机器学习和 AI 训练营证书
加速您的未来:在我们的沉浸式训练营中释放人工智能和机器学习的力量
人工智能就在我们身边 - 现在是在这个变革性行业中获得关键技能的最佳时机!
我们的日常生活越来越受到人工智能的影响,我们使用的许多应用程序都是由人工智能和机器学习提供支持的。这导致许多行业和国家投资人工智能技术,创造令人兴奋的职业机会。
本训练营将增加您的知识,并为您在采用人工智能和机器学习的不同行业中从事全职和自由职业做好准备。在基于游戏的环境中学习时,您将能够将您之前的教育和经验与真实且相关的编程项目联系起来。体验解决不同行业(可能包括零售、金融、科技和医疗保健)中简单和复杂的现实问题的实践课程。
获得热门的编程技能,让您进入机器学习、人工智能和深度数据分析的世界。通过本课程学到的技术,您将能够利用数据源做出明智的决策,从而真正提高所有行业的增长、效率和成本节约。
通过体验式学习顶点项目完成该计划,您将在其中了解自由编码项目并完成一项小型自由编码作业。
还有疑问吗?加入我们即将举行的信息会议 - 请通过下面的链接进行预注册。
课程详情
了解如何使用机器学习来创建能够理解大量数据的模型。学习使用 Python 库来解决预测问题(监督学习)和数据聚类问题(无监督学习)。
学习主要的机器学习技术,例如多元线性回归(岭回归和套索)、广义线性模型和分类,以及聚类和降维方法。
您将学到的技术:
| 数据分析 | 预测分析 |
| 用于数据分析和可视化的 Python | 经典机器学习 |
| 熊猫 | 深度学习 |
| Matplotlib | 计算机视觉 (CV) |
| Seaborn | 自然语言处理 (NLP) |
| Jupyter 笔记本 | scikit学习 |
| GitHub | 张量流 |
什么是人工智能?
人工智能 (AI) 是指在机器中模拟人类智能,使机器能够执行通常需要人类智能的任务,例如从经验中学习、推理、解决问题和决策。人工智能系统可以处理和分析大量数据,适应新信息,并随着时间的推移提高其性能。
这些技术涵盖各个子领域,包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术,并具有彻底改变行业、增强自动化和增进科学理解的潜力。
什么是机器学习?
机器学习 (ML) 是人工智能的一个子集,专注于开发算法和模型,使计算机能够从数据中学习并随着时间的推移提高其在特定任务上的性能。机器学习系统不是进行显式编程,而是使用来自大型数据集的模式和见解来进行预测、决策或分类。
这个迭代过程涉及系统根据示例调整其参数,使其能够对新的、未见过的数据进行概括和准确预测。机器学习在各个领域都有应用,从图像和语音识别到推荐系统和医疗诊断。
机器学习和人工智能训练营
机器学习和人工智能训练营包括虚拟面对面教学和实用的实践课程,使用互动学习系统提供机器人花园。RoboGarden 平台通过引导用户完成一系列使用基于游戏的方法构建的互动挑战来教授编码素养。
学习者将受益于根据教学能力、前沿技能和经验而挑选的讲师和助教。学生可以 24/7 访问课程材料,以便他们保存进度并随时继续。
十个模块使用基于游戏、基于案例和基于实践的教学,确保交互式和体验式培训体验。
- 模块 1:Python 开发基础知识
- 模块 2:使用 Python 进行数据分析
- 模块 3:经典机器学习 1
- 模块 4:经典机器学习 2
- 模块 5:经典机器学习的完整分类
- 模块 6:现代机器学习 1
- 模块 7:现代机器学习 2
- 模块 8:现代机器学习的完整应用
- 模块 9:投资组合构建器
- 模块 10:学习赚钱
希望在参加训练营之前先了解一下机器学习?查看我们的机器学习基础课程。
这个训练营适合谁?
机器学习和 AI 训练营专为有兴趣深入研究数据科学和机器学习世界的个人而设计。对于那些想要学习应用机器学习概念来解决现实世界挑战所需的实践技能的人来说,该计划是理想的选择。
它是专为那些想要从事以下职业的人而设计的:
- 数据科学家
- 机器学习工程师
- 人工智能和机器学习研究人员
- 数据分析师
- 数据工程师
- 研究人员
付款计划可用!
与我们的合作伙伴探索灵活的付款计划,机器人花园。
我们知道,投资于您的教育是一项重大决定,我们希望尽可能让您能够享受到这一决定。通过 RoboGarden 的付款计划选项,您有机会在课程开始日期之前支付训练营费用的 30%。除了首期付款外,还有 250 加元的象征性管理费。剩余费用将在接下来的六个月内平均分配。
要详细了解付款计划并探索它如何为您服务,请发送电子邮件至programs@robogarden.ca主题行“UNBC Bootcamp - 付款计划请求”。他们的专业团队将很乐意为您提供所需的所有信息并指导您完成整个过程。
学习成果
- 培养意识并掌握基本编程概念以解决实际问题。
- 了解并掌握数据处理、处理和可视化。
- 从概念上可视化并描述机器学习。
- 使用强大的算法对公开数据集进行分析和考虑数据分类。
- 了解并演示数据聚类。
- 分析人工神经网络以及与高级模型的连接。
- 应用软件方法来创建应用程序。
- 识别机器学习发挥作用的现实世界应用。
- 与队友合作完成项目。
- 确定与机器学习各个方面相关的最新技术。
- 在行业专家面前交流和提出项目想法及其实施。
- 完成证书后,学生就有资格申请 Digital Boost 计划。
课程要求
学生必须拥有一台带有网络摄像头的计算机才能参加课堂讨论和练习。