Хотите знать, как попасть в AI/ML? Позвольте мне поделиться с вами тремя лучшими онлайн-курсами в Интернете, которые я использовал для изучения технологий машинного обучения!

Искусственный интеллект. Машинное обучение. Возможно, это два самых раскрученных термина в области технологий за последние несколько лет. А если честно, то почему бы и нет? Идея о том, что компьютеры могут думать, как люди, просто завораживает. Говорят, что это будущее технологий. Блокбастеры о том, как искусственный интеллект захватывает человечество, технологические лидеры всего мира говорят об этом, неудивительно, что это повсюду. Как и заблуждения, окружающие его.

Так что же такое искусственный интеллект?

«Искусственный интеллект — это отрасль информатики, которая фокусируется на разработке интеллектуальных машин, способных выполнять задачи, требующие человеческого интеллекта».

А машинное обучение — это: «ветвь искусственного интеллекта, которая фокусируется на использовании данных и алгоритмов, чтобы заставить машины «обучаться» и, следовательно, принимать решения».

Поэтому, если вы хотите начать свое путешествие и получить часть этих модных тем, становится более важным иметь правильное начало, правильную основу. И с множеством онлайн-курсов, наводненных по всему Интернету, неудивительно, что выбор правильного курса сбивает с толку. И это именно то, о чем я позаботился для вас. Вот список из трех курсов из моего личного опыта, которые лучше всего подходят для начала вашего пути в области AI/ML:

1. Машинное обучение от Coursera

Если вы новичок или у вас есть базовые знания в этой области, то вам стоит начать с этого курса. Предложено deeplearning.ai и преподавалось Эндрю Нг из Стэнфордского университета, который также был соучредителем и главой Google Brain; это один из лучших курсов по машинному обучению. Это 10-недельный курс для самостоятельного обучения, который в основном охватывает теорию машинного обучения и его алгоритмов. Он расскажет вам, почему и как работают алгоритмы, и устранит множество недоразумений или неверных представлений о машинном обучении, которые могут у вас возникнуть.

Хотя курс действительно охватывает необходимые базовые математические навыки, предварительное знание основ исчисления и линейной алгебры поможет вам легче понять изучаемые концепции, поскольку этот курс в значительной степени основан на математике, лежащей в основе машинного обучения. Эндрю отлично справляется с объяснением сложных понятий таким образом, чтобы новички чувствовали себя комфортно и в то же время были в восторге от изучения следующего.

У вас будут викторины и задания по программированию (задания по программированию выполняются на Octave) в конце каждой недели, и вам необходимо пройти их, чтобы получить сертификат об окончании. Поэтому, если вы ищете подробное теоретическое понимание машинного обучения, этот курс для вас.

2. Специализация глубокого обучения от Coursera

Вы наверняка слышали название «Глубокое обучение», если вас интересует ИИ. Во-первых, это направление машинного обучения с алгоритмами, имитирующими человеческий мозг. И все интересные вещи, которые вы видите, которые делает ИИ, такие как распознавание лиц, распознавание речи, беспилотные автомобили, стали возможными благодаря глубокому обучению.

Специализация глубокого обучения — это базовая программа, состоящая из набора из 5 курсов и охватывающая основные элементы глубокого обучения, включая искусственные нейронные сети, компьютерное зрение, распознавание речи, модели последовательностей и многое другое. Кроме того, на deeplearning.ai этот курс выделяется среди других онлайн-курсов такого типа благодаря подробному и увлекательному содержанию, которое преподает Эндрю Нг, пионер в области искусственного интеллекта. Интеллект.

Поскольку курс подходит для начинающих, вы можете сразу приступить к нему без каких-либо предварительных знаний о глубоком обучении (хотя вам пригодятся предварительные знания некоторых математических понятий, таких как линейная алгебра и исчисление, а также базовые навыки программирования на Python).

Это всеобъемлющий курс, на котором вы научитесь обучать различные алгоритмы глубокого обучения, такие как ANN, CNN и RNN, и в конце каждого курса использовать их для решения нескольких увлекательных и увлекательных задач по программированию, таких как распознавание лиц, распознавание речи, перевод речи, автономное вождение и многое другое с использованием языка программирования Python.

3. Python для науки о данных и машинного обучения Bootcamp от Udemy

Предыдущие два курса в основном основаны на теории, предоставляя вам математические и логические концепции, необходимые для понимания различных алгоритмов ИИ, а также небольшие упражнения по программированию в дополнение к ним. Но если вы ищете более практичный и практический подход к машинному обучению, вам следует выбрать этот курс.

Преподаваемый Хосе Портильей, опытным специалистом по данным, основателем Pierian Data и одним из лучших инструкторов Udemy, этот обширный 24-часовой видеокурс состоит из почти 165 видеолекций. Хотя он утверждает, что он удобен для начинающих, некоторый опыт программирования пригодится. Этот курс в значительной степени основан на программировании на Python, охватывающем библиотеки Python, такие как Numpy, Pandas, matplotlib, Seaborn, Scikit Learn, и их применение в анализе данных, визуализации данных и машинном обучении. Он отлично справляется с тем, чтобы дать вам базовое понимание и работу с этими библиотеками. *применяется мл*

Этот курс включает в себя несколько домашних заданий, которые вы можете либо попробовать решить самостоятельно, либо выполнить их вместе с Хосе. Это один из лучших курсов по прикладному машинному обучению, и я хотел бы порекомендовать вам обязательно пройти его.

Ну вот. Это мои рекомендуемые лучшие курсы по машинному обучению, которые я нашел наиболее увлекательными и удобными для начинающих, когда начинал свое путешествие в области машинного обучения. Начало всегда самое сложное, и здесь я советую вам не переусердствовать и просто пойти на это. Надеюсь, вы получите такое же удовольствие, как и я, проходя эти курсы. Приятного обучения!