Os 5 melhores cursos gratuitos de estágio de máquina para aprimorar suas habilidades

Imagem do Editor | Midjourney & Canva
Se você chegou até nascente item, talvez ainda não se sinta esperançado para utilizar seu conhecimento de ML. E isso é totalmente compreensível.Em nossa sociedade moderna, o estágio contínuo é a única ordenado. É por isso que, posteriormente o aumento da IA ​​e do ML, mais e mais pessoas querem melhorar suas habilidades e aumentar sua crédito nessas áreas.Não importa se você não é técnico em tecnologia ou tem formação técnica, obter uma compreensão mais profunda de IA e ML será altamente proveitoso.

O principal problema?

Há tantos recursos de ML que pode ser difícil encontrar recursos relevantes e de subida qualidade. É por isso que, neste item, compartilharei meus cursos de machine learning favoritos das principais universidades.

1. IA generativa para todos por DeepLearning.ai

O primeiro curso teve que ser devotado à vocábulo da tendência do ano – IA e LLMs. Projetado pela DeepLearning.AI e ministrado por Andrew Ng, “Generative AI for Everyone” é uma supimpa maneira de iniciar com GenAI, mesmo sem nenhum conhecimento prévio na superfície.

O curso tem porquê objetivo ser evidente e facilitar o processo de estágio Sua visita nos ajuda a continuar oferecendo o melhor para você! GenAI, e orientará você sobre porquê a IA generativa funciona e o que ela pode (e não pode) fazer.

Inclui tarefas práticas onde você aprenderá a usar IA generativa para ajudar no trabalho quotidiano e receberá dicas para melhorar seus prompts e obter o sumo valor dos LLMs. Ou por outra, você se aprofundará em aplicações do mundo real e aprenderá casos de uso comuns.

No final, você entenderá os conceitos de Large Language Models, Deep Learning e habilidades de IA Generativa. Você colocará seu conhecimento em ação e obterá insights sobre o impacto da IA ​​nos negócios e na sociedade com base nos três elementos principais do mundo de ML de hoje.

Você também aprenderá a utilizar IA generativa em tarefas cotidianas, tornando-a prática e útil imediatamente. O curso está disponível gratuitamente no Deeplearning.ai.

2. CS229: Tirocínio de Máquina por Stanford

Porquê segunda opção, recomendo um clássico – mas ainda assim um dos melhores cursos gratuitos de ML que existem. Há muitas versões e instrutores, mas porquê recomendação pessoal, eu escolheria os liderados por Andre Ng, amplamente considerado um dos melhores instrutores de machine learning.

Ele oferece uma introdução fácil de seguir ao ML e reconhecimento de padrões estatísticos, cobrindo uma variedade de tópicos porquê estágio supervisionado, estágio não supervisionado, teoria de estágio, estágio por reforço e controle. Ele começa do imprescindível e termina com conceitos avançados. Levante curso é perfeito para qualquer um que esteja procurando obter uma base sólida em estágio de máquina e terminar com uma compreensão profunda do domínio.

Você pode encontrar todo o material no link a seguir e seus vídeos correspondentes do YouTube Sua visita nos ajuda a continuar oferecendo o melhor para você! seguinte.

3. Tirocínio de máquina com Python pelo MIT

Se sua teoria é dominar ML com Python, uma boa opção é fazer o curso MIT mormente projetado com esse objetivo específico em mente. Ele fornece uma introdução completa aos algoritmos e modelos de ML, incluindo estágio profundo e estágio por reforço, tudo por meio de projetos práticos em Python.

Se você é novo na superfície, escolher um subdomínio específico pode ser terrível. Uma maneira melhor de entender o mundo inteiro e diverso do ML é iniciar com um curso que cubra a maior secção dele. Portanto, você tem a chance de deslindar o que mais o entusiasmou. Levante curso é perfeito para iniciantes que buscam explorar todo o mundo diverso do estágio de máquina.

Você pode encontrar o curso no seguinte link

4. Matemática para Tirocínio de Máquina pelo Imperial College London

Se você tem terror de matemática, é hora de enfrentá-la. O Imperial College of London designou um curso que visa ensinar uma habilidade básica para qualquer um que queira edificar uma curso em machine learning.

A matemática é fundamental para o estágio de máquina, e entender os princípios matemáticos é crucial para interpretar os resultados produzidos pelos algoritmos de ML. Esta especialização inclui três cursos:

• Álgebra Linear
• Operação Multivariado
• Estudo de Componentes Principais

Cada curso dura de 4 a 6 semanas e abrange os conceitos matemáticos fundamentais necessários para compreender algoritmos de estágio de máquina.

Você pode encontrar os vídeos dos cursos gratuitamente no YouTube

5. Tirocínio profundo prático por fast.ai

Levante curso gratuito é projetado para pessoas com alguma experiência em codificação que desejam utilizar estágio profundo e ML a problemas práticos. Desenvolvido pela fast.ai, nascente curso visa ajudar as pessoas a se tornarem desenvolvedores de IA prontos Sua visita nos ajuda a continuar oferecendo o melhor para você! a indústria. Ele abrange tópicos fundamentais em Visão Computacional e Processamento de Linguagem Procedente, entre outros, por meio de uma abordagem baseada em projetos que progride de conceitos básicos para avançados.

Seu escopo principal é fundamentado em:

• Geração e treinamento de modelos de estágio profundo para visão computacional, processamento de linguagem originário, estudo tabular e filtragem colaborativa.
• Geração de florestas aleatórias e modelos de retorno.
• Implantando modelos.
• Usando PyTorch, a livraria de estágio profundo de propagação mais rápido do mundo, junto com bibliotecas populares porquê fastai e Hugging Face.

Você pode encontrar o curso no seguinte site.

Encerrando

Para somar, há muitos recursos para iniciar com ML e aprimorar seu conhecimento atual. Seja você um iniciante ou alguém com alguma experiência em codificação, esses cursos oferecem uma introdução completa ao campo, começando com tópicos básicos e terminando com os complexos.

José Ferrer é um engenheiro analítico de Barcelona. Ele se formou em engenharia física e atualmente trabalha na superfície de ciência de dados aplicada à mobilidade humana. Ele é um fundador de teor de meio período focado em ciência de dados e tecnologia. Josep escreve sobre todas as coisas de IA, cobrindo a emprego da explosão em curso no campo.