描述
机器学习专业化是由DeepLearning.AI和斯坦福在线合作创建的基础在线课程。这个初学者友好的项目将教你机器学习的基本原理，以及如何使用这些技术构建现实世界的人工智能应用。
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由人工智能先驱安德鲁·吴教授授课，他在斯坦福大学领导了重要的研究，并在谷歌大脑、百度和Landing.AI进行了开创性工作，这个3门课程的专业化是安德鲁开创性的机器学习课程的更新版本，该课程自2012年推出以来获得了4.9分（满分5分）的评价，已有超过480万学习者参与。它提供了现代机器学习的广泛介绍，包括监督学习（多元线性回归、逻辑回归、神经网络和决策树）、无监督学习（聚类、降维、推荐系统）以及硅谷在人工智能和机器学习创新中使用的一些最佳实践。
在完成这个专业化课程后，你将掌握关键概念，并获得快速而有效地将机器学习应用于具有挑战性的现实问题的实用知识。如果你希望进入人工智能领域或在机器学习方面建立职业生涯，新的机器学习专业化是最好的起点。该课程专为初学者设计，仅需基本的编码知识和高中水平的数学。
该专业化课程由三门课程组成，以每周5小时的速度完成所有课程大约需要10周。学习者将使用Python和流行的库（如NumPy和scikit-learn）构建机器学习模型，并学习应用机器学习开发的最佳实践。此外，该项目包括实际项目，允许学习者在现实场景中应用他们的技能，使其成为希望提升人工智能领域职业前景的人的绝佳选择。
- 类别企业培训与在线学习
- 定价模式订阅制
机器学习专业化的核心功能
课程数量: 3
技能水平: 初学者
提供证书: 是
定价模式: 订阅
讲师: 安德鲁·吴
预计时长: 10周
编程语言: Python
学习工具: NumPy, scikit-learn, TensorFlow
如何使用 机器学习专业化？
注册: 在Coursera上选择机器学习专业化。
学习: 参与课程材料并完成作业。
实践: 通过动手项目应用概念。
完成: 完成所有三门课程以获得证书。
机器学习专业化的使用案例
- 职业发展
- 人工智能应用
- 数据分析
- 预测建模
- 推荐系统
