კურსები მანქანური სწავლების, ღრმა სწავლისა და ხელოვნური ინტელექტის შესასწავლად

კურსები მანქანური სწავლების, ღრმა სწავლის შესახებ. მონაცემთა მნიშვნელობა

ეს არის საუკეთესო რესურსები, რომლებსაც მე ვეძებ, რომ ვისწავლოთ მანქანა სწავლის, ღრმა სწავლისა და ხელოვნური ინტელექტის სხვა თემების შესახებ.

აქ არის უფასო და ფასიანი და სხვადასხვა დონის კურსები. რა თქმა უნდა, მართალია, ესპანურ ენაზე არსებობს, მაგრამ უმეტესობა ინგლისურ ენაზეა.

უფასო კურსები

Დამწყებთათვის

ამას ვყოფ მოკლე კურსებად (1 – დან 20 საათამდე). ეს არის პირველი საგანი კონტაქტისთვის.

დაასრულეთ კურსები, დამწყები დამთავრებულიდან დაწყებული

  • მანქანური სწავლება ენდრიუ ნგ ალბათ ყველაზე ძველი და ყველაზე ცნობილი ML კურსი. მე მას შარშან ვესწრებოდი. საკმაოდ თეორიულია. თქვენ სწავლობთ იმის შესახებ, თუ როგორ მუშაობს მანქანური სწავლება, მაგრამ ვფიქრობ, მას უფრო მეტი პრაქტიკული დატვირთვა სჭირდება. მარცხენა მიმოხილვის ბმული რომ მე ეს კურსი გავაკეთე იმ შემთხვევაში თუ გინდა იცოდე.
  • კურსის სწრაფი AI სწრაფად.აი
  • შუალედური მანქანური სწავლება Kaggle- ის მიერ შემსწავლელი დამწყებთა კურსის გაგრძელებაა, რაც ადრე ვნახეთ. თქვენ მიიღებთ უფრო ზუსტ და სასარგებლო მოდელებს.
  • ღრმა სწავლა Google– ის მიერ (3 თვე) (საშუალო და მოწინავე დონეზე) მიერ შემუშავებული Audacity ერთად ვინსენტ ვანჰოუკე, Google– ის მთავარი მეცნიერი და ტექნიკური ხელმძღვანელი Google Brain– ის გუნდში.

ფასიანი კურსები

რა თქმა უნდა Deep Learning– ის საუკეთესო კურსი და მანქანა სწავლა.

  • ღრმა სწავლის სპეციალიზაცია by Deep Learnin AI - ეს არის სპეციალიზაციის კურსების ჯგუფი Deep Learning Specialization. ღრმა სწავლის ოსტატობა და ხელოვნური ინტელექტის შესავალი. სპეციალიზაციის კურსები, რომელსაც ხელმძღვანელობს ენდრიუ ნგ, DL– ის შესასწავლად. ეს არის ფასიანი კურსი, იგი შედგება 5 ქვე-კურსებისაგან და თქვენ იხდით თვეში 40 აშშ დოლარს მისი დასრულებამდე (სავარაუდოდ, დაახლოებით 3 თვეა - კვირაში დაახლოებით 11 საათი, მაგრამ ამის გაკეთება შეგიძლიათ საკუთარი ტემპით. ხუთი კურსი არიან:
    • ნერვული ქსელები და ღრმა სწავლა
    • ღრმა ნერვული ქსელების გაუმჯობესება: ჰიპერპარამეტრის რეგულირება, რეგულირება და ოპტიმიზაცია
    • სტრუქტურული მანქანების შემსწავლელი პროექტები
    • კონვოლუციური ნერვული ქსელები
    • მიმდევრობის მოდელები

სხვა რესურსები

  • კაგლის კონკურსები ეს არის ერთ – ერთი საუკეთესო გზა, რომ პრაქტიკაში გამოიყენოთ ყველაფერი, რასაც სწავლობთ და, შესაბამისად, გაიგოთ მეტი და რეალურად. ეს არის რეალური შეჯიბრებები, სადაც ისინი პრობლემებს გვიქმნიან და მონაცემთა ნაკრებებს გვაძლევენ.

წიგნები

და დაასრულეთ ინფორმაცია და საინტერესო რესურსები ხელოვნური ინტელექტის შესახებ ამ წიგნში

გამოიწერეთ ჩვენი საფოსტო სია

Python მონაცემთა მეცნიერებისათვის

ერთ-ერთი მთავარი უნარ-ჩვევა, რომელიც საჭიროა იმისთვის, რომ ისწავლოთ, უფრო სწორად, რომ შეძლოთ მუშაობის გამოყენება და გამოიყენოთ ML, DL და AI არის Python- ის ცოდნა. ჩვენ შეგვიძლია გამოვიყენოთ R ან სხვა პროგრამირების ენები, მაგრამ Python ყველაზე ხშირად გამოიყენება და გირჩევთ გამოიყენოთ, რადგან ის ბევრ სხვა სფეროს მოემსახურება.

Kaggle- ში შეგიძლიათ იხილოთ მცირე კურსი ძირითადი შინაარსით დამწყებთათვის, რომლებიც არასდროს შეხებოდნენ პითონს.

მე განვაგრძობ სიის განახლებას უფრო მაგარი ნივთებით, რასაც მე ვპოულობ. თუ იცით რაიმე, რომელიც არ არის ჩამოთვლილი, შეგიძლიათ დატოვოთ კომენტარი.

დატოვე კომენტარი