Недавно я посетил курс CCE Proficience в IISc для базового машинного обучения. Перед тем, как начать курс, я поискал в Интернете обзор этого курса, но ничего не нашел. Итак, вот мой обзор курса, который может быть полезен кому-то, если он или она прочитает этот обзор и планирует пройти курс.
Этот курс ведут предметные эксперты, доктор Гопал Кришна Шарма и доктор Бадаринатх Амбати, которые имеют многолетний опыт работы. Есть два связанных курса: 1. Основы аналитики данных (доступны как онлайн, так и офлайн) и 2. Основы машинного обучения. Оба курса преподаются одними и теми же инструкторами.
Что побудило меня пройти курс -
Я слышал модное слово ML и, как и все остальные, хотел изучить и понять предмет. Я просмотрел несколько онлайн-курсов, но у меня серьезная проблема с онлайн-обучением. Я чувствую себя гораздо более вовлеченным, когда обучение проходит в интерактивном режиме. Как бы я ни старался, мне сложно участвовать в онлайн-курсах. Поскольку курс CCE не работает, я решил попробовать выучить предмет.
Курс проводится один раз в неделю (в субботу), что позволяет любому работающему специалисту управлять своим временем.
Структура курса, состоящая из двух классных тестов, заданий, теста-сюрприза, проекта и заключительного экзамена, дает широкие возможности для самооценки.
Занятия проводятся в кампусе IISC, при этом также предоставляется доступ к библиотеке IISC (бонус!).
Этот курс очень экономичен, я имею в виду, посмотрите на структуру оплаты: http://iisc.online/admissions/home.html
Как записаться на курс: -
Курс предлагается два раза в год, с января по май и с августа по декабрь. Более подробную информацию о предлагаемых курсах можно найти на следующем веб-сайте: http://cce.iisc.ernet.in/Proficience/index.php.
Вот более подробная информация о курсе и процессе регистрации на курс: http://cce.iisc.ernet.in/ihb-jm-2019.pdf
После завершения регистрации вы получите уведомление по почте о дате начала курса.
Прежде чем вы планируете посещать этот курс, важно сформировать правильные ожидания.
- Помимо учебных часов, вы должны быть готовы потратить достаточно времени на изучение предмета.
- Обновите свои математические навыки (вероятность, статистика, линейная алгебра) перед началом курса.
- В курсе будет проект, и он должен быть выполнен предпочтительно на python.
- Этот курс не окажет вам никакой помощи в трудоустройстве.
- Преподаватели имеют многолетний опыт работы в отрасли, поэтому обсуждение с ними любой темы неоценимо.
- В курсе будут затронуты только основы машинного обучения. Чтобы лучше понять, нужно работать над реальными отраслевыми проблемами.
- По окончании курса вам будут вручены оценки и сертификат.
-HappyLearning.
