在线专家Track InIT与计算机科学

与Microsoft Azure的AI进行深度学习和Python编程

在这个专家轨道中发现AI的深入学习,涵盖了AI基础知识,机器学习和Python的深度学习。

由...制作

CloudSwyft Global Systems,Inc。“></a>
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获得认可

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介绍深度学习以促进您在AI中的职业

该专家通过与微软合作,为AI专业人员,学生,分析师和工程师提供了高级培训,并希望将其AI技能和职业提高到更高水平。

通过使用CloudSwyft和Azure提供动力的软件,通过在线讲座和动手实验室环境,您将建立坐着并通过Microsoft Azure AI工程师助理考试(AI-100)的技能。本课程的成本包括在线参加Microsoft认证考试的代金券。

在使用Microsoft Azure进行AI方面接受高级培训

尽管我们77%的人已经使用了AI驱动的服务,但人工智能设置为定义下一代软件解决方案。普华永道预测,到2030年,AI,机器人技术和智能自动化将为全球GDP贡献高达15万亿美元。

使用Microsoft Azure云基础架构,您将了解最新的AI编程解决方案的知识,从而涵盖从语音识别到自然语言处理的所有内容。

获得深度学习的专业证书

该专家将教您如何构建和实施能够深入学习的尖端AI技术。

您将学习如何应用机器学习来为AI建立预测模型,并确定基于深度学习的核心概念。

然后,您将探索如何使用软件来处理,分析和从自然语言中提取含义,以及过程图像和视频 - 使其能够以人类的方式了解世界。

探索机器学习和AI中的关键概念

当您检查现实世界中的AI应用程序的示例时​​,您将发展对关键AI系统背后技术的理解,并学习如何使用Azure自己使用和应用此技术。

您还将发现如何构建智能机器人,以实现人类与AI系统之间的对话交流,以及设计深层语义相似性模型(DSSM)和用于机器翻译的神经模型。然后,您将构建用于语音识别,声学建模,标签和语言建模算法的基本信号处理。

通过AI培训和教学专家学习

该证书课程是Microsoft,CloudSwyft和FutureLearn之间的合作。

富含自节奏的内容模块,讲座和独特的现场实践实验室环境,您将从那些为数百万希望为现代就业市场建立未来的技术技能的人那里学习。

行业统计

  • 基本工资中位数

    £45,000
  • 英国职位空缺/月

    1,724

您将学习的关键技能

  • 人工裸露
  • 机器学习
  • 深度学习
  • Python编程
  • Microsoft Azure
  • 数据科学
  • 数据分析
  • 统计和概率
  • Python数据结构
  • 统计建模
  • 神经网络

需要经验

对于这个深度学习专家来说,没有正式的进入要求。它旨在介绍深度学习,教您AI,机器学习和Python基础知识。

但是,您将使用中级数据科学,因此,您将需要强大的数学,统计和计算机科学技能。Python编程的基本掌握也将是有利的。

入门

这项深入学习的专家解决方案解决了AI和深度学习领域的技能差距。它将增强您在人工智能,分析,数据科学和机器学习行业中的就业能力。

它适合任何希望在机器/深度学习中建立理解和技能的人:当前或有抱负的AI以及IT专业人员,数据分析师,软件开发人员,云专家,应用数学和统计专家,数据科学家,聊天机器人开发人员,AI工程师或数据研究人员。该专家track还可以帮助您过渡到机器/深度学习。

专家导航课程概述

  • 课程1

    • 第1周

      课程介绍
      • 关于这门课程
      • 人工智能
      • 机器学习基础
      • Azure机器学习工作室
      • CloudSwyft动手实验室1
      • 结束一周
    • 第2周

      文本分析和图像处理
      • 入门文本处理
      • 自然语言处理简介
      • 语言理解智能服务
      • CloudSwyft动手实验室2
      • 开始进行图像处理
      • 结束一周
    • 第三周

      图像处理,机器人和基础之外
      • 使用图像和视频
      • CloudSwyft动手实验室3
      • 机器人简介
      • 构建智能机器人
      • CloudSwyft动手实验室4
      • 超越基本知识
      • 我从这里去哪里?
  • 课程2

    了解Python编程的基础知识,该编程基础是Microsoft认知服务中的机器和深度学习模型。

    3周

    每周5小时

    • 第1周

      课程介绍
      • 关于这门课程
      • Python简介
      • 引入变量和类型
      • Python列表
      • 子集列表
      • 操纵列表
      • 结束一周
    • 第2周

      功能,方法和对象简介
      • 功能简介
      • 方法和对象
      • Python包
      • numpy和numpy阵列
      • 2D numpy阵列
      • 带有numpy的基本统计数据
      • 结束一周
    • 第三周

      布尔逻辑,熊猫和数据可视化
      • 布尔逻辑和控制流
      • 熊猫
      • 用matplotlib绘制
      • 直方图
      • 数据可视化
      • 最终实验室和课程总结
  • 课程3

    在此机器学习介绍中,使用Python编程来发现如何成为机器学习工程师。

    5周

    每周5小时

    • 第1周

      课程和机器学习介绍
      • 课程介绍
      • 机器学习简介
      • 回归的探索性数据分析
      • 高维的可视化
      • 结束一周
    • 第2周

      数据探索与准备
      • 分类的探索性数据分析
      • 数据清洁
      • 数据准备
      • 使用Python的数据准备和清洁
      • 功能工程
      • 每周总结
    • 第三周

      回归与分类
      • 回归
      • 将回归概念付诸实践
      • 分类
      • ROC曲线
      • 将分类概念付诸实践
      • 每周总结
    • 第4周

      改进模型的原理和技术
      • 改进原理
      • 改进模型的技术
      • 交叉验证
      • 减少维度
      • 决策树简介
      • 合奏方法:提升
      • 每周总结
    • 第5周

      机器学习算法和无监督学习
      • 合奏方法:血统和决策森林
      • 高级机器学习算法:神经网络
      • 高级机器学习算法:SVMS
      • 高级机器学习算法:天真的贝叶斯模型
      • 无监督的机器学习
      • 无监督的机器学习实验室
      • 结束课程
  • 课程4

    使用Microsoft认知工具包发现深度学习,并探索深度学习算法和神经网络。

    5个测试

    4周

    每周5小时

    • 第1周

      课程介绍
      • 关于这门课程
      • 什么是深度学习?
      • 使用逻辑回归的多级分类简介
      • 结束一周
    • 第2周

      多级分类和多层感知器
      • CloudSwyft动手实验室1
      • 多层感知器
      • CloudSwyft动手实验室2
      • 结束一周
    • 第三周

      CNN,RNN和LSTM简介
      • 卷积神经网络简介-CNN
      • 建立卷积网络
      • CloudSwyft动手实验室3
      • 复发性神经网络(RNN)
      • 长期记忆块(LSTM)
      • 结束一周
    • 第4周

      使用RNN和LSTM进行文本分类
      • CloudSwyft动手实验室4
      • 使用RNN和LSTM进行文本分类
      • CloudSwyft动手实验室5
      • 结束课程
  • 课程5

    在本课程中发现强化学习,涵盖了如何构建强化学习问题,算法等。

    7个测试

    6周

    每周5小时

    • 第1周

      课程介绍
      • 关于这门课程
      • 什么是强化学习?
      • 加强学习的应用
      • 与机器学习的比较
      • 加强学习的要素
      • CloudSwyft动手实验室:RL环境和随机代理
      • 结束一周
    • 第2周

      加强学习简介
      • 土匪框架
      • 遗憾的是最小化
      • 加固学习的桥梁
      • Cloudswyft动手实验室:土匪
      • 结束一周
    • 第三周

      强化学习问题
      • 代理和环境接口
      • 马尔可夫决策过程
      • CloudSwyft动手实验室3
      • 动态编程的基础知识
      • 结束一周
    • 第4周

      应用动态编程和政策评估
      • CloudSwyft动手实验室4
      • 时间差异学习 - 政策评估
      • 时间差异学习 - 政策优化
      • CloudSwyft动手实验室5
      • 结束一周
    • 第5周

      功能近似和深度Q学习
      • 功能近似
      • CloudSwyft动手实验室6
      • 带有深神网络的RL
      • 深度Q学习的扩展
      • CloudSwyft动手实验7
      • 政策优化简介
      • 结束一周
    • 第6周

      政策梯度和演员评论家
      • 似然比方法
      • CloudSwyft动手实验室8
      • 降低方差
      • CloudSwyft动手实验室9
      • 演员批评
      • CloudSwyft动手实验室10
      • 课程完成

证明你的工作已经准备好

突出显示您获得的新的,与工作相关的技能,并通过熟练的,特定于行业的数字证书来补充现有资格 - 以及专家轨道中的每门课程。

  • 学习您选择的行业或主题中的最新信息。
  • 完成每门课程并通过评估。
  • 接收由教育组织验证的证书。
  • 通过学习成果给雇主留下深刻的印象,您可以添加到简历中。
  • 使您的职业梦想成为现实。

专家如何电竞盘口app工作

加入专家track,掌握您选择的专业领域的新技能。按照您自己的节奏,通过一系列以主题为中心的课程进行工作,并通过最终评估获得数字证书奖,以证明您的专业知识。

加入免费的7天试用

确定一周内免费访问完整的课程和评估套件的专家track是否适合您。

以39美元/月的价格继续学习

只要您需要完成专家条,就支付39美元的每月订阅费。您可以按照自己的速度学习,并随时取消。

赚取数字证书

收到每个完整课程的证书,并通过最终评估以获得数字证书。

成为专家

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我们的学习者在说什么?

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  • 仅在学习时付款;完成后,订阅将自动取消
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常问问题

电竞盘口app专家Tracks是一系列在线课程,旨在帮助您掌握专业领域的电子竞技公开赛新技能。您支付每月订阅费,其中包括访问专家通道内的所有课程,以及评估和最终数字证书。

每个专家Track都有为期7天的免费试用期。您可以随时取消您的订阅,当您完成所选的专家导管中的课程和评估时,您的订阅将自动取消。

是的。我们所有的专家Trac电竞盘口appks都有7天的免费试用。您可以每个专家索引一个免费的试用期。

您有七天的时间将收取您的第一份月度订阅费。当您加入专家条时,您会自动获得7天的免费试用期。您可以在试用期间的任何时间取消,并且不会从您的帐户中付款。

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不,我们所有的专家都包含完全在电竞盘口app线课程。电子竞技公开赛这意味着您可以从世界任何地方进行专家。

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