Diese Kurse zum maschinellen Lernen bereiten Ihnen einen Karriereweg vor

Haben Sie festgestellt, wie sich die Google-Suche geändert hat? Oder wie sind Spracherkennung und Sprachübersetzung besser geworden? Ich bin sicher, Sie haben die personalisierten Empfehlungen auf Websites wie Amazon und Netflix nicht verpasst.

Dies ist maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz bei der Arbeit, da sie unseren Alltag prägt.

Es ist auch eine gefragte Karriere, die vorerst zukunftssicher ist. Für erfahrene Programmierer sind auch maschinelle Lernfähigkeiten nicht zu schwer zu erlernen. Es ist nur eine weitere Programmierherausforderung, die große Probleme lösen kann.

Wenn du logisch denkst, Nehmen Sie an einem dieser Udemy-Kurse zum maschinellen Lernen teil die Grundtechnologie des maschinellen Lernens zu verstehen. Dies ist Teil unserer fortlaufenden Serie über die besten Udemy-Kurse, von denen Sie profitieren können.

1. Data Science, Deep Learning und Maschinelles Lernen mit Python

• Insgesamt eingeschriebene Schüler: 54000+
• Kursdauer: 12 Stunden Video in 90 Vorträgen
• Schlüsselstunde: Lernen Sie maschinelles Lernen und Data Mining-Techniken, nach denen Arbeitgeber suchen.

Data Mining ist das Fett, das die Räder für maschinelles Lernen einölt. Ohne diesen Brennstoff können Sie kein künstliches neuronales Netzwerk aufbauen. Grundkenntnisse in der Programmierung mit Python sind eine der Voraussetzungen für diesen Kurs (und viele andere maschinelle Lernkurse)..

Der Kurs beginnt mit einem Crash-Kurs in Python und führt Sie anschließend in die Konzepte von Wahrscheinlichkeit und Statistik ein, die den Kern eines Data Scientists-Jobs bilden. Wie wird man ein Data Scientist? Wie wird man ein Data Scientist? Data Science hat sich aus einer neuen Prägung entwickelt im Jahr 2007 zu einer der gefragtesten Disziplinen von heute. Aber was macht ein Datenwissenschaftler? Und wie kannst du in das Feld einbrechen? Weiterlesen .

Jeder Kurs über maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz muss erschöpfend sein. Dieser Kurs ist praktisch und bietet viele Code-Beispiele zum Herunterladen. Frank Kane bringt auch seine Erfahrungen aus den neun Jahren bei Amazon und IMDb mit.

2. Schließe das Python-Bootcamp ab: In Python 3 von Null auf den Helden

• Insgesamt eingeschriebene Schüler: 256421+
• Kursdauer: 24 Stunden Video in 185 Vorträgen
• Schlüsselstunde: Lernen Sie die Grundlagen von Python und absolvieren Sie das Erstellen von Anwendungen

Inzwischen sollten Sie die Bedeutung von Python für das maschinelle Lernen erkannt 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 erfahren Sie alles, was Sie über Python als Anfänger wissen müssen. Lesen Sie mehr darüber, aber lassen Sie uns seine Rolle in diesem Bereich verstehen. Nur einer der Gründe für seine Beliebtheit ist die einfachere Syntax. Dies macht es intuitiver, sich als Maschinensprache anzuwenden.

Aufgrund seiner Beliebtheit gibt es eine Vielzahl hochwertiger Ressourcen, um diese Open-Source-Sprache zu beherrschen. Dieser Udemy-Kurs führt Sie durch 19 Kodierungsübungen für Python 2 und Python 3.

Es eignet sich für Anfänger, die noch nie eine Codezeile geschrieben haben, und auch für jemanden, der zu dieser Sprache wechseln möchte.

3. Maschinelles Lernen A-Z: Hands-On-Python und R in Data Science

• Insgesamt eingeschriebene Schüler: 226800+
• Kursdauer: 40,5 Stunden Video in 281 Vorträgen
• Schlüsselstunde: Erstellen Sie Machine Learning-Algorithmen in Python und R

Wenn Sie das Maschinelle Lernen ernst meinen, dann müssen Sie sich sowohl mit Python als auch mit R schmutzig machen. Die Programmiersprache R Die besten kostenlosen Plätze zum Lernen R heute die besten kostenlosen Plätze zum Lernen R Programmierung heute "R" ist eine Programmiersprache, die klettert die Beliebtheitscharts. Wir sprechen darüber, warum R populärer wird, was kann es und wo kann man lernen, wie man es benutzt? Mehr lesen ist eine beliebte Wahl für statistische Programmierung und Datenmodellierung.

Nehmen Sie an diesem Kurs teil, wenn Ihre Mathematik an der High School noch scharf ist. Aber mach dir keine Sorgen - der Kurs ist nicht zu schwer für Mathematik. Es ist ein praktischer Kurs.

Die erfahrenen Instruktoren führen Sie zu jedem Thema durch 2-7 Algorithmen. Maschinelles Lernen verwendet Algorithmen, um aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. So lernen Sie, wie Sie jeden Algorithmus mit Python und R codieren.

Zum Abschluss können Sie die Vorlagen herunterladen, die Sie für jedes Projekt verfeinern und in Zukunft verwenden können.

4. Deep Learning A-Z: Praktische künstliche neuronale Netze

• Insgesamt eingeschriebene Schüler: 81415+
• Kursdauer: 23 Stunden Video in 179 Vorträgen
• Schlüsselstunde: Erstellen Sie Deep Learning-Algorithmen in Python

Dieselben Dozenten aus dem SuperDataScience-Team bieten Ihnen einen weiteren Kurs zu Algorithmen für maschinelles Lernen. Deep Learning ist ein Bereich, der im Bereich des maschinellen Lernens liegt. Betrachten Sie es als nächsten Schritt in der Evolution des maschinellen Lernens.

Der oben auf der Liste stehende Kurs bietet Ihnen eine größere Ansicht mit Python und R. Dieser Kurs beschränkt sich auf das Design künstlicher neuronaler Netzwerke. Was sind neuronale Netzwerke und wie funktionieren sie? Was sind neuronale Netze und wie funktionieren sie? Neuronale Netzwerke sind die nächste große Sache, wenn es um umfangreiche Berechnungen und intelligente Algorithmen geht. So arbeiten sie und warum sie so erstaunlich sind. Weiterlesen .

Der Kurs ist in zwei Bände unterteilt: betreutes Tiefenlernen und unbeaufsichtigtes Tiefenlernen. Um beides abzudecken, erfahren Sie alles über künstliche neuronale Netzwerke und selbstorganisierende Karten.

Darüber hinaus beruhigen Sie die Ausbilder, indem Sie erklären, dass Sie keine fortgeschrittenen Mathematik oder Statistiken benötigen, um tiefes Lernen zu erlernen und anzuwenden.

5. Vollständige Anleitung zu TensorFlow für tiefes Lernen mit Python

• Insgesamt eingeschriebene Schüler: 25493+
• Kursdauer: 14 Stunden Video in 96 Vorträgen
• Schlüsselstunde: Erfahren Sie alles über das Deep Learning Framework von Google

TensorFlow AI-Systeme wurden kürzlich in die Nachrichten aufgenommen, als bekannt wurde, dass Google das US-Militärdrohnenprogramm unterstützt. Es ist die gleiche KI, die bei Pixel 2-Kameras in den intelligenten Porträtmodus wechselt. Dies macht dies zu einem sehr wertvollen maschinellen Lernkurs.

TensorFlow wurde von Google Brain entwickelt und ist heute eine der beliebtesten Open-Source-Bibliotheken für Deep Learning. Es ist ein wesentlicher Bestandteil des kostenlosen maschinellen Lernkurses von Google. Was ist maschinelles Lernen? Der kostenlose Google-Kurs bricht für Sie ein Was ist Maschinelles Lernen? Mit dem kostenlosen Google-Kurs brechen wir Sie ab 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 tiefes Lernprojekt erstellen.

Sie beginnen mit einem Crash-Kurs zu Python-Bibliotheken für die Datenwissenschaft, gehen in die verschiedenen neuronalen Netzwerke ein und schließen mit Tutorials ab, wie man eines mit TensorFlow erstellt.

Maschinelles Lernen ist nicht mehr nur Hype mehr

Laut PayScale verdient ein Anfänger im Bereich Maschinenlernen durchschnittlich 99.993 USD pro Jahr. Ja, die Landschaft des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz sind gigantisch. Es kann auch entmutigend sein, hier einen festen Platz zu finden, da es keinen klaren Lernpfad gibt.

Diese Udemy-Kurse für maschinelles Lernen vermitteln Ihnen Struktur und Wissen. Wie Sie wissen, beinhaltet jeder bezahlte Kurs bei Udemy:

• Lebenslanger Zugriff
• 30 Tage Geld-zurück-Garantie
• Abschlusszertifikat

Einer dieser fünf Kurse wird Ihnen helfen, diesen ersten wichtigen Schritt zu tun und zu entscheiden, ob Sie eine Karriere in der Informatik anstreben. Was ist Informatik? Was ist Informatik? In der einfachsten Form ist Informatik das Studium von Informationen ("Daten") und wie diese manipuliert werden können ("Algorithmen"), um Probleme zu lösen, meistens in der Theorie, aber auch in der Praxis. Weiterlesen .

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