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機器學習( Machine Learning )學習地圖

人工智慧( AI )已漸近地改變所有產業的運作和許多人的生活。ChatGPT 在推出短短幾天會員激增速度遠超過之前許多科技應用,被認為有可能替代 Google Search 改變人類日常行為的服務。 你想搭上人工智慧的浪潮嗎 ? 人工智慧在很多年前就開始研究,機器學習是這波浪潮的重中之重。以下推薦的線上課程包含基礎數學、程式設計、機器學習、深度學習、強化學習、自然語言處理 ( NLP )、推薦系統、A/B 測試、電腦視覺、Python 實作、在金融和商業的應用等,都是在全球獲得許多學生參與和良好評價的好課程。

基礎課程

數學

數學在機器學習領域的應用專業課程

中文課程 – 人工智慧-必備數學基礎

程式設計

掌握統計學和機器學習: 直覺,數學,程式碼

綜合課程

機器學習 A-Z: 使用 Python & R 實踐資料科學

監督式學習 ( Supervised Learning )

分類( Classification )

資料科學 : 以 Python 實現監督式機器學習


深度學習預備知識:使用 Python 實作邏輯迴歸


機器學習與人工智慧: 在 Python 中支援向量機 (Support Vector Machines )

迴歸 ( Regression )

深度學習預備知識: 使用 Python 實做線性迴歸

中文課程 – 從零開始學 Machine Learning 第一部 – Linear Regression 篇

非監督式學習 ( Unsupervised Learning )

Python 實踐叢集分析和非監督式機器學習


用 Python 實現非監督機器學習的隱馬可夫模型(HMM )

強化學習 ( Reinforcement Learning )

人工智慧:Python 中的強化學習( Reinforcement Learning )


進階 AI : 以 Python 做深度強化( Deep Reinforcement Learning ) 學習


尖端的人工智慧: 使用 Python 實現深度強化學習( Deep Reinforcement Learning )

集成學習( Ensemble Learning)

Boosting

用 Python 整合機器學習 : 隨機森林、 AdaBoost

神經網路和深度學習( Neural Networks and Deep Learning )

使用 Python 學習最新的深度學習技術


資料科學: 使用 Python 實作深度學習

卷積神經網路 ( Convolutional Neural Networks 簡稱 CNN )

深度學習 : 以 Python 實踐卷積神經網路( CNN )

遞歸神經網路 (Recurrent Neural Networks 簡稱 RNN )

深度學習 : 以 Python 實踐遞歸神經網路

生成對抗網路 (Generative Adversarial Networks 簡稱 GAN )

深度學習 : GANs 和 變分自編碼器( VAE )

自動編碼器 (Autoencoders)

以 Python 實現無監督深度學習

Perceptrons

機器學習和深度學習應用

機器學習實踐 – 6個應用程式實戰

自然語言處理

資料科學 : 用 Python 做自然語言處理 (NLP)


用 Python 做深度學習的自然語言處理

深度學習 : 進階 NLP 與 RNNs

電腦視覺

深度學習 : 進階電腦視覺

推薦系統

使用 Python 實做推薦系統和深度學習

A/B 測試

Python中的貝葉斯機器學習:A / B測試

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金融市場

利用 TensorFlow 偵測欺詐並預測股票市場

商業應用

資料科學與深度學習在商業上的應用 – 20 個案例研究


使用 TensorFlow 實做機器學習 + 商業實戰案例

機器學習模型補充課程

特徵工程

機器學習的特徵工程


機器學習的特徵選擇

模型部署

機器學習模型的部署學習課程


使用 Docker (DevOps)佈署機器學習和 NLP 模型


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