Najlepsze kursy uczenia maszynowego w 2022 r. [Kursy ML i AI]
Opublikowany: 2021-05-20Spis treści
Wstęp
Często opisujemy inteligencję jako zdolność do wydajnej pracy lub rozwiązywania problemów. Jednak ta koncepcja przyjęcia inteligencji zmienia się teraz w świecie IT – prowadzi do rozwoju sztucznej inteligencji (AI) i zapoczątkowuje czwartą rewolucję przemysłową.
Wpływ sztucznej inteligencji na społeczeństwo to transformacyjna galwanizacja w obszarach finansów, transportu, badań medycznych, eksploracji kosmosu i wiszącej meteorologii – napędza rozwój sztucznej inteligencji (AI) i prowadzi do czwartej rewolucji przemysłowej.
ML i AI
Sztuczna inteligencja, w skrócie AI, to kierunek studiów w branżach automatyki. Koncepcyjnie sztuczna inteligencja wykorzystuje środki technologiczne do opracowywania inteligentnych maszyn. A uczenie maszynowe , ML, jest jednym ze sposobów realizacji koncepcji AI.
Uczenie maszynowe jest gałęzią sztucznej inteligencji i jest rozległym kierunkiem studiów. Dziedziczy zasadę po sztucznej inteligencji przeznaczonej do trenowania maszyn. ML zajmuje się opracowywaniem algorytmów komputerowych, które pozwalają programom komputerowym automatycznie poprawiać inteligencję maszyny poprzez doświadczenie.
Pole ML koncentruje się na syntezie znaczących pojęć, dzięki czemu można je praktycznie wdrożyć na podstawie danych historycznych. Obejmuje mechanizm automatycznego i okresowego uczenia się poprzez nabywanie umiejętności, wiedzy i podejmowanie właściwych decyzji na podstawie szeregu doświadczeń. Jednak jego zakres nauczania może obejmować ogólny kierunek studiów lub konkretne techniki, które odnoszą się do celu.
Dzięki silnym korzeniom w statystyce, uczenie maszynowe staje się jedną z najciekawszych i najszybciej rozwijających się dziedzin informatyki. Jako przedmiot badań, uczenie maszynowe koncentruje się głównie na różnych algorytmach, ich działaniu w oparciu o matematykę i implementacji algorytmów w języku programowania.
W przeciwieństwie do tradycyjnego programowania, rozwój ML nie musi być wyraźnie programowany. Algorytmy szkolą programy (maszyny), aby zachowywały się mądrze. W ten sposób uczenie maszynowe pozwala nam określać wzorce i opracowywać modele zadań, które są trudne do wykonania dla ludzi.
Uczenie maszynowe jest stosowane zarówno w monotonnych, jak i złożonych procesach opartych na logice. Wdrożenie ML w branży zwiększa wydajność w bardziej wydajny i inteligentny sposób. Zastosowanie ML w przemyśle jest nieograniczone.
Na przykład niektóre z codziennych zadań wykonywanych w sieci, np. chatboty, rozpoznawanie obrazów, wyświetlanie reklam, wyszukiwarki, wykrywanie oszustw, filtrowanie spamu itp., działają na modelach uczenia maszynowego.
Przemysłowe przyjęcie AI
Ewolucja cyfrowa przyspieszyła przyjęcie sztucznej inteligencji w branży technologicznej. Oprócz dużych graczy, takich jak Amazon i Google, nawet mniejsze start-upy koncentrują się w swojej działalności na rozwoju zorientowanym na sztuczną inteligencję. Przyjęcie algorytmów ML przede wszystkim w celu poprawy obsługi klienta zaowocowało magiczną zmianą na rynku.
(źródło )
Ewolucja AI
W 1935 r. brytyjski pionier komputerów, Alan Turing, opisał maszynę z nieograniczoną pamięcią i skanerami, które przechodziły przez te pamięci, symbol po symbolu, odczytując i zapisując więcej symboli, co wskazywałyby instrukcje przechowywane w pamięci jako symbol skanera. To maszyna Turinga, która jest podstawą nowoczesnych systemów komputerowych.
Od tego czasu sztuczna inteligencja rozwija się szybko. W 1945 roku Turing przewidział, że komputery będą grać doskonałe w szachy.
W 1977 Deep Blue, program szachowy, pokonał mistrza świata, Garry'ego Kasparowa.
Zastosowania ML
ML jest wszechobecny w branży. Jest szeroko stosowany w różnych sektorach, w tym w produkcji opartej na IT, badaniach, medycynie, marketingu i tak dalej.
Pod
1. Finanse
ML jest obecnie używany w głównych analizach i decyzjach finansowych, w tym w prognozowaniu cen akcji, handlu elektronicznym, ocenie ryzyka kredytowego, wycenie nieruchomości itp.
2. Telekomunikacja
Sztuczna inteligencja jest również szeroko wykorzystywana w telekomunikacji, satelitach i GPS. Jest niezbędny w eksploracji kosmosu, w tym w trwającej sondy NASA Mars Perseverance Probe.
3. Medyczne
W medycynie służy do wykrywania dolegliwości serca i płuc, a także leczenia nowotworów.
4. Rolniczy
W rolnictwie służy do przewidywania najefektywniejszego sezonu żniwnego. Jest również obecny w produkcji samochodów oraz w firmach zajmujących się badaniem rynku, aby poradzić sobie z ukierunkowanym marketingiem i przyjęciem wyszukiwań internetowych w kilku innych sektorach.
5. Nadzór
Percepcja wzrokowa maszyny jest wykorzystywana w monitorowaniu i śledzeniu. Niektóre sądy w USA stosują teraz algorytmy modeli ML do określania szans obrońców na recydywistów.
Głęboka nauka
Technologia ML jest również wykorzystywana do robienia deepfake'ów, teraz eksperymentalnych na gruncie humoru, jednak z biegiem czasu może stanowić zagrożenie, zwłaszcza takie jak fałszywe wiadomości.
Zapotrzebowanie rynku na sztuczną inteligencję
Według raportu Gartnera z 2021 r., do 2025 r. 50% liderów IT w dużych przedsiębiorstwach będzie potrzebować umiejętności zarządzania technologią operacyjną (OTM), aby wspierać sztuczną inteligencję (AI) i ulepszoną inteligencję.
Według IDC , prognozy wzrostu globalnego rynku sztucznej inteligencji wzrosną o 16,4% rok do roku w 2021 r., do 327,5 mld USD . Oczekuje się również, że do 2024 r. rynek przekroczy granicę 500 miliardów dolarów przy pięcioletniej złożonej rocznej stopie wzrostu (CAGR) na poziomie 17,5% i całkowitych przychodach osiągających imponujące 554,3 miliarda dolarów.
W kontekście indyjskim raport IDC przytoczył wzrost wydatków na sztuczną inteligencję o ponad 30%. Wydatki na sztuczną inteligencję prawdopodobnie wzrosną z 300,7 mln USD w 2019 r. do 880,5 mln USD w 2023 r. przy CAGR wynoszącym 30,8%.
Wynagrodzenie w AI
Zgodnie z PayScale średnia pensja specjalistów w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) wynosi 1 546 314 Rs, a dla inżynierów ML 800 tys. Średnia pensja za uczenie maszynowe w Indiach wynosi około Rs. 6,86,281 rocznie, w tym zachęty.
Stwierdzono, że inżynier AI zyskuje lukratywną podwyżkę nawet o 60–80% podczas zmiany pracy, podczas gdy inny specjalista ds. strumieniowania może zgarnąć średnio 20–30%.
Możliwości zawodowe
Specjaliści zajmujący się sztuczną inteligencją mogą pełnić jedną z ról w następującym tytule:
- Inżynier Big Data
- Programista Business Intelligence
- Naukowiec ds. danych
- Inżynier uczenia maszynowego
- Badacz
- Analityk danych AI
- Inżynier AI
- Naukowiec robotyki itp.
Kto może zostać inżynierem ML?
Uczeń obeznany w matematyce ze smykałką do kodowania jest najbardziej pożądanym kandydatem do wyboru zawodu na arenie AI. Absolwenci z wykształceniem matematycznym i/lub statystycznym mogą zdecydować się na zostanie inżynierem ML. Wymagany jest przynajmniej stopień licencjata lub magistra, najlepiej z matematyki lub statystyki, jeśli nie z informatyki, nauki o danych, inżynierii oprogramowania. Posiadanie praktycznej wiedzy w zakresie języków programowania opartych na matematyce, takich jak Python, R lub równoważne, jest zaletą w ML.
- Znajomość statystyki i zasad prawdopodobieństwa stanowi podstawę wielu algorytmów ML.
- Oprócz pojęć numerycznych, jasne określenie podstawowych pojęć inżynierii oprogramowania ułatwiłoby implementację.
- Niezbędna jest skłonność do pracy z różnymi algorytmami i bibliotekami ML.
- Zdobądź wiedzę na temat modelowania danych i metod oceny, które pomogą przećwiczyć przykładowe projekty ML.
- Istnieje wiele internetowych możliwości uczestniczenia w internetowych forach dotyczących kodowania i poznania podstaw ML.
Oprócz posiadania umiejętności ML i zdolności do zarządzania projektami opartymi na sztucznej inteligencji, branże poszukują certyfikatów na kursach ML/AI . Dlatego zapisz się na oficjalny kurs, który Ci odpowiada. Większość kursów online jest dostępna do wyboru.
Jedna z renomowanych instytucji o nazwie upGrad mogłaby ci pomóc. Możesz skorzystać z oferty kursów upGrad. Wybierz jeden z kursów online w zakresie AI i ML i zostań profesjonalnym inżynierem ML po dołączeniu online i zobacz, jak spełnisz swoje marzenie.
Kursy
Przez dziesięciolecia pomyślnego przejścia do e-learningu kilka kanałów online ułatwiało studentom zapisanie się na wybrany kurs. Istnieje kilku dostawców oferujących takie kursy, aby pomóc specjalistom w zdobyciu referencji w ich dziedzinie studiów. Marka upGrad jest jednym z takich pionierskich dostawców technicznych i biznesowych kursów online, w tym AI i ML.
Kursy oferowane przez upGrad
Biorąc pod uwagę, że rewolucja technologiczna jest prowadzona przez uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję, upGrad opracował najnowocześniejsze, oparte na przypadkach kursy dla aspirantów i profesjonalistów z dziedziny nauki o danych. W upGrad dostępne są cztery główne kursy z zakresu uczenia maszynowego.
- Advanced Certificate in Machine Learning i Deep Learning — zostań inżynierem ML, ucząc się tworzenia chatbota, silnika rekomendacji wiadomości i wielu innych
- Certyfikat Zaawansowany w Uczeniu Maszynowym i NLP
- Program Executive PG w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji — zostań inżynierem ds. uczenia maszynowego i dowiedz się, jak wyszkolić agenta do gry w kółko i krzyżyk, wyszkolić chatbota i wiele więcej
- Master of Science in Machine Learning and AI - Realizuj zintegrowany program magisterski w Machine Learning i AI z IIIT-B i LJMU. Jest 10 razy bardziej ekonomiczny niż programy offline.
- Zaawansowany program certyfikacji w uczeniu maszynowym — korzystaj z pożądanych możliwości w dziedzinie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji z IIT Delhi i poszerz swoją wiedzę na temat podstawowych pojęć związanych z nauką o danych. Uczy podstaw matematyki implementacji ML, obsługi niezrównoważonych danych i zapoznaje z metrykami oceny i strategiami optymalizacji algorytmów ML. Aby uzyskać więcej informacji, odwiedź naszą stronę internetową .
Wszystkie kursy są dostępne online i przeznaczone dla pracujących profesjonalistów.
Kryteria kwalifikacyjne porównywane do minimum Bachelor's Degree z 50% lub równoważnymi ocenami pozytywnymi. Bardziej odpowiedni są studenci z co najmniej rocznym doświadczeniem zawodowym lub dyplomem z matematyki lub statystyki.
Dlaczego warto wybrać kursy upGrad?
Kursy są zatwierdzone przez WES (World Education Services) i akredytowane przez IIT Bangalore, uniwersytet uznany przez UGC, zatwierdzony przez AICTE. Zgodnie z rankingami NIRF, instytut znajduje się w czołówce 70 uniwersytetów inżynierskich.
Program nauczania opracowują najlepsi w swojej klasie eksperci i czołowi wykładowcy. Treść obejmuje multimedia, filmy, studia przypadków i projekty.
Wniosek
Teraz, gdy już wiesz, jak ważna jest sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe, możesz zdecydować się na studiowanie uczenia maszynowego. Uzyskaj informacje o tym, gdzie uczyć się uczenia maszynowego, jak rozpocząć naukę uczenia maszynowego, a także o najlepszym sposobie uczenia się uczenia maszynowego.
Ucz się kursów ML z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.
Instytucja oferująca kursy, upGrad, zapewnia program Executive PG w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji oraz tytuł magistra w dziedzinie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji , który może poprowadzić Cię w kierunku budowania kariery. Kursy te wyjaśnią potrzebę uczenia maszynowego i dalsze kroki w celu gromadzenia wiedzy w tej domenie, obejmujące różne koncepcje, od gradientowego zejścia po uczenie maszynowe.
