vào học máy, thuật toán học máy, mạng nơ ron nhân tạo và hồi quy logistic
Khóa học đơn
Đăng ký miễn phí, với tùy chọn để có được chứng chỉ có tính phí

Thời lượng: Khoảng 55 giờ để hoàn thành

Đánh giá: 4,9 trên 5

Toán học cho máy học từ Imperial College London

Các khóa học này là một cuộc khảo sát về học máy cấp cao hơn hứa hẹn sẽ khai sáng cho sinh viên về một số hoạt động bên trong của mạng lưới thần kinh và các công nghệ tương tự.

Chuyên môn này là tất cả về cách đưa toán học đằng sau học máy và tạo cầu nối cho các công nghệ đào tạo thực tế giúp bạn thành thạo trong việc phát triển các loại công việc mà học máy liên quan.

Tính toán đa biến, giảm kích thước và các thành phần khác nhau giúp sinh viên trở nên có năng lực trong các khối xây dựng thiết yếu này. Khóa học yêu cầu một số kiến thức về Python như một ngôn ngữ lập trình và hiểu biết cơ bản về toán học được sử dụng trong học máy, bao gồm đại số tuyến tính.

Sự thật:

Tập trung vào đại số tuyến tính, tính toán đa biến, phân tích thành phần chính (PCA), và giá trị riêng và hàm riêng
3 khóa học trong chuyên ngành này
Đăng ký miễn phí, với tùy chọn để có được chứng chỉ có tính phí

Thời lượng: Khoảng 2 tháng để hoàn thành (với đề xuất 12 giờ mỗi tuần)

Đánh giá: 4,5 trên 5

Học máy nâng cao từ Đại học nghiên cứu quốc gia - Trường đại học kinh tế

Chuyên ngành trực tuyến cấp độ nâng cao này giúp sinh viên gần gũi hơn với việc thành thạo các thực hành nâng cao như học sâu và học tăng cường.

Khóa học sẽ bao gồm nhiều loại mục tiêu và mục tiêu học máy khác nhau, ví dụ, xử lý ngôn ngữ tự nhiên cũng như thị giác máy tính và cách các kiến trúc như mạng lưới thần kinh tích chập góp phần thúc đẩy tiến trình xử lý hình ảnh. Các phương pháp Bayes cũng sẽ được xử lý trong khóa học này, nơi các nhà khoa học từ các chuyên gia học máy của CERN và Kaggle cung cấp các ví dụ thực hành về việc thực hiện học máy trong thế giới thực.

Chuyên ngành này được coi là một chương trình cho phép sinh viên bắt đầu áp dụng chuyên môn học máy trong doanh nghiệp. Điều đó bao gồm việc có thể động não tốt hơn việc sử dụng chính xác việc học máy doanh nghiệp và tìm ra những thách thức và trở ngại trong việc triển khai thế giới thực.

Loại chuyên môn thực tế này vốn đã rất quan trọng trong việc làm nghề nghiệp sau này, vì vậy đây là một lựa chọn tuyệt vời cho sinh viên tự học theo đuổi tại nhà. Có thể xác định, như các tác giả của khóa học đã nói, bộ máy đào tạo trực tuyến của máy học làm cho một chuyên gia nghề nghiệp không thể thiếu trong một nhóm thiết kế hoặc trong một vai trò tư vấn. Học máy là mới, và các công ty vẫn đang điều chỉnh và học cách áp dụng các công nghệ cấp cao này. (Hoặc, nếu sở thích của bạn nằm ở phát triển phần mềm, hãy xem 6 Khái niệm phát triển phần mềm bạn có thể học thông qua các khóa học trực tuyến.)

Sự thật:

Tập trung vào học máy, học sâu, khoa học dữ liệu, phương pháp Bayes, học tăng cường, thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên
7 khóa học trong chuyên ngành này
Đăng ký miễn phí, với tùy chọn để có được chứng chỉ có tính phí

Thời gian: Khoảng 8 đến 10 tháng để hoàn thành

Đánh giá: 4,5 trên 5

Chuyên sâu về học tập từ Deeplearning.ai

Ở đây, một chuyên ngành học sâu đại diện cho một tùy chọn lớp học máy trung cấp.

Các khóa học này tập trung vào việc học sâu và mối quan hệ của nó với các mạng lưới thần kinh. Khóa học sẽ bao gồm các loại cấu trúc khác nhau, chẳng hạn như mạng thần kinh tích chập, LSTM, mạng thần kinh tái phát và nhiều hơn nữa. Khóa học cũng sẽ cho thấy những điều này áp dụng cho các ngành công nghiệp khác nhau bao gồm chăm sóc sức khỏe, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và sản xuất. Bạn sẽ thấy một số điều cơ bản về công nghệ lái xe tự động tại nơi làm việc và sử dụng Python và TensorFlow để bắt đầu xây dựng kiến thức về các mô hình học máy. Tất cả những điều này cung cấp một nền tảng vững chắc để đi sâu hơn vào cách ML định nghĩa lại tự động hóa trong thế giới của chúng ta.

Sự thật:

Tập trung vào học tập sâu, mạng lưới thần kinh nhân tạo, mạng lưới thần kinh tích chập và TensorFlow
5 khóa học trong chuyên ngành này
Đăng ký miễn phí, với tùy chọn để có được chứng chỉ có tính phí

Thời lượng: Khoảng 3 tháng để hoàn thành (với đề xuất 11 giờ mỗi tuần)

Đánh giá: 4,9 trên 5

Học máy với TensorFlow trên Google Cloud Platform từ Google Cloud

Các khóa học này chuyên về một số công nghệ cốt lõi phổ biến nhất được sử dụng để triển khai học máy trong doanh nghiệp hiện nay.

Ở đây, các nhà giáo dục đang xem xét giới thiệu học máy cho sinh viên một cách sâu sắc và xem xét các trường hợp sử dụng cụ thể. Chuyên môn này sẽ trả lời các câu hỏi về mức độ phổ biến của mạng lưới thần kinh, cũng như các mô hình học máy được giám sát và không giám sát, giảm độ dốc, và các bộ dữ liệu kiểm tra và đào tạo.

Chuyên môn này tập trung vào việc sử dụng TensorFlow và một loại mô hình đám mây cụ thể dựa trên các dịch vụ của Google khi sinh viên có được trải nghiệm thực tế với AI và học máy.

Sự thật: