使用 Python 的机器学习、数据科学和生成式 AI
Machine Learning, Data Science and Generative AI with Python
完整的机器学习实践和 GenAI 教程,包括数据科学、Tensorflow、GPT、OpenAI 和神经网络
学习内容
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使用 OpenAI、RAG 和 LLM
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使用 Tensorflow 和 Keras 构建人工神经网络
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使用 Apache Spark 的 MLLib 大规模实施机器学习
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使用深度学习对图像、数据和情感进行分类
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使用线性回归、多项式回归和多元回归进行预测
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使用 MatPlotLib 和 Seaborn 进行数据可视化
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了解强化学习 – 以及如何构建 Pac-Man 机器人
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使用 K-Means 聚类、支持向量机 (SVM)、KNN、决策树、朴素贝叶斯和 PCA 对数据进行分类
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使用训练/测试和 K-Fold 交叉验证来选择和优化模型
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使用基于项目和基于用户的协作筛选构建电影推荐系统
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清理输入数据以删除异常值
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使用 T 检验和 P 值设计和评估 A/B 测试
要求
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您需要一台能够运行 Anaconda 3 或更高版本的台式计算机(Windows、Mac 或 Linux)。该课程将引导您安装必要的免费软件。
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需要具备一定的编码或脚本编写经验。
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至少需要高中水平的数学技能。
描述
解锁机器学习和人工智能的力量:掌握将数据转化为洞察力的艺术
通过我们的全面机器学习和人工智能课程 – 以生成式人工智能、深度学习等为特色,探索技术的未来!
在机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 正在彻底改变全球各行各业的时代,了解 Google、Amazon 和 Udemy 等巨头如何利用这些技术从庞大的数据集中提取有意义的见解比以往任何时候都更加重要。无论您是想加入顶级 AI 专家的行列(据 Glassdoor 报道,平均工资为 159,000 美元),还是被该领域提供的迷人挑战所驱使,我们的课程都是您通往令人兴奋的新职业轨迹的门户。
本课程专为具有编程或脚本背景的个人而设计,超越了基础知识,让您在竞争激烈的技术行业中脱颖而出。我们的课程丰富了超过 145 个讲座和 20+ 小时的视频内容,旨在提供 Python 的实践经验,指导您从统计学的基础知识到生成式 AI 的前沿进步。
为什么选择这门课程?
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更新了 Generative AI 的内容:通过变压器、GPT、ChatGPT、OpenAI API、高级检索增强生成 (RAG)、LLM 代理、langchain 和基于自我注意力的神经网络的模块,深入了解最新的 AI。
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实际应用:通过基于真实场景的 Python 代码示例进行学习,使 ML 和 AI 的抽象概念变得有形且可操作。
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行业相关技能:我们的课程是根据对顶级科技公司的职位列表的分析而设计的,确保您获得雇主最需要的技能。
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涵盖的主题多种多样:从神经网络、TensorFlow 和 Keras 到情感分析和图像识别,我们的课程涵盖了广泛的 ML 模型和技术,确保全面的教育。
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无障碍学习:复杂的概念用通俗易懂的英语解释,侧重于实际应用而不是学术术语,使学习过程变得简单明了且引人入胜。
课程亮点:
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Python 和基本统计简介,为您的 ML 和 AI 之旅奠定坚实的基础。
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深度学习技术,包括 MLP、CNN 和 RNN,以及 TensorFlow 和 Keras 中的实践练习。
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关于现代生成式 AI 机制的广泛模块,包括 transformer 和 OpenAI API,以及微调 GPT、Advanced RAG、langchain 和 LLM。
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全面概述了 GenAI 之外的机器学习模型,包括 SVM、强化学习、决策树等,确保您对该领域有广泛的了解。
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实用的数据科学应用程序,例如数据可视化、回归分析、聚类分析和特征工程,使您能够应对实际的数据挑战。
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Apache Spark 上的一个特殊部分,使您能够将这些技术应用于大数据,并在计算集群上进行分析。
以前没有 Python 经验?没关系!我们从 Python 速成课程开始您的旅程,以确保您有能力应对接下来的模块。
立即改变您的职业生涯
加入一个由成功过渡到技术行业的学习者组成的社区,利用从我们的课程中获得的知识和技能,在 AI 和 ML 的企业和研究角色中脱颖而出。
“我开始学习你的课程……它对于帮助我过渡到现在使用 AI 解决企业问题的角色至关重要。您的课程揭开了如何在企业 AI 研究中取得成功的神秘面纱,使您成为我遇到的最令人印象深刻的 ML 讲师。- Kanad Basu 博士
您准备好踏入技术的未来并在机器学习和人工智能领域留下印记了吗?立即注册,踏上将数据转化为强大见解的旅程,为 AI 和 ML 领域的有益职业铺平道路。
本课程适合谁:
- 想要过渡到利润丰厚的数据科学和机器学习职业道路的软件开发人员或程序员将从本课程中学到很多东西。
- 技术专家对深度学习的真正工作原理感到好奇
- 希望过渡到科技行业的金融或其他非技术行业的数据分析师可以通过本课程来学习如何使用代码而不是工具来分析数据。但是,您需要一些编码或脚本方面的先前经验才能成功。
- 如果您之前没有编码或脚本编写经验,则暂时不应参加此课程。先去参加 Python 入门课程。
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