Einführung
Maschinelles Lernen (ML) verändert verschiedene Branchen rasant. Aus Gesundheitspflege Zu Finanzen, seine Wirkung ist tiefgreifend. Unternehmen nutzen maschinelles Lernen, um Daten zu analysieren, Developments vorherzusagen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Das Erlernen von ML ist für jeden, der sich für eine Datenkarriere interessiert, von entscheidender Bedeutung geworden. Es gibt heute eine Vielzahl digitaler Lernplattformen und Ressourcen zum Erlernen von ML. In diesem Artikel haben wir die 6 besten Universitätskurse aufgelistet, um maschinelles Lernen kostenlos zu erlernen!
Bedeutung des maschinellen Lernens in der heutigen datengesteuerten Welt
Wir leben in einer Welt voller Daten. Jeder Klick, Kauf und jede Interaktion generiert Daten. Maschinelles Lernen hilft dabei, diese riesigen Datenmengen zu verstehen. Es hilft Unternehmen, Produkte zu verbessern, Interaktionen zu personalisieren und das Kundenverhalten vorherzusagen. EmpfehlungssystemeErhöhen Sie beispielsweise die Kundenzufriedenheit, indem Sie Produkt- oder Filmempfehlungen auf der Grundlage früherer Benutzerauswahlen aussprechen.
Maschinelles Lernen kann in der Medizin eingesetzt werden, um Krankheitsausbrüche vorherzusagen und Behandlungspläne zu personalisieren. Finanzinstitute nutzen es, um Risiken einzuschätzen und Betrug aufzudecken. Autonome Fahrzeuge nutzen ML, um Entscheidungen zu treffen und in Echtzeit zu navigieren. Maschinelles Lernen hat ein unendliches Potenzial, was es im heutigen Umfeld zu einer notwendigen Fähigkeit macht.
Ein Überblick über die kostenlosen Bildungsressourcen der High-Universitäten
Führende Universitäten bieten kostenlose On-line-Kurse zum maschinellen Lernen an. Diese Kurse behandeln ein breites Themenspektrum, von grundlegenden Ideen bis hin zu anspruchsvollen Methoden. Sie bieten praxisnahe Erfahrungen und werden von Profis erstellt.
Jeder, unabhängig von seinem Hintergrund, kann sich für diese Kurse anmelden. Dies sind großartige Ressourcen, egal ob Sie mehr erfahren möchten oder gerade erst anfangen. Begeben Sie sich jetzt auf Ihr Abenteuer und entdecken Sie das faszinierende Feld des ML.
6 kostenlose Kurse zum maschinellen Lernen von Universitäten
1. Harvards CS50-Einführung in künstliche Intelligenz mit Python
Harvards „CS50s Einführung in künstliche Intelligenz mit Python„ist ein umfassender Kurs, der grundlegende Kenntnisse vermitteln soll künstliche Intelligenz (KI). Dieser Kurs behandelt Schlüsselkonzepte und Algorithmen, die modernen KI-Technologien zugrunde liegen, und umfasst praktische, praktische Projekte mit Python.
Kursstruktur und Lernpfad
Der Kurs ist so strukturiert, dass er die Studierenden durch die wesentlichen Elemente der KI führt. Beginnend mit grundlegenden Konzepten wird schrittweise zu komplexeren Themen übergegangen, um ein umfassendes Verständnis jedes Bereichs zu gewährleisten. Die Studierenden werden sich mit Videovorträgen, Lesungen und praktischen Projekten beschäftigen, um ihr Lernen zu festigen.
Dieser Kurs legt den Schwerpunkt auf praktische Anwendungen und ermöglicht es den Studierenden, KI-Konzepte direkt anzuwenden Python-Programmierung. Durch die Arbeit an Projekten sammeln Studierende praktische Erfahrungen und erlernen die Implementierung von KI-Algorithmen und -Techniken.
Behandelte Kernthemen
- Graphsuchalgorithmen
- Einstufung
- Optimierung
- Verstärkungslernen
- Bibliotheken für maschinelles Lernen
- Spiel-Engines
- Handschrifterkennung
- Maschinenübersetzung
2. Stanford CS229: Maschinelles Lernen
Stanfords „CS229: Maschinelles LernenDer Kurs ist eines der renommiertesten Programme auf diesem Gebiet. Dieser Kurs soll ein tiefes Verständnis der ML-Konzepte und -Techniken vermitteln und eignet sich sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Lernende.
Kursstruktur und Lernpfad
CS229 in Stanford deckt ein breites Themenspektrum ab und ermöglicht es den Studierenden, verschiedene Lernparadigmen und -techniken zu erkunden. Der Kurs ist intestine strukturiert, um den Studierenden dabei zu helfen, Vorhersagemodelle zu erstellen und die theoretischen Grundlagen des maschinellen Lernens zu verstehen.
Behandelte Kernthemen
- Überwachtes Lernen
- Unbeaufsichtigtes Lernen
- Tiefes Lernen
- Generalisierung und Regularisierung
- Verstärkungslernen und -kontrolle
3. MIT-Kurs „Einführung in maschinelles Lernen“.
Dieser Einführungskurs vom MIT mit dem Titel „Einführung in maschinelles Lernen„kann von Studierenden belegt werden, die sich intensiv mit ML befassen möchten. Der über die MIT Open Studying Library verfügbare Kurs deckt verschiedene Themen ab, die für den Erwerb von Kenntnissen über ML-Konzepte und -Methoden von entscheidender Bedeutung sind. Bitte beachten Sie, dass für die in der Open Studying Library des MIT aufgeführten Kurse keine Abschlusszertifikate angeboten werden.
Kursstruktur und Lernpfad
Dieser Kurs bietet eine Einführung in die Prinzipien, Algorithmen und Anwendungen von ML, mit Schwerpunkt auf Modellierung und Vorhersage. Es umfasst die Formulierung von Lernproblemen, Darstellung, Überanpassung und Verallgemeinerung sowie praktische Übungen zum überwachten und verstärkenden Lernen, das auf Bilder und zeitliche Sequenzen angewendet wird.
Das Kursformat umfasst Vorlesungen, Skripten, Übungen, Labore und Hausaufgaben mit dem Ziel, den Studierenden die Fähigkeit zu vermitteln, intestine spezifizierte Formulierungen zu formulieren Probleme des maschinellen Lernens und relevante Lerntechniken anwenden.
Behandelte Kernthemen
- Lineare Klassifikatoren
- Perzeptrone
- Margenmaximierung
- Rückschritt
- Neuronale Netze
- Faltungs-Neuronale Netze
- Zustandsmaschinen und Markov-Entscheidungsprozesse
- Verstärkungslernen
- Empfehlungssysteme
- Entscheidungsbäume
- Nächste Nachbarn
4. Harvards Kurs über Datenwissenschaft: Maschinelles Lernen
Harvard bietet einen praktischen und ansprechenden Ansatz zum Erlernen des maschinellen Lernens durch „Datenwissenschaft: Maschinelles Lernen“ Kurs. Dieser Kurs ist Teil des Harvard Skilled Certificates Program in Knowledge Science und konzentriert sich auf praktische Anwendungen und reale Probleme.
Kursstruktur und Lernpfad
Der Harvard-Kurs zeichnet sich durch seinen Fokus auf praxisorientiertes Lernen aus. Statt nur theoretischer Konzepte liegt der Schwerpunkt auf dem Aufbau praktischer Fähigkeiten. Der Kurs lehrt populär ML-Algorithmen und Techniken durch die Schaffung eines Filmempfehlungssystems. Dieser projektbasierte Lernansatz hilft Schülern, komplexe Konzepte zu verstehen, indem er sie auf reale Szenarien anwendet.
Behandelte Kernthemen
- Algorithmen für maschinelles Lernen
- Hauptkomponentenanalyse
- Regulierung
- Trainingsdaten
- Algorithmentraining
- Übertraining und Kreuzvalidierung
5. Angewandtes maschinelles Lernen mit Python der College of Michigan
Die College of Michigan bietet einen hervorragenden Kurs mit dem Titel „Angewandtes maschinelles Lernen mit Python.„Dieser Kurs ist auf Coursera verfügbar und Teil der Spezialisierung „Angewandte Datenwissenschaft mit Python“. Es bietet einen praktischen Ansatz zum Erlernen des maschinellen Lernens, wobei der Schwerpunkt auf der Verwendung von Python und Scikit-Be taught liegt.
Kursstruktur und Lernpfad
Der Kurs soll die Studierenden Schritt für Schritt durch die Grundlagen des statistischen Lernens führen und dabei von einfacheren zu komplexeren Themen vorgehen. Um den Inhalt zu unterstützen und reale Erfahrungen zu vermitteln, werden in jeder Sitzung Texte, Videovorträge und praktische Aktivitäten kombiniert.
Der Schwerpunkt dieses Kurses auf realen Anwendungen ist eines seiner Hauptmerkmale. Die Studierenden nutzen Jupyter Pocket book und Python, um an praktischen Aufgaben und Projekten zu arbeiten. Diese praktische Methode gewährleistet, dass die Studierenden theoretische Ideen erfassen und in realen Situationen anwenden können.
Behandelte Kernthemen
- Modellbewertung und -auswahl
- Naive Bayes, Random Forest und Gradient Boosting
- Unbeaufsichtigte Lerntechniken
6. Stanfords statistisches Lernen mit Python
Stanford bietet einen ausführlichen Kurs mit dem Titel „Statistisches Lernen mit Python.„Dieser Kurs ist auf edX verfügbar und vermittelt ein tiefgreifendes Verständnis statistischer Lerntechniken mit Python. Es behandelt wesentliche Werkzeuge für Datenwissenschaft und statistische Modellierung und ist somit eine wertvolle Ressource für alle, die ihr Wissen in diesem Bereich vertiefen möchten.
Kursstruktur und Lernpfad
Der Kurs ist so strukturiert, dass er die Lernenden durch die Grundlagen des statistischen Lernens führt, angefangen bei grundlegenden Konzepten bis hin zu fortgeschritteneren Themen. Jeder Abschnitt umfasst eine Kombination aus Videovorträgen, Lesungen und praktischen Übungen, die den Stoff vertiefen und praktische Erfahrungen vermitteln sollen.
Ein wesentliches Merkmal dieses Kurses ist die Betonung praktischer Anwendungen. Mithilfe von Python und Jupyter Pocket book arbeiten die Schüler an realen Projekten und Übungen. Dieser praxisorientierte Ansatz stellt sicher, dass die Lernenden nicht nur theoretische Konzepte verstehen, sondern auch wissen, wie sie diese in die Praxis umsetzen können.
Behandelte Kernthemen
- Lineare Regression
- Einstufung
- Resampling
- Auswahl linearer Modelle
- Baumbasierte Methoden
- Unbeaufsichtigtes Lernen
- Tiefes Lernen
Abschluss
In der datengesteuerten Welt von heute ist es wichtiger denn je, maschinelles Lernen zu verstehen. Ein guter Ausgangspunkt sind die Kurse renommierter Universitäten wie Harvard, MIT, Stanford und der College of Michigan. Und jetzt wissen Sie, dass sie kostenlose Kurse zum maschinellen Lernen anbieten!
Diese Kurse helfen dabei, praktische Fähigkeiten zu entwickeln, praktische Erfahrungen zu vermitteln und wichtige Themen abzudecken. Mit diesen kostenlosen Kursen hat jeder, unabhängig von seinem Hintergrund, Zugang zu einer höheren Bildung. Diese Instruments sind wirklich hilfreich, egal ob Sie neu im Beruf sind oder mehr lernen möchten. Nutzen Sie das Potenzial von ML, Innovationen voranzutreiben und Branchen zu revolutionieren, indem Sie noch heute Ihre Reise damit beginnen.