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Wenn Sie auf diesen Artikel gestoßen sind, fühlen Sie sich möglicherweise immer noch nicht sicher, ob Sie Ihr ML-Wissen anwenden sollen. Und das ist völlig verständlich.
In unserer modernen Gesellschaft ist kontinuierliches Lernen die einzige Konstante. Deshalb möchten nach dem Aufschwung von KI und ML immer mehr Menschen ihre Fähigkeiten verbessern und ihr Selbstvertrauen in diesen Bereichen stärken.
Unabhängig davon, ob Sie kein Technikfreak sind oder über einen technischen Hintergrund verfügen, wird Ihnen ein tieferes Verständnis von KI und ML äußerst nützlich sein.
Das Hauptproblem?
Es gibt so viele ML-Ressourcen, dass es schwierig sein kann, qualitativ hochwertige und relevante zu finden. Deshalb werde ich in diesem Artikel meine persönlichen Lieblingskurse zum maschinellen Lernen von Prime-Universitäten vorstellen.
1. Generative KI für alle von DeepLearning.ai
Der erste Kurs musste dem Schlagwort des Jahres gewidmet sein – KI und LLMs. „Generative KI für alle“ wurde von DeepLearning.AI entwickelt und von Andrew Ng unterrichtet und ist eine hervorragende Möglichkeit, mit GenAI zu beginnen, auch ohne Vorkenntnisse auf dem Gebiet.
Der Kurs soll den Lernprozess von GenAI klar und einfach gestalten und Ihnen zeigen, wie generative KI funktioniert und was sie kann (und was nicht).
Es umfasst praktische Aufgaben, bei denen Sie lernen, generative KI zur Unterstützung Ihrer täglichen Arbeit einzusetzen und Tipps zur Verbesserung Ihrer Eingabeaufforderungen und zur optimalen Nutzung von LLMs erhalten. Darüber hinaus tauchen Sie in reale Anwendungen ein und lernen gängige Anwendungsfälle kennen.
Am Ende verstehen Sie die Konzepte von Giant Language Fashions, Deep Studying und Generative AI-Fähigkeiten. Sie können Ihr Wissen in die Tat umsetzen und anhand der drei Kernelemente der heutigen ML-Welt Einblicke in die Auswirkungen von KI auf Wirtschaft und Gesellschaft gewinnen.
Sie erfahren außerdem, wie Sie generative KI in alltäglichen Aufgaben anwenden und sie sofort praktisch und nützlich machen können. Der Kurs ist kostenlos auf Deeplearning.ai verfügbar.
2. CS229: Maschinelles Lernen von Stanford
Als zweite Possibility empfehle ich einen Klassiker – und dennoch einen der besten kostenlosen ML-Kurse auf dem Markt. Es gibt viele Versionen und Dozenten, aber als persönliche Empfehlung würde ich die Kurse von Andre Ng wählen, der allgemein als einer der besten Dozenten für maschinelles Lernen gilt.
Es bietet eine leicht verständliche Einführung in ML und statistische Mustererkennung und deckt eine Reihe von Themen ab, wie überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, Lerntheorie, bestärkendes Lernen und Kontrolle. Es beginnt mit den Grundlagen und endet mit fortgeschrittenen Konzepten. Dieser Kurs ist perfekt für alle, die eine solide Grundlage im maschinellen Lernen erwerben und sich ein tiefes Verständnis des Bereichs aneignen möchten.
Hier finden Sie alle Materialien im folgenden Hyperlink Und die entsprechenden YouTube-Movies finden Sie im Folgenden.
3. Maschinelles Lernen mit Python vom MIT
Wenn Sie ML mit Python meistern möchten, ist der Kurs des MIT, der speziell für dieses Ziel entwickelt wurde, eine gute Possibility. Er bietet eine vollständige Einführung in ML-Algorithmen und -Modelle, einschließlich Deep Studying und Reinforcement Studying, und zwar anhand praktischer Python-Projekte.
Wenn Sie neu auf diesem Gebiet sind, kann die Auswahl einer bestimmten Unterdomäne überwältigend sein. Eine bessere Möglichkeit, die gesamte und vielfältige Welt des maschinellen Lernens zu verstehen, besteht darin, mit einem Kurs zu beginnen, der den größten Teil davon abdeckt. So haben Sie die Möglichkeit herauszufinden, was Sie am meisten begeistert. Dieser Kurs ist perfekt für Anfänger, die die gesamte vielfältige Welt des maschinellen Lernens erkunden möchten.
Den Kurs findet ihr unter folgendem Hyperlink
4. Mathematik für maschinelles Lernen vom Imperial Faculty London
Wenn Sie Angst vor Mathe haben, ist es an der Zeit, sich damit auseinanderzusetzen. Das Imperial Faculty in London hat einen Kurs entwickelt, der jedem, der eine Karriere im Bereich maschinelles Lernen anstrebt, grundlegende Fähigkeiten vermittelt.
Mathematik ist grundlegend für maschinelles Lernen und das Verständnis der mathematischen Prinzipien ist entscheidend für die Interpretation der von ML-Algorithmen erzeugten Ergebnisse. Diese Spezialisierung umfasst drei Kurse:
- Lineare Algebra
- Multivariate Evaluation
- Hauptkomponentenanalyse
Jeder Kurs dauert 4–6 Wochen und behandelt die grundlegenden mathematischen Konzepte, die zum Verständnis von Algorithmen des maschinellen Lernens erforderlich sind.
Die Kursvideos finden Sie kostenlos auf YouTube
5. Praktisches Deep Studying von quick.ai
Dieser kostenlose Kurs richtet sich an Personen mit etwas Programmiererfahrung, die Deep Studying und ML auf praktische Probleme anwenden möchten. Dieser von quick.ai entwickelte Kurs soll Menschen dabei helfen, industriereife KI-Entwickler zu werden. Er behandelt unter anderem grundlegende Themen aus den Bereichen Laptop Imaginative and prescient und Verarbeitung natürlicher Sprache anhand eines projektbasierten Ansatzes, der von grundlegenden zu fortgeschrittenen Konzepten fortschreitet.
Sein Hauptumfang basiert auf:
- Erstellen und Trainieren von Deep-Studying-Modellen für Laptop Imaginative and prescient, natürliche Sprachverarbeitung, tabellarische Analyse und kollaboratives Filtern.
- Erstellen von Zufallswäldern und Regressionsmodellen.
- Modelle bereitstellen.
- Verwenden Sie PyTorch, die am schnellsten wachsende Deep-Studying-Bibliothek der Welt, zusammen mit beliebten Bibliotheken wie Fastai und Hugging Face.
Den Kurs finden Sie auf der folgenden Web site.
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Zusammenfassend lässt sich sagen, dass es viele Ressourcen gibt, um mit ML zu beginnen und Ihr aktuelles Wissen zu erweitern. Egal, ob Sie Anfänger oder jemand mit etwas Programmiererfahrung sind, diese Kurse bieten eine vollständige Einführung in das Feld, angefangen bei grundlegenden Themen bis hin zu komplexen Themen.
Josep Ferrer ist ein Analytikingenieur aus Barcelona. Er hat einen Abschluss in Physikingenieurwesen und arbeitet derzeit im Bereich der Datenwissenschaft, angewandt auf menschliche Mobilität. Er ist ein Teilzeit-Content material-Ersteller mit Schwerpunkt auf Datenwissenschaft und Technologie. Josep schreibt über alles, was mit KI zu tun hat, und befasst sich mit der Anwendung der anhaltenden Explosion in diesem Bereich.