機械学習、ディープラーニング、人工知能を学ぶためのコース

機械学習、深層学習に関するコース。 データの重要性

これらは、機械学習、ディープラーニング、その他の人工知能のトピックについて学ぶために私が見つけた最高のリソースです。

さまざまなレベルの無料コースと有料コースがあります。 もちろん、スペイン語のものもありますが、ほとんどは英語です。

無料コース

初心者向け

私はそれを短いコース(1から20時間)に分けます。これらは主題との最初の接触のためです。

初心者から上級者までの完全なコース

  • Andrewngによる機械学習 おそらく最も古く、最もよく知られているMLコースです。 去年参加しました。 それはかなり理論的です。 機械学習の基本を学びますが、もっと実用的な負荷が必要だと思います。 左 レビューへのリンク あなたがそれを知りたいのなら、私はこのコースをしました。
  • コース高速AI fast.aiによって
  • 中級機械学習 Kaggleが教えているのは、これまでに見た初心者コースの続きです。 より正確で便利なモデルが得られます。
  • Googleによるディープラーニング (3か月)(中級から上級レベル)AudacityがVincent Vanhouckeと共に開発し、 Googleの主任科学者であり、GoogleBrainチームのテクニカルリーダーです。

有料コース

確かに ディープラーニングを学ぶための最良のコース と機械学習。

  • ディープラーニングスペシャライゼーション by ディープラーニングAI -ディープラーニングスペシャライゼーションのスペシャライゼーションコースのグループです。 マスターディープラーニング、および人工知能の紹介。 AndrewNgが率いるDLを学ぶための専門コース。 有料コースで、5つのサブコースで構成されており、終了するまで月額$ 40を支払います(約3か月、週に約11時間と推定されますが、自分のペースで受講できます。XNUMXつのコースは:
    • ニューラルネットワークとディープラーニング
    • ディープニューラルネットワークの改善:ハイパーパラメーター調整、正則化および最適化
    • 機械学習プロジェクトの構築
    • 畳み込みニューラルネットワーク
    • シーケンスモデル

その他のリソース

  • Kaggleコンペティション これは、学習しているすべてのことを実践するための最良の方法のXNUMXつであり、したがって、より多くのことを実際に学ぶことができます。 これらは、問題を引き起こし、データセットを提供する実際の競争です。

図書

そして、この本の人工知能に関する情報と興味深いリソースを完成させるために

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データサイエンスのためのPython

学習するため、またはML、DL、AIを操作して使用できるようにするために必要な主なスキルのXNUMXつは、Pythonを知ることです。 Rや他のプログラミング言語を使用することもできますが、Pythonが最も広く使用されており、他の多くの分野に役立つため、Pythonを使用することをお勧めします。

Kaggleには、Pythonに触れたことがない初心者向けの基本的なコンテンツを含む小さなコースがあります。

私が見つけたもっとクールなものでリストを更新し続けます。 リストされていないものを知っている場合は、コメントを残すことができます

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