मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सीखने के लिए पाठ्यक्रम

मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग पर पाठ्यक्रम। डेटा का महत्व

ये सबसे अच्छे संसाधन हैं जो मुझे मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग और अन्य आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस विषयों के बारे में जानने के लिए मिल रहे हैं।

निशुल्क और सशुल्क पाठ्यक्रम और विभिन्न स्तर हैं। बेशक, हालांकि कुछ स्पेनिश में हैं, अधिकांश अंग्रेजी में हैं।

नि: शुल्क पाठ्यक्रम

शुरुआत के लिए

मैं इसे लघु पाठ्यक्रमों (1 से 20 घंटे तक) में विभाजित करता हूं। ये विषय के साथ पहले संपर्क के लिए हैं।

पूरा पाठ्यक्रम, शुरुआत से उन्नत तक

  • एंड्रयू एनजी द्वारा मशीन लर्निंग संभवतः सबसे पुराना और सबसे प्रसिद्ध एमएल कोर्स। मैंने पिछले साल इसमें भाग लिया था। यह काफी सैद्धांतिक है। आप सीखते हैं कि मशीन सीखना कैसे काम करता है, लेकिन मुझे लगता है कि इसे और अधिक व्यावहारिक भार की आवश्यकता है। बाएं समीक्षा के लिए एक कड़ी अगर मैं इसे जानना चाहता हूं तो मैंने यह कोर्स किया है।
  • कोर्स तेजी से ऐ तेजी से
  • इंटरमीडिएट मशीन लर्निंग कगले द्वारा सिखाया गया शुरुआती कोर्स की निरंतरता है जिसे हमने पहले देखा है। आपको अधिक सटीक और उपयोगी मॉडल मिलेंगे।
  • Google द्वारा दीप सीखना (3 महीने) (उन्नत स्तर के लिए इंटरमीडिएट) विन्सेन्ट Vanhoucke के साथ धृष्टता द्वारा विकसित, Google में प्रमुख वैज्ञानिक, और Google ब्रेन टीम में तकनीकी लीड।

पेड कोर्स

निश्चित रूप से डीप लर्निंग सीखने का सबसे अच्छा कोर्स और मशीन लर्निंग।

  • डीप लर्निंग स्पेशलाइजेशन by दीप लर्निन ए.आई. - यह डीप लर्निंग स्पेशलाइजेशन में विशेषज्ञता पाठ्यक्रमों का एक समूह है। मास्टर डीप लर्निंग, और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का परिचय। डीएल सीखने के लिए एंड्रयू एनजी के नेतृत्व में विशेषज्ञता पाठ्यक्रम। यह एक सशुल्क पाठ्यक्रम है, इसमें 5 उप-पाठ्यक्रम शामिल हैं और आप इसे पूरा करने तक $ 40 प्रति माह का भुगतान करते हैं (यह अनुमानित 3 महीने है - सप्ताह में लगभग 11 घंटे लेकिन आप इसे अपनी गति से कर सकते हैं। पांच पाठ्यक्रम हैं:
    • न्यूरल नेटवर्क और डीप लर्निंग
    • डीप न्यूरल नेटवर्क्स में सुधार: हाइपरपरमेटर ट्यूनिंग, नियमितीकरण और अनुकूलन
    • स्ट्रक्चरल मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स
    • संवादी तंत्रिका नेटवर्क
    • अनुक्रम मॉडल

अन्य संसाधन

  • कागल प्रतियोगिता यह सब कुछ आप अभ्यास में सीख रहे हैं और इसलिए अधिक जानने के लिए और असली के लिए सबसे अच्छा तरीका है। ये वास्तविक प्रतियोगिताएं हैं जहां वे हमें समस्याएं देते हैं और हमें डेटासेट देते हैं।

पुस्तकें

और इस पुस्तक में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बारे में जानकारी और दिलचस्प संसाधनों को पूरा करने के लिए

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डेटा साइंस के लिए पायथन

मुख्य कौशल में से एक जो सीखने, या एमएल, डीएल और एआई को काम करने और उपयोग करने में सक्षम होने के लिए आवश्यक है, पायथन को जानना है। हम आर या अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं का भी उपयोग कर सकते हैं लेकिन पायथन सबसे अधिक व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है और मैं इसका उपयोग करने की सलाह देता हूं क्योंकि यह कई अन्य क्षेत्रों में काम करेगा।

कागल में आप शुरुआती लोगों के लिए मूल सामग्री के साथ एक छोटा कोर्स पा सकते हैं जिन्होंने कभी अजगर को छुआ नहीं है।

मैं सूची को और अधिक शांत चीजों के साथ अपडेट करता रहूंगा जो मुझे मिलेंगे। यदि आप कोई ऐसा जानते हैं जिसे सूचीबद्ध नहीं किया गया है तो आप एक टिप्पणी छोड़ सकते हैं।

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