#推荐

【Udemy中英字幕】Master Machine Learning & AI with Python

使用 Python 掌握机器学习和人工智能

从头开始构建智能系统

讲师：Paul Carlo Tordecilla

双语IT资源独家Udemy付费课程，独家中英文字幕，配套资料齐全！

用不到1/10的价格，即可享受同样的高品质课程，且可以完全拥有，随时随地都可以任意观看和分享。

您将学到什么

• 了解机器学习算法背后的理论，包括监督学习、无监督学习和强化学习。
• 学习数据预处理、特征工程和可视化方法，为建模准备数据。
• 获得使用 Python 构建和评估回归、分类、聚类和推荐系统模型的实践经验。
• 通过真实世界探索深度学习、神经网络、生成模型以及元学习、联邦学习和图神经网络等高级主题
• 了解如何部署机器学习模型、通过分布式计算优化性能以及将 AI 解决方案集成到应用程序中。

探索相关主题

要求

• 熟悉 Python 编程，包括数据类型、控制结构和函数。
• 对代数、微积分和统计学有基本的了解，以掌握算法概念。
• 先前接触简单的机器学习概念或课程可能会有所帮助，但对于初学者来说这不是强制性的。
• 熟悉 NumPy 和 Pandas 等库，用于数据操作和分析。
• 积极主动地解决问题、试验代码和构建项目。

描述

通过我们全面的在线课程，开启机器学习和人工智能世界的变革之旅。本课程专为初学者和中级学习者设计，将理论与实践相结合，帮助您掌握驱动当今智能系统的关键概念、技术和工具。无论您是想开启数据科学职业生涯、构建创新项目，还是仅仅想提升技术实力，本课程都能为您提供所需的坚实基础和实践经验。

您将学到什么

1. 机器学习简介
   • 什么是机器学习？
     了解机器学习的定义、历史演变以及其在各行各业的变革性影响。
   • 机器学习的类型：
     深入研究监督学习、无监督学习和强化学习以及实际应用。
   • 应用程序和工具：
     探索跨行业的实际用例，并熟悉 Python 生态系统和基本库，如 NumPy、Pandas 和 Scikit-Learn。
2. 数据预处理
   • 理解数据：
     学习区分结构化数据和非结构化数据，并使用可视化技术探索数据集。
   • 数据清理和特征工程：
     掌握处理缺失数据、编码分类变量、特征缩放和新特征工程的技术。
   • 数据分割：
     获得训练/测试分割和交叉验证的实践经验，以确保强大的模型性能。
3. 回归技术
   • 从简单线性回归开始，然后进展到多元线性、多项式回归以及更高级的方法，如支持向量回归、决策树和随机森林回归。
   • 了解如何解决多重共线性、过度拟合等问题，并使用 Python 实现这些模型。
4. 分类技术
   • 基础算法：
     深入了解二元和多类问题的逻辑回归、K 最近邻 (KNN) 和支持向量机 (SVM)。
   • 高级方法：
     了解朴素贝叶斯、决策树和集成方法，例如随机森林和增强算法，例如 AdaBoost、GBM 和 XGBoost。
   • 深入了解 XGBoost：
     了解 XGBoost 的简介并探索其高级概念，使其成为分类任务的强大工具。
5. 聚类技术
   • 使用 K-Means、层次聚类、DBSCAN 和高斯混合模型探索无监督学习。
   • 了解如何确定最佳聚类数量并解释树状图以获得有意义的见解。
6. 关联规则学习
   • Apriori 和 Eclat 算法：
     了解如何挖掘频繁项集并推导关联规则以发现数据中的隐藏模式。
7. 自然语言处理（NLP）
   • 文本处理基础知识：
     深入研究标记化、停用词删除、词干提取和词形还原。
   • 矢量化技术：
     使用词袋和 TF-IDF 构建模型，并探索情感分析来解释文本数据。
8. 深度学习
   • 神经网络与训练：
     了解神经网络的架构、训练过程（前向传播和反向传播）和优化技术。
   • 专用网络：
     了解用于图像识别的卷积神经网络 (CNN) 和用于序列建模的循环神经网络 (RNN)（包括 LSTM）。
   • 亲身体验 Keras 和 TensorFlow：
     使用行业标准框架构建、评估和调整模型。
9. 推荐系统
   • 探索协同过滤、基于内容的过滤和混合方法来构建个性化推荐引擎。
   • 通过创新的解决方案解决冷启动问题等常见挑战。
10. 强化学习
    • 基础知识：
      了解代理、环境、奖励和马尔可夫决策过程 (MDP) 的基础知识。
    • 高级技术：
      实现 Q 学习并探索使用深度 Q 网络 (DQN) 的深度强化学习，适用于游戏和机器人技术。
11. 模型评估与选择
    • 指标与验证：
      学习使用 MAE、MSE 和 R 平方评估回归模型，并使用精度、召回率、F1 分数和 ROC 曲线评估分类性能。
    • 超参数调整：
      使用网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化增强您的模型。
12. 高级主题（可选）
    • 时间序列分析和降维：
      探索预测技术、ARIMA 模型、PCA 和 t-SNE，以简化复杂数据集。
    • 集成学习：
      深入了解 bagging、boosting、stacking 和 blending 方法，以提高模型准确性。
13. 顶点项目
    • 图像和文本分类：
      将您的学习应用于对图像和文本数据进行分类的项目，强化您在深度学习和 NLP 方面的技能。
    • 聊天机器人项目：
      从头开始构建一个智能聊天机器人，整合多种机器学习技术来创建一个响应式对话代理。

为什么要报名？

• 全面的课程：
  我们的课程经过精心设计，带您从基础概念到先进的机器学习技术，确保您对该领域有全面的了解。
• 实践学习：
  通过实践实验室和真实项目，您不仅可以学习理论，还可以获得有效实现想法所需的经验。
• 专家指导：
  向经验丰富的专业人士学习，他们将真实的行业经验和前沿见解带入每一节课。
• 职业发展：
  获得科技、金融、医疗保健等领域备受推崇的热门技能，让您在快速发展的就业市场中取得成功。
• 社区与支持：
  加入充满活力的学习者和专家社区，参与讨论，获得反馈，并合作开展项目，以加速您的学习之旅。

立即报名！

切勿错过这个利用机器学习和人工智能高级技能实现职业转型的机会。无论您是渴望构建智能系统、分析复杂数据，还是在现有岗位上进行创新，这门课程都将是您通往成功的大门。立即预订，开启您的未来之旅！

准备好彻底革新你的学习之旅了吗？立即报名，成为人工智能时代的领军人物！

本课程适合哪些人：

• 希望通过扎实的实践基础开始数据科学和机器学习职业生涯的个人。
• 希望扩展其技能以包括人工智能和机器学习技术的开发人员。
• 有兴趣将 ML 概念应用于学术项目或研究问题的大学生或研究人员。
• 来自各个领域的专业人士寻求转型从事专注于数据分析和机器学习的职位。
• 任何对技术充满热情、渴望构建现实世界的人工智能项目并加深对高级机器学习技术的理解的人。