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
通識
給每個人的 AI 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
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 )
機器學習與人工智慧: 在 Python 中支援向量機 (Support Vector Machines )
迴歸 ( Regression )
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 )


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 )
生成對抗網路 (Generative Adversarial Networks 簡稱 GAN )
自動編碼器 (Autoencoders)
Perceptrons
機器學習和深度學習應用
自然語言處理
電腦視覺

推薦系統

A/B 測試

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機器學習模型補充課程
特徵工程

模型部署
使用 Docker (DevOps)佈署機器學習和 NLP 模型
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參考資訊
- 關於機器學習模型部署的 6 堂 udemy 線上課程
- 這個網頁的代表圖來自這個 github 專案 – https://github.com/trekhleb/homemade-machine-learning
- 12 個輔助你學習機器學習( Machine Learning )的開源專案
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