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如何成为人工智能AI工程师?有高中数学知识即可

人工智能AI近些年大火,相关的人才可谓供不应求,最近据说国内AI应届博士年薪涨到80万!人工智能AI的工作我们普通人能做么?自学网站udemy上有门课特别适合对此有兴趣的朋友。

如何成为人工智能AI工程师?有高中数学知识即可

课程名称:机器学习 A-Z (Machine Learning A-Z in Chinese)

课程不贵,$9.99就可以听完全部课程(原价$199.99)。目前英文版的课程已经有324783人听过,好评率4.5。

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中文版的课程也有3098人听过,看来对AI感兴趣的小伙伴真不少啊!

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对学生的要求:

高中数学知识即可!

课程讲了什么?

这门课程是英文课程Machine Learning A-Z的翻译和再创造。原版英文课程是Udemy上最畅销的机器学习课程。您在这门课里,会用深入浅出的方法学会复杂的模型,算法,还有基础的编程语句。

我们会手把手地教会您机器学习。每一节课都会让您获得新的知识,完备机器学习的知识架构,在享受机器学习的同时对这个领域有更深的理解。

这门课程十分有趣,包含了机器学习的方方面面。课程结构如下:

  • 第一部分 – 数据预处理
  • 第二部分 – 回归:简单线性回归,多元线性回归,多项式回归
  • 第三部分 – 分类:逻辑回归,支持向量机(SVM),核函数与支持向量机(Kernel SVM),朴素贝叶斯,决策树分类,随机森林分类
  • 第四部分 – 聚类:K-平均聚类分析
  • 第五部分 – 关联规则学习:先验算法
  • 第六部分 (待更新) – 强化学习:置信区间上界算法(UCB),Thompson抽样算法
  • 第七部分 (待更新) – 自然语言处理 :自然语言处理算法
  • 第八部分 (待更新) – 深度学习:人工神经网络,卷积神经网络
  • 第九部分 (待更新) – 降维(Dimensionality Reduction):主成分分析 (PCA),核函数主成分分析(Kernel PCA)
  • 第十部分 (待更新) – 模型选择:模型选择,极端梯度上升

对于每个模型,除了学会理论基础之外,您还会学习如何将这些模型运用到各种实际生活的案例里,并且课程也包括Python和R的代码模板,您可以下载并且直接将代码运用到您自己的项目里。

icon点击图片预览此课程
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你将会学到的知识点:

  • 完全掌握机器学习及在Python和R里的应用
  • 深刻理解各种机器学习的模型
  • 做出准确的预测和强大的分析
  • 利用机器学习创造更多价值
  • 利用机器学习解决私人问题
  • 掌握并熟练处理强大的算法,例如强化学习,自然语言处理,还有深度学习
  • 掌握并熟练处理先进的技术,例如对降低数据维度
  • 了解对不同的问题怎样选择合适的机器学习模型
  • 建立起强大的机器学习知识架构,并且知道如何创建和运用不同的模型来解决任何问题

哪些人适合听一听?

  • 所有对机器学习感兴趣的人
  • 任何有高中数学知识并且想开始学习机器学习的学生
  • 任何有机器学习基本知识并想了解更多这个领域的人
  • 任何不太了解编程但对机器学习感兴趣,并希望将机器学习应用在数据上的人
  • 任何想进入数据科学领域的大学生
  • 任何想提高机器学习技能的数据分析师
  • 任何对目前工作不满意并想成为数据科学家的人
  • 任何希望运用强大的机器学习工具扩大自己事业的人

AI人工智能10大最受欢迎课程:

  1. Machine Learning A-Z™: Hands-On Python & R In Data Science
  2. Automate the Boring Stuff with Python Programming
  3. The Complete SQL Bootcamp
  4. Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp
  5. R Programming A-Z™: R For Data Science With Real Exercises!
  6. Taming Big Data with MapReduce and Hadoop – Hands On!
  7. Tableau 10 In Data Science: REAL-Life Data Science Exercises
  8. Scala and Spark for Big Data and Machine Learning
  9. Data Science: Practical Deep Learning in Theano + Tensorflow
  10. Natural Language Processing with Deep Learning in Python
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