สุดยอดหลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่องในปี 2022 [หลักสูตร ML และ AI]
เผยแพร่แล้ว: 2021-05-20สารบัญ
บทนำ
เรามักอธิบายความฉลาดว่าเป็นความสามารถในการทำงานอย่างมีประสิทธิภาพหรือเพื่อแก้ปัญหา อย่างไรก็ตาม แนวคิดในการใช้ปัญญาประดิษฐ์นี้กำลังเปลี่ยนแปลงในโลกไอที ซึ่งนำไปสู่การพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) และนำไปสู่การปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่สี่
ผลกระทบของ AI ในสังคมกำลังทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในด้านการเงิน การขนส่ง การวิจัยทางการแพทย์ การสำรวจอวกาศ และอุตุนิยมวิทยา ซึ่งกำลังขับเคลื่อนการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ (AI) และทำให้เกิดการปฏิวัติอุตสาหกรรมครั้งที่สี่
ML และ AI
ปัญญาประดิษฐ์ กล่าวโดย ย่อคือ AI เป็นสาขาการศึกษาในอุตสาหกรรมระบบอัตโนมัติ ตามแนวคิดแล้ว AI ใช้วิธีทางเทคโนโลยีเพื่อพัฒนาเครื่องจักรอัจฉริยะ และ แมชชีนเลิ ร์นนิง ML เป็นหนึ่งในวิธีดำเนินการตามแนวคิดของ AI
การเรียนรู้ของเครื่อง เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์และเป็นสาขาวิชาที่กว้างขวาง มันสืบทอดหลักการจากปัญญาประดิษฐ์ที่มุ่งเป้าไปที่การฝึกเครื่องจักร ML เกี่ยวข้องกับการพัฒนาอัลกอริธึมของคอมพิวเตอร์ที่ช่วยให้โปรแกรมคอมพิวเตอร์ปรับปรุงความฉลาดของเครื่องผ่านประสบการณ์โดยอัตโนมัติ
ฟิลด์ ML มุ่งเน้นไปที่การสังเคราะห์แนวคิดที่มีความหมาย ทำให้สามารถนำแนวคิดเหล่านี้ไปปฏิบัติได้จริงจากข้อมูลในอดีต มันเกี่ยวข้องกับกลไกของการเรียนรู้อัตโนมัติและเป็นระยะโดยได้รับทักษะ ความรู้ และการตัดสินใจที่ถูกต้องจากชุดของประสบการณ์ อย่างไรก็ตาม ขอบเขตการเรียนรู้อาจเป็นสาขาวิชาโดยรวมหรือเทคนิคเฉพาะที่ตรงตามวัตถุประสงค์
ด้วยรากฐานที่แข็งแกร่งในด้านสถิติ แมชชีนเลิร์นนิงจึงกลายเป็นหนึ่งในสาขาวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่น่าสนใจและรวดเร็วที่สุดในการทำงาน ในด้านของการศึกษา Machine Learning มุ่งเน้นไปที่อัลกอริธึมต่างๆ เป็นหลัก การทำงานของพวกเขาขึ้นอยู่กับคณิตศาสตร์ และการนำอัลกอริธึมไปใช้ ในภาษาโปรแกรม
ต่างจากการเขียนโปรแกรมทั่วไป การพัฒนา ML ไม่จำเป็นต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน อัลกอริทึมจะฝึกโปรแกรม (เครื่องจักร) ให้ทำงานอย่างชาญฉลาด แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้เราสามารถกำหนดรูปแบบและพัฒนาแบบจำลองสำหรับงานที่มนุษย์จัดการได้ยาก
การเรียนรู้ของเครื่องกำลังถูกนำไปใช้กับกระบวนการที่ซ้ำซากจำเจและซับซ้อน การนำ ML ไปใช้ในอุตสาหกรรมช่วยเพิ่มประสิทธิภาพด้วยวิธีที่มีประสิทธิภาพและชาญฉลาดยิ่งขึ้น การประยุกต์ใช้ ML ในอุตสาหกรรมนั้นไร้ขีดจำกัด
ตัวอย่างเช่น งานในชีวิตประจำวันบางอย่างที่ทำผ่านเว็บ เช่น แชทบอท การจดจำรูปภาพ การแสดงโฆษณา เครื่องมือค้นหา การตรวจจับการฉ้อโกง การกรองสแปม ฯลฯ ทำงานบนโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
การนำ AI มาใช้ในอุตสาหกรรม
วิวัฒนาการทางดิจิทัลได้ส่งเสริมการนำ AI มาใช้ในอุตสาหกรรมเทคโนโลยี นอกจากผู้เล่นรายใหญ่อย่าง Amazon และ Google แล้ว แม้แต่บริษัทสตาร์ทอัพรายเล็กก็กำลังมุ่งเน้นไปที่การพัฒนาที่เน้น AI ในธุรกิจของตน การนำอัลกอริธึม ML มาใช้เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าเป็นหลัก ส่งผลให้เกิดการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในตลาด
(ที่มา )
วิวัฒนาการของ AI
ในปี ค.ศ. 1935 อลัน ทัวริง ผู้บุกเบิกคอมพิวเตอร์ชาวอังกฤษ ได้บรรยายถึงเครื่องที่มีหน่วยความจำไม่จำกัดและสแกนเนอร์ที่ผ่านความทรงจำเหล่านี้ โดยใช้สัญลักษณ์ทีละสัญลักษณ์ การอ่านและเขียนสัญลักษณ์เพิ่มเติม ซึ่งจะระบุด้วยคำแนะนำที่เก็บไว้ในหน่วยความจำว่าเป็นสัญลักษณ์เครื่องสแกน นี่คือเครื่องจักรทัวริงซึ่งเป็นรากฐานของระบบคอมพิวเตอร์สมัยใหม่
ตั้งแต่นั้นมา AI ก็มีการพัฒนาอย่างรวดเร็ว ในปี 1945 ทัวริงทำนายว่าคอมพิวเตอร์จะเล่นหมากรุกได้ดีเยี่ยม
ในปี 1977 Deep Blue โปรแกรมหมากรุกเอาชนะ Garry Kasparov แชมป์โลกได้
การใช้ML
ML มีอยู่ทั่วไปทุกหนทุกแห่งในอุตสาหกรรม มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในภาคส่วนต่าง ๆ รวมถึงการผลิตทางไอที การวิจัย การแพทย์ การตลาด และอื่นๆ
ซับ
1. การเงิน
ปัจจุบัน ML ใช้ในการวิเคราะห์และตัดสินใจทางการเงินที่สำคัญ รวมถึงการทำนายราคาหุ้น การซื้อขายทางอิเล็กทรอนิกส์ การประเมินความเสี่ยงด้านสินเชื่อ การประเมินมูลค่าอสังหาริมทรัพย์ ฯลฯ
2. โทรคมนาคม
AI ยังถูกใช้อย่างมากในด้านโทรคมนาคม ดาวเทียม และ GPS มีความสำคัญในการสำรวจอวกาศ ซึ่งรวมถึง NASA Mars Perseverance Probe ที่กำลังดำเนินการอยู่
3. การแพทย์
ในด้านการแพทย์ ใช้เพื่อตรวจหาโรคหัวใจและปอด และรักษามะเร็งด้วย
4. การเกษตร
ในทางการเกษตร จะใช้ทำนายฤดูเก็บเกี่ยวที่มีประสิทธิภาพสูงสุด บริษัทยังดำเนินธุรกิจด้านการผลิตรถยนต์และในธุรกิจวิจัยตลาดเพื่อจัดการกับการตลาดแบบกำหนดเป้าหมายและการนำการค้นหาออนไลน์ไปใช้ในภาคอื่นๆ อีกหลายแห่ง
5. การเฝ้าระวัง
การรับรู้ภาพเครื่องใช้ในการเฝ้าระวังและติดตาม ศาลบางแห่งในสหรัฐอเมริกาใช้อัลกอริทึมของโมเดล ML เพื่อตัดสินโอกาสที่ผู้พิทักษ์จะเป็นผู้กระทำความผิดซ้ำ
การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง
นอกจากนี้ เทคโนโลยี ML ยังใช้ในการสร้าง Deepfakes ซึ่งขณะนี้เป็นประสบการณ์โดยใช้อารมณ์ขัน อย่างไรก็ตาม เมื่อเวลาผ่านไป อาจก่อให้เกิดภัยคุกคาม โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เช่น ข่าวปลอม
ความต้องการของตลาดสำหรับ AI
ตาม รายงานของ Gartner ปี 2564 ภายในปี 2568 50% ของผู้นำไอทีในองค์กรขนาดใหญ่จะต้องมีทักษะการจัดการเทคโนโลยีการดำเนินงาน (OTM) เพื่อรองรับปัญญาประดิษฐ์ (AI) และปัญญาประดิษฐ์ขั้นสูง
ตาม IDC ตัวเลขในการคาดการณ์การเติบโตของตลาด AI ทั่วโลกจะเพิ่มขึ้น 16.4% เมื่อเทียบเป็นรายปีในปี 2564 เป็น 327.5 พันล้าน ดอลลาร์ นอกจากนี้ ภายในปี 2024 ตลาดคาดว่าจะทำลายเครื่องหมาย $500 พันล้านด้วยอัตราการเติบโตต่อปี (CAGR) ห้าปีที่ 17.5% และรายรับรวมที่น่าประทับใจถึง $554.3 พันล้านดอลลาร์
ในบริบทของอินเดีย รายงานของ IDC อ้างถึงการ ใช้จ่ายด้านปัญญาประดิษฐ์ ที่เพิ่ม ขึ้นกว่า 30% การใช้จ่ายด้าน AI มีแนวโน้มเพิ่มขึ้นจาก 300.7 ล้านดอลลาร์ในปี 2562 เป็น 880.5 ล้านดอลลาร์ในปี 2566 ที่อัตรา CAGR 30.8%
เงินเดือนใน AI
ตาม PayScale เงินเดือนเฉลี่ยสำหรับมืออาชีพด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) คือ 1,546,314 รูปีและสำหรับวิศวกร ML ₹800k เงินเดือนแมชชีนเลิร์นนิงโดยเฉลี่ยในอินเดียอยู่ที่ประมาณ Rs 6,86,281 ต่อปี รวมสิ่งจูงใจ
พบว่าวิศวกร AI มีรายได้เพิ่มขึ้นถึง 60–80% เมื่อเปลี่ยนงาน ในขณะที่ผู้เชี่ยวชาญด้านการสตรีมรายอื่นสามารถทำกำไรได้เฉลี่ย 20–30%
โอกาสในการทำงาน
ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI สามารถมีบทบาทอย่างใดอย่างหนึ่งในหัวข้อต่อไปนี้:
- วิศวกรข้อมูลขนาดใหญ่
- Business Intelligence Developer
- นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- วิศวกรการเรียนรู้ของเครื่อง
- นักวิจัยทางวิทยาศาสตร์
- นักวิเคราะห์ข้อมูล AI
- วิศวกร AI
- นักวิทยาศาสตร์วิทยาการหุ่นยนต์ เป็นต้น
ใครสามารถเป็นวิศวกร ML ได้บ้าง
นักเรียนที่เก่งคณิตศาสตร์ที่มีไหวพริบในการเขียนโปรแกรมเป็นผู้สมัครที่ต้องการมากที่สุดในการเลือกอาชีพในเวที AI ผู้สำเร็จการศึกษาที่มีพื้นฐานด้านคณิตศาสตร์และ/หรือสถิติอาจเลือกที่จะเป็นวิศวกร ML วุฒิขั้นต่ำปริญญาตรีหรือปริญญาโทในสาขาคณิตศาสตร์หรือสถิติ ไม่จำเป็นต้องเป็นวิทยาการคอมพิวเตอร์ วิทยาศาสตร์ข้อมูล วิศวกรรมซอฟต์แวร์ การมีความเชี่ยวชาญเชิงปฏิบัติในภาษาการเขียนโปรแกรมที่ใช้คณิตศาสตร์เป็นหลัก เช่น Python, R หรือเทียบเท่าเป็นจุดบวกใน ML
- ความรู้เกี่ยวกับสถิติและหลักการความน่าจะเป็นเป็นรากฐานของอัลกอริธึม ML จำนวนมาก
- นอกจากแนวคิดเชิงตัวเลขแล้ว การมีแนวคิดพื้นฐานของวิศวกรรมซอฟต์แวร์ที่ชัดเจนจะช่วยให้การใช้งานง่ายขึ้น
- ความโน้มเอียงในการทำงานกับอัลกอริธึม ML และไลบรารีต่างๆ เป็นสิ่งสำคัญ
- รับความรู้เกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองข้อมูลและวิธีการประเมินผลที่จะช่วยฝึกฝนโครงการ ML ตัวอย่าง
- มีช่องทางออนไลน์มากมายให้เข้าร่วมในฟอรัมการเข้ารหัสออนไลน์และเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับพื้นฐานของ ML
นอกเหนือจากการมีทักษะ ML และความสามารถในการจัดการโครงการที่ใช้ AI แล้ว อุตสาหกรรมต่างๆ ยังมองหาการรับรองใน หลักสูตร ML/ AI ดังนั้นลงทะเบียนเรียนในหลักสูตรอย่างเป็นทางการที่เหมาะกับคุณ หลักสูตรออนไลน์ส่วนใหญ่มีให้เลือก
หนึ่งในสถาบันที่มีชื่อเสียงชื่อ upGrad จะช่วยคุณได้ คุณสามารถได้รับประโยชน์จากหลักสูตรที่ upGrad เสนอ เลือกหนึ่งในหลักสูตรออนไลน์ใน AI และ ML และเป็นวิศวกร ML มืออาชีพหลังจากเข้าร่วมออนไลน์และเห็นการบรรลุความฝันของคุณ
หลักสูตร
กว่าทศวรรษที่ประสบความสำเร็จในการเปลี่ยนผ่านสู่อีเลิร์นนิง ช่องทางออนไลน์หลายช่องทางช่วยให้นักศึกษาลงทะเบียนเรียนในหลักสูตรที่ต้องการได้อย่างง่ายดาย มีผู้ให้บริการหลายรายที่เปิดสอนหลักสูตรดังกล่าวเพื่อช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญได้รับข้อมูลประจำตัวในสาขาการศึกษาของตน แบรนด์ที่ชื่อว่า upGrad เป็นหนึ่งในผู้บุกเบิกหลักสูตรออนไลน์ด้านเทคนิคและที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจ ซึ่งรวมถึง AI และ ML
หลักสูตรที่เปิดสอนโดย upGrad
เนื่องจากการปฏิวัติทางเทคโนโลยีนำโดยแมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ upGrad จึงมีหลักสูตรที่ทันสมัยและอิงตามกรณีศึกษาสำหรับผู้ที่ต้องการและผู้เชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล UpGrad มีหลักสูตรหลักสี่หลักสูตรหลักในการเรียนรู้ด้วยเครื่อง
- ใบรับรองขั้นสูงในการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก – มาเป็นวิศวกร ML โดยเรียนรู้วิธีสร้างแชทบ็อต เครื่องมือแนะนำข่าวสาร และอื่นๆ อีกมากมาย
- ใบรับรองขั้นสูงในการเรียนรู้ของเครื่องและ NLP
- โปรแกรม PG สำหรับผู้บริหารในการเรียนรู้ของเครื่องและ AI – มาเป็นวิศวกรการเรียนรู้ของเครื่องและเรียนรู้วิธีฝึกตัวแทนให้เล่น Tic Tac Toe ฝึก Chatbot และอีกมากมาย
- วิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาการเรียนรู้ของเครื่องและ AI – ศึกษาหลักสูตรปริญญาโทแบบบูรณาการในการเรียนรู้ของเครื่องและ AI จาก IIIT-B และ LJMU ประหยัดกว่าโปรแกรมออฟไลน์ 10 เท่า
- โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูงในการเรียนรู้ของเครื่อง – แสวงหาโอกาสที่ต้องการในการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์จาก IIT Delhi และเสริมสร้างความรู้ของคุณเกี่ยวกับแนวคิดวิทยาศาสตร์ข้อมูลพื้นฐาน โดยจะสอนคณิตศาสตร์พื้นฐานของการนำ ML ไปใช้งาน การจัดการข้อมูลที่ไม่สมดุล และทำความคุ้นเคยกับเมตริกการประเมินและกลยุทธ์การปรับให้เหมาะสมของอัลกอริธึม ML สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติม โปรดเยี่ยมชม เว็บไซต์ ของ เรา
ทุกหลักสูตรเป็นแบบออนไลน์และออกแบบมาสำหรับมืออาชีพด้านการทำงาน
เกณฑ์คุณสมบัติที่เปรียบเทียบเป็นระดับปริญญาตรีขั้นต่ำด้วยคะแนนสอบผ่าน 50% หรือเทียบเท่า นักเรียนที่มีประสบการณ์การทำงานอย่างน้อย 1 ปีหรือปริญญาคณิตศาสตร์หรือสถิติจะเหมาะสมกว่า
ทำไมต้องเลือกหลักสูตร upGrad?
หลักสูตรนี้ได้รับการอนุมัติจาก WES (World Education Services) และได้รับการรับรองจาก IIT Bangalore ซึ่งเป็นมหาวิทยาลัยที่ได้รับการยอมรับจาก UGC และ AICTE ได้รับการอนุมัติ ตามการจัดอันดับของ NIRF สถาบันอยู่ใน 70 มหาวิทยาลัยวิศวกรรมศาสตร์ชั้นนำ
หลักสูตรนี้ออกแบบโดยผู้เชี่ยวชาญและคณาจารย์ชั้นนำ เนื้อหาประกอบด้วยมัลติมีเดีย วิดีโอ กรณีศึกษา และโครงการ
บทสรุป
ตอนนี้ คุณมีแนวคิดที่เป็นธรรมเกี่ยว กับ ความสำคัญของ AI และ ML แล้ว คุณจึงตัดสินใจศึกษาการเรียนรู้ของเครื่องได้ รับข้อมูลเกี่ยวกับสถานที่เรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิง วิธีเริ่มการเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิง ตลอดจนวิธีที่ดีที่สุดในการเรียนรู้แมชชีนเลิร์นนิง
เรียนรู้ หลักสูตร ML จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว
สถาบันผู้ให้บริการหลักสูตร upGrad มีหลักสูตร Executive PG ในการเรียนรู้ของเครื่องและ AI และ วิทยาศาสตรมหาบัณฑิตสาขาการเรียนรู้ของเครื่องและ AI ที่อาจแนะนำคุณสู่การสร้างอาชีพ หลักสูตรเหล่านี้จะอธิบายความจำเป็นในการเรียนรู้ของเครื่องและขั้นตอนเพิ่มเติมในการรวบรวมความรู้ในโดเมนนี้ ซึ่งครอบคลุมแนวคิดที่หลากหลายตั้งแต่ Gradient Descent ไปจนถึง Machine Learning
