如何成为人工智能AI工程师？有高中数学知识即可
如何成为人工智能AI工程师？有高中数学知识即可人工智能AI近些年大火，相关的人才可谓供不应求，最近据说国内AI应届博士年薪涨到80万！人工智能AI的工作我们普通人能做么？自学网站udemy上有门课特别适合对此有兴趣的朋友。如何成为人工智能AI工程师？有高中数学知识即可课程名称：机器学习 A-Z (Machine Learning A-Z in Chinese)课程不贵，$9.99就可以听完全部课程（原价$199.99）。目前英文版的课程已经有324783人听过，好评率4.5。http://chineselikela.com/wp-content/uploads/2018/11/5-1.jpg
https://ad.linksynergy.com/fs-bin/show?id=14/pLHQsiHk&bids=507388.1&type=10中文版的课程也有3098人听过，看来对AI感兴趣的小伙伴真不少啊！http://chineselikela.com/wp-content/uploads/2018/11/6.jpg
https://ad.linksynergy.com/fs-bin/show?id=14/pLHQsiHk&bids=507388.1&type=10对学生的要求：高中数学知识即可！课程讲了什么？这门课程是英文课程Machine Learning A-Z的翻译和再创造。原版英文课程是Udemy上最畅销的机器学习课程。您在这门课里，会用深入浅出的方法学会复杂的模型，算法，还有基础的编程语句。我们会手把手地教会您机器学习。每一节课都会让您获得新的知识，完备机器学习的知识架构，在享受机器学习的同时对这个领域有更深的理解。这门课程十分有趣，包含了机器学习的方方面面。课程结构如下：
[*]第一部分 – 数据预处理
[*]第二部分 – 回归：简单线性回归，多元线性回归，多项式回归
[*]第三部分 – 分类：逻辑回归，支持向量机（SVM），核函数与支持向量机（Kernel SVM），朴素贝叶斯，决策树分类，随机森林分类
[*]第四部分 – 聚类：K-平均聚类分析
[*]第五部分 – 关联规则学习：先验算法
[*]第六部分 (待更新) – 强化学习：置信区间上界算法（UCB），Thompson抽样算法
[*]第七部分 (待更新) – 自然语言处理 ：自然语言处理算法
[*]第八部分 (待更新) – 深度学习：人工神经网络，卷积神经网络
[*]第九部分 (待更新) – 降维（Dimensionality Reduction）：主成分分析 （PCA），核函数主成分分析（Kernel PCA）
[*]第十部分 (待更新) – 模型选择：模型选择，极端梯度上升
对于每个模型，除了学会理论基础之外，您还会学习如何将这些模型运用到各种实际生活的案例里，并且课程也包括Python和R的代码模板，您可以下载并且直接将代码运用到您自己的项目里。http://chineselikela.com/wp-content/uploads/2018/11/7.jpg点击图片预览此课程
https://ad.linksynergy.com/fs-bin/show?id=14/pLHQsiHk&bids=507388.1&type=10你将会学到的知识点：
[*]完全掌握机器学习及在Python和R里的应用
[*]深刻理解各种机器学习的模型
[*]做出准确的预测和强大的分析
[*]利用机器学习创造更多价值
[*]利用机器学习解决私人问题
[*]掌握并熟练处理强大的算法，例如强化学习，自然语言处理，还有深度学习
[*]掌握并熟练处理先进的技术，例如对降低数据维度
[*]了解对不同的问题怎样选择合适的机器学习模型
[*]建立起强大的机器学习知识架构，并且知道如何创建和运用不同的模型来解决任何问题
哪些人适合听一听？
[*]所有对机器学习感兴趣的人
[*]任何有高中数学知识并且想开始学习机器学习的学生
[*]任何有机器学习基本知识并想了解更多这个领域的人
[*]任何不太了解编程但对机器学习感兴趣，并希望将机器学习应用在数据上的人
[*]任何想进入数据科学领域的大学生
[*]任何想提高机器学习技能的数据分析师
[*]任何对目前工作不满意并想成为数据科学家的人
[*]任何希望运用强大的机器学习工具扩大自己事业的人
AI人工智能10大最受欢迎课程：
[*]Machine Learning A-Z™: Hands-On Python & R In Data Science
[*]Automate the Boring Stuff with Python Programming
[*]The Complete SQL Bootcamp
[*]Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp
[*]R Programming A-Z™: R For Data Science With Real Exercises!
[*]Taming Big Data with MapReduce and Hadoop – Hands On!
[*]Tableau 10 In Data Science: REAL-Life Data Science Exercises
[*]Scala and Spark for Big Data and Machine Learning
[*]Data Science: Practical Deep Learning in Theano + Tensorflow
[*]Natural Language Processing with Deep Learning in Python
页:
[1]