這些機器學習課程將為您準備一條職業道路
你注意到谷歌搜索的變化了嗎？或者說語音識別和語言翻譯是如何變得更好的？我相信你沒有錯過亞馬遜和Netflix等網站的個性化推薦。
這是機器學習和人工智能在工作，因為它塑造了我們的日常生活。
這也是一個需要的職業，是未來的證明，現在。對於有經驗的程序員來說，機器學習技能也不是太難學。這只是另一個可以解決大問題的編程挑戰。
如果你有一個邏輯思維，參加這些Udemy機器學習課程之一，瞭解機器學習背後的基本技術。這是我們關於你能從中受益的最好的Udemy課程的連續系列的一部分。
1數據科學、深度學習和python機器學習
- 招生總人數：54000+
- 課程長度：12小時視頻，90節課
- 關鍵課程：學習僱主正在尋找的機器學習和數據挖掘技術。
數據挖掘是機器學習的潤滑劑。而且，沒有這種燃料，你就無法建立一個人工神經網絡。掌握Python編程的基本知識是本課程（以及許多其他機器學習課程）的先決條件之一。
本課程以Python的速成課程開始，然後帶您進入概率和統計的概念，這些概念是數據科學家工作的核心。
任何關於機器學習和人工智能的課程都需要詳盡無遺。本課程是一門實踐性很強的課程，有許多可下載的代碼示例。此外，弗蘭克·凱恩還帶來了他在亞馬遜和IMDb工作九年的真實經歷。
2完成python訓練營：在python3中從零變成英雄
- 招生總人數：256421人+
- 課程長度：24小時視頻，共185節課
- 關鍵課程：學習Python的基礎知識並開始創建應用程序
現在，您應該已經注意到Python對於機器學習的重要性了。我們已經回答了關於Python的最常見問題，但是讓我們瞭解一下它在這個領域中的作用。它流行的原因之一就是語法更簡單。這使得作為一種機器學習語言應用起來更加直觀。
由於它的流行，有許多高質量的資源可以用來掌握這種開源語言。本課程將帶您完成Python2和Python3的19個編碼練習。
它適用於從未編寫過一行代碼的初學者，也適用於希望切換到這種語言的人。
三。機器學習a-z：數據科學中的python&r實踐
- 招生總人數：226800人+
- 課程長度：40.5小時視頻，281節課
- 關鍵課程：用Python和R創建機器學習算法
如果你認真的學習機器，那麼你必須對Python和R都很不熟悉。R編程語言是統計編程和數據建模的一個流行選擇。
所以，如果你的高中數學還很好的話，就上這門課吧。不過別擔心，這門課數學不算太重。這是一門實踐課。
專家講師指導您在每個主題上使用2-7種算法。機器學習使用算法從數據中學習並做出預測。因此，您將學習如何使用Python和R編寫每個算法。
為了結束它，您可以下載模板，以便在將來對任何項目進行優化和使用。
4深度學習a-z：人工神經網絡
- 招生總數：81415人+
- 課程長度：23小時的視頻，共179節課
- 關鍵課程：用Python創建深度學習算法
來自超級數據科學團隊的同一位講師為您帶來了另一門關於機器學習算法的課程。深度學習是機器學習的一個大範圍領域。把它看作機器學習進化的下一步。
清單上的課程讓您可以看到Python和R的更大視圖。本課程將縮小範圍，因為它涉及人工神經網絡的設計。
課程分為兩卷：有監督的深度學習和無監督的深度學習。為了涵蓋兩者，你將學習所有關於人工神經網絡和自組織映射的知識。
此外，講師還向你解釋說，你不需要高等數學或統計學來學習和應用深度學習，這讓你很輕鬆。
5使用python深入學習tensorflow的完整指南
- 招生總人數：25493人+
- 課程長度：14小時錄像，96節課
- 關鍵一課：全面瞭解谷歌的深度學習框架
TensorFlow人工智能系統公司最近被披露谷歌正在幫助美國軍方的無人機項目，這一消息成為新聞。這是同樣的人工智能進入智能肖像模式像素2相機。這使它成為一門非常有價值的機器學習課程。
TensorFlow是由GoogleBrain開發的，現在它是最流行的用於深度學習的開源庫之一。這是谷歌免費機器學習課程的主要部分。
本課程是對TensorFlow的介紹。在Python的幫助下，您將能夠為您的深入學習項目編寫代碼。
您將從一個關於Python數據科學庫的速成課程開始，深入瞭解各種神經網絡，並用如何使用TensorFlow構建一個神經網絡的教程來結束它。
機器學習不再只是炒作
根據工資表，一個初級機器學習工程師平均每年掙99993美元。是的，機器學習和人工智能景觀是巨大的。因為缺乏清晰的學習道路，任何人在這裡找到一個堅定的立足點，也可能會讓人感到畏懼。
這些我的機器學習課程給你一些結構和知識。如你所知，Udemy上的每門付費課程都附帶：
- 終身訪問
- 30天退款保證
- 竣工證明書
這五門課程中的一門將幫助你邁出重要的第一步，並決定你是否想從事計算機科學的職業。
圖片來源：ktsdesign/Depositphotos
- 發表於 2021-03-25 15:43
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- 分類：網際網路
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