Согласно отчету о состоянии искусственного интеллекта и машинного обучения за 2020 год, процент руководителей предприятий, ответственных за инициативы в области машинного обучения, увеличился с 39% до 70% только в период с 2019 по 2020 год!

Машинное обучение является частью отчета «Будущее работы» Всемирного экономического форума, в котором наша команда составила список из 10 лучших онлайн-курсов по машинному обучению, которые могут вывести вашу карьеру на новый уровень.

Отказ от ответственности. Мы можем бесплатно получать партнерское вознаграждение за некоторые из приведенных ниже ссылок.

1. Профессиональный сертификат в области крошечного машинного обучения от edX

В этой захватывающей программе профессиональных сертификатов, предлагаемой Гарвардским университетом и Google TensorFlow, вы узнаете о новой области крошечного машинного обучения (TinyML), его реальных приложениях и будущих возможностях этой преобразующей технологии.

Этот первый курс из этой серии «Основы TinyML» научит вас основам машинного и глубокого обучения. В этом курсе вы поймете язык крошечного машинного обучения, который выходит за рамки традиционного набора инструментов машинного обучения из-за ограничений энергии и памяти крошечных устройств. Второй курс, Applications of TinyML, погружается в множество приложений, где вы увидите, как такие инструменты, как распознавание голоса, работают на практике на небольших устройствах, и вы сможете увидеть и реализовать распространенные алгоритмы, такие как нейронные сети.

Третий курс «Развертывание TinyML» даст вам возможность использовать аппаратное обеспечение с открытым исходным кодом и платформу прототипирования для создания собственного крошечного устройства. Благодаря проектам, основанным на плате Arduino — набору программ TinyML — программа делает упор на практический опыт обучения и развертывания машинного обучения в крошечных встроенных устройствах.

Эта программа является результатом сотрудничества между экспертами из Гарвардской школы инженерии и прикладных наук имени Джона А. Полсона (SEAS) и новаторскими членами команды Google TensorFlow. Этот курс, проводимый профессором Гарвардского университета Виджаем Джанапой Редди, ведущим специалистом по искусственному интеллекту в Google, Лоуренсом Морони и техническим руководителем команды Google TensorFlow и Micro Питом Уорденом, предлагает вам уникальную возможность учиться у лидеров в области искусственного интеллекта и машинного обучения.

5 главных причин, по которым нам нравится этот курс

  • Этот курс преподают эксперты из HarvardX
  • Самостоятельный темп
  • 3 курса повышения квалификации
  • 65+ часов онлайн-обучения
  • Сертификация, признанная в отрасли

2. Профессиональный сертификат в области машинного обучения и финансов от edX

Если вас интересуют финансы, а вы хотите изучать аналитику, этот курс идеально вам подходит!

В этой программе профессиональных сертификатов вы освоите ключевые навыки построения моделей машинного обучения и использования данных для принятия обоснованных решений. Являетесь ли вы трейдером, финансовым аналитиком или программистом; независимо от того, сосредоточены ли вы на управлении портфелем или количественной аналитике, вы приобретете навыки для применения решений как классического машинного обучения, так и нейронных сетей / глубокого обучения для решения проблем в области финансов. Не менее важно: вы научитесь систематическому подходу к решению проблем с помощью анализа данных, что повысит вашу ценность в развивающемся мире, управляемом данными. В сочетании с теорией и практическими советами у вас будут хорошие возможности для решения задач обучения с учителем и без учителя, которые будут критически важны для всех организаций.

Преподает Кен Перри, адъюнкт-профессор Тандонской инженерной школы Нью-Йоркского университета; Кен создал отдел управления рисками в Och Ziff и почти 14 лет занимал должность директора по управлению рисками.

Срочный спрос на машинное обучение в сфере финансов будет только расти. Но навыки, которые вы разовьете в этой программе, являются ключевыми для принятия решений и во многих других областях. Наличие этих навыков повысит вашу ценность во многих отраслях и будет иметь неоценимое значение для вашей карьеры.

5 главных причин, по которым нам нравится этот курс

  • Этот курс преподают эксперты из Нью-Йоркского университета.
  • Самостоятельный темп
  • 2 курса повышения квалификации
  • 100+ часов онлайн-обучения
  • Сертификация, признанная в отрасли

3. Машинное обучение от Coursera

На этом курсе, предлагаемом Стэнфордским университетом, более 160 000 учащихся изучили наиболее эффективные методы машинного обучения, а также получили практику их применения и заставили их работать на себя. Этот курс представляет собой широкое введение в машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и распознавание статистических закономерностей.

Темы включают: (i) контролируемое обучение (параметрические/непараметрические алгоритмы, машины опорных векторов, ядра, нейронные сети). (ii) Обучение без учителя (кластеризация, уменьшение размерности, рекомендательные системы, глубокое обучение). (iii) Передовой опыт в области машинного обучения (теория предвзятости/дисперсии, инновационный процесс в машинном обучении и ИИ). Курс также будет основан на многочисленных тематических исследованиях и приложениях, так что вы также узнаете, как применять алгоритмы обучения для создания интеллектуальных роботов (восприятие, управление), понимания текста (веб-поиск, защита от спама), компьютерного зрения, медицинской информатики. , аудио, интеллектуальный анализ баз данных и другие области.

Преподаватель курса Эндрю Нг — основатель DeepLearning.AI, генеральный партнер AI Fund, председатель и соучредитель Coursera, а также адъюнкт-профессор Стэнфордского университета. Будучи пионером как в машинном обучении, так и в онлайн-образовании, доктор Нг изменил бесчисленное количество жизней благодаря своей работе в области ИИ, автору или соавтору более 100 исследовательских работ в области машинного обучения, робототехники и смежных областей. Ранее он был главным научным сотрудником Baidu, руководителем-основателем команды Google Brain и соучредителем Coursera — крупнейшей в мире платформы МООК.

5 главных причин, по которым нам нравится этот курс

  • Экспертный факультет Стэнфордского университета
  • 60+ часов онлайн-обучения с 4,9 из 5 звезд
  • 32% учащихся начали новую карьеру после прохождения этих курсов
  • 31% получили ощутимую пользу в карьере от этого курса
  • Субтитры доступны на арабском, французском, португальском (европейском), китайском (упрощенном), итальянском, вьетнамском, немецком, русском, английском, иврите, испанском, хинди, японском

4. Профессиональный сертификат IBM Machine Learning от Coursera

Этот профессиональный сертификат от IBM предназначен для всех, кто заинтересован в развитии навыков и опыта, чтобы продолжить карьеру в области машинного обучения и использовать основные типы машинного обучения: обучение без учителя, обучение с учителем, глубокое обучение и обучение с подкреплением. Он также дополняет ваше обучение специальными темами, включая анализ временных рядов и анализ выживания.

Эта программа состоит из курсов 6, обеспечивающих глубокое теоретическое понимание и значительную практику основных алгоритмов, использования и лучших практик, связанных с машинным обучением. Вы будете следовать и кодировать свои собственные проекты, используя некоторые из наиболее актуальных фреймворков и библиотек с открытым исходным кодом.

Хотя рекомендуется, чтобы у вас был некоторый опыт в программировании на Python, статистике и линейной алгебре, эта промежуточная серия подходит для всех, у кого есть навыки работы с компьютером, интерес к использованию данных и страсть к самообучению. Мы начинаем с малого, обеспечиваем солидную теоретическую основу и программный код вместе с лабораторными работами и демонстрациями и переходим к более сложным темам.

В дополнение к профессиональному сертификату от Coursera вы также получите цифровой значок от IBM, подтверждающий ваше мастерство в области машинного обучения.

5 главных причин, по которым нам нравится этот курс

  • Преподают отраслевые эксперты из IBM
  • 150+ часов онлайн-обучения с 4,7 из 5 звезд
  • Гибкий график
  • Общий сертификат
  • Субтитры доступны на английском, арабском, французском, португальском (европейском), итальянском, вьетнамском, немецком, русском и испанском языках.

5. Машинное обучение для всех от Coursera

Хотя работа инженера по машинному обучению действительно связана с математикой и программированием, мы считаем, что любой может понять основные концепции машинного обучения, и, учитывая важность этой технологии, каждый должен это делать.

В этом курсе вы научитесь понимать основную идею машинного обучения, даже если у вас нет опыта в математике или программировании. Мало того, вы получите и будете использовать удобные инструменты, разработанные в Голдсмитс, Лондонский университет, чтобы фактически выполнить проект машинного обучения: обучить компьютер распознавать изображения. Этот курс для самых разных людей. Это может быть хорошим первым шагом в технической карьере в области машинного обучения, в конце концов, всегда лучше начинать с концепций высокого уровня, а затем с техническими деталями, но также здорово, если ваша роль не техническая.

Доктор Марко Гиллис — старший преподаватель вычислительной техники в Голдсмитс, Лондонский университет. Он эксперт в области компьютерной графики, анимации и новых форм взаимодействия. Он преподает на степень бакалавра информатики и магистратуры/магистратуры виртуальной и дополненной реальности. Он будет вашим инструктором на этом курсе. У него рейтинг 4,78 из 5.

Вы можете быть менеджером или другой нетехнической ролью в компании, которая рассматривает возможность использования машинного обучения. Вам действительно нужно понять эту технологию, и этот курс — отличное место, чтобы получить это понимание.

5 главных причин, по которым нам нравится этот курс

  • Преподает профессорско-преподавательский состав Лондонского университета.
  • 22 часа онлайн-обучения с 4,7 из 5 звезд
  • Гибкий график
  • Общий сертификат
  • Субтитры доступны на арабском, французском, португальском (европейском), итальянском, вьетнамском, немецком, русском, английском, испанском языках.

6. Расширенное машинное обучение в Google Cloud Specialization by Coursera

Следующим в нашем списке находится этот курс с оценкой 4,5 из 5, где вы можете изучить расширенное машинное обучение с помощью Google Cloud. Создавайте готовые к производству модели машинного обучения с помощью TensorFlow на Google Cloud Platform.

Эта специализация из 5 курсов посвящена расширенным темам машинного обучения с использованием Google Cloud Platform, где вы получите практический опыт оптимизации, развертывания и масштабирования производственных моделей машинного обучения различных типов в практических лабораториях. Эта специализация начинается с того места, где остановилось «Машинное обучение на GCP», и учит вас, как создавать масштабируемые, точные и готовые к производству модели для структурированных данных, данных изображений, временных рядов и текста на естественном языке.

Специализация из 5 курсов преподается Google Cloud Training, в котором только на Coursera обучается более 1,3 миллиона человек.

5 главных причин, по которым нам нравится этот курс

  • Преподают эксперты отрасли
  • 65 часов онлайн-обучения с гибким графиком
  • 60% учащихся начали новую карьеру после завершения этой специализации.
  • 55% получили прибавку к зарплате или продвижение по службе.
  • Субтитры доступны на английском, французском, португальском (европейском), русском и испанском языках.

7. Машинное обучение от А до Я™: практические занятия по Python и R в науке о данных от Udemy

Этот курс был разработан двумя профессиональными специалистами по данным, чтобы мы могли поделиться своими знаниями и помочь вам изучить сложную теорию, алгоритмы и библиотеки кодирования простым способом.

Этот курс по машинному обучению имеет рейтинг 4,5 из 5 и охватывает всю гамму от Мастера машинного обучения на Python и R, обладает отличной интуицией во многих моделях машинного обучения, делает точные прогнозы, проводит мощный анализ, создает надежные модели машинного обучения, Создайте большую добавленную стоимость для своего бизнеса, используйте машинное обучение в личных целях, работайте с конкретными темами, такими как обучение с подкреплением, НЛП и глубокое обучение, используйте передовые методы, такие как уменьшение размерности, знайте, какую модель машинного обучения выбрать для каждого типа проблемы, чтобы создать армию мощных моделей машинного обучения и знать, как комбинировать их для решения любой проблемы.

Курс будет вести Кирилл Еременко, консультант по управлению Data Science с более чем пятилетним опытом работы в финансах, розничной торговле, транспорте и других отраслях; и Хаделин де Понтевес, соучредитель и генеральный директор BlueLife AI, которая использует возможности передового искусственного интеллекта, чтобы дать компаниям возможность получать огромную прибыль за счет инноваций, автоматизации процессов и максимальной эффективности.

Будьте готовы к супер-пупер обучению с 45 разделами, которые содержат 320 лекций размером с укус, чтобы дать вам навыки, необходимые для достижения успеха.

5 главных причин, по которым нам нравится этот курс

  • 44 часа видео по запросу
  • 73 статьи и 38 загружаемых ресурсов
  • Полный пожизненный доступ
  • Доступ на мобильном телефоне и ТВ
  • Сертификат об окончании

8. Введение в машинное обучение с помощью программы TensorFlow Nanodegree от Udacity

Это еще один отличный курс по Udacity, созданный в сотрудничестве с Kaggle и AWS, чтобы научить вас основам машинного обучения с помощью TensorFlow.

В этой программе вы с нуля изучите основные алгоритмы машинного обучения, включая очистку данных, контролируемые и неконтролируемые модели. Затем вы перейдете к изучению глубокого и неконтролируемого обучения. На каждом этапе получайте практический опыт, применяя свои навыки в упражнениях и проектах по коду. Курс является частью двух программ наностепеней — «Структуры данных и алгоритмы» и «Intel® Edge AI для разработчиков Интернета вещей».

Эта программа предназначена для студентов с опытом работы с Python, которые еще не изучали темы машинного обучения. Излишне говорить, что с 11 экспертами, проводящими этот курс, вы получите все самое лучшее.

После завершения этой программы нано-степени вы получите сертификат об окончании, которым вы сможете поделиться с работодателями и своим профилем в LinkedIn.

5 главных причин, по которым нам нравится этот курс

  • 11 отраслевых экспертов
  • Часть 2 программ наностепеней
  • Сертификат об окончании
  • Гибкий график обучения с рейтингом 4,7 из 5 звезд
  • Возможна финансовая поддержка

Заинтересованы? "Подпишите здесь"

9. Введение в машинное обучение с помощью PyTorch от Udacity

Изучите основные методы машинного обучения — от манипулирования данными до неконтролируемых и контролируемых алгоритмов.

Эта программа нано-степени подготовлена ​​для того, чтобы научить вас основным методам машинного обучения, включая манипулирование данными, контролируемые и неконтролируемые алгоритмы. Он идеально подготовлен для студентов, имеющих опыт работы с Python и желающих расширить свои знания по другим предметам машинного обучения.

Учебная программа разработана в сотрудничестве с Kaggle и AWS и является частью двух программ наностепеней — Введение в машинное обучение с TensorFlow и Структуры данных и алгоритмы, что означает, что вы будете учиться у лучших инструкторов в мире с доступом к реальным проектам от отраслевых экспертов, технической поддержке наставников и карьерным услугам, которые дополнительно предлагаются, чтобы помочь вам улучшить свой опыт обучения.

5 главных причин, по которым нам нравится этот курс

  • 9 отраслевых экспертов
  • Часть 2 программ наностепеней
  • Сертификат об окончании
  • Гибкий график обучения с рейтингом 4,8 из 5 звезд
  • Возможна финансовая поддержка

Заинтересованы? "Подпишите здесь"

10. Специализация глубокого обучения от Coursera

Последним, но не менее важным в нашем списке является этот курс с рейтингом 4,9, предлагаемый deeplearning.ai на Coursera, в котором зачислено более 600 000 человек, и наша команда настоятельно рекомендует его.

В этой специализации вы будете создавать и обучать архитектуры нейронных сетей, такие как сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, LSTM, преобразователи, и узнаете, как сделать их лучше с помощью таких стратегий, как Dropout, BatchNorm, инициализация Xavier/He и другие. Приготовьтесь освоить теоретические концепции и их отраслевые приложения с помощью Python и TensorFlow, а также решать реальные задачи, такие как распознавание речи, синтез музыки, чат-боты, машинный перевод, обработка естественного языка и многое другое.

Вас будут обучать 3 инструктора, все они имеют значок Top Instructor на Coursera.

  • Эндрю Нг — основатель DeepLearning.AI, генеральный партнер AI Fund, председатель и соучредитель Coursera, а также адъюнкт-профессор Стэнфордского университета. Будучи пионером как в машинном обучении, так и в онлайн-образовании, доктор Нг изменил бесчисленное количество жизней благодаря своей работе в области ИИ, автору или соавтору более 100 исследовательских работ в области машинного обучения, робототехники и смежных областей.
  • Киан Катанфорош, старший разработчик учебных программ DeepLearning.AI
  • Юнес Бенсуда Мурри, который в настоящее время преподает искусственный интеллект в кампусе и онлайн в Стэнфордском университете.

Специализация по глубокому обучению — это базовая программа, которая поможет вам понять возможности, проблемы и последствия глубокого обучения и подготовит вас к участию в разработке передовых технологий искусственного интеллекта.

5 главных причин, по которым нам нравится этот курс

  • 145+ часов онлайн-обучения с гибким графиком
  • 38% учащихся начали новую карьеру после завершения этой специализации
  • 14% получили прибавку к зарплате или продвижение по службе
  • Общий сертификат
  • Субтитры доступны на английском, китайском (традиционный), арабском, французском, португальском (европейский), китайском (упрощенном), итальянском, португальском (бразильский), вьетнамском, корейском, немецком, русском, турецком, испанском, японском языках.

Первоначально опубликовано на https://techstudyonline.com.