Специализация по машинному обучению | Coursera

Описание

Специализация по машинному обучению — это основная онлайн-программа, созданная в сотрудничестве между DeepLearning.AI и Stanford Online. Эта программа, ориентированная на начинающих, научит вас основам машинного обучения и тому, как использовать эти техники для создания реальных приложений ИИ.

Курс ведет Эндрю Нг, визионер в области ИИ, который возглавлял важные исследования в Стэнфордском университете и проводил новаторскую работу в Google Brain, Baidu и Landing.AI. Эта специализация из 3 курсов является обновленной версией пионерского курса Эндрю по машинному обучению, который получил оценку 4.9 из 5 и был пройден более 4.8 миллионами учащихся с момента его запуска в 2012 году. Она предоставляет широкое введение в современное машинное обучение, включая контролируемое обучение (множественная линейная регрессия, логистическая регрессия, нейронные сети и деревья решений), неконтролируемое обучение (кластеризация, уменьшение размерности, рекомендательные системы) и некоторые из лучших практик, используемых в Силиконовой долине для инноваций в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

К концу этой специализации вы освоите ключевые концепции и получите практические навыки, чтобы быстро и эффективно применять машинное обучение к сложным реальным задачам. Если вы хотите начать карьеру в области ИИ или построить карьеру в машинном обучении, новая специализация по машинному обучению — это лучшее место для начала. Программа предназначена для начинающих и требует только базовых знаний программирования и математики на уровне средней школы.

Специализация состоит из трех курсов, и при темпе 5 часов в неделю потребуется примерно 10 недель для завершения всех курсов. Учащиеся будут создавать модели машинного обучения с использованием Python и популярных библиотек, таких как NumPy и scikit-learn, и научатся применять лучшие практики разработки машинного обучения. Кроме того, программа включает практические проекты, которые позволяют учащимся применять свои навыки в реальных сценариях, что делает ее отличным выбором для тех, кто хочет улучшить свои карьерные перспективы в области ИИ.

Основные функции Специализация по машинному обучению

• Количество курсов: 3

• Уровень навыков: Начинающий

• Выдается сертификат: Да

• Модель ценообразования: Подписка

• Преподаватель: Эндрю Нг

• Оценка продолжительности: 10 недель

• Язык программирования: Python

• Инструменты обучения: NumPy, scikit-learn, TensorFlow

Как использовать Специализация по машинному обучению?

1. 1

   Записаться: Выберите специализацию по машинному обучению на Coursera.

2. 2

   Учиться: Изучайте материалы курса и выполняйте задания.

3. 3

   Практиковаться: Применяйте концепции через практические проекты.

4. 4

   Завершить: Пройдите все три курса, чтобы получить сертификат.

Варианты использования Специализация по машинному обучению

• Развитие карьеры
• Приложения ИИ
• Анализ данных
• Прогнозное моделирование
• Рекомендательные системы

Часто задаваемые вопросы Специализация по машинному обучению

• Что такое специализация по машинному обучению?

  Специализация по машинному обучению — это основная онлайн-программа, которая обучает основам машинного обучения и приложениям ИИ.

• Кто является преподавателем специализации по машинному обучению?

  Курс ведет Эндрю Нг, выдающаяся фигура в области исследований и образования в ИИ.

• Какой уровень знаний требуется для этой специализации?

  Учащиеся должны иметь базовые навыки программирования и математику на уровне средней школы.

• Сколько времени потребуется для завершения специализации по машинному обучению?

  Обычно требуется около 10 недель для завершения всех трех курсов при темпе 5 часов в неделю.

• Доступна ли финансовая помощь для специализации по машинному обучению?

  Да, Coursera предлагает финансовую помощь для учащихся, которые не могут позволить себе плату за обучение.

• Получю ли я сертификат после завершения?

  Да, вы получите сертификат за каждый завершенный курс и дополнительный сертификат за всю специализацию.

• Могу ли я проходить курсы в любом порядке?

  Рекомендуется проходить курсы в установленном порядке для логичного процесса обучения.

• Какие навыки я приобрету в специализации по машинному обучению?

  Вы научитесь создавать модели машинного обучения, применять техники контролируемого и неконтролируемого обучения, а также разрабатывать практические приложения ИИ.