Лучшие курсы по машинному обучению в 2022 году [Курсы по машинному обучению и искусственному интеллекту]
Опубликовано: 2021-05-20Оглавление
Введение
Мы часто описываем интеллект как способность эффективно работать или решать проблемы. Однако эта концепция внедрения интеллекта сейчас меняется в мире ИТ — она ведет к развитию искусственного интеллекта (ИИ) и возвещает четвертую промышленную революцию.
Воздействие ИИ на общество влечет за собой трансформацию в области финансов, транспорта, медицинских исследований, освоения космоса и метеорологии. Он стимулирует развитие искусственного интеллекта (ИИ) и вызывает четвертую промышленную революцию.
Машинное обучение и ИИ
Искусственный интеллект, короче говоря, ИИ, представляет собой область исследований в области автоматизации. Концептуально ИИ использует технологические средства для разработки интеллектуальных машин. А машинное обучение , ML, — это один из способов реализации концепции ИИ.
Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта и обширная область исследований. Он наследует принцип от искусственного интеллекта, предназначенного для обучения машин. ML занимается разработкой компьютерных алгоритмов, которые позволяют компьютерным программам автоматически улучшать машинный интеллект на основе опыта.
Область машинного обучения фокусируется на синтезе значимых концепций, делая их практически реализуемыми на основе исторических данных. Он включает в себя механизм автоматического и периодического обучения путем приобретения навыков, знаний и принятия правильных решений на основе ряда событий. Однако его областью обучения может быть общая область исследования или конкретные методы, направленные на достижение цели.
Имея прочные корни в статистике, машинное обучение становится одной из самых интересных и быстро развивающихся областей информатики для работы. Как предмет изучения, машинное обучение в основном фокусируется на различных алгоритмах, их работе, основанной на математике, и реализации алгоритмов. на языке программирования.
В отличие от традиционного программирования, разработка ML не требует явного программирования. Алгоритмы обучают программы (машины) разумному поведению. Таким образом, машинное обучение позволяет нам определять закономерности и разрабатывать модели для задач, с которыми людям трудно справиться.
Машинное обучение применяется как к монотонным, так и к сложным логическим процессам. Внедрение машинного обучения в отрасли повышает производительность более эффективными и интеллектуальными способами. Применение ML в промышленности безгранично.
Например, некоторые повседневные задачи, выполняемые через Интернет, например, чат-боты, распознавание изображений, показ рекламы, поисковые системы, обнаружение мошенничества, фильтрация спама и т. д., работают на моделях машинного обучения.
Внедрение ИИ в промышленность
Цифровая эволюция способствовала внедрению ИИ в технологическую отрасль. Помимо крупных игроков, таких как Amazon и Google, даже небольшие стартапы сосредотачиваются на развитии своего бизнеса, ориентированного на ИИ. Внедрение алгоритмов машинного обучения в первую очередь для улучшения качества обслуживания клиентов привело к волшебному переходу на рынке.
(источник )
Эволюция ИИ
В 1935 году британский пионер компьютерной техники Алан Тьюринг описал машину с неограниченной памятью и сканеры, которые просматривали эту память, символ за символом, читая и записывая больше символов, которые будут обозначаться инструкциями, хранящимися в памяти, как символ сканера. Это машина Тьюринга, которая является основой современных компьютерных систем.
С тех пор ИИ быстро развивался. В 1945 году Тьюринг предсказал, что компьютеры будут отлично играть в шахматы.
К 1977 году шахматная программа Deep Blue обыграла чемпиона мира Гарри Каспарова.
Использование машинного обучения
Машинное обучение вездесуще в отрасли. Он широко используется в различных секторах, включая производство на основе ИТ, исследования, медицину, маркетинг и так далее.
Саб
1. Финансы
ML теперь используется в основном финансовом анализе и принятии решений, включая прогнозирование цен на акции, электронную торговлю, оценку кредитных рисков, оценку недвижимости и т. д.
2. Телекоммуникации
ИИ также широко используется в телекоммуникациях, спутниковой связи и GPS. Это жизненно важно для космических исследований, в том числе для продолжающегося исследования NASA Mars Perseverance Probe.
3. Медицинский
В области медицины он используется для выявления болезней сердца и легких, а также для лечения рака.
4. Сельскохозяйственный
В сельском хозяйстве он используется для прогнозирования наиболее эффективного сезона сбора урожая. Он также присутствует в автомобилестроении и в компаниях, занимающихся исследованиями рынка, для решения задач целевого маркетинга и внедрения онлайн-поиска в нескольких других секторах.
5. Наблюдение
Машинное зрительное восприятие используется при наблюдении и отслеживании. Некоторые суды в США теперь используют алгоритмы моделей ОД, чтобы определить шансы защитников стать рецидивистами.
Глубокое обучение
Технология машинного обучения также используется для создания дипфейков, в настоящее время эмпирических на юмористической основе, однако со временем она может вызвать угрозу, особенно в виде фейковых новостей.
Рыночный спрос на ИИ
Согласно отчету Gartner за 2021 год, к 2025 году 50% ИТ-руководителей крупных предприятий потребуются навыки управления операционными технологиями (OTM) для поддержки искусственного интеллекта (ИИ) и улучшенного интеллекта.
По данным IDC , прогнозируемый рост мирового рынка искусственного интеллекта вырастет на 16,4% в годовом исчислении в 2021 году до 327,5 млрд долларов . Кроме того, ожидается, что к 2024 году рынок преодолеет отметку в 500 миллиардов долларов США при пятилетнем совокупном годовом темпе роста (CAGR) в 17,5%, а общая выручка достигнет впечатляющих 554,3 миллиардов долларов США.
В индийском контексте в отчете IDC говорится о росте расходов на искусственный интеллект более чем на 30%. Расходы на ИИ, вероятно, вырастут с 300,7 млн долларов в 2019 году до 880,5 млн долларов в 2023 году при среднегодовом темпе роста 30,8%.
Зарплата в ИИ
Согласно PayScale , средняя зарплата специалистов в области искусственного интеллекта (ИИ) составляет 1 546 314 рупий, а инженеров машинного обучения — 800 тысяч фунтов стерлингов. Средняя зарплата машинного обучения в Индии составляет примерно рупий. 6 86 281 в год, включая поощрения.
Было обнаружено, что инженер ИИ получает прибыль до 60–80% при смене работы, тогда как другой профессионал может получить в среднем 20–30%.
Карьерные возможности
Профессионалы в области ИИ могут иметь одну из ролей в следующем названии:
- Инженер по большим данным
- Разработчик бизнес-аналитики
- Специалист по данным
- Инженер по машинному обучению
- Научный сотрудник
- Аналитик данных ИИ
- Инженер ИИ
- Ученый-робототехник и др.
Кто может стать инженером ML?
Студент, подкованный в математике и умеющий программировать, — наиболее желанный кандидат для выбора профессии в сфере ИИ. Выпускники с математическим и/или статистическим образованием могут стать инженерами машинного обучения. Требуется минимальная степень бакалавра или магистра, желательно в области математики или статистики, если не компьютерных наук, науки о данных, разработки программного обеспечения. Наличие практического опыта работы с математическими языками программирования, такими как Python, R или эквивалентными, является плюсом в ML.
- Знание принципов статистики и вероятности лежит в основе многих алгоритмов машинного обучения.
- Помимо числовых концепций, понимание фундаментальных концепций разработки программного обеспечения облегчило бы реализацию.
- Склонность к работе с различными алгоритмами и библиотеками ML обязательна.
- Получите знания о моделировании данных и методах оценки, которые помогут отработать примеры проектов машинного обучения.
- Существует множество онлайн-возможностей для участия в онлайн-форумах по кодированию и получения дополнительной информации об основах ML.
В дополнение к навыкам машинного обучения и способности управлять проектами на основе ИИ, отрасли ищут сертификаты на курсах ML/AI . Поэтому запишитесь на официальный курс, который вам подходит. Большинство онлайн-курсов доступны для выбора.
Вам на помощь придет одно из известных учреждений под названием upGrad. Вы можете воспользоваться курсами, которые предлагает upGrad. Выберите один из онлайн-курсов по искусственному интеллекту и машинному обучению и станьте профессиональным инженером по машинному обучению после регистрации онлайн и увидите, как вы достигнете своей мечты.
Курсы
За десятилетия успешного перехода к электронному обучению несколько онлайн-каналов облегчили студентам запись на желаемый курс. Есть несколько провайдеров, которые предлагают такие курсы, чтобы помочь профессионалам получить сертификаты в своей области обучения. Бренд upGrad является одним из первых поставщиков онлайн-курсов по техническим и деловым вопросам, включая AI и ML.
Курсы, предлагаемые upGrad
Учитывая, что технологическая революция во главе с машинным обучением и искусственным интеллектом, upGrad разработал передовые, основанные на конкретных случаях курсы для аспирантов и профессионалов в области наук о данных. В upGrad доступны четыре основных курса по машинному обучению.
- Расширенный сертификат в области машинного обучения и глубокого обучения . Станьте инженером по машинному обучению, изучив, как создать чат-бот, систему рекомендаций по новостям и многое другое.
- Расширенный сертификат в области машинного обучения и НЛП
- Программа Executive PG по машинному обучению и искусственному интеллекту . Станьте инженером по машинному обучению и узнайте, как обучить агента играть в крестики-нолики, обучить чат-бота и многому другому.
- Магистр наук в области машинного обучения и искусственного интеллекта . Пройдите комплексную магистерскую программу по машинному обучению и искусственному интеллекту в IIIT-B и LJMU. Это в 10 раз экономичнее, чем офлайн-программы.
- Расширенная программа сертификации в области машинного обучения . Используйте желанные возможности в области машинного обучения и искусственного интеллекта от IIT Delhi и укрепите свои знания основных концепций науки о данных. Он знакомит вас с базовой математикой реализации ML, обработкой несбалансированных данных и знакомит с метриками оценки и стратегиями оптимизации алгоритмов ML. Для получения более подробной информации посетите наш веб-сайт .
Все курсы онлайн и предназначены для работающих профессионалов.
Критерии приемлемости оцениваются как минимальная степень бакалавра с 50% или эквивалентными проходными баллами. Студенты, имеющие опыт работы не менее 1 года или степень в области математики или статистики, более подходят.
Почему выбирают курсы upGrad?
Курсы одобрены WES (World Education Services) и аккредитованы IIT Bangalore, признанным университетом UGC, одобренным AICTE. Согласно рейтингу NIRF, институт входит в число 70 лучших инженерных университетов.
Учебная программа разработана лучшими в своем классе экспертами и ведущими преподавателями. Контент включает в себя мультимедиа, видео, тематические исследования и проекты.
Заключение
Теперь, когда у вас есть четкое представление о важности ИИ и МО, вы можете принять решение об изучении машинного обучения. Получите информацию о том, где научиться машинному обучению, как начать изучение машинного обучения, а также о том, как лучше всего научиться машинному обучению.
Изучите курсы машинного обучения в лучших университетах мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.
Учреждение, предоставляющее курсы, upGrad предлагает программу Executive PG в области машинного обучения и искусственного интеллекта , а также степень магистра наук в области машинного обучения и искусственного интеллекта , которая может помочь вам построить карьеру. Эти курсы объяснят необходимость машинного обучения и дальнейшие шаги по сбору знаний в этой области, охватывающие различные концепции, от градиентного спуска до машинного обучения.
