Logo Zephyrnet

Lộ trình cơ bản để trở thành chuyên gia trong ngành công nghệ – KDnuggets

Ngày:

 

Chuyên môn công nghệ
Hình ảnh của Tác giả
 

Nếu bạn là một chuyên gia công nghệ hoặc muốn gia nhập ngành này, điều bạn nên nghĩ đến lúc này là trở thành người giỏi nhất có thể trong một lĩnh vực cụ thể. Bạn muốn được coi là một chuyên gia chuyên môn, một người biết rõ công việc của họ, mọi thứ trong và ngoài, v.v.

Đương nhiên, chúng ta được cung cấp kiến ​​thức rộng rãi chứ không phải làm thế nào để trở nên chuyên sâu trong một lĩnh vực cụ thể.

Đây là lúc bài viết này xuất hiện để giúp bạn hoàn thiện các kỹ năng của mình, xây dựng kiến ​​thức và thay đổi chức danh của bạn thành một chuyên gia chuyên môn.

Chuyên ngành máy học

 
Link: Chuyên ngành máy học

Bạn có phải là nhà phân tích dữ liệu và đang muốn nâng cao kỹ năng xử lý dữ liệu và công nghệ của mình để thâm nhập vào AI và học máy không? Không cần tìm đâu xa. Chuyên ngành Machine Learning này bao gồm 3 khóa học:

  • Học máy được giám sát: Hồi quy và phân loại
  • Thuật toán học nâng cao
  • Học tập không giám sát, Khuyến nghị và Học tập tăng cường.

Trong 3 khóa học này, bạn sẽ học cách xây dựng các mô hình học máy bằng NumPy và Scikit-learn, chẳng hạn như các mô hình được giám sát như hồi quy logistic. Bạn cũng sẽ học cách xây dựng và đào tạo mạng lưới thần kinh với TensorFlow, áp dụng các phương pháp hay nhất để phát triển ML cũng như xây dựng hệ thống đề xuất và mô hình học tập tăng cường sâu.

Từ một nhà phân tích dữ liệu trở thành một kỹ sư học máy!

Chuyên môn MLOps

 
Link: Chuyên môn MLOps

Bạn muốn tìm hiểu sâu hơn một chút khi nói đến học máy? Làm thế nào về mặt hoạt động của nó?

Chuyên ngành MLOps này bao gồm 5 khóa học:

  • Giới thiệu về Machine Learning trong sản xuất
  • Vòng đời dữ liệu học máy trong sản xuất
  • Quy trình mô hình hóa máy học trong sản xuất
  • Triển khai các mô hình Machine Learning trong sản xuất

Trong các khóa học này, bạn sẽ học cách thiết kế một hệ thống sản xuất máy học từ đầu đến cuối: từ phạm vi dự án đến yêu cầu triển khai. Bạn cũng sẽ thiết lập đường cơ sở của mô hình, giải quyết vấn đề trôi dạt khái niệm, triển khai và tìm hiểu cách liên tục cải thiện ứng dụng ML. Không dừng lại ở đó, bạn còn sẽ học cách xây dựng đường dẫn dữ liệu, thiết lập vòng đời dữ liệu và duy trì hệ thống sản xuất hoạt động liên tục.

Chuyên sâu

 
Link: Chuyên sâu

Hoặc có thể bạn muốn đi sâu vào học sâu? Chuyên ngành Deep Learning này bao gồm 5 khóa học:

  • Mạng lưới thần kinh và học tập sâu
  • Cải thiện mạng lưới thần kinh sâu: Điều chỉnh, chính quy hóa và tối ưu hóa siêu tham số
  • Cấu trúc dự án máy học
  • Mạng lưới thần kinh chuyển đổi
  • Mô hình trình tự

Trong các khóa học này, bạn sẽ học cách xây dựng và huấn luyện mạng lưới thần kinh sâu, xác định các tham số kiến ​​trúc chính cũng như có thể huấn luyện các bộ kiểm tra, phân tích phương sai cho các ứng dụng DL và sử dụng nhiều kỹ thuật và thuật toán tối ưu hóa. Không dừng lại ở đó, bạn cũng sẽ học cách xây dựng CNN/RNN và hơn thế nữa.

Chuyên môn xử lý ngôn ngữ tự nhiên

 
Link: Chuyên môn xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Bạn muốn tìm hiểu nền tảng đằng sau các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT và Claude?

Bây giờ bạn có thể tham gia Chuyên ngành Xử lý ngôn ngữ tự nhiên bao gồm 4 khóa học:

  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với không gian vectơ và phân loại
  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với các mô hình xác suất
  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với các mô hình trình tự
  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với các mô hình chú ý

Trong 4 khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu về hồi quy logistic, Bayes ngây thơ, phân tích tình cảm, nhúng từ và hơn thế nữa. Tìm hiểu sâu hơn và tìm hiểu về mạng thần kinh tái phát, LSTM, GRU & mạng Xiêm cũng như cách sử dụng bộ mã hóa-giải mã, nhân quả và khả năng tự chú ý để dịch máy hoàn chỉnh các câu, tóm tắt văn bản, xây dựng chatbot, v.v.

TensorFlow: Chuyên môn về dữ liệu và triển khai

 
Link: TensorFlow: Chuyên môn về dữ liệu và triển khai

Nếu bạn đã xem các khóa học trên và thấy TensorFlow được đề cập đến nhưng không cần tìm hiểu về phần còn lại ngoài TensorFlow – hãy xem chuyên môn này.

TensoreFlow: Chuyên ngành triển khai và dữ liệu này bao gồm 4 khóa học:

  • Các mô hình dựa trên trình duyệt với TensorFlow.js
  • Các mô hình dựa trên thiết bị với TensorFlow Lite
  • Đường ống dữ liệu với Dịch vụ dữ liệu TensorFlow
  • Các kịch bản triển khai nâng cao với TensorFlow

Trong 4 khóa học này, bạn sẽ học cách chạy các mô hình bằng TensorFlow.js cũng như chuẩn bị và triển khai các mô hình trên thiết bị di động bằng TensorFlow Lite. Bạn cũng sẽ tìm hiểu cách truy cập, sắp xếp và xử lý dữ liệu đào tạo dễ dàng hơn bằng Dịch vụ dữ liệu TensorFlow đồng thời khám phá các kịch bản triển khai nâng cao hơn bằng cách sử dụng TensorFlow Serve, TensorFlow Hub và TensorBoard.

Kết thúc nó

Và cứ như vậy, bạn có nhiều khóa học khác nhau mà bạn có thể sử dụng để nâng cao kỹ năng của mình, trở nên hiểu biết hơn và trở thành chuyên gia trong một lĩnh vực cụ thể của ngành công nghệ.

Nếu bạn muốn trở thành người giỏi trong tất cả các ngành nghề và trở nên có tính cạnh tranh cao, bạn có thể thực hiện nhiều hơn một trong số những ngành nghề này để mở rộng tầm nhìn của mình!
 
 

Nisha Arya là một nhà khoa học dữ liệu, nhà văn kỹ thuật tự do, đồng thời là biên tập viên và quản lý cộng đồng cho KDnuggets. Cô đặc biệt quan tâm đến việc cung cấp lời khuyên hoặc hướng dẫn nghề nghiệp về khoa học dữ liệu cũng như kiến ​​thức dựa trên lý thuyết về khoa học dữ liệu. Nisha đề cập đến nhiều chủ đề khác nhau và mong muốn khám phá những cách khác nhau mà trí tuệ nhân tạo có thể mang lại lợi ích cho tuổi thọ của con người. Là một người ham học hỏi, Nisha mong muốn mở rộng kiến ​​thức công nghệ và kỹ năng viết của mình, đồng thời giúp hướng dẫn người khác.

tại chỗ_img

Tin tức mới nhất

tại chỗ_img