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Wir alle wissen, dass die Suche nach dem richtigen Kurs eine ziemliche Plackerei sein kann. Das Group von KDnuggets hat sich zusammengefunden, um diesen Weblog für Sie zu erstellen, damit Sie die Arbeit nicht selbst erledigen müssen – wir haben das für Sie erledigt!
Die Welt dreht sich schnell, wirklich schnell. Der Einsatz von Technologie im Jahr 2024 hat der Welt gezeigt, wie sie unsere Arbeitsabläufe, die Gesundheitsbranche, den Finanzsektor und vieles mehr verbessern kann. Sie fragen sich wahrscheinlich oder haben darüber nachgedacht, Teil dieser Neighborhood zu werden.
Wenn Sie in die Branche des maschinellen Lernens einsteigen möchten und bereit sind, die nächsten Schritte zu unternehmen, um sich zu qualifizieren, lesen Sie weiter.
Spezialisierung auf maschinelles Lernen
Verknüpfung: Spezialisierung auf maschinelles Lernen
Niveau: Anfänger
Dauer: 2 Monate à 10 Wochenstunden
Ein 3-Kurse-Programm des KI-Visionärs Andrew Ng, ein Programm, das den Kursteilnehmern dabei helfen soll, grundlegende KI-Konzepte zu beherrschen und praktische Fähigkeiten im Bereich maschinelles Lernen (ML) zu entwickeln, etwa das Erstellen und Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen.
Sie lernen, wie Sie mit NumPy und Scikit-Be taught ML-Modelle erstellen und überwachte Modelle für Vorhersage- und binäre Klassifizierungsaufgaben erstellen und trainieren. Außerdem lernen Sie, wie Sie mit TensorFlow ein neuronales Netzwerk erstellen und trainieren, um eine Klassifizierung mehrerer Klassen durchzuführen und Entscheidungsbäume und Baumensemblemethoden zu erstellen und zu verwenden.
Wenden Sie diese Greatest Practices für die ML-Entwicklung an und verwenden Sie unüberwachte Lerntechniken für unüberwachtes Lernen, einschließlich Clustering und Anomalieerkennung. Erstellen Sie anschließend Empfehlungssysteme mit einem kollaborativen Filteransatz und einer inhaltsbasierten Deep-Studying-Methode und bauen Sie ein Deep-Reinforcement-Studying-Modell auf.
IBM Machine Studying Skilled-Zertifikat
Verknüpfung: IBM Machine Studying Skilled-Zertifikat
Niveau: Mittel
Dauer: 3 Monate, 10 Stunden professional Woche
Das sechs Kurse umfassende On-line-Lernprogramm von IBM vermittelt den Kursteilnehmern praktische ML-Kenntnisse wie überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, neuronale Netzwerke und Deep Studying. Nach Abschluss der sechs Kurse des Programms erhalten Sie ein professionelles Zertifikat von IBM und Coursera.
In diesem Kurs lernen Sie, die aktuellsten praktischen Fähigkeiten und Kenntnisse zu beherrschen, die Experten für maschinelles Lernen in ihrer täglichen Arbeit einsetzen. Sie lernen, wie Sie verschiedene Algorithmen für maschinelles Lernen vergleichen und gegenüberstellen, indem Sie Empfehlungssysteme in Python erstellen, und entwickeln praktische Kenntnisse in KNN, PCA und kollaborativer Filterung mit nicht-negativen Matrizen. Sie werden auch Kursbewertungen vorhersagen, indem Sie ein neuronales Netzwerk trainieren und Regressions- und Klassifizierungsmodelle konstruieren.
Google Skilled Machine Studying Engineer-Zertifizierung
Verknüpfung: Google Skilled Machine Studying Engineer-Zertifizierung
Niveau: Anfänger
Dauer: 2 Stunden (ungefähr)
Entwerfen, Erstellen und Produzieren von Modellen für maschinelles Lernen mithilfe von Google Cloud. In diesem Kurs verarbeiten Sie große, komplexe Datensätze und erstellen wiederholbaren, wiederverwendbaren Code. Sie berücksichtigen außerdem verantwortungsvolle KI und Equity während des gesamten ML-Modellentwicklungsprozesses und arbeiten eng mit anderen Stellen zusammen, um den langfristigen Erfolg ML-basierter Anwendungen sicherzustellen.
Um die Zertifizierung zu erhalten, müssen Sie eine zweistündige Prüfung ablegen und bestehen, die aus 50–60 A number of-Selection-Fragen zu Themen wie der Formulierung von ML-Problemen, der Architektur von ML-Lösungen und der Entwicklung von ML-Modellen besteht.
Spezialisierung auf maschinelles Lernen
Verknüpfung: Spezialisierung auf maschinelles Lernen
Niveau: Mittel
Dauer: 2 Monate à 10 Wochenstunden
Ein Spezialisierungskurs zum maschinellen Lernen, angeboten von der College of Washington, ein On-line-Lernprogramm mit vier Kursen, das die wichtigsten Bereiche des maschinellen Lernens abdeckt, darunter Vorhersage, Klassifizierung, Clustering und Informationsabruf. Im Laufe des Kurses analysieren Sie auch große und komplexe Datensätze, erstellen Systeme, die sich im Laufe der Zeit anpassen und verbessern, und entwickeln intelligente Anwendungen, die Vorhersagen aus Daten treffen können.
Nach Abschluss des Kurses erhalten Sie ein teilbares Zertifikat, das Sie in Ihrem Lebenslauf verwenden können, um potenziellen Arbeitgebern Ihr Wissen und Ihre Fähigkeiten zu signalisieren.
Durchgängiges maschinelles Lernen
Verknüpfung: Durchgängiges maschinelles Lernen
Niveau: Mittel
Dauer: 4 Stunden
Wenn Sie wissen möchten, wie der Modellprozess des maschinellen Lernens von Anfang bis Ende funktioniert, sehen Sie sich diesen Kurs von DataCamps an.
In diesem umfassenden Kurs erfahren Sie, wie Sie Finish-to-Finish-Modelle entwerfen, trainieren und bereitstellen. Anhand spannender Beispiele aus der Praxis und praktischer Übungen lernen Sie, komplexe Datenprobleme anzugehen und leistungsstarke ML-Modelle zu erstellen. Am Ende dieses Kurses verfügen Sie über die erforderlichen Fähigkeiten zum Erstellen, Überwachen und Warten leistungsstarker Modelle, die umsetzbare Erkenntnisse liefern.
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Erweitern Sie Ihre Fähigkeiten zu einem Bruchteil der Studiengebühren mit diesen erstklassigen Kursen zum maschinellen Lernen. Bildung und Aufstieg müssen nicht teuer sein – Sie müssen nur sicherstellen, dass Sie den richtigen Kurs für sich belegen!
Nisha Arya ist Datenwissenschaftlerin, freiberufliche technische Redakteurin und Redakteurin und Neighborhood-Managerin für KDnuggets. Sie ist besonders daran interessiert, Karriereberatung oder Tutorials für die Datenwissenschaft sowie theoriebasiertes Wissen rund um die Datenwissenschaft bereitzustellen. Nisha deckt ein breites Themenspektrum ab und möchte die verschiedenen Möglichkeiten erkunden, wie künstliche Intelligenz die Langlebigkeit des menschlichen Lebens verbessern kann. Als eifrige Lernerin möchte Nisha ihr technisches Wissen und ihre Schreibfähigkeiten erweitern und gleichzeitig anderen helfen, Anleitung zu geben.