Курсы по машинному обучению и глубокому обучению на YouTube
Представляю вашему вниманию подборку курсов на YouTube, которые предназначены для углубления вашего понимания машинного обучения и глубокого обучения, от основных концепций до специализированных применений в различных областях.
Основные курсы по машинному обучению
- Изучите основы машинного обучения с Введение в машинное обучение (Тюбинген), предлагающим понимание регрессии, классификации и многого другого.
- Погрузитесь в Статистическое машинное обучение (Тюбинген) для понимания алгоритмов и парадигм статистического обучения.
- Освойте основы с Лекции по машинному обучению (Стефан Хармелинг), охватывающие ключевые концепции от правила Байеса до гауссовских процессов.
- Курс Caltech CS156: Learning from Data предоставляет комплексное введение, от проблемы обучения до машин опорных векторов.
- Для практического применения, Прикладное машинное обучение учит широко используемым техникам, включая оптимизацию и регуляризацию.
Исследование глубокого обучения
- Начните свое путешествие в глубокое обучение с Введение в глубокое обучение (MIT), основной курс для начинающих.
- Курс Глубокое обучение: CS 182 охватывает техники от анализа ошибок до имитационного обучения.
- Нейронные сети: от нуля до героя от Андрея Карпати предлагает глубокое погружение в нейронные сети.
- Откройте для себя пересечение креативности и ИИ с MIT: Глубокое обучение для искусства, эстетики и творчества.
- Занимайтесь Глубоким неуправляемым обучением для изучения моделей скрытых переменных
и техник самообучения.
Специализированные курсы по машинному обучению
- Для применений в здравоохранении, MIT 6.S897: Машинное обучение для здравоохранения (2019) вводит ML в клинические контексты.
- Курс Машинное обучение с графами (Стэнфорд) углубляется в техники, такие как PageRank и графовые нейронные сети.
- В области NLP, CS224N: Обработка естественного языка с глубоким обучением предлагает всестороннее изучение NLP на основе глубокого обучения.
Практическое и реальное применение
- Узнайте о создании приложений с большими языковыми моделями через LLMOps: Создание реальных приложений с большими языковыми моделями.
- Полный стек глубокого обучения учит, как выводить модели глубокого обучения в производство, охватывая все от инфраструктуры до веб-развертывания.
Исследование компьютерного зрения и обучения с подкреплением
- Курс Стэнфорда CS231N: Сверточные нейронные сети для визуального распознавания является эталонным для тех, кто интересуется компьютерным зрением.
- Погрузитесь в динамику систем принятия решений с Обучение с подкреплением (Политехника Монреаль, Осень 2021), охватывающим все от многоруких бандитов до методов Монте-Карло.
Эта подборка курсов на YouTube предлагает всесторонний путь для обучающихся на различных этапах их пути в машинном обучении и глубоком обучении, от основных знаний до продвинутых приложений и решения реальных проблем.
Мои курсы
🎓 Погрузитесь в мои обширные курсы по информационным технологиям, разработанные как для энтузиастов, так и для профессионалов. Независимо от того, хотите ли вы освоить Docker, покорить Kubernetes или углубить свои навыки в области DevOps, мои курсы предлагают структурированный путь к повышению вашего технического мастерства.
Мои услуги
💼 Загляните в мой каталог услуг и узнайте, как мы можем сделать вашу технологическую жизнь лучше. Будь то повышение эффективности вашей IT-инфраструктуры, развитие вашей карьеры или расширение технологических горизонтов — я здесь, чтобы помочь вам достичь ваших целей. От DevOps-трансформаций до сборки игровых компьютеров — давайте сделаем ваши технологии непревзойденными!
Пополнить запасы моего кофе
💡 Telegram | Boost
💖 PayPal
🏆 Patreon
💎 GitHub
🥤 BuyMeaCoffee
🍪 Ko-fi
Подпишись
⭐ Telegram | Блог
🎬 YouTube
🐦 Twitter
🎨 Instagram
🐘 Mastodon
🧵 Threads
🎸 Facebook
🧊 Bluesky
🎥 TikTok
💻 LinkedIn
📣 daily.dev Squad
🧩 LeetCode
🐈 GitHub
Этот контент создан искусственным интеллектом?
Нет! Каждая статья — результат моей работы, наполненной страстью к Docker и десятилетиями опыта в IT. Я применяю ИИ для улучшения грамматики, чтобы обеспечить четкость технических деталей, однако все идеи, стратегии и рекомендации исключительно мои. Этот метод иногда может вызывать срабатывание детекторов ИИ, но можете быть уверены, что вся представленная информация и опыт — подлинно мои.
