Hinweis: Der folgende Artikel hilft Ihnen dabei: Lernen Sie KI von Spitzenuniversitäten in diesen 10 Kursen – Auf dem Weg zur KI
Ursprünglich veröffentlicht auf Towards AI, dem weltweit führenden Nachrichten- und Medienunternehmen für KI und Technologie. Wenn Sie ein KI-bezogenes Produkt oder eine KI-bezogene Dienstleistung entwickeln, laden wir Sie ein, darüber nachzudenken, KI-Sponsor zu werden. Bei Towards AI helfen wir bei der Skalierung von KI- und Technologie-Startups. Wir helfen Ihnen dabei, Ihre Technologie der breiten Masse zugänglich zu machen.
Zehn Universitätskurse, in die Sie als Datenwissenschaftler Ihre Zeit investieren sollten
Es gibt viele Online-Plattformen, die Online-Kurse für KI anbieten. Obwohl die meisten von ihnen gute Inhalte mit praktischer Übung bieten. Für viele Konzepte mangelt es jedoch immer an einer fundierten theoretischen Erklärung. Wenn Sie also Anfänger sind, sind die Online-Kurse ein guter Ausgangspunkt. Sie müssen jedoch Ihr theoretisches Verständnis für viele Konzepte verbessern, um Ihre Karriere im Bereich der KI voranzutreiben. Da es sich um ein sich weiterentwickelndes Gebiet mit täglich neuen Forschungsergebnissen handelt. Daher ist es wichtig, über ein solides Verständnis der theoretischen Grundlagen zu verfügen, um mit den neuen Ergebnissen in diesem Bereich umgehen zu können.
In diesem Artikel werde ich zehn Kurse von Top-Universitäten empfehlen, die Ihnen helfen werden, die verschiedenen Konzepte der KI und des maschinellen Lernens besser zu verstehen und eine grundlegende Grundlage für ein besseres Verständnis der neuen Forschungsergebnisse in diesem Bereich zu schaffen .
1. Lineare Algebra vom MIT
Der erste Kurs ist der berühmte lineare Algebra-Kurs von Prof. Gilbert Strang am MIT. Dies ist ein Grundlagenfach der Matrixtheorie und der linearen Algebra. Da Konzepte der linearen Algebra der Schlüssel zum Verständnis und zur Erstellung von Algorithmen für maschinelles Lernen sind, insbesondere für deren Anwendung auf Deep Learning und neuronale Netze. Daher hilft die Teilnahme dabei, die fortgeschrittenen Konzepte und Algorithmen des maschinellen und tiefen Lernens zu verstehen.
2. Matrixmethoden in Datenanalyse, Signalverarbeitung und maschinellem Lernen vom MIT
Der zweite Kurs ist der Kurs „Matrixmethoden in Datenanalyse, Signalverarbeitung und maschinellem Lernen“, der von Prof. Gilbert Strang am MIT unterrichtet wird. In diesem Kurs wird die lineare Algebra mit Anwendungen auf Wahrscheinlichkeit, Statistik und Optimierung behandelt – und vor allem eine vollständige Erklärung des Deep Learning. Dies ist ein sehr wichtiger Kurs, wenn Sie die theoretischen Grundlagen der Optimierung und des Deep Learning verstehen möchten.
Die wichtigsten im Lehrplan behandelten Punkte sind in der folgenden Abbildung dargestellt:
3. Kurs über statistische Methoden von Georgia Tech
Der dritte Gang ist der statistische Methoden Kurs von David Goldsman an der Georgia Tech. Dieser Kurs bietet eine Einführung in grundlegende Wahrscheinlichkeitskonzepte. Der Schwerpunkt des Kurses liegt auf Anwendungen in Wissenschaft und Technik mit dem Ziel, die Modellierungs- und Analysefähigkeiten für eine Vielzahl realer Probleme zu verbessern.
4. Wahrscheinlichkeit für Data Science von Harvard
Der vierte Gang ist der Wahrscheinlichkeit für Data Science Kurs von Harvard. In diesem Kurs lernen Sie wertvolle Konzepte der Wahrscheinlichkeitstheorie kennen. Die Motivation für diesen Kurs sind die Umstände der Finanzkrise 2007–2008. Diese Finanzkrise wurde unter anderem dadurch verursacht, dass das Risiko einiger von Finanzinstituten verkaufter Wertpapiere unterschätzt wurde. Um dieses sehr komplizierte Ereignis zu verstehen, müssen wir die Grundlagen der Wahrscheinlichkeit verstehen.
In diesem Kurs werden wichtige Konzepte wie Zufallsvariablen, Unabhängigkeit, Monte-Carlo-Simulationen, erwartete Werte, Standardfehler und der zentrale Grenzwertsatz vorgestellt. Diese statistischen Konzepte sind von grundlegender Bedeutung für die Durchführung statistischer Datentests und für das Verständnis, ob die von Ihnen analysierten Daten wahrscheinlich auf eine experimentelle Methode oder auf Zufall zurückzuführen sind.
Die Wahrscheinlichkeitstheorie ist die mathematische Grundlage statistischer Schlussfolgerungen, die für die Analyse zufällig beeinflusster Daten unverzichtbar und daher für Datenwissenschaftler von wesentlicher Bedeutung ist.
5. Maschinelles Lernen von Stanford
Der fünfte Gang ist der berühmte Maschinelles Lernen Kurs von Andrew Ng an der Stanford University. Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in maschinelles Lernen und statistische Mustererkennung.
Zu den in diesem Kurs behandelten Themen gehören überwachtes Lernen (generatives/diskriminatives Lernen, parametrisches/nichtparametrisches Lernen, neuronale Netze, Support-Vektor-Maschinen); unüberwachtes Lernen (Clustering, Dimensionsreduktion, Kernel-Methoden); Lerntheorie (Bias/Varianz-Kompromisse, praktische Ratschläge); Verstärkungslernen und adaptive Steuerung. Im Kurs werden auch aktuelle Anwendungen des maschinellen Lernens erörtert, wie etwa Robotersteuerung, Data Mining, autonome Navigation, Bioinformatik, Spracherkennung sowie Text- und Webdatenverarbeitung.
Dieser Kurs ist einer der wichtigsten Kurse, die Sie in Betracht ziehen sollten, wenn Sie Ihr theoretisches Wissen über maschinelles Lernen vertiefen möchten. Die Videos des Kurses konnten gefunden werden Hier.
6. Einführung in Deep Learning vom MIT
Der sechste Gang ist der berühmte Einführung in Deep Learning Kurs am MIT. Bei diesem Kurs handelt es sich um einen Einführungskurs in Deep-Learning-Methoden mit Anwendungen in den Bereichen Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, Biologie und mehr!
Sie erwerben grundlegende Kenntnisse über Deep-Learning-Algorithmen und sammeln praktische Erfahrungen beim Aufbau neuronaler Netze in TensorFlow. Der Kurs endet mit einem Projektvorschlagswettbewerb mit Feedback von Mitarbeitern und einer Gruppe von Industriesponsoren. Dieser Kurs wird während des IAP-Semesters des MIT von einem aktuellen MIT-Doktoranden unterrichtet. Forscher.
Der Kurs ist derzeit aktiv (zu der Zeit, als ich diesen Artikel schrieb), Sie können ihn also Vorlesung für Vorlesung verfolgen. Sie können es auf der verfolgen Kursseite und auch von ihnen Youtube Kanal.
7. Deep Learning von Yann LeCun
Der siebte Kurs ist der Deep-Learning-Kurs, der von Yann LeCun am Zentrum für Datenwissenschaft der New York University unterrichtet wird. Dieser Kurs wird von einem der führenden Forscher auf dem Gebiet des Deep Learning, Yann LeCun, unterrichtet.
Dieser Kurs befasst sich mit den neuesten Techniken des Deep Learning und Representation Learning und konzentriert sich auf überwachtes und unüberwachtes Deep Learning, Einbettungsmethoden, metrisches Lernen, Faltungs- und wiederkehrende Netze mit Anwendungen für Computer Vision, natürliches Sprachverständnis und Spracherkennung.
8. CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition von Stanford
Der achte Kurs ist der Faltungs-Neuronale Netze für die visuelle Erkennung unterrichtet von Prof. Fei-Fei Li in Stanford. Computer Vision ist in unserer Gesellschaft allgegenwärtig geworden, mit Anwendungen in den Bereichen Suche, Bildverständnis, Apps, Kartierung, Medizin, Drohnen und selbstfahrende Autos. Im Mittelpunkt vieler dieser Anwendungen stehen visuelle Erkennungsaufgaben wie Bildklassifizierung, Lokalisierung und Erkennung. Jüngste Entwicklungen bei neuronalen Netzwerkansätzen (auch bekannt als „Deep Learning“) haben die Leistung dieser hochmodernen visuellen Erkennungssysteme erheblich verbessert.
Dieser Kurs befasst sich eingehend mit den Details der Deep-Learning-Architekturen und konzentriert sich auf das Erlernen von End-to-End-Modellen für diese Aufgaben, insbesondere der Bildklassifizierung. Während des 10-wöchigen Kurses lernen die Lernenden, ihre eigenen neuronalen Netze zu implementieren, zu trainieren und zu debuggen und erhalten ein detailliertes Verständnis der neuesten Forschung im Bereich Computer Vision. Die letzte Aufgabe besteht darin, ein faltendes neuronales Netzwerk mit mehreren Millionen Parametern zu trainieren und es auf den größten Bildklassifizierungsdatensatz (ImageNet) anzuwenden. Wir werden uns auf die Vermittlung des Problems der Bilderkennung, die Lernalgorithmen (z. B. Backpropagation), praktische technische Tricks für das Training und die Feinabstimmung der Netzwerke konzentrieren und die Studenten durch praktische Aufgaben und ein Abschlussprojekt begleiten. Ein Großteil des Hintergrunds und der Materialien dieses Kurses stammt aus der ImageNet Challenge.
9. CS224n: Verarbeitung natürlicher Sprache mit Deep Learning von Stanford
Der neunte Kurs ist der Verarbeitung natürlicher Sprache mit Deep Learning Kurs geleitet von Prof. Christopher D. Manning. Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) oder Computerlinguistik ist eine der wichtigsten Technologien des Informationszeitalters. Anwendungen von NLP gibt es überall, weil Menschen fast alles in Sprache kommunizieren: Websuche, Werbung, E-Mails, Kundenservice, Sprachübersetzung, virtuelle Agenten, medizinische Berichte usw. Im letzten Jahrzehnt haben Deep-Learning-Ansätze (oder neuronale Netze) stark an Bedeutung gewonnen Hohe Leistung bei vielen verschiedenen NLP-Aufgaben unter Verwendung einzelner neuronaler End-to-End-Modelle, die kein herkömmliches, aufgabenspezifisches Feature-Engineering erfordern. In diesem Kurs erhalten die Studierenden eine umfassende Einführung in die neueste Forschung im Bereich Deep Learning für NLP. Durch Vorlesungen, Aufgaben und ein Abschlussprojekt erlernen Sie die notwendigen Fähigkeiten, um mithilfe des Pytorch-Frameworks eigene neuronale Netzwerkmodelle zu entwerfen, zu implementieren und zu verstehen.
10. Reinforcement Learning von Georgia Tech
Der letzte Kurs in dieser Liste ist der Verstärkungslernen Kurs an der Georgia Tech. Der Kurs untersucht die automatisierte Entscheidungsfindung aus rechnerischer Sicht anhand einer Kombination aus klassischen Arbeiten und neueren Arbeiten. Es untersucht effiziente Algorithmen, sofern vorhanden, zum Erlernen von Verhaltensrichtlinien für einzelne und mehrere Agenten sowie Ansätze zum Erlernen nahezu optimaler Entscheidungen aus Erfahrung.
Zu den Themen gehören Markov-Entscheidungsprozesse, stochastische und wiederholte Spiele, teilweise beobachtbare Markov-Entscheidungsprozesse, Reinforcement Learning, Deep Reinforcement Learning und Multi-Agent Deep Reinforcement Learning. Von besonderem Interesse werden Fragen der Verallgemeinerung, Erkundung und Darstellung sein. Wir werden diese Themen durch Vorlesungsvideos, Vorlesungen und das Buch Reinforcement Learning von Sutton und Barto behandeln.
Die Studierenden reproduzieren ein Ergebnis in einer veröffentlichten Arbeit in diesem Bereich und arbeiten an komplexeren Umgebungen, wie sie beispielsweise in der OpenAI Gym-Bibliothek zu finden sind. Darüber hinaus werden die Studierenden Agenten darin schulen, eine komplexere Umgebung mit mehreren Agenten zu lösen, nämlich die Google Research Football-Umgebung, und haben die Möglichkeit, hochmoderne oder neuartige Techniken zu entwickeln. Die Möglichkeit, Docker lokal auszuführen oder einen Cloud-Computing-Dienst zu nutzen, wird dringend empfohlen. Das Lehrpersonal stellt keinen technischen Support oder Cloud-Computing-Credits zur Verfügung.
„Lernen Sie KI von Top-Universitäten in diesen 10 Kursen“ wurde ursprünglich in „Towards AI“ auf Medium veröffentlicht, wo die Leute die Konversation fortsetzen, indem sie diese Geschichte hervorheben und darauf reagieren.
Veröffentlicht über Towards AI
