[ad_1]
Giới thiệu
Học máy (ML) đang chuyển đổi nhanh chóng các ngành công nghiệp khác nhau. Từ chăm sóc sức khỏe ĐẾN tài chính, tác động của nó rất sâu sắc. Các công ty tận dụng công nghệ học máy để phân tích dữ liệu, dự đoán xu hướng và đưa ra quyết định sáng suốt. Học ML đã trở nên quan trọng đối với bất kỳ ai quan tâm đến sự nghiệp dữ liệu. Hiện nay có rất nhiều nền tảng và tài nguyên học tập kỹ thuật số để học ML. Trong bài viết này, chúng tôi đã liệt kê 6 khóa học đại học tốt nhất để học máy học miễn phí!
Tầm quan trọng của Machine Studying trong thế giới dựa trên dữ liệu ngày nay
Chúng ta đang sống trong một thế giới tràn ngập dữ liệu. Mỗi lần nhấp chuột, mua hàng và tương tác đều tạo ra dữ liệu. Học máy giúp hiểu được dữ liệu khổng lồ này. Nó giúp doanh nghiệp cải tiến sản phẩm, cá nhân hóa các tương tác và dự đoán hành vi của khách hàng. Hệ thống khuyến nghịví dụ: tăng sự hài lòng của người tiêu dùng bằng cách đưa ra đề xuất về sản phẩm hoặc phim dựa trên lựa chọn của người dùng trước đây.
Học máy có thể được sử dụng trong ngành y tế để dự báo dịch bệnh bùng phát và cá nhân hóa phác đồ điều trị. Các tổ chức tài chính sử dụng nó để đánh giá rủi ro và phát hiện gian lận. Xe tự hành sử dụng ML để đưa ra quyết định và điều hướng trong thời gian thực. Học máy có tiềm năng vô hạn, khiến nó trở thành một kỹ năng cần thiết trong môi trường ngày nay.
Tổng quan về tài nguyên giáo dục miễn phí của các trường đại học hàng đầu
Các trường đại học hàng đầu cung cấp các khóa học trực tuyến miễn phí về học máy. Các lớp này đề cập đến nhiều chủ đề khác nhau, từ những ý tưởng cơ bản đến các phương pháp phức tạp. Chúng cung cấp trải nghiệm thực tế, thực tế và được tạo ra bởi các chuyên gia.
Bất kỳ ai, bất kể hoàn cảnh, đều có thể đăng ký tham gia các khóa học này. Đây là những nguồn tài nguyên tuyệt vời cho dù bạn muốn tìm hiểu thêm hay chỉ mới bắt đầu. Hãy bắt đầu cuộc phiêu lưu của bạn ngay bây giờ và khám phá lĩnh vực ML hấp dẫn.
6 khóa học máy học miễn phí từ các trường đại học
1. Giới thiệu CS50 của Harvard về Trí tuệ nhân tạo với Python
“của Harvard”Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo với Python của CS50” là một khóa học toàn diện được thiết kế để cung cấp kiến thức nền tảng về trí tuệ nhân tạo (AI). Khóa học này bao gồm các khái niệm và thuật toán chính làm nền tảng cho các công nghệ AI hiện đại và bao gồm các dự án thực hành, thực tế sử dụng Python.
Cấu trúc khóa học và lộ trình học tập
Khóa học được cấu trúc để đưa sinh viên tìm hiểu các yếu tố thiết yếu của AI. Bắt đầu với các khái niệm cơ bản, dần dần tiến tới các chủ đề phức tạp hơn, đảm bảo sự hiểu biết thấu đáo về từng lĩnh vực. Học sinh sẽ tham gia vào các bài giảng video, bài đọc và các dự án thực hành để củng cố việc học của mình.
Khóa học này nhấn mạnh các ứng dụng thực tế, cho phép sinh viên áp dụng các khái niệm AI trực tiếp thông qua Lập trình Python. Bằng cách làm việc trong các dự án, sinh viên có được kinh nghiệm thực tế và học cách triển khai các thuật toán và kỹ thuật AI.
Chủ đề cốt lõi được đề cập
- Thuật toán tìm kiếm đồ thị
- Phân loại
- Tối ưu hóa
- Học tăng cường
- Thư viện máy học
- Công cụ chơi trò chơi
- Nhận dang chu Viet
- Dịch máy
2. Stanford CS229: Học máy
“ của StanfordCS229: Học máy” khóa học là một trong những chương trình nổi tiếng nhất trong lĩnh vực này. Khóa học này được thiết kế để cung cấp sự hiểu biết sâu sắc về các khái niệm và kỹ thuật ML, phù hợp cho cả người mới bắt đầu và người học có kinh nghiệm.
Cấu trúc khóa học và lộ trình học tập
CS229 tại Stanford bao gồm nhiều chủ đề, cho phép sinh viên khám phá các mô hình và kỹ thuật học tập khác nhau. Khóa học có cấu trúc tốt để giúp sinh viên xây dựng các mô hình dự đoán và hiểu nền tảng lý thuyết của học máy.
Chủ đề cốt lõi được đề cập
- Học tập có giám sát
- Học không giám sát
- Học kĩ càng
- Khái quát hóa và chính quy hóa
- Học tăng cường và kiểm soát
3. Khóa học giới thiệu về học máy của MIT
Khóa học giới thiệu này của MIT, có tựa đề “Giới thiệu về học máy” có thể được thực hiện bởi những sinh viên mong muốn tìm hiểu sâu về ML. Khóa học được cung cấp thông qua Thư viện Học tập Mở của MIT, bao gồm nhiều chủ đề quan trọng khác nhau để tiếp thu kiến thức về các khái niệm và phương pháp ML. Xin lưu ý rằng các khóa học được liệt kê trên Thư viện Học tập Mở của MIT không cung cấp chứng chỉ hoàn thành khóa học.
Cấu trúc khóa học và lộ trình học tập
Khóa học này cung cấp sự giới thiệu về các nguyên tắc, thuật toán và ứng dụng của ML, tập trung vào mô hình hóa và dự đoán. Nó bao gồm việc xây dựng các vấn đề học tập, biểu diễn, khớp quá mức và khái quát hóa, với các bài tập thực tế trong học tập có giám sát và củng cố áp dụng cho hình ảnh và chuỗi thời gian.
Hình thức khóa học bao gồm các bài giảng, ghi chú bài giảng, bài tập, phòng thí nghiệm và các bài tập về nhà, nhằm trang bị cho sinh viên khả năng xây dựng các công thức cụ thể. vấn đề học máy và thực hiện các kỹ thuật học tập có liên quan.
Chủ đề cốt lõi được đề cập
- Bộ phân loại tuyến tính
- Perceptron
- Tối đa hóa ký quỹ
- hồi quy
- Mạng lưới thần kinh
- Mạng thần kinh tích chập
- Máy trạng thái và quy trình quyết định Markov
- Học tăng cường
- Hệ thống gợi ý
- Cây quyết định
- Hàng xóm gần nhất
4. Khóa học về Khoa học dữ liệu của Harvard: Học máy
Harvard cung cấp một cách tiếp cận thực tế và hấp dẫn để học máy học thông qua “Khoa học dữ liệu: Học máy” khóa học. Khóa học này là một phần của Chương trình Chứng chỉ Chuyên nghiệp về Khoa học Dữ liệu của Harvard và tập trung vào các ứng dụng thực tế cũng như các vấn đề trong thế giới thực.
Cấu trúc khóa học và lộ trình học tập
Khóa học của Harvard nổi bật vì tập trung vào học tập thực hành. Thay vì chỉ là những khái niệm lý thuyết, nó nhấn mạnh vào việc xây dựng các kỹ năng thực tế. Khóa học dạy phổ biến Thuật toán ML và kỹ thuật thông qua việc tạo ra hệ thống đề xuất phim. Phương pháp học tập dựa trên dự án này giúp học sinh nắm bắt các khái niệm phức tạp bằng cách áp dụng chúng vào các tình huống thực tế.
Chủ đề cốt lõi được đề cập
- Thuật toán học máy
- Phân tích thành phần chính
- Chính quy
- Dữ liệu đào tạo
- Đào tạo thuật toán
- Tập luyện quá sức và xác nhận chéo
5. Học máy ứng dụng với Python của Đại học Michigan
Đại học Michigan cung cấp một khóa học xuất sắc mang tên “Học máy ứng dụng với Python.” Khóa học này có sẵn trên Coursera và là một phần của Khoa học dữ liệu ứng dụng với chuyên ngành Python. Nó cung cấp một cách tiếp cận thực tế để học máy học, tập trung vào việc sử dụng Python và scikit-learn.
Cấu trúc khóa học và lộ trình học tập
Khóa học được thiết kế để hướng dẫn sinh viên từng bước thông qua các nền tảng của việc học thống kê, làm việc từ các chủ đề đơn giản hơn đến các chủ đề phức tạp hơn. Để hỗ trợ nội dung và mang lại trải nghiệm thực tế, mỗi buổi học đều kết hợp văn bản, bài giảng video và hoạt động thực tế.
Sự nhấn mạnh của khóa học này vào các ứng dụng trong thế giới thực là một trong những đặc điểm chính của nó. Học sinh sử dụng Jupyter Pocket book và Python để làm các bài tập và dự án thực tế. Phương pháp thực tế này đảm bảo rằng sinh viên nắm bắt được các ý tưởng lý thuyết và có thể áp dụng chúng trong các tình huống thực tế.
Chủ đề cốt lõi được đề cập
- Đánh giá và lựa chọn mô hình
- Naive Bayes, Rừng ngẫu nhiên và Tăng cường độ dốc
- Kỹ thuật học tập không giám sát
6. Học thống kê của Stanford với Python
Stanford cung cấp một khóa học chi tiết có tựa đề “Học thống kê với Python.” Khóa học này có sẵn trên edX và cung cấp sự hiểu biết sâu sắc về các kỹ thuật học thống kê bằng Python. Nó bao gồm các công cụ thiết yếu cho khoa học dữ liệu và mô hình thống kê, khiến nó trở thành một nguồn tài nguyên quý giá cho bất kỳ ai muốn đào sâu kiến thức trong lĩnh vực này.
Cấu trúc khóa học và lộ trình học tập
Khóa học được cấu trúc để hướng dẫn người học thông qua các nguyên tắc cơ bản của học thống kê, bắt đầu với các khái niệm cơ bản và dần dần chuyển sang các chủ đề nâng cao hơn. Mỗi phần bao gồm sự kết hợp của các bài giảng video, bài đọc và bài tập thực hành được thiết kế để củng cố tài liệu và cung cấp trải nghiệm thực tế.
Đặc điểm chính của khóa học này là nhấn mạnh vào các ứng dụng thực tế. Bằng cách sử dụng Python và Jupyter Pocket book, học sinh sẽ làm việc với các dự án và bài tập thực tế. Cách tiếp cận thực hành này đảm bảo người học không chỉ hiểu các khái niệm lý thuyết mà còn biết cách áp dụng chúng vào thực tế.
Chủ đề cốt lõi được đề cập
- Hồi quy tuyến tính
- Phân loại
- Lấy mẫu lại
- Lựa chọn mô hình tuyến tính
- Phương pháp dựa trên cây
- Học không giám sát
- Học kĩ càng
Phần kết luận
Điều quan trọng hơn bao giờ hết là nắm bắt được máy học trong thế giới dựa trên dữ liệu ngày nay. Một nơi tuyệt vời để bắt đầu là các khóa học được cung cấp bởi các trường đại học danh tiếng như Harvard, MIT, Stanford và Đại học Michigan. Và bây giờ bạn biết rằng họ cung cấp các khóa học miễn phí về học máy!
Các khóa học này giúp phát triển các kỹ năng thực tế, cung cấp kinh nghiệm thực hành và bao gồm các chủ đề quan trọng. Bất kỳ ai, từ bất kỳ hoàn cảnh nào, đều có thể tiếp cận giáo dục đại học với các khóa học miễn phí này. Những công cụ này thực sự hữu ích cho dù bạn là người mới vào nghề hay muốn tìm hiểu thêm. Tận dụng tiềm năng của ML để thúc đẩy đổi mới và cách mạng hóa các ngành công nghiệp bằng cách bắt đầu hành trình của bạn với nó ngay hôm nay.
[ad_2]
Source link