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成為科技業專業化的終極路線圖 – KDnuggets

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技術專業化
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如果您是技術專業人士或希望進入該行業,那麼您現在應該考慮的是在特定領域做到最好。您希望被視為專業人士,了解自己的知識、細節等。

當然,我們被賦予了廣泛的知識,而不是如何在特定領域變得專業。

這就是本文的目的,幫助您完善您的技能,累積您的知識,並將您的頭銜改為專業人士。

機器學習專業

 
鏈接: 機器學習專業

您是資料分析師,並且希望提高您的技術和資料處理技能以進入人工智慧和機器學習領域嗎?別再看了。此機器學習專業包括 3 門課程:

  • 監督機器學習:回歸和分類
  • 高級學習算法
  • 無監督學習、推薦器和強化學習。

在這 3 門課程中,您將學習如何使用 NumPy 和 Scikit-learn 建立機器學習模型,例如邏輯回歸等監督模型。您還將學習如何使用 TensorFlow 建立和訓練神經網路、應用 ML 開發的最佳實踐以及建立推薦系統和深度強化學習模型。

從資料分析師到機器學習工程師!

MLOps 專業化

 
鏈接: MLOps 專業化

想更深入了解機器學習嗎?營運方面怎麼樣?

此 MLOps 專業化包括 5 門課程:

  • 生產中的機器學習簡介
  • 生產中的機器學習資料生命週期
  • 生產中的機器學習建模管道
  • 在生產中部署機器學習模型

在這些課程中,您將學習如何端到端設計機器學習生產系統:從專案範圍界定到部署要求。您還將建立模型基線、解決概念漂移、部署並學習如何持續改進 ML 應用程式。不止於此,您還將學習如何建置資料管道、建立資料生命週期以及維護持續運作的生產系統。

深度學習專業化

 
鏈接: 深度學習專業化

或者也許您想深入研究深度學習?此深度學習專業包括 5 門課程:

  • 神經網絡與深度學習
  • 改進深度神經網路:超參數調整、正則化和優化
  • 構建機器學習項目
  • 卷積神經網絡
  • 序列模型

在這些課程中,您將學習如何建立和訓練深度神經網路、識別關鍵架構參數,以及如何訓練測試集、分析 DL 應用程式的變異數以及使用各種技術和最佳化演算法。它不止於此,您還將學習如何建立 CNN/RNN 等。

自然語言處理專業

 
鏈接: 自然語言處理專業

想要了解 ChatGPT 和 Claude 等大型語言模型背後的基礎嗎?

現在您可以學習自然語言處理專業課程,其中包括 4 門課程:

  • 具有分類和向量空間的自然語言處理
  • 使用機率模型的自然語言處理
  • 使用序列模型的自然語言處理
  • 使用注意力模型進行自然語言處理

在這 4 門課程中,您將學習邏輯迴歸、樸素貝葉斯、情緒分析、單字嵌入等。進一步深入了解循環神經網路、LSTM、GRU 和 Siamese 網絡,以及如何使用編碼器-解碼器、因果關係和自我注意力來機器翻譯完整句子、總結文字、建立聊天機器人等。

TensorFlow:數據和部署專業化

 
鏈接: TensorFlow:數據和部署專業化

如果您已經看過上述課程並看到提到了 TensorFlow,但除了 TensorFlow 之外不需要了解其餘內容 – 請查看此專業化。

此 TensoreFlow:資料和部署專業課程包含 4 個課程:

  • 使用TensorFlow.js的基於瀏覽器的模型
  • 使用TensorFlow Lite的基於設備的模型
  • TensorFlow數據服務的數據管道
  • 使用TensorFlow的高級部署方案

在這 4 門課程中,您將學習如何使用 TensorFlow.js 運行模型,以及如何使用 TensorFlow Lite 在行動裝置上準備和部署模型。您還將了解如何使用 TensorFlow Data Services 更輕鬆地存取、組織和處理訓練數據,同時使用 TensorFlow Serving、TensorFlow Hub 和 TensorBoard 探索更高級的部署場景。

把它包起來

就像這樣,您可以使用各種課程來提高您的技能,變得更加知識淵博,成為科技行業特定領域的專家。

如果您想成為多才多藝並具有高度競爭力,您可以選擇以上其中之一來拓寬您的視野!
 
 

妮莎·艾莉亞 是一位資料科學家、自由技術作家以及 KDnuggets 的編輯和社群經理。她對提供數據科學職業建議或教程以及有關數據科學的基於理論的知識特別感興趣。妮莎涵蓋了廣泛的主題,並希望探索人工智慧如何以不同的方式造福人類的壽命。妮莎是一位熱衷於學習的人,她尋求擴大自己的技術知識和寫作技能,同時幫助指導他人。

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