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成为科技行业专业化的终极路线图 – KDnuggets

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技术专业化
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如果您是一名技术专业人士或希望进入该行业,那么您现在应该考虑的是在特定领域做到最好。您希望被视为专业人士,了解自己的知识、细节等。

当然,我们被赋予了广泛的知识,而不是如何在特定领域变得专业。

这就是本文的目的,帮助您完善您的技能,积累您的知识,并将您的头衔改为专业人士。

机器学习专业

 
链接: 机器学习专业

您是一名数据分析师,并且希望提高您的技术和数据处理技能以进入人工智能和机器学习领域吗?别再看了。该机器学习专业包括 3 门课程:

  • 监督机器学习:回归和分类
  • 高级学习算法
  • 无监督学习、推荐器和强化学习。

在这 3 门课程中,您将学习如何使用 NumPy 和 Scikit-learn 构建机器学习模型,例如逻辑回归等监督模型。您还将学习如何使用 TensorFlow 构建和训练神经网络、应用 ML 开发的最佳实践以及构建推荐系统和深度强化学习模型。

从数据分析师到机器学习工程师!

MLOps 专业化

 
链接: MLOps 专业化

想更深入地了解机器学习吗?运营方面怎么样?

该 MLOps 专业化包括 5 门课程:

  • 生产中的机器学习简介
  • 生产中的机器学习数据生命周期
  • 生产中的机器学习建模管道
  • 在生产中部署机器学习模型

在这些课程中,您将学习如何端到端设计机器学习生产系统:从项目范围界定到部署要求。您还将建立模型基线、解决概念漂移、部署并学习如何持续改进 ML 应用程序。不止于此,您还将学习如何构建数据管道、建立数据生命周期以及维护持续运行的生产系统。

深度学习专业化

 
链接: 深度学习专业化

或者也许您想深入研究深度学习?该深度学习专业包括 5 门课程:

  • 神经网络与深度学习
  • 改进深度神经网络:超参数调整、正则化和优化
  • 构建机器学习项目
  • 卷积神经网络
  • 序列模型

在这些课程中,您将学习如何构建和训练深度神经网络、识别关键架构参数,以及如何训练测试集、分析 DL 应用程序的方差以及使用各种技术和优化算法。它并不止于此,您还将学习如何构建 CNN/RNN 等。

自然语言处理专业

 
链接: 自然语言处理专业

想要了解 ChatGPT 和 Claude 等大型语言模型背后的基础吗?

您现在可以学习自然语言处理专业课程,其中包括 4 门课程:

  • 具有分类和向量空间的自然语言处理
  • 使用概率模型的自然语言处理
  • 使用序列模型的自然语言处理
  • 使用注意力模型的自然语言处理

在这 4 门课程中,您将学习逻辑回归、朴素贝叶斯、情感分析、词嵌入等。进一步深入了解循环神经网络、LSTM、GRU 和 Siamese 网络,以及如何使用编码器-解码器、因果和自注意力来机器翻译完整句子、总结文本、构建聊天机器人等。

TensorFlow:数据和部署专业化

 
链接: TensorFlow:数据和部署专业化

如果您已经看过上述课程并看到提到了 TensorFlow,但除了 TensorFlow 之外不需要了解其余内容 – 请查看此专业化。

此 TensoreFlow:数据和部署专业课程包含 4 门课程:

  • 使用TensorFlow.js的基于浏览器的模型
  • 使用TensorFlow Lite的基于设备的模型
  • TensorFlow数据服务的数据管道
  • 使用TensorFlow的高级部署方案

在这 4 门课程中,您将学习如何使用 TensorFlow.js 运行模型,以及如何使用 TensorFlow Lite 在移动设备上准备和部署模型。您还将了解如何使用 TensorFlow Data Services 更轻松地访问、组织和处理训练数据,同时使用 TensorFlow Serving、TensorFlow Hub 和 TensorBoard 探索更高级的部署场景。

把它包起来

就像这样,您可以使用各种课程来提高您的技能,变得更加知识渊博,成为科技行业特定领域的专家。

如果您想成为多才多艺并具有高度竞争力,您可以选择以上其中之一来拓宽您的视野!
 
 

妮莎·艾莉亚 是一位数据科学家、自由技术作家以及 KDnuggets 的编辑和社区经理。她对提供数据科学职业建议或教程以及围绕数据科学的基于理论的知识特别感兴趣。 Nisha 涵盖了广泛的主题,并希望探索人工智能如何以不同的方式造福于人类的寿命。妮莎是一位热衷于学习的人,她寻求扩大自己的技术知识和写作技能,同时帮助指导他人。

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