Maschinelles Lernen (ML) und Künstliche Intelligenz (KI) gibt es schon seit einigen Jahrzehnten. Diese Begriffe haben in letzter Zeit aufgrund der ununterbrochenen Entwicklungen, die Ingenieure jeden Tag durchführen, große Aufmerksamkeit erregt. Wenn Sie neugierig geworden sind und endlich etwas über diese Technologie erfahren und erste Erfahrungen sammeln möchten, sind Sie hier genau richtig.
Ich begann meine autodidaktische Programmierreise ohne ein bestimmtes Ziel vor Augen. Es struggle in letzter Zeit dass ich das Lernen über KI und ML ernster genommen habe. Ich habe herausgefunden, dass dies das ist, was ich heute verfolgen möchte, und ich möchte diese Liste mit Ressourcen teilen, um Sie durch die Ressourcen zu führen, die meiner Erfahrung nach die effizientesten sind, die es gibt. Vertrauen Sie mir, genau diese Ressourcen ermöglichten mir die Zulassung zu einem Masterstudium, um die Themen zu studieren und zu recherchieren, die ich gerade in Kursen oder Podcasts gesehen habe. Ich werde Sie durch einen spezifischen Kurspfad führen, den Sie einschlagen können, um selbst mit dem Üben und Erstellen von Programmen für maschinelles Lernen zu beginnen. Sie können dort viele Pay attention mit Ressourcen finden, die Sie lernen können, aber glauben Sie mir. Ich wünschte, ich hätte schon vor Monaten genau diese Schritt-für-Schritt-Roadmap (ressourcenspezifisch) gehabt.
Ja, ich weiß, dass Sie wahrscheinlich schon anderswo von der Bedeutung von Python gehört haben. Ich bin hier, um Ihnen zu sagen, dass alles, was Sie gehört haben, wahr ist. Mit Python können Sie verstehen, wie Sie Anweisungen in Ihre Modelle eingeben, und einfach in die ML-Konversation einsteigen. So einfach und wichtig ist es: Sie brauchen Python!
Wie bei jedem anderen Thema auf dieser Liste weiß ich, dass Sie im gesamten Web On-line-Movies und andere Kurse zum Erlernen von Python finden können. Meiner Meinung nach ist Zero to Mastery’s Full der beste Python-Kurs, in dem Sie alles lernen können, was Sie für den Einstieg in ML benötigen Python Entwickler im Jahr 2023. Genau diesen Kurs finden Sie auf Udemy auch (von dort habe ich es genommen).
https://www.udemy.com/course/complete-python-developer-zero-to-mastery/
Da Sie nun wissen, wie man mit einem Pc spricht, können Sie damit beginnen, weitere ML-spezifische Konzepte und Terminologie zu verstehen. Dafür gibt es keinen besseren Kurs als Andrew Ngs Machine Studying Spezialisierung.
Um es kurz zu machen: Andrew ist meiner Meinung nach einer der Paten der KI und einer der engagiertesten Professoren, die ich on-line gesehen habe. Er weiß, wovon er spricht und führt Sie durch viele neue Begriffe, die jeder Ingenieur für maschinelles Lernen benötigt. Genauer gesagt ermöglicht Ihnen dieser Kurs, zu erfahren, was mit vielen Modellen los ist, die Sie später im dritten und letzten Kurs dieser Liste verwenden werden.
Allerdings muss ich Sie warnen: Dieses Buch kann manchmal theoretisch werden, enthält aber alles, was Sie brauchen, um einige der Themen, die Sie in den Wochen lernen, in die Praxis umzusetzen. Denken Sie daran, dass die Bedeutung dieses Kurses in den Grundkenntnissen liegt, die Sie benötigen, um in diesem Bereich weiterzukommen.
Jetzt können Sie stolz auf sich sein! Der letzte Teil dieses Puzzles besteht darin, ein wenig zu üben und alles, was Sie kürzlich gelernt haben, durch einige geführte Projekte umzusetzen. Für den letzten Abschnitt dieser Liste kehren wir nun zur Udemy-Plattform zurück:
https://www.udemy.com/course/complete-machine-learning-and-data-science-zero-to-mastery/
In diesem Kurs wenden Sie einen Teil des zuvor erworbenen Wissens auf reale Szenarien an und erfahren (gewissermaßen), wie es ist, ein echter ML-Ingenieur zu sein. Dies ist nur ein kleiner Ausschnitt des gesamten Fachgebiets, aber es wird Sie dabei unterstützen, bereit zu sein, Ihr Wissen auf externe Projekte anzuwenden, die Sie interessieren, und, was noch wichtiger ist, dieses Interesse zu wecken, um andere Kurse, Spezialisierungen und Ressourcen zu verfolgen, die Sie finden können zu etwas namens „Deep Studying“, wie im zweiten Abschnitt dieser Liste zu sehen ist.
Dies ist meine Artwork, der Lerngemeinschaft etwas zurückzugeben, für die ich sehr dankbar bin. Ich weiß genau, wie frustrierend es sein kann, sich umzuschauen und 100 verschiedene Optionen für Kurse zum gleichen Thema zu sehen. Aus diesem Grund habe ich beschlossen, diese Liste zu erstellen: um Neulingen auf diesem Gebiet mit prägnanten und direkt auf den Punkt gebrachten Informationen zu helfen Style vor allem, wenn wir zum ersten Mal anfangen.
- Lernen Sie die Programmiersprache Python
- Erfahren Sie mehr über ML-Terminologie und -Konzepte
- Entdecken Sie den tatsächlichen Arbeitsablauf zur Anwendung dieser Konzepte auf verschiedene Projekte
Nutzen Sie diesen Leitfaden als Einstieg, um Ihr Interesse und Ihr Wissen im Bereich ML zu steigern. Ich denke, dass diese drei einfachen Schritte Ihnen die nötigen Werkzeuge an die Hand geben können, um auch ohne Programmiererfahrung ein gutes Maß an Wissen aufzubauen. Dennoch bin ich davon überzeugt, dass die Erlangung einer professionellen Stelle viel mehr beinhaltet als nur das Lernen von Kursen und das Aufzeichnen Ihres Codes. Behalten Sie dies im Hinterkopf, wenn Sie die Liste durchgehen, und denken Sie daran, dass alles geschieht, nachdem eine angemessene Wissensgrundlage geschaffen wurde.
Wenn Sie diese Informationen nützlich finden, vernetzen wir uns über einige meiner sozialen Medien!
Ich verwende meistens beides LinkedIn Und Twitter Stand vor kurzem, aber ich habe vor, noch ein paar weitere Seiten hinzuzufügen, während ich mein Portfolio im Laufe meines Studiums aufbaue (ich habe auf jeden Fall auch vor, einen Artikel darüber zu verfassen).
Behalten Sie ein angeheiztes Interesse und Konsequenz bei, das wird Sie durch den Relaxation führen.
