Max Home IndustryИнаугурационная презентация вводного курса по машинному обучению Эндрю Нг начнется на Coursera в начале 2019 года. Тем временем курсы, которые он преподает на среднем и продвинутом уровнях, только что возобновили свою работу для их заключительной презентации на 2018 год.
Раскрытие информации: когда вы совершаете покупку, перейдя по ссылке на Coursera из этой статьи, мы можем получать партнерскую комиссию.
В контексте искусственного интеллекта и машинного обучения (ML) Эндрю Нг не нуждается в представлении. Соучредитель Coursera, он был руководителем-основателем проекта Google Brain Project и работал главным научным сотрудником в Baidu, прежде чем приступить к созданию двух стартапов в области искусственного интеллекта — Deeplearning.ai, обучающая компания, основанная в 2017 году, и Landing.ai, также была основана в 2017 году с целью преобразования предприятий с помощью ИИ. В то же время он является адъюнкт-профессором Стэнфордского университета.
Он также работал над книгой «Machine Learning Yearning», цель которой — научить вас структурировать проекты машинного обучения, делая черновики глав бесплатно доступными для всех, кто подписывается на список рассылки.
Бесплатное обучение — это то, с чем Эндрю Нг уже давно ассоциируется. Его лекции по машинному обучению в Стэнфордском университете были размещены на YouTube в 2008 году, и более 200000 человек просмотрели их там до запуска осенью 2011 года версии MOOC, материал для которой был разбит на короткие сегменты с викторинами и практическими заданиями по программированию. закрепить обучение. Хотя первоначальная презентация MOOC по машинному обучению предшествовала запуску Coursera, она, несомненно, была одним из факторов, повлиявших на формирование платформы.
Машинное обучение по-прежнему работает на Coursera, где его рейтинг популярности составляет 4,9 (из 5), основанный на более чем 86 700 отзывах. Он также занимает второе место в рейтинге 50 самых популярных МООК всех времен по количеству студентов, при этом к 2016 году общее число учащихся превысило миллион человек.
Машинное обучение, возобновленное 26 ноября, в настоящее время представлено как 11-недельный курс (всего 55 часов). На среднем уровне он обеспечивает широкое введение в машинное обучение, анализ данных и статистическое распознавание образов.
Темы включают:
Обучение с учителем (параметрические / непараметрические алгоритмы, вспомогательные векторные машины, ядра, нейронные сети).
Обучение без учителя (кластеризация, уменьшение размерности, рекомендательные системы, глубокое обучение).
Лучшие практики в машинном обучении (теория предвзятости / дисперсии; инновационный процесс в машинном обучении и ИИ).
На основе многочисленных тематических исследований и приложений показано, как применять алгоритмы обучения для создания умных роботов (восприятие, управление), понимания текста (веб-поиск, защита от спама), компьютерного зрения, медицинской информатики, аудио, интеллектуального анализа баз данных и других областях.
Завершение этого курса считается хорошей предпосылкой для изучения специализации Coursera Deep Learning, созданной компанией Эндрю Нг Deeplearning.ai и преподаваемой Нг с помощниками преподавателя. Он состоит из пяти курсов продолжительностью от 2 до 4 недель каждый (всего 77 часов) и требует регистрации в ежемесячном плане подписки, который дает вам доступ ко всему каталогу Coursera. Вы можете бесплатно проверять материалы курса, записавшись на каждый из них отдельно, но без доступа к оцениваемым заданиям.
Согласно аннотации
На пяти курсах вы изучите основы глубокого обучения, поймете, как создавать нейронные сети, и научитесь руководить успешными проектами машинного обучения. Вы узнаете о сверточных сетях, RNN, LSTM, Adam, Dropout, BatchNorm, инициализации Xavier / He и многом другом. Вы будете работать над тематическими исследованиями из здравоохранения, автономного вождения, чтения на языке жестов, создания музыки и обработки естественного языка. Вы освоите не только теорию, но и увидите, как она применяется в промышленности. Вы будете практиковать все эти идеи в Python и TensorFlow, которым мы научим.
Недавно объявленный курс AI For Every также был разработан Deeplearning.ai, и его будет вести Нг. Это описанный нетехнический курс, на который может записаться любой желающий, чтобы расширить свои общие знания в области искусственного интеллекта. Это часть более широкого видения Ng по демократизации доступа к этим знаниям и созданию основы, позволяющей распространять инновации в области ИИ среди предприятий и частных лиц по всему миру на справедливой и равноправной основе.
В частности, трехнедельный курс, в общей сложности менее 10 часов, нацелен на бизнес-лидеров с целью помочь им понять такие технологии, как машинное обучение и глубокое обучение, чтобы иметь возможность определять возможности применения ИИ для решения проблем в их собственных организациях. Курс также предоставляет руководство о том, как более эффективно управлять и организовывать команды ИИ в компаниях, а также основные инструменты для понимания производства и проектов, ориентированных на ИИ, и, в свою очередь, помогает учащимся преодолеть ажиотаж, чтобы понять, что ИИ действительно может, а что нет делать.
Согласно аннотации к курсу:
Если вы инженер по машинному обучению или специалист по данным, вы можете попросить своего менеджера, вице-президента или генерального директора пройти этот курс, если вы хотите, чтобы они поняли, что вы можете (и не можете!) Делать.
Набор уже открыт, и его первая презентация состоится в начале 2019 года.
ОБНОВЛЕНИЕ Март 2019: теперь в разработке AI для всех