Inhalt
- Maschinelles Lernen von Stanford
- Keine Bugs, kein Stress - Ihre schrittweise Anleitung zur Erstellung lebensverändernder Software, ohne Ihr Leben zu zerstören
- Mathematik für maschinelles Lernen vom Imperial College London
- Advanced Machine Learning von der National Research University - Hochschule für Wirtschaft
- Deep Learning-Spezialisierung von Deeplearning.ai
- Maschinelles Lernen mit TensorFlow auf der Google Cloud-Plattform von Google Cloud
Wegbringen:
Wenn Sie mit maschinellem Lernen beginnen möchten, sind diese Kurse ein großartiger Ort, um anzufangen!
Der Beitrag enthält Affiliate-Links
Möchten Sie ein Meister des maschinellen Lernens werden?
Tun wir nicht alle! Maschinelles Lernen ist derzeit ein heißes und schnell aufstrebendes Feld. Experten für maschinelles Lernen und ähnliche Aufgaben als Datenwissenschaftler sind sehr gefragt. (Wenn Sie Data Science gegenüber ML bevorzugen, lesen Sie die 6 wichtigsten Data Science-Konzepte, die Sie durch Online-Lernen beherrschen können.)
Im Folgenden finden Sie einige großartige Online-Kurse und -Programme, die Ihnen die Funktionsweise von ML näher bringen.
Maschinelles Lernen von Stanford
Dieser Kurs wird online angeboten, damit die Schüler ihre eigenen Stundenpläne erstellen und sich mit den Grundlagen des maschinellen Lernens vertraut machen können. Erhalten Sie einen Einblick in autonomes Fahrzeugdesign, Spracherkennungstechnologien, automatisierte Websuche und vieles mehr, was uns maschinelles Lernen in den letzten Jahren gebracht hat. Es gibt auch eine Komponente im Humangenomprojekt, bei der die Kombination von Biologie und maschinellem Lernen uns einige erstaunliche Fortschritte im Umgang mit Daten gebracht hat.
Dieser Kurs zeigt Ihnen auch, wie maschinelles Lernen in unserer Umgebung existiert. Von der medizinischen Diagnose bis hin zu Empfehlungsmotoren sind maschinelles Lernen und neuronale Netze bereits ein großer Teil unseres Lebens. In vielen Fällen merken wir es nicht, weil sie sich hinter den Kulissen verstecken. Das Erläutern vieler aktueller Anwendungsfälle ist eine effektive Methode, um Anfängern beim Aufbau von ML-Wissen zu helfen.
Keine Bugs, kein Stress - Ihre schrittweise Anleitung zur Erstellung lebensverändernder Software, ohne Ihr Leben zu zerstören
Sie können Ihre Programmierkenntnisse nicht verbessern, wenn sich niemand um die Softwarequalität kümmert.
Darüber hinaus bietet dieser Kurs Lernmöglichkeiten in Bezug auf Data Mining, Mustererkennung und verschiedene Arten von Algorithmen. Erlernen Sie die Grundlagen des überwachten und unbeaufsichtigten Lernens sowie der Dimensionalitätsreduzierung und anderer Aspekte der Dimensionalität in der maschinellen Lernpraxis. All dies hilft, sich auf eine echte Rolle bei der Implementierung und dem Design von ML vorzubereiten.
Die Fakten:
- Schwerpunkt auf maschinellem Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, künstlichen neuronalen Netzen und logistischer Regression
- Einzelkurs
- Kostenlose Registrierung mit der Option, ein Zertifikat gegen eine Gebühr zu erhalten
Dauer: Ca. 55 Stunden
Bewertung: 4,9 von 5
Mathematik für maschinelles Lernen vom Imperial College London
Diese Kurse sind eine Übersicht über maschinelles Lernen auf höherer Ebene, die versprechen, den Schüler über einige der inneren Funktionsweisen neuronaler Netze und ähnlicher Technologien aufzuklären.
In dieser Spezialisierung geht es darum, die Mathematik des maschinellen Lernens zu erlernen und eine Brücke zu praktischen Trainingstechnologien zu schlagen, die Ihnen helfen, die Arten von Arbeit, die maschinelles Lernen beinhaltet, effizient zu entwickeln.
Multivariate Analysis, Dimensionsreduktion und verschiedene Komponenten helfen den Schülern, in diesen wesentlichen Bausteinen kompetent zu werden. Der Kurs setzt einige Kenntnisse in Python als Programmiersprache und ein grundlegendes Verständnis der beim maschinellen Lernen verwendeten Mathematik, einschließlich der linearen Algebra, voraus.
Die Fakten:
- Konzentrieren Sie sich auf lineare Algebra, multivariable Analysis, Hauptkomponentenanalyse (PCA) sowie Eigenwerte und Eigenvektoren
- 3 Kurse in dieser Spezialisierung
- Kostenlose Registrierung mit der Option, ein Zertifikat gegen eine Gebühr zu erhalten
Dauer: ca. 2 Monate (bei empfohlenen 12 Stunden pro Woche)
Bewertung: 4,5 von 5
Advanced Machine Learning von der National Research University - Hochschule für Wirtschaft
Diese Online-Spezialisierung für Fortgeschrittene bringt den Schülern die Beherrschung fortgeschrittener Praktiken wie Deep Learning und Reinforcement Learning näher.
In den Kursen werden verschiedene Arten von Zielen und Zielen des maschinellen Lernens behandelt, z. B. die Verarbeitung natürlicher Sprache sowie die Bildverarbeitung und wie Architekturen wie neuronale Faltungsnetze zu Fortschritten bei der Bildverarbeitung beitragen. Bayesianische Methoden werden ebenfalls in diesem Kurs behandelt, in dem Wissenschaftler des CERN und Experten für maschinelles Lernen von Kaggle praktische Beispiele für die Implementierung von maschinellem Lernen in der realen Welt liefern.
Diese Spezialisierung wird als Programm in Rechnung gestellt, mit dem die Schüler beginnen können, maschinelles Lernen im Unternehmen anzuwenden. Dazu gehört, dass Sie die genauen Einsatzmöglichkeiten des maschinellen Lernens in Unternehmen besser kennenlernen und Herausforderungen und Hindernisse bei der Implementierung in der Praxis herausfinden können.
Diese Art der praktischen Spezialisierung ist von Natur aus wichtig für eine spätere berufliche Tätigkeit, daher ist dies eine ausgezeichnete Wahl für selbstlernende Schüler, die zu Hause arbeiten möchten. In der Lage zu sein, wie Kursautoren sagen, die „Vorbehalte“ des maschinellen Lernens zu erkennen, macht eine Karriere als Berufstätiger für ein Designteam oder als Berater unverzichtbar. Maschinelles Lernen ist neu, und die Unternehmen passen sich noch an und lernen, wie sie diese Spitzentechnologien am besten anwenden können. (Wenn Sie sich für Softwareentwicklung interessieren, lesen Sie 6 Softwareentwicklungskonzepte, die Sie in Online-Kursen lernen können.)
Die Fakten:
- Schwerpunkte sind maschinelles Lernen, Deep Learning, Data Science, Bayesianische Methoden, Reinforcement Learning, Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprachen
- 7 Kurse in dieser Spezialisierung
- Kostenlose Registrierung mit der Option, ein Zertifikat gegen eine Gebühr zu erhalten
Dauer: Ca. 8 bis 10 Monate
Bewertung: 4,5 von 5
Deep Learning-Spezialisierung von Deeplearning.ai
Hier ist eine Vertiefungsspezialisierung, die eine Option für maschinelles Lernen auf mittlerem Niveau darstellt.
Diese Kurse konzentrieren sich auf tiefes Lernen und seine Beziehung zu neuronalen Netzen. Die Lehrveranstaltungen umfassen verschiedene Arten von Strukturen, z. B. Faltungs-Neuronale Netze, LSTM, wiederkehrende Neuronale Netze und mehr. Der Kurs zeigt auch, wie diese für verschiedene Branchen gelten, einschließlich des Gesundheitswesens, der Verarbeitung natürlicher Sprache und der Herstellung. Sie lernen einige der Grundlagen der autonomen Fahrtechnologien kennen und nutzen Python und TensorFlow, um Kenntnisse über Modelle des maschinellen Lernens aufzubauen. All dies bietet eine solide Grundlage, um weiter darüber nachzudenken, wie ML die Automatisierung in unserer Welt neu definiert.
Die Fakten:
- Konzentrieren Sie sich auf Deep Learning, künstliche neuronale Netze, Faltungs-neuronale Netze und TensorFlow
- 5 Kurse in dieser Spezialisierung
- Kostenlose Registrierung mit der Option, ein Zertifikat gegen eine Gebühr zu erhalten
Dauer: ca. 3 Monate (bei empfohlenen 11 Stunden pro Woche)
Bewertung: 4,9 von 5
Maschinelles Lernen mit TensorFlow auf der Google Cloud-Plattform von Google Cloud
Diese Kurse sind auf einige der gebräuchlichsten Kerntechnologien spezialisiert, die zur Implementierung von maschinellem Lernen im heutigen Unternehmen verwendet werden.
Hier versuchen die Pädagogen, den Schülern das maschinelle Lernen auf tiefgreifende Weise nahezubringen und spezifische Anwendungsfälle zu erläutern. Diese Spezialisierung beantwortet Fragen zur Popularität neuronaler Netze sowie zu überwachten und unbeaufsichtigten maschinellen Lernmodellen, zum Gradientenabstieg sowie zu Test- und Trainingsdatensätzen.
Diese Spezialisierung konzentriert sich auf die Verwendung von TensorFlow und einer bestimmten Art von Cloud-Modell basierend auf Google-Angeboten, da die Schüler praktische Erfahrungen mit KI und maschinellem Lernen sammeln.
Die Fakten:
- Schwerpunkt auf maschinellem Lernen, TensorFlow, Cloud Computing und Feature Engineering
- 5 Kurse in dieser Spezialisierung
- Kostenlose Registrierung mit der Option, ein Zertifikat gegen eine Gebühr zu erhalten
Dauer: ca. 1 Monat (empfohlen 15 Stunden pro Woche)
Bewertung: 4.6 von 5
Nutzen Sie einen dieser verfügbaren Online-Kurse, um in das maschinelle Lernen einzusteigen und auf eine lohnende Karriere in einer High-Tech-Rolle hinzuarbeiten.