Cours pour apprendre le Machine Learning, le Deep Learning et l'Intelligence Artificielle

cours sur l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond. L'importance des données

Ce sont les meilleures ressources que je trouve pour en savoir plus sur le Machine Learning, le Deep Learning et d'autres sujets d'intelligence artificielle.

Il existe des cours gratuits et payants et de différents niveaux. Bien sûr, bien qu'il y en ait en espagnol, la plupart sont en anglais.

Cours gratuits

Pour commencer

Je le divise en formations courtes (de 1 à 20 heures), pour un premier contact avec le sujet.

Cours complets, du débutant au avancé

  • Machine Learning par Andrew ng Probablement le cours de ML le plus ancien et le plus connu. J'y ai assisté l'année dernière. C'est assez théorique. Vous apprenez les bases du fonctionnement de l'apprentissage automatique, mais je pense qu'il nécessite une charge plus pratique. Gauche un lien vers l'avis que j'ai fait de ce cours au cas où vous voudriez le savoir.
  • Cours IA rapide par fast.ai
  • Apprentissage automatique intermédiaire enseigné par Kaggle est la suite du cours pour débutants que nous avons vu auparavant. Vous obtiendrez des modèles plus précis et utiles.
  • Deep Learning par Google (3 mois) (niveau intermédiaire à avancé) Développé par Audacity avec Vincent Vanhoucke, Scientifique principal chez Google et responsable technique dans l'équipe Google Brain.

Cours payants

Sûrement le meilleur cours pour apprendre le Deep Learning et apprentissage automatique.

  • Spécialisation en apprentissage en profondeur by Apprendre en profondeur l'IA - Il s'agit d'un groupe de cours de spécialisation en Spécialisation Deep Learning. Master Deep Learning et introduction à l'intelligence artificielle. Les cours de spécialisation dirigés par Andrew Ng pour apprendre DL. C'est un cours payant, il se compose de 5 sous-cours et vous payez 40 $ par mois jusqu'à ce que vous le terminiez (il est estimé à environ 3 mois - environ 11 heures par semaine mais vous pouvez le faire à votre rythme. Les cinq cours sommes:
    • Réseaux de neurones et apprentissage en profondeur
    • Amélioration des réseaux de neurones profonds: réglage des hyperparamètres, régularisation et optimisation
    • Structuration de projets d'apprentissage machine
    • Réseaux de neurones convolutionnels
    • Modèles de séquence

D'autre resources:

  • Compétitions Kaggle C'est l'un des meilleurs moyens de mettre en pratique tout ce que vous apprenez et donc d'en apprendre davantage et pour de vrai. Ce sont de véritables concours où ils nous posent des problèmes et nous donnent les jeux de données.

livres

Et pour compléter les informations et les ressources intéressantes sur l'intelligence artificielle, ce livre

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Python pour la science des données

L'une des principales compétences requises pour apprendre, ou plutôt pour pouvoir travailler et utiliser ML, DL et AI est de connaître Python. Nous pourrions également utiliser R ou d'autres langages de programmation mais Python est le plus largement utilisé et je recommande de l'utiliser car il servira de nombreux autres domaines.

Dans Kaggle, vous pouvez trouver un petit cours avec le contenu de base pour les débutants qui n'ont jamais touché à python.

Je vais continuer à mettre à jour la liste avec des choses plus cool que je trouve. Si vous en connaissez qui ne figurent pas dans la liste, vous pouvez laisser un commentaire.

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