Ist Ihnen aufgefallen, wie sich die Google-Suche geändert hat? Oder wie ist Spracherkennung und Sprachübersetzung besser geworden? Ich bin sicher, Sie haben die personalisierten Empfehlungen auf Seiten wie Amazon und Netflix nicht verpasst.
Das ist maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz bei der Arbeit, die unseren Alltag prägt.
Es ist auch eine gefragte Karriere, die für jetzt zukunftssicher ist. Für erfahrene Programmierer sind auch maschinelle Lernfähigkeiten nicht zu schwer zu erlernen. Es ist nur eine weitere Programmieraufgabe, die große Probleme lösen kann.
Wenn Sie einen logischen Verstand haben, sollten Sie eines dieser Udemy Machine Learning-Kurse besuchen, um die grundlegende Technologie hinter dem maschinellen Lernen zu verstehen. Dies ist Teil unserer fortlaufenden Serie zu den besten Udemy-Kursen, von denen Sie profitieren können.
1. Data Science, tiefes Lernen und maschinelles Lernen mit Python
- Insgesamt eingeschriebene Studenten: 54000+
- Kursdauer: 12 Stunden Video über 90 Vorträge
- Schlüssellektion: Lernen Sie maschinelles Lernen und Data Mining-Techniken, nach denen Arbeitgeber suchen.
Data Mining ist das Fett, das die Räder zum maschinellen Lernen ölt. Und ohne diesen Brennstoff können Sie kein künstliches neuronales Netzwerk aufbauen. Grundkenntnisse in der Programmierung mit Python sind eine der Grundvoraussetzungen dieses Kurses (und vieler anderer Maschinenlehrgänge).
Der Kurs beginnt mit einem Crash-Kurs in Python und führt Sie dann in die Konzepte von Wahrscheinlichkeit und Statistik, die den Kern eines Data Scientist Job Wie man ein Data Scientist werden Wie man ein Data Scientist werden Data Science ist von einem neu geprägten im Jahr 2007 zu einer der gefragtesten Disziplinen heute. Aber was macht ein Datenwissenschaftler? Und wie kannst du in das Feld einbrechen? Weiterlesen .
Jeder Kurs über maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz muss umfassend sein. Dieser Kurs ist praktisch und praktisch mit vielen herunterladbaren Codebeispielen. Außerdem bringt Frank Kane seine Erfahrungen aus neun Jahren bei Amazon und IMDb mit.
2. Beende Python Bootcamp: Geh von Null zu Hero in Python 3
- Insgesamt eingeschriebene Studenten: 256421+
- Kursdauer: 24 Stunden Video über 185 Vorträge
- Schlüssel Lektion: Lernen Sie die Grundlagen von Python und absolvieren Sie die Erstellung von Anwendungen
Inzwischen sollten Sie die Bedeutung von Python für maschinelles Lernen bemerkt haben. Wir haben die am häufigsten gestellten Fragen zu Python beantwortet. Die am häufigsten gestellten Fragen zur Python-Programmierung Die am häufigsten gestellten Fragen zur Python-Programmierung In diesem Artikel führen wir Sie durch alles, was Sie als Anfänger über Python wissen müssen. Lesen Sie mehr darüber, aber lassen Sie uns seine Rolle in diesem Bereich verstehen. Einer der Gründe für seine Popularität ist die einfachere Syntax. Das macht es intuitiver, als maschinelle Lernsprache anzuwenden.
Aufgrund seiner Popularität gibt es eine Vielzahl von qualitativ hochwertigen Ressourcen zur Beherrschung dieser Open-Source-Sprache. Dieser Udemy-Kurs führt Sie durch 19 Programmierübungen für Python 2 und Python 3.
Es eignet sich für Anfänger, die noch nie eine Codezeile geschrieben haben und auch für jemanden, der auf diese Sprache umsteigen möchte.
3. Machine Learning AZ: Praktische Python & R in Data Science
- Insgesamt eingeschriebene Studenten: 226800+
- Kursdauer: 40, 5 Stunden Video über 281 Vorträge
- Schlüssel Lektion: Erstellen Sie Machine Learning-Algorithmen in Python und R
Wenn Sie es ernst meinen mit maschinellem Lernen, dann müssen Sie sowohl mit Python als auch mit R schmutzig werden. Die Programmiersprache R Die besten freien Plätze zum Lernen R Programmierung heute Die besten freien Plätze zum Lernen R Programmierung Heute ist "R" eine Programmiersprache, die steigt die Popularität Charts. Wir sprechen darüber, warum R populärer wird, was kann es und wo können Sie lernen, es zu benutzen? Read More ist eine beliebte Wahl für statistische Programmierung und Datenmodellierung.
Also, nehmen Sie diesen Kurs, wenn Ihre High-School-Mathematik noch scharf ist. Aber keine Sorge - der Kurs ist nicht zu schwer auf Mathe. Es ist ein praktischer Kurs.
Die Experten Instruktoren coachen Sie durch 2-7 Algorithmen zu jedem Thema. Maschinelles Lernen verwendet Algorithmen, um aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. So werden Sie lernen, jeden Algorithmus mit Python und R zu programmieren.
Um es abzurunden, können Sie die Vorlagen herunterladen, um sie in Zukunft für jedes Projekt zu verfeinern und zu verwenden.
4. Deep Learning AZ: Hands-On künstliche neuronale Netze
- Insgesamt eingeschriebene Studenten: 81415+
- Kursdauer: 23 Stunden Video über 179 Vorträge
- Schlüssel Lektion: Erstellen Sie Deep Learning-Algorithmen in Python
Die gleichen Instruktoren des SuperDataScience-Teams bringen Ihnen einen weiteren Kurs zu Algorithmen des maschinellen Lernens. Deep Learning ist ein Bereich innerhalb des größeren Bereichs des maschinellen Lernens. Betrachten Sie es als den nächsten Schritt in der Evolution des maschinellen Lernens.
Der Kurs darüber auf der Liste gibt Ihnen einen größeren Überblick mit Python und R. Dieser Kurs grenzt es in Bezug auf das Design von künstlichen neuronalen Netzen ein. Was sind Neuronale Netze und wie funktionieren sie? Was sind Neuronale Netze und wie funktionieren sie? Neuronale Netze sind das nächste große Ding, wenn es um schwere Berechnungen und intelligente Algorithmen geht. So funktionieren sie und warum sind sie so großartig? Weiterlesen .
Der Kurs ist in zwei Bände unterteilt: betreutes Deep Learning und unbeaufsichtigtes Deep Learning. Um beide zu behandeln, lernen Sie alles über künstliche neuronale Netze und selbstorganisierende Karten.
Außerdem erklären die Instruktoren, dass Sie keine fortgeschrittene Mathematik oder Statistik benötigen, um tiefes Lernen zu lernen und anzuwenden.
5. Komplette Anleitung zu TensorFlow für Deep Learning mit Python
- Insgesamt eingeschriebene Studenten: 25493+
- Kursdauer: 14 Stunden Video über 96 Vorträge
- Hauptlektion: Erfahren Sie alles über das Deep Learning Framework von Google
TensorFlow AI-Systeme wurden kürzlich in die Nachrichten aufgenommen, als bekannt wurde, dass Google dem US-Militärdrohnenprogramm geholfen hat. Es ist die gleiche KI, die bei Pixel 2-Kameras in den intelligenten Porträtmodus geht. Das macht dies zu einem sehr wertvollen maschinellen Lernkurs.
TensorFlow wurde von Google Brain entwickelt und ist heute eine der populärsten Open-Source-Bibliotheken für Deep Learning. Es ist ein wichtiger Teil des kostenlosen Maschinenkurses von Google Was ist maschinelles Lernen? Der kostenlose Kurs von Google macht es für Sie kaputt Was ist Maschinelles Lernen? Googles kostenloser Kurs macht Schluss mit Ihnen Google hat einen kostenlosen Online-Kurs entwickelt, der Ihnen die Grundlagen des maschinellen Lernens vermittelt. Weiterlesen .
Der Kurs ist eine Einführung in TensorFlow. Mit Hilfe von Python können Sie Code für Ihr Deep Learning-Projekt programmieren.
Sie beginnen mit einem Crash-Kurs in Python-Bibliotheken für Data Science, gehen in die Vielfalt neuronaler Netzwerke ein und schließen sie mit Tutorials ab, wie man einen mit TensorFlow erstellt.
Maschinelles Lernen ist nicht mehr nur Hype
Laut PayScale verdient ein Maschineningenieur für Anfänger im Schnitt 99, 993 Dollar pro Jahr . Ja, das Machine Learning und die künstliche Intelligenzlandschaft sind gigantisch. Es kann auch beängstigend sein, hier einen festen Fuß zu fassen, weil es keinen klaren Lernpfad gibt.
Diese Udemy Machine Learning Kurse vermitteln Ihnen Struktur und Wissen. Wie Sie wissen, kommt jeder kostenpflichtige Kurs auf Udemy mit:
- Lebenslanger Zugang
- 30 Tage Geld-zurück-Garantie
- Abschlusszertifikat
Einer dieser fünf Kurse hilft Ihnen dabei, den ersten wichtigen Schritt zu tun und zu entscheiden, ob Sie eine Karriere in der Informatik anstreben. Was ist Informatik? Was ist Informatik? Im einfachsten Fall ist die Informatik das Studium von Informationen ("Daten") und wie sie manipuliert werden können ("Algorithmen"), um Probleme zu lösen, meistens in der Theorie, aber auch in der Praxis. Weiterlesen .
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