Learn Machine Learning & AI

Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Öğrenimi, "makine öğrenimi nedir" sorusundan modern yapay zekanın arkasındaki algoritmaları anlamaya kadar sizi götürüyor — 105 konu ve 2.650 ders, telefonunuzda okuyabileceğiniz kadar kısa bölümler halinde.

Önceden yapay zeka deneyimi gerekmez. Temel cebir ve biraz Python biliyorsanız, bu kursu takip edebilirsiniz.

NELER ÖĞRENECEKSİNİZ

Makine Öğrenimi Temelleri — makine öğreniminin geleneksel programlamadan nasıl farklılaştığı, eğitim iş akışı, test verileri, aşırı uyum, yetersiz uyum, önyargı ve varyans ve modellerin nasıl değerlendirildiği.

Denetimli Öğrenme — doğrusal ve lojistik regresyon, karar ağaçları, rastgele ormanlar, destek vektör makineleri, k en yakın komşular ve Naive Bayes, her birinin ardındaki sezgiyle birlikte.

Denetimsiz Öğrenme — k-ortalamalar ve hiyerarşik kümeleme, boyut indirgeme, temel bileşen analizi ve anomali tespiti.

Derin Öğrenme ve Sinir Ağları — algılayıcılar, aktivasyon fonksiyonları, geri yayılım, görüntüler için evrişimsel ağlar, diziler için tekrarlayan ağlar ve LSTM'ler ve transformatörlere giriş.

Takviyeli Öğrenme — ajanlar, ortamlar, ödüller, Q öğrenme ve politika tabanlı yöntemler, ağır matematik olmadan.

Doğal Dil İşleme — belirteçleme, gömme, duygu analizi ve büyük dil modellerinin bu fikirler üzerine nasıl inşa edildiği.

Araçlar ve Kütüphaneler — Python, TensorFlow, Keras, scikit learn, NumPy, Pandas, H2O, OpenCV ve Spark MLlib'in gerçek bir iş akışına nasıl uyduğu.

Uygulamalı Makine Öğrenmesi — sağlık, finans, öneri sistemleri, dolandırıcılık tespiti, bilgisayar görüşü ve tahmin.

ÖĞRENDİKLERİNİZİ TEST EDİN

105 konunun tamamında 8.000'den fazla test sorusu. Her oturumda 10 soru, her biri dört seçenekli, okuduğunuz bölüme bağlı.

Üç farklı zorluk seviyesi: başlangıç ​​seviyesi soru başına 30 saniye, orta seviye 20 saniye, uzman seviye 10 saniye. Bir oturum 5:00, 3:20 veya 1:40 dakika sürer. %70 başarı oranıyla geçersiniz.

Seviyeye, denenen veya denenmeyenlere ve en iyi puana göre filtreleyerek, henüz anlamadığınız algoritmalara odaklanabilirsiniz. Her deneme kaydedilir.

MAKİNE BİYOLOJİ MÜLAKATI HAZIRLIĞI

25 makine öğrenimi pozisyonu için her biri 100 sorudan oluşan toplam 2500 soru; junior makine öğrenimi mühendisinden senior, staff ve principal'a kadar, ayrıca veri bilimci, uygulamalı bilimci, MLOps, NLP ve bilgisayar görüşü pozisyonları da dahil. Gerçek bir eleme turu gibi zamanlanmış, puanlanmış ve kaydedilmiştir, böylece tekrar alıp karşılaştırabilirsiniz.

ÇEVRİMDIŞI ÇALIŞMA

Çevrimdışı okuma için herhangi bir konuyu indirin. Ders metni cihazda saklanır ve bağlantı olmadan da kullanılabilir; resimler için yine de ağ bağlantısı gerekir. Açtığınız her şey otomatik olarak önbelleğe alınır. İndirmeler ekranı, kaydedilenleri gösterir ve bir konuyu iptal etmenize, devam ettirmenize veya kaldırmanıza olanak tanır.

İLERLEME, SERİLER VE SERTİFİKALAR

Dersleri tamamlayın, her konuda ilerleme halkasının dolduğunu izleyin ve kaldığınız yerden devam etmek için Devam kartını kullanın.

Günlük seri, çalıştığınız her gün sayılır ve varsayılan olarak kapalı olan isteğe bağlı bir hatırlatıcı içerir.

Bir konuyu tamamlayın ve sınavını %70 veya üzeri bir puanla geçerek kaydedebileceğiniz ve paylaşabileceğiniz bir sertifika kazanın.

TELEFONDA ÖĞRENME İÇİN TASARLANDI

Önce sade dil, sonra matematik — her algoritma, herhangi bir gösterim görünmeden önce kelimelerle açıklanır. Birkaç dakikada bitirebileceğiniz kısa bölümler. Tek dokunuşla kopyalama özelliğiyle sözdizimi vurgulanmış kod. Tüm kurs genelinde arama yapın. Yer imleri ve geçmiş, açık, koyu ve sistem temaları, ayarlanabilir yazı tipi boyutu ve tablet düzenleri.

KİMLER İÇİN?

Dersin anlaşılmadığı durumlarda ikinci bir açıklama isteyen öğrenciler. Makine öğrenimi mühendisliğine veya veri bilimine yönelen geliştiriciler. Soruların çoğunlukla temellerle ilgili olduğu ML ve veri bilimi mülakatlarına hazırlanan adaylar. Sektörlerindeki yapay zeka sistemlerinin aslında ne yaptığını anlaması gereken profesyoneller için.

Video beklemenize gerek yok. Hesap gerekmiyor. İlk dersinize bugün başlayın.

Sorularınız, düzeltmeleriniz veya konu talepleriniz mi var? [email protected] adresine e-posta gönderin — uygulamayı öğrencilerin isteklerine göre güncelliyoruz.