Ghi chú của nhà xuất bản. Các sản phẩm được mua từ người bán Bên thứ ba không được nhà xuất bản đảm bảo về chất lượng, tính xác thực hoặc quyền truy cập vào bất kỳ quyền trực tuyến nào có trong sản phẩm
Hướng dẫn nhanh để bắt đầu viết các ứng dụng Julia thú vị và hữu ích của riêng bạn—không yêu cầu kinh nghiệm trước đó
Hướng dẫn hấp dẫn này trình bày từng bước cách xây dựng các chương trình tùy chỉnh bằng Julia, ngôn ngữ kịch bản mã nguồn mở, trực quan. Được viết bởi hiện tượng công nghệ 15 tuổi Tanmay Bakshi, cuốn sách được trình bày theo phong cách dễ tiếp cận giúp việc học trở nên dễ dàng và thú vị. Tanmay Dạy Julia Cho Người Mới Bắt Đầu. Bàn đạp để học máy cho mọi lứa tuổi giải thích rõ ràng những điều cơ bản về lập trình Julia và xem xét các ứng dụng học máy tiên tiến. Bạn cũng sẽ khám phá cách giao diện các ứng dụng Julia của mình bằng mã được viết bằng Python
Infosys Springboard ở Hoa Kỳ là một chương trình học tập và nâng cao kỹ năng hàng đầu do Infosys Foundation USA dẫn đầu. Trên hai nền tảng, sáng kiến này nhằm mục đích dân chủ hóa quyền truy cập vào nội dung kỹ thuật số, trao quyền cho người học trên toàn bộ phạm vi từ các nhà giáo dục và học sinh K-12, đến những người học sau trung học, cho đến các chuyên gia đang tìm cách nâng cao kỹ năng cho các cơ hội hỗ trợ công nghệ của thế kỷ 21
- Giáo dục tương lai. Pathfinders Online Institute, một nền tảng trực tuyến cung cấp nội dung giáo dục về nhà sản xuất và khoa học máy tính năng động cho giáo viên, học sinh và gia đình K-12, bao gồm các sự kiện trực tiếp, các khóa học theo yêu cầu, phát triển chuyên môn, cũng như các bộ dụng cụ miễn phí và giấy phép hướng dẫn để làm phong phú thêm
- Nâng cao kỹ năng hôm nay. Học viện Kỹ thuật số, một nền tảng trực tuyến cung cấp cơ hội nâng cao kỹ năng theo xu hướng kỹ thuật số mới nhất, kỹ năng mềm và công nghệ mới nổi như AI/ML và an ninh mạng cho người học sau trung học hoặc những người khác đang tìm kiếm các kỹ năng có thể chuyển đổi phù hợp với lực lượng lao động thế kỷ 21 được hỗ trợ bởi công nghệ
Bối cảnh kỹ thuật số có thể sẽ tiếp tục phát triển nhanh hơn nữa trong những năm tới. Để đáp lại, Infosys Foundation USA và những người đóng góp của nó sẽ bắt kịp tốc độ bằng cách cung cấp nội dung động, dễ tiếp cận, tạo điều kiện cho các con đường dẫn đến tương lai kỹ thuật số, bất kể địa lý, giai đoạn giáo dục hay theo đuổi nghề nghiệp
Công nghệ máy học có khả năng tự xác định các khối u ác tính, điều khiển Teslas và video phụ đề trong thời gian thực. Sắp xếp. Thuật ngữ “tự trị” ở đây rất phức tạp, bởi vì học máy vẫn đòi hỏi rất nhiều sự khéo léo của con người để hoàn thành những công việc này.
Nó hoạt động như thế này. Một thuật toán quét một tập dữ liệu lớn. Các kỹ sư không cho biết chính xác những gì cần tìm trong tập dữ liệu ban đầu này, có thể bao gồm hình ảnh, đoạn âm thanh, email, v.v. Thay vào đó, thuật toán tiến hành phân tích dạng tự do. Sau đó, dựa trên phần thông tin đó, nó xây dựng một mô hình về cách thế giới vận hành
Các lớp học & Bootcamp học máy tốt nhất
- Bàn đạp — Trại huấn luyện học máy
- Codesmith — Kỹ thuật phần mềm nhập vai
- MIT — Chương trình Chứng chỉ Chuyên nghiệp về Học máy & Trí tuệ Nhân tạo
- BrainStation — Khóa học máy học trực tuyến
- Học viện khoa học dữ liệu NYC - Khoa học dữ liệu với Python. Học máy
- Đại học Stanford - Học máy
- Đại học Columbia — Học máy cho Khoa học Dữ liệu và Phân tích
- Viện Công nghệ California — Học hỏi từ Dữ liệu
- Udemy — Học máy từ A đến Z
- Udacity — Giới thiệu về Machine Learning
Ngay cả khi nó đủ chính xác để được đóng gói và bán, thuật toán vẫn tiếp tục phát triển — hay “tìm hiểu. ” Bất cứ khi nào nó đánh giá sai, nó sẽ điều chỉnh mô hình cơ bản của nó cho phù hợp. Theo cách đó, các thuật toán học máy hoàn toàn độc lập, có khả năng giải quyết vấn đề mà nhiều người phải vật lộn với. tự cải thiện
Đồng thời, học máy là một sáng tạo của con người. Con người xây dựng các thuật toán và quản lý bộ dữ liệu đào tạo cho chúng, đây không phải là nhiệm vụ đơn giản. Nếu một thuật toán nhận được quá nhiều dữ liệu, nó có thể “phù hợp quá mức”, kết hợp các mối tương quan vô nghĩa vào mô hình của nó. Tuy nhiên, với quá ít dữ liệu, thuật toán hoạt động hoàn hảo trên tập dữ liệu huấn luyện của nó chỉ để thất bại trong thế giới thực. Và một khi thuật toán đã được đào tạo và kiểm tra độ chính xác, con người vẫn phải chế tạo nó thành phần mềm, tiếp thị nó và — danh sách này vẫn tiếp tục.
Rõ ràng, có rất nhiều công việc dành cho những người trong lĩnh vực dường như được tự động hóa này, nhưng để có được vai trò như kỹ sư máy học đòi hỏi kiến thức kỹ thuật tiên tiến. Do đó, sự đa dạng của các công ty công nghệ, bootcamp và trường đại học cung cấp các khóa học về máy học và trí tuệ nhân tạo. Các chương trình rất khác nhau về điều kiện tiên quyết, thời lượng và học phí — nghĩa là luôn có thứ dành cho tất cả mọi người
Chúng tôi đã tổng hợp 20 chương trình đào tạo và khóa học dạy các nguyên tắc cơ bản của máy học
Bootcamps, khóa học và lớp học máy học hàng đầu
Bàn đạp — Trại huấn luyện học máy
Bootcamp kéo dài sáu tháng này biến các kỹ sư phần mềm thành kỹ sư máy học. Bắt đầu với một hoặc hai năm kinh nghiệm viết mã, các ứng viên tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của máy học thông qua sự kết hợp của các tài liệu kỹ thuật số và cố vấn trực tiếp không giới hạn thông qua mạng lưới chuyên nghiệp của UC San Diego. Học sinh đạt được trình độ thành thạo trong ngăn xếp khoa học dữ liệu Python, nghiên cứu các lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và quan trọng nhất là thực hành kỹ thuật sản xuất — kinh nghiệm được các nhà quản lý tuyển dụng đặc biệt coi trọng. Trên thực tế, dự án cuối cùng lặp lại công việc hàng ngày của một kỹ sư máy học. Để tốt nghiệp, sinh viên phải xây dựng và triển khai nguyên mẫu máy học
Codesmith — Kỹ thuật phần mềm nhập vai
Mặc dù đây không phải là một khóa học cụ thể về học máy, nhưng chương trình đào tạo kéo dài 12 tuần được cung cấp từ xa này sẽ đưa sinh viên từ con số không đến học máy và hơn thế nữa. [Điều kiện tiên quyết duy nhất. bằng tốt nghiệp trung học. ] Bắt đầu với các nguyên tắc khoa học máy tính cơ bản, chương trình giảng dạy tiến triển thông qua phát triển phía trước và phía sau thành một đơn vị máy học. Ở đó, sinh viên đi sâu vào các khái niệm và thư viện khoa học dữ liệu chính. Được thiết kế để chuẩn bị cho sinh viên đảm nhận các vai trò kỹ thuật cấp cao hơn, khóa học đi kèm với hỗ trợ tìm kiếm việc làm suốt đời
MIT — Chương trình Chứng chỉ Chuyên nghiệp về Học máy & Trí tuệ Nhân tạo
Chương trình này bao gồm một loạt các khóa học chuyên sâu kéo dài hai và ba ngày, tất cả đều được giảng dạy bởi các giáo sư MIT thông qua các hình thức trực tuyến và trực tiếp tại trường. Được thiết kế cho các chuyên gia dữ liệu có ít nhất bằng cử nhân, các lớp học liên ngành liên quan đến toán học, thống kê, khoa học máy tính và lập trình. Tốt nghiệp cần ít nhất 16 ngày học và hai khóa học chính. khóa học cơ bản kéo dài hai ngày và khóa học nâng cao kéo dài ba ngày, cả hai đều tập trung vào cách máy học có thể phân tích các tập dữ liệu lớn và kho lưu trữ văn bản. Học sinh hoàn thành lịch trình của mình với các môn tự chọn về các chủ đề như thị giác máy tính
Xem tất cả công việc
Tìm hiểu xem ai đang tuyển dụng
Xem việc làm tại các công ty công nghệ hàng đầu & công ty khởi nghiệp
Xem tất cả công việc
BrainStation — Khóa học máy học trực tuyến
Khóa học này cung cấp tổng quan về các phương pháp, quy trình và phương pháp giải quyết vấn đề cơ bản trong lĩnh vực máy học để giúp các chuyên gia trở thành chuyên gia công nghệ tại nơi làm việc của họ. Mặc dù lớp học này cung cấp tùy chọn học từ xa, nhưng sinh viên cũng có thể tham gia các buổi học trực tiếp tại các cơ sở của BrainStation ở New York, Miami, Toronto, Vancouver và London. Ngay cả đối với những người chọn học từ xa, tất cả những người tham gia đều có thể tận hưởng các buổi làm việc tập thể trong các phòng nhóm
Học viện khoa học dữ liệu NYC - Khoa học dữ liệu với Python. Học máy
Trong khóa học bán thời gian kéo dài 20 giờ này — được giảng dạy trong khuôn viên trường và sống từ xa — sinh viên học cách đưa ra dự đoán dựa trên các tập dữ liệu phức tạp. Điều đó có nghĩa là thử nghiệm phân tích phân biệt, máy vectơ hỗ trợ và các kỹ thuật máy phổ biến khác dưới con mắt thận trọng của các nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp. Nhập học yêu cầu làm quen với Python, ngôn ngữ chung của khóa học
Stanford — Học máy
Khóa học Coursera này, do người đồng sáng lập Coursera và cựu sinh viên Google Andrew Ng giảng dạy, bắt đầu khá đơn giản — với việc xem xét hồi quy tuyến tính, một. k. a. toán trung học. Tuy nhiên, từ đó, chương trình giảng dạy kéo dài 61 giờ đi sâu vào các chủ đề bí truyền hơn, bao gồm phân tích cụm và mạng lưới thần kinh. Ng trình bày tài liệu khóa học trong các video hướng dẫn, kết hợp các nghiên cứu điển hình trong thế giới thực để sinh viên hiểu được các thuật toán máy học tác động đến cuộc sống hàng ngày như thế nào. Học sinh cũng hoàn thành bài đọc bổ sung và câu đố
Đại học Columbia — Học máy cho Khoa học Dữ liệu và Phân tích
Khóa học edX này, mất khoảng 50 giờ để hoàn thành, nằm trong chuỗi “Khoa học dữ liệu dành cho giám đốc điều hành” của ColumbiaX. Theo tinh thần đó, nó không đi sâu vào quy trình kỹ thuật hơn là tổng quan. Chương trình giảng dạy nhấn mạnh các ứng dụng học máy trong các ngành phức tạp như chăm sóc sức khỏe, cũng như các quy trình và kỹ thuật điển hình trong lĩnh vực này
Bài đọc liên quan 16 Ví dụ về cuộc cách mạng chăm sóc sức khỏe bằng cách sử dụng máy học
Harvard — Khoa học dữ liệu. Học máy
Trong khóa học edX này, sinh viên học bằng cách làm — cụ thể là bằng cách xây dựng hệ thống đề xuất phim. Trên đường đi, họ tìm hiểu về dữ liệu đào tạo, thuật toán phổ biến, xác thực chéo và chính quy hóa. Một giáo sư thống kê sinh học Harvard dẫn đầu khóa học giới thiệu này
Đại học Washington - Chuyên ngành Máy học
Chuỗi bốn khóa học Coursera này bắt đầu với các ứng dụng. công nghệ “máy học” bí ẩn này có thể làm gì? . ] Tiếp theo, sinh viên đi sâu vào cơ chế đằng sau các trường hợp sử dụng này. Trong quá trình này, họ học cách điều chỉnh các mô hình có thể phân loại dữ liệu, truy xuất dữ liệu liên quan, v.v. Mỗi khóa học kết hợp video hướng dẫn và câu đố
Viện Công nghệ California — Học hỏi từ Dữ liệu
Khóa học 10 tuần này trên Class Central bao gồm các nguyên tắc cơ bản của máy học trong 18 bài giảng, được sắp xếp theo một vòng cung tường thuật. Đầu tiên, khóa học thiết lập một định nghĩa về học tập; . Các bài giảng riêng lẻ, có sẵn trên YouTube, bao gồm các chủ đề như sự đánh đổi sai lệch-phương sai, phương pháp Kernel, v.v. Trong khi đó, sinh viên tìm bài tập về nhà và bài kiểm tra cuối kỳ của họ trên trang web khóa học CIT - khóa học kỹ thuật số này gần giống với khóa học trong khuôn viên trường
Google Cloud — Máy học trên Google Cloud Specialization
Trong chuỗi năm khóa học Coursera này, sinh viên học cách phát triển các mô hình máy học trong Google Cloud — một nền tảng có tích hợp phần cứng, công cụ và Tensorflow phù hợp cho kỹ thuật đầu cuối. Chương trình giảng dạy trình độ trung cấp bao gồm các khả năng khác nhau của Đám mây, như đánh giá mô hình và kỹ thuật tính năng, với sự kết hợp của video, bài đọc và phòng thí nghiệm thực hành. Những sinh viên thực hiện theo trình tự linh hoạt này trong sáu giờ một tuần sẽ hoàn thành nó trong khoảng bốn tháng
IBM — Máy học với Python. Giới thiệu thực tế
Trong khóa học edX này, kéo dài tổng cộng 20 đến 30 giờ, sinh viên sẽ phân tích các ứng dụng máy học thực tế và thử nghiệm các mô hình của riêng mình. Được dẫn dắt bởi Saeed Aghaboorgi, một nhà khoa học dữ liệu tại IBM, khóa học phá vỡ sự khác biệt giữa học máy có giám sát và không giám sát, khảo sát các kỹ thuật như phân tách thử nghiệm đào tạo và đánh giá các mô hình theo lỗi bình phương trung bình gốc của chúng
Google — Khóa học cấp tốc về máy học
Khóa học miễn phí này — hay như Google gọi là “hướng dẫn tự học” — bao gồm các bài giảng video từ các nhà nghiên cứu của Google, nghiên cứu điển hình và hơn 30 bài tập thực hành. Mất 15 giờ để hoàn thành, mặc dù nó yêu cầu một chút quen thuộc với Python để bắt đầu. Chương trình giảng dạy bao gồm các khái niệm học máy cốt lõi, giao thức đào tạo và các trường hợp sử dụng, rất đáng ngạc nhiên và phong phú. Ví dụ. Học máy đã giúp các nhà nghiên cứu phân tích ý nghĩa chính trị đằng sau phép ẩn dụ của các nhà văn thế kỷ 18
Dịch vụ web của Amazon — Máy học
Trước khi công khai hơn 40 giờ hướng dẫn, ban đầu Amazon đã phát triển chương trình giảng dạy cho khóa học miễn phí này để đào tạo nhân viên của mình. Các “lộ trình học tập” khác nhau chuẩn bị cho sinh viên các vai trò kỹ thuật khác nhau, bao gồm nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển. Cuối cùng, những người tham gia có thể nhận được chứng chỉ về khả năng thành thạo trong việc tạo và triển khai các mô hình machine learning trong AWS
Udemy — Học máy từ A đến Z
Bao gồm hơn 40 giờ video, bài đọc và bài tập thực hành, khóa học máy học cơ bản này kết hợp các khái niệm lý thuyết và ứng dụng thực tế. Mục tiêu là làm cho các ý tưởng như “mạng nơ-ron tích chập” và “giảm kích thước” cuối cùng giống như các công cụ hơn là vô nghĩa. Nó cũng hiếm ở chỗ nó không yêu cầu chuyên môn về mã hóa. Thay vào đó, nó đi kèm với các mẫu R và Python mà sinh viên có thể sửa đổi và sử dụng lại trong các dự án cá nhân
Sundog Education — Học máy, Khoa học dữ liệu và Học sâu với Python
Trong khóa học Udemy bán chạy nhất này, Frank Kane — người đã phát triển các thuật toán đề xuất tại Amazon và Imdb. com — dạy các nguyên tắc cơ bản của máy học trong hơn 15 giờ bài giảng video theo yêu cầu, xen kẽ với các bài tập thực hành. Ví dụ, học sinh thực hành tạo các công cụ tự động phân loại hình ảnh, dữ liệu và cảm xúc. Khóa học cũng yêu cầu họ xây dựng bot và thuật toán
Bài đọc liên quan 16 ví dụ về máy học mà ngành của bạn cần biết ngay bây giờ
Udacity — Giới thiệu về Machine Learning
Khóa học miễn phí này dạy học sinh xem dữ liệu không chỉ là thông tin mà còn là nền tảng cho các thuật toán. Chương trình giảng dạy kết hợp các bài giảng từ các chuyên gia học máy với các câu đố, hướng dẫn sinh viên các kỹ năng Python, cách tiếp cận để xử lý các ngoại lệ của tập dữ liệu và các loại thuật toán khác nhau - chưa kể đến nghệ thuật chọn đúng thuật toán cho một dự án nhất định
Nhanh. ai — Học sâu thực tế cho lập trình viên
Được thiết kế cho các lập trình viên có kinh nghiệm Python từ một năm trở lên, khóa học này hoạt động tốt nhất với hai công cụ cơ bản. dữ liệuCrunch. io, Google Cloud hoặc nền tảng khác cung cấp GPU nhanh; . Được trang bị những điều cơ bản này, học sinh làm việc độc lập thông qua tám bài học miễn phí, dựa trên dự án. Trong thời gian đầu, những người tham gia học cách xây dựng các mô hình phân loại hình ảnh có thể phân biệt gấu thật với gấu bông, trong số các chức năng khác
Datacamp — Hộp công cụ học máy
Khóa học kéo dài bốn giờ về học máy này — bao gồm 24 video và 88 bài tập tương tác — đã được các công ty công nghệ lớn như PayPal và Dell sử dụng làm công cụ đào tạo nhân viên. Được dẫn dắt bởi hai chuyên gia — một người là nhà khoa học dữ liệu hàng đầu trên Kaggle, người còn lại là kỹ sư phần mềm — khóa học bao gồm năm mô-đun dựa trên R. Đầu tiên, miễn phí, tập trung vào các mô hình hồi quy;
Kaggle — Giới thiệu về Machine Learning
“Khóa học nano” này là khóa học ngắn nhất trong danh sách, chỉ kéo dài trong ba giờ. Được tạo bởi nhà khoa học dữ liệu Dan Becker, người đã làm việc với một loạt các công ty trong danh sách Fortune 500, khóa học cung cấp tổng quan nhanh về bảy chủ đề chính trong học máy. Chúng bao gồm các mô hình phù hợp quá mức và phù hợp, thuật toán rừng ngẫu nhiên, v.v. Mỗi bài học chứa một hướng dẫn bằng văn bản và một bài tập mã hóa dựa trên Python. Sau khi sinh viên hoàn thành khóa học, họ có thể ngay lập tức áp dụng kiến thức mới học được của mình để thực hành trên nền tảng của Kaggle, nơi tổ chức vô số cuộc thi khoa học dữ liệu