成为一名机器学习工程师：终极指南教程

语言：英语|尺寸：3.26 GB |持续时间：8小时16米

你将学到什么

1. 了解机器学习、人工智能和深度学习的基础知识。

2. 能够构建和训练机器学习模型。

3. 能够构建和训练机器学习模型。

4. 能够使用Python进行机器学习。

5. 能够将机器学习模型部署到生产中。

6. 能够使用TensorFlow，这是Python中流行的深度学习库。

7. 能够使用scikit learn，这是Python中一个流行的机器学习库。

要求

1. 学习意愿：机器学习是一个复杂的话题，所以学习者应该愿意付出努力来学习材料。

2. 一些编程经验：这可以用任何编程语言，但Python是机器学习中最受欢迎的选择。

机器学习是当今科技行业最受欢迎的技能之一。机器学习工程师负责构建和部署解决现实世界问题的机器学习模型。在本课程中，您将学习成为机器学习工程师所需的技能。我们将从机器学习的基础知识开始，包括监督学习、无监督学习和强化学习。然后，我们将讨论不同类型的机器学习模型，如神经网络、决策树和支持向量机。我们还将介绍最新的机器学习技术和框架，如TensorFlow和PyTorch。

概述

1. 第一节：简介

2. 讲座1简介

3. 第2节：机器学习基础

4. 第二讲机器学习与人工智能与神经网络

5. 第3讲为机器学习处理数据

6. 第4讲机器学习的类型

7. 第3节：TensorFlow

8. 第五讲TensorFlow导论|上

9. 第六讲TensorFlow探索

10. 第4节：核心学习算法

11. 第7讲机器学习算法

12. 第5节：神经网络

13. 第8讲理解神经网络

14. 第6节：计算机视觉-卷积神经网络

15. 第九讲理解细胞神经网络与计算机视觉

16. 第7节：使用递归神经网络（RNN）进行自然语言处理

17. 第10讲递归神经网络（RNN）在NLP中的威力

18. 第8节：Q学习强化学习：掌握智能决策

19. 第11讲最优决策的框架

20. 第9节：结论和下一步行动

21. 第12讲构建自己的ML之旅

链接：https://pan.baidu.com/s/1wd61ns7_151lAWZydhiOZw