利用机器学习的基础来发展您的AI工程职业
人工智能（AI）是第四次工业革命的主要动力之一。这就是为什么AI在LinkedIn在2020年最需要的艰苦技能的前十名中排名第四。
那么，驱动明天的产品和服务的AI的基本原理是什么？设计和构建自己的AI解决方案所需的技能是什么？
这款专家Track将教您帮助您在机器学习（ML）和AI工程方面的职业发展所需的一切。
迈向人工智能职业的第一步
You’ll learn how to master the key concepts of cloud computing and how they relate to AI development, and complete in-depth analysis of core cloud computing models infrastructure-as-a-service (IaaS), platform-as-a-service (PaaS) and software-as-a-service (SaaS).
您将了解如何对话，即将对话创建未来的AI聊天机器人，并解锁Python编程语言的编码能力。
您会发现如何在Microsoft Azure AI解决方案的设计和实施中使用应用程序和认知服务。
了解如何使用Microsoft Azure创建聊天机器人
Azure是微软的云计算平台，由超过95％的财富500强公司使用。除了掌握Azure在使用云服务构建AI解决方案方面的功能的基础知识外，您还将接受其核心服务培训，这将增强您的就业潜力，超出AI和ML部门和行业的领域。
发展Python AI编程技能
机器学习推动了所有AI的核心预测模型。您将使用Python建立关键的数据科学和ML技能。
您将学习如何将流行的Python编程语言用于数据科学，数据科学研究方法和可视化工具以及PANDAS DataFrame。
获得AI的专业认证
通过与Microsoft的合作提供，该专家Track将教您AI的基础知识，并为您提供使用Microsoft Azure设计和构建AI解决方案的技能。您将为Microsoft Azure AI基础知识（AI-900）和Microsoft Azure AI工程师助理（AI-100）认证考试做准备（这些成本与专家导管分开）
您将学习的关键技能
- 人工智能
- 数学
- 云服务
- 蓝色云
- Python编程
- 机器学习
学习成果
到结束专家track，您可以...
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将数学技能应用于Python编程
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演示如何使用AI创建聊天机器人
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建立信心导航和理解Microsoft Azure
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证明对机器学习及其应用有清晰的了解
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了解Python编程语言的基础知识
需要经验
这款专家track将为您提供进一步的人工智能和机器学习职业所需的基本知识。
这对于数据科学的学生以及在AI和ML行业和行业中担任入门级职位的人是理想的选择。
入门
这项专家track适用于希望提高其就业能力潜力的学生和专业人士，并建立满足全球对AI工程师需求的扎实数据科学职业技能。
您可能已经是应用的ML专家和工程师；AI分析师，统计学家，研究人员，科学家，工程师或开发人员；数据和AI架构师；或商业智能分析师。
专家导航课程概述
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课程1
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第1周
课程介绍
- 关于这门课程
- 云概念
- 评论和摘要：云概念
- 核心Azure建筑组件
- 核心Azure服务
- Azure产品和解决方案
- 审查并结束一周
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第2周
Azure基本面
- Azure管理工具
- Azure中的网络和安全性
- Azure治理，监视和信任
- Azure中的隐私，合规性和数据保护标准
- 审查和摘要：安全组件
- Azure定价和支持
- 审查和摘要：定价和支持
- 总结并完成课程
课程2
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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
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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
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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3
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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
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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
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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4
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第1周
课程介绍
- 关于这门课程
- 代数基础
- 指数和多项式
- 分解，二次方程式和功能
- 结束一周
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第2周
差分计算
- 差分演算基础
- 衍生物
- 分化
- 结束一周
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第三周
向量和矩阵
- 向量
- 矩阵
- 矩阵变换
- 结束一周
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第4周
统计和概率
- 可视化数据
- 中心倾向
- 可能性
- 置信区间和假设检验
- 总结并完成课程
课程5
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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
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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
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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
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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
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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
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 - 以及您的专家课程中的每门课程。
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学习您选择的行业或主题中的最新信息。
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完成每门课程并通过评估。
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接收由教育组织验证的证书。
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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。
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使您的职业梦想成为现实。
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在FutureLearn上学习
您的学习，规则
- 课程分为几周，活动和步骤，但是您可以根据自己的方式迅速或慢慢完成课程
- 通过咬合大小的视频，长篇小说文章，音频和实践活动的混合方式学习
- 通过使用进度页面来跟踪您的步骤完成和评估分数来保持动力
加入全球教室
- 体验社会学习的力量，并受到国际学习者网络的启发
- 在课程的每一步中，与同龄人和课程教育者分享想法
- 通过阅读，@ing，喜欢，书签和回复他人的评论来加入对话
绘制您的进度
- 当您完成课程时，请使用通知和进度页面来指导您的学习
- 每当您准备就绪时，将每个步骤都标记为完成，您就可以控制
- 完成90％的课程步骤和所有评估以赢得您的证书
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我们的学习者在说什么？
添加新技能或锻造新技能小路
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Iniobong P.
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盖尔·B（Gayle B.）
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支付$ 39每月继续学习
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完全控制您的订阅；您可以随时取消
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按照自己的步调工作，并在每个阶段设置自己的截止日期
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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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完成在线评估以测试您的知识并证明您的技能
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赚取数字课程证书和最终奖励，您可以与潜在雇主和您的专业网络分享这些奖项
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即使在订阅结束后，还可以访问您完成的课程内容
常问问题
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