콘텐츠
- Stanford의 기계 학습
- 버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드
- Imperial College London의 기계 학습을위한 수학
- National Research University의 고급 기계 학습 — 고등 경제 학부
- Deeplearning.ai의 딥 러닝 전문화
- Google Cloud의 Google Cloud Platform에서 TensorFlow를 사용한 기계 학습
테이크 아웃 :
기계 학습을 시작하려면이 과정을 시작하는 것이 좋습니다!
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기계 학습 마스터가되고 싶습니까?
우리 모두하지 마십시오! 머신 러닝은 현재 매우 뜨겁고 빠르게 발전하는 분야입니다. 머신 러닝 전문가 및 유사한 데이터 과학자의 역할은 매우 요구됩니다. ML보다 데이터 과학을 선호하는 경우 온라인 학습을 통해 마스터 할 수있는 6 가지 주요 데이터 과학 개념을 확인하십시오.
머신 러닝 경력을 시작하기 위해 ML의 내부 작업을 보여줄 수있는 훌륭한 온라인 과정과 프로그램이 있습니다.
Stanford의 기계 학습
이 과정은 온라인으로 제공되므로 학생들은 기계 학습의 요점을 배우면서 자신의 일정을 만들 수 있습니다. 자율 주행 차량 설계, 음성 인식 기술, 자동화 된 웹 검색 및 지난 몇 년 동안 머신 러닝이 제공 한 기능에 대해 자세히 알아보십시오. Human Genome Project에는 생물학과 기계 학습이 결합되어 데이터 처리 분야에서 놀라운 발전을 이룩한 구성 요소도 있습니다.
이 수업은 기계 학습이 우리 주변에 어떻게 존재하는지 보여줍니다. 의료 진단에서 권장 엔진에 이르기까지 기계 학습 및 신경망은 이미 우리 삶의 큰 부분입니다. 대부분의 경우 장면 뒤에 숨겨져 있기 때문에 인식하지 못합니다. 현재의 많은 유스 케이스를 조명하는 것은 초보자가 ML 지식을 구축하는 데 효과적인 방법입니다.
버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드
아무도 소프트웨어 품질에 신경 쓰지 않으면 프로그래밍 기술을 향상시킬 수 없습니다.
또한이 과정은 데이터 마이닝, 패턴 인식 및 다양한 유형의 알고리즘 작업과 관련된 학습을 제공합니다. 기계 학습 실습에서 차원 축소 및 기타 차원 문제뿐만 아니라 감독 및 비지도 학습에 대한 기본 사항을 배웁니다. 이 모든 것이 ML 구현 및 설계에서 실제 역할을 준비하는 데 도움이됩니다.
사실 :
- 기계 학습, 기계 학습 알고리즘, 인공 신경망 및 로지스틱 회귀에 중점을 둡니다.
- 싱글 코스
- 무료 등록, 유료 인증서 획득 옵션
소요 시간 : 약 55 시간
등급 : 5 중 4.9
Imperial College London의 기계 학습을위한 수학
이 과정은 신경망 및 이와 유사한 기술의 일부 내부 작업에 대해 학생들에게 알릴 수있는 고급 기계 학습에 대한 설문입니다.
이 전문 분야는 머신 러닝의 수학을 이해하고 머신 러닝과 관련된 작업 유형을 개발하는 데 도움이되는 실용적인 교육 기술의 다리를 만드는 방법에 관한 것입니다.
다변량 미적분, 차원 축소 및 다양한 구성 요소는 학생들이 이러한 필수 구성 요소에 능숙 해 지도록 도와줍니다. 이 과정에는 프로그래밍 언어로서의 Python에 대한 지식과 선형 대수를 포함하여 기계 학습에 사용되는 수학에 대한 기본 지식이 필요합니다.
사실 :
- 선형 대수, 다변량 미적분학, 주성분 분석 (PCA), 고유 값 및 고유 벡터에 중점을 둡니다.
- 이 전문 분야의 3 코스
- 무료 등록, 유료 인증서 획득 옵션
기간 : 약 2 개월 (주당 12 시간 제안)
등급 : 5 밖으로 4.5
National Research University의 고급 기계 학습 — 고등 경제 학부
이 고급 수준의 온라인 전문화 과정을 통해 학생들은 딥 러닝 및 강화 학습과 같은 고급 실습에 익숙해집니다.
교과 과정은 컴퓨터 비전뿐만 아니라 자연어 처리 및 컨볼 루션 신경망과 같은 아키텍처가 이미지 처리의 발전에 기여하는 방법과 같은 다양한 유형의 기계 학습 목표 및 목표를 다룹니다. CERN 및 Kaggle 기계 학습 전문가의 과학자들이 실제 세계에서 기계 학습을 구현하는 실례를 제공하는이 과정에서 베이지안 방법도 처리됩니다.
이 전문 분야는 학생들이 기업에서 기계 학습 전문 지식을 적용 할 수있는 프로그램으로 청구됩니다. 여기에는 엔터프라이즈 머신 러닝의 정확한 사용을보다 효과적으로 브레인 스토밍하고 실제 구현에서 문제와 장애물을 파악할 수있는 것이 포함됩니다.
이러한 유형의 실용 전문화는 나중에 취업에있어 본질적으로 중요하므로, 자율 학습 학생들이 집에서 추구 할 수있는 훌륭한 선택입니다. 코스 작성자가 말했듯이 머신 러닝의 "캐비티"를 식별 할 수 있으면 경력 전문가가 디자인 팀이나 자문 역할에 없어서는 안됩니다. 머신 러닝은 새로운 기술이며 기업들은 여전히 이러한 고급 기술을 가장 잘 적용하는 방법을 조정하고 배우고 있습니다. 또는 소프트웨어 개발에 관심이있는 경우 온라인 과정을 통해 배울 수있는 6 가지 소프트웨어 개발 개념을 확인하십시오.
사실 :
- 기계 학습, 딥 러닝, 데이터 과학, 베이지안 방법, 강화 학습, 컴퓨터 비전 및 자연어 처리에 중점을 둡니다.
- 이 전문 분야의 7 개 코스
- 무료 등록, 유료 인증서 획득 옵션
기간 : 완료하는 데 약 8-10 개월
등급 : 5 밖으로 4.5
Deeplearning.ai의 딥 러닝 전문화
다음은 중급 기계 학습 수업 옵션을 나타내는 딥 러닝 전문화 과정입니다.
이 과정은 딥 러닝과 신경망과의 관계에 중점을 둡니다. 교과 과정에는 컨볼 루션 신경망, LSTM, 재발 신경망 등과 같은 다양한 유형의 구조가 포함됩니다. 이 과정은 또한 의료, 자연 언어 처리 및 제조를 포함한 다양한 산업에 어떻게 적용되는지 보여줍니다. 직장에서 자율 주행 기술의 몇 가지 기본 사항을 살펴보고 Python과 TensorFlow를 활용하여 기계 학습 모델에 대한 지식을 구축하십시오. 이 모든 것이 ML이 세계에서 자동화를 재정의하는 방법으로 나아가는 견고한 토대를 제공합니다.
사실 :
- 딥 러닝, 인공 신경망, 컨볼 루션 신경망 및 텐서 플로우에 중점
- 이 전문 분야의 5 개 코스
- 무료 등록, 유료 인증서 획득 옵션
기간 : 약 3 개월 완료 (주당 11 시간 제안)
등급 : 5 중 4.9
Google Cloud의 Google Cloud Platform에서 TensorFlow를 사용한 기계 학습
이 과정은 오늘날 기업에서 기계 학습을 구현하는 데 사용되는 가장 일반적인 핵심 기술 중 일부를 전문으로합니다.
여기서 교육자들은 학생들에게 머신 러닝을 심도있게 소개하고 특정 사용 사례를 검토하려고합니다. 이 전문화 영역에서는 신경망의 인기와 감독 및 감독되지 않은 기계 학습 모델, 기울기 강하, 테스트 및 교육 데이터 세트에 대한 질문에 답변합니다.
이 전문 분야는 학생들이 AI 및 기계 학습에 대한 실무 경험을 쌓을 때 Google 오퍼링을 기반으로하는 TensorFlow 및 특정 유형의 클라우드 모델 사용에 중점을 둡니다.
사실 :
- 기계 학습, TensorFlow, 클라우드 컴퓨팅 및 기능 엔지니어링에 집중
- 이 전문 분야의 5 개 코스
- 무료 등록, 유료 인증서 획득 옵션
기간 : 약 1 개월 완료 (주당 15 시간 제안)
등급 : 5 개 중 4.6
이용 가능한 온라인 과정 중 하나를 사용하여 기계 학습을 시작하고 첨단 기술 역할에서 보람있는 경력을 쌓으십시오.