I migliori corsi di machine learning nel 2022 [corsi ML e AI]
Pubblicato: 2021-05-20Sommario
introduzione
Spesso descriviamo l'intelligenza come la capacità di lavorare in modo efficiente o di risolvere problemi. Tuttavia, questo concetto di adozione dell'intelligenza sta cambiando nel mondo IT: sta portando allo sviluppo dell'intelligenza artificiale (AI) e inaugurando la quarta rivoluzione industriale.
L'impatto dell'intelligenza artificiale nella società è galvanizzante trasformativo nei settori della finanza, dei trasporti, della ricerca medica, dell'esplorazione spaziale e della meteorologia: sta guidando lo sviluppo dell'intelligenza artificiale (AI) e determinando una quarta rivoluzione industriale.
ML e IA
L'intelligenza artificiale, in breve, l'IA, è un campo di studio nelle industrie di automazione. Concettualmente, l'IA adotta mezzi tecnologici per sviluppare macchine intelligenti. E l'apprendimento automatico , ML, è uno dei modi per eseguire il concetto di intelligenza artificiale.
Il Machine Learning è una branca dell'Intelligenza Artificiale ed è un vasto campo di studio. Eredita il principio dall'intelligenza artificiale rivolta alle macchine da allenamento. ML si occupa dello sviluppo di algoritmi informatici che consentono ai programmi per computer di migliorare automaticamente l'intelligenza della macchina attraverso l'esperienza.
Il campo ML si concentra sulla sintesi di concetti significativi, rendendoli praticamente implementabili da dati storici. Implica un meccanismo di apprendimento automatico e periodico acquisendo competenze, conoscenze e traendo le giuste decisioni da una serie di esperienze. Tuttavia, il suo ambito di apprendimento potrebbe essere il campo di studio generale o tecniche specifiche che affrontano l'obiettivo.
Con forti radici nella statistica, il Machine Learning sta diventando uno dei campi dell'informatica più interessanti e frenetici in cui lavorare. Come materia di studio, Machine Learning si concentra principalmente su diversi algoritmi, sul loro lavoro basato sulla matematica e sull'implementazione degli algoritmi in un linguaggio di programmazione.
A differenza della programmazione tradizionale, lo sviluppo ML non deve essere programmato in modo esplicito. Gli algoritmi addestrano i programmi (macchine) a comportarsi in modo intelligente. L'apprendimento automatico ci consente quindi di determinare modelli e sviluppare modelli per compiti difficili da gestire per gli esseri umani.
L'apprendimento automatico viene applicato a processi logici monotoni e complessi. L'implementazione del ML nel settore migliora le prestazioni in modi più efficienti e intelligenti. L'applicazione del ML nelle industrie è illimitata.
Ad esempio, alcune delle attività quotidiane eseguite tramite il Web, ad esempio chatbot, riconoscimento di immagini, pubblicazione di annunci, motori di ricerca, rilevamento delle frodi, filtro antispam, ecc., funzionano su modelli di apprendimento automatico.
Adozione da parte del settore dell'IA
L'evoluzione digitale ha favorito l'adozione dell'IA nel settore tecnologico. Oltre ai grandi attori come Amazon e Google, anche le startup più piccole si stanno concentrando sullo sviluppo incentrato sull'intelligenza artificiale nella loro attività. L'adozione di algoritmi ML principalmente per migliorare l'esperienza del cliente ha portato a una transizione magica nel mercato.
(fonte )
Evoluzione dell'IA
Nel 1935, il pioniere dei computer britannico, Alan Turing, descrisse una macchina con memoria illimitata e scanner che attraversava questi ricordi, simbolo dopo simbolo, leggendo e scrivendo più simboli, che sarebbero stati indicati dalle istruzioni memorizzate come simbolo dello scanner. Questa è la macchina di Turing, che è la base dei moderni sistemi informatici.
Da allora l'IA si è sviluppata rapidamente. Nel 1945, Turing predisse che i computer avrebbero giocato a scacchi eccellenti.
Nel 1977, Deep Blue, un programma di scacchi, ha battuto il campione del mondo, Garry Kasparov.
Usi di ML
ML ha onnipresenza nel settore. È ampiamente utilizzato in vari settori, tra cui produzione basata su IT, ricerca, medicina, marketing e così via.
Sub
1. Finanza
Il ML è ora utilizzato nelle principali analisi e decisioni finanziarie, tra cui la previsione del prezzo delle azioni, il commercio elettronico, le valutazioni del rischio di prestito, la valutazione degli immobili, ecc.
2. Telecomunicazioni
L'intelligenza artificiale è anche ampiamente utilizzata nelle telecomunicazioni, nei satelliti e nel GPS. È vitale nelle esplorazioni spaziali, inclusa la Mars Perseverance Probe della NASA in corso.
3. Medico
Nel campo della medicina, è usato per rilevare disturbi cardiaci e polmonari e anche per curare i tumori.
4. Agricolo
In agricoltura, viene utilizzato per prevedere la stagione del raccolto più efficiente. Ha anche una presenza nella produzione automobilistica e nelle attività di ricerca di mercato per affrontare il marketing mirato e l'adozione di ricerche online in molti altri settori.
5. Sorveglianza
La percezione visiva della macchina viene utilizzata nella sorveglianza e nel monitoraggio. Alcuni tribunali negli Stati Uniti ora utilizzano gli algoritmi dei modelli ML per decidere le possibilità che i difensori diventino recidivi.
Apprendimento approfondito
La tecnologia ML viene utilizzata anche per creare deepfake, ora esperienziali sul piano dell'umorismo, tuttavia, nel tempo, potrebbe causare una minaccia, soprattutto come le fake news.
Domanda di mercato per l'IA
Secondo il Gartner Report del 2021, entro il 2025, il 50% dei leader IT delle grandi aziende avrà bisogno di competenze di Operations Technology Management (OTM) per supportare l'intelligenza artificiale (AI) e l'intelligenza avanzata.
Secondo IDC , le cifre della crescita prevista per il mercato globale dell'IA aumenteranno del 16,4% anno su anno nel 2021 a 327,5 miliardi di dollari . Inoltre, entro il 2024, si prevede che il mercato supererà la soglia dei 500 miliardi di dollari con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) quinquennale del 17,5% e un fatturato totale che raggiungerà l'impressionante cifra di 554,3 miliardi di dollari.
Nel contesto indiano, il rapporto IDC ha citato la crescita della spesa per l'intelligenza artificiale di oltre il 30%. È probabile che la spesa per l'IA cresca da $ 300,7 milioni nel 2019 a $ 880,5 milioni nel 2023 con un CAGR del 30,8%.
Stipendio in AI
Secondo PayScale , lo stipendio medio per i professionisti dell'Intelligenza Artificiale (AI) è Rs1.546.314 e per gli ingegneri ML, ₹ 800k. Lo stipendio medio per l'apprendimento automatico in India è di circa Rs. 6.86.281 annui, comprensivi di incentivi.
È stato scoperto che un ingegnere di intelligenza artificiale ottiene un aumento redditizio fino al 60–80% quando cambia lavoro, mentre l'altro professionista di streaming potrebbe ottenere una media del 20–30%.
Opportunità di carriera
I professionisti dell'IA possono ricoprire uno dei ruoli nel seguente titolo:
- Ingegnere dei Big Data
- Sviluppatore di business intelligence
- Data Scientist
- Ingegnere di apprendimento automatico
- Ricercatore
- Analista di dati AI
- Ingegnere AI
- Scienziato di robotica, ecc.
Chi può diventare un ingegnere ML?
Uno studente esperto di matematica con un talento nella programmazione è il candidato più desiderabile per scegliere una professione nell'arena dell'IA. I laureati con esperienza in matematica e/o statistica possono scegliere di diventare ingegneri ML. È richiesta una laurea minima o una laurea magistrale preferibilmente in matematica o statistica, se non informatica, scienza dei dati, ingegneria del software. Avere esperienza pratica nei linguaggi di programmazione basati sulla matematica, come Python, R o equivalenti, è un vantaggio in ML.
- La conoscenza della statistica e dei principi di probabilità pone le basi di molti algoritmi ML.
- Oltre ai concetti numerici, avere chiari i concetti fondamentali dell'ingegneria del software faciliterebbe l'implementazione.
- L'inclinazione a lavorare con diversi algoritmi e librerie ML è essenziale.
- Acquisisci la conoscenza della modellazione dei dati e dei metodi di valutazione che aiuterebbero a mettere in pratica progetti di ML di esempio.
- Ci sono molte strade online per partecipare ai forum di codifica online e saperne di più sui fondamenti del ML.
Oltre ad avere competenze ML e la capacità di gestire progetti basati sull'intelligenza artificiale, le industrie cercano certificazioni nei corsi ML/AI . Pertanto, iscriviti a un corso ufficiale adatto a te. È possibile optare per la maggior parte dei corsi online.
Una delle rinomate istituzioni di nome upGrad sarebbe in tuo soccorso. Puoi beneficiare dei corsi offerti da upGrad. Scegli uno dei corsi online in AI e ML e diventa un ingegnere ML professionista dopo esserti iscritto online e vedi realizzare il tuo sogno.
Corsi
Nel corso dei decenni di transizione di successo nell'e-learning, diversi canali online facilitano agli studenti l'iscrizione al corso desiderato. Esistono diversi fornitori che offrono tali corsi per aiutare i professionisti ad acquisire credenziali nel loro campo di studio. Un marchio chiamato upGrad è uno di questi fornitori pionieri di corsi online tecnici e aziendali, inclusi AI e ML.
Corsi offerti da upGrad
Dato che la rivoluzione tecnologica è guidata dall'apprendimento automatico e dall'intelligenza artificiale, upGrad ha ideato corsi all'avanguardia basati su casi per aspiranti e professionisti della scienza dei dati. Ci sono quattro corsi principali in Machine Learning disponibili su upGrad.
- Certificato avanzato in Machine Learning e Deep Learning : diventa un ingegnere ML imparando a creare un chatbot, un motore di suggerimenti per le notizie e molto altro
- Certificato avanzato in Machine Learning e NLP
- Programma Executive PG in Machine Learning e AI : diventa un ingegnere di machine learning e impara come addestrare un agente a giocare a tris, addestrare un chatbot e molto altro
- Master of Science in Machine Learning e AI - Persegui un programma di Master integrato in Machine Learning e AI da IIIT-B e LJMU. È 10 volte più economico dei programmi offline.
- Programma di certificazione avanzato in Machine Learning : persegui le ambite opportunità di machine learning e intelligenza artificiale di IIT Delhi e rafforza la tua conoscenza dei concetti di base della scienza dei dati. Ti insegna la matematica alla base dell'implementazione del ML, la gestione dei dati sbilanciati e ti fa familiarizzare con le metriche di valutazione e le strategie di ottimizzazione degli algoritmi di ML. Per maggiori dettagli, visita il nostro sito web .
Tutti i corsi sono online e sono pensati per i professionisti che lavorano.
I criteri di ammissibilità sono stati valutati come un diploma di laurea minimo con il 50% o voti equivalenti. Sono più idonei gli studenti con un minimo di 1 anno di esperienza lavorativa o una laurea in Matematica o Statistica.
Perché scegliere i corsi upGrad?
I corsi sono approvati da WES (World Education Services) e accreditati con IIT Bangalore, un'università ritenuta da UGC, approvata da AICTE. Secondo le classifiche NIRF, l'istituto è tra le prime 70 università di ingegneria.
Il curriculum è progettato dai migliori esperti e docenti di spicco. Il contenuto include contenuti multimediali, video, casi di studio e progetti.
Conclusione
Ora che hai una buona idea dell'importanza di AI e ML, puoi decidere di studiare l'apprendimento automatico. Ottieni informazioni su dove imparare l'apprendimento automatico, come iniziare ad apprendere l'apprendimento automatico e il modo migliore per imparare l'apprendimento automatico.
Impara i corsi ML dalle migliori università del mondo. Guadagna master, Executive PGP o programmi di certificazione avanzati per accelerare la tua carriera.
L'istituto fornitore del corso, upGrad, offre un programma Executive PG in Machine Learning e AI e un Master of Science in Machine Learning e AI che possono guidarti verso la costruzione di una carriera. Questi corsi spiegheranno la necessità dell'apprendimento automatico e ulteriori passaggi per raccogliere conoscenze in questo dominio che coprono vari concetti che vanno dalla discesa graduale all'apprendimento automatico.
