在线课程 – 科罗拉多大学博尔德分校 Python 机器学习专业认证

培养基本的机器学习技能。将监督式、无监督式和深度学习技术添加到您的数据科学工具箱中。

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在线课程 - 科罗拉多大学博尔德分校 Python 机器学习专业认证

Professional Certificate

中档

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • 无监督学习
  • Python 开发
  • 深度机器学习
  • 参数调整
  • 监督式学习

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • 数据科学家
  • 机器学习工程师
  • AI 研究员
  • 数据分析师
  • 深度学习专家 （Deep Learning Specialist）
  • 推荐系统开发人员
  • 计算机视觉工程师
  • NLP 工程师
  • 生物信息学分析师
  • 软件工程师 （机器学习）

专业化 – 由 3 部分组成的课程系列

在机器学习专业中，我们将学习监督学习、无监督学习和深度学习简介。您将将机器学习算法应用于实际数据，了解何时使用每个模型以及为什么使用，并提高模型的性能。

监督式学习

  • 线性回归和 Logistic 回归
  • KNN
  • 决策树
  • Random Forest 和 Boosting 等蒸馏方法
  • SVM 等核方法

无监督学习

  • 降维技术（例如 PCA）
  • 分类
  • 推荐系统

深度学习简介

  • 选择模型体系结构
  • 使用 Keras 等库构建/训练神经网络
  • CNN 和 RNN 的实际示例

该专业可以作为 CU Boulder 在 Coursera 平台上提供的数据科学或计算机科学硕士学位课程的一部分获得学分。这些认可的学位提供重点课程、为期 8 周的短期课程和现收现付。录取基于三门先修课程的表现，而不是学术历史。Coursera 的 CU 学位非常适合应届毕业生或在职专业人士。

有关更多信息，请访问：

实践学习项目

在这个专业中，您将构建一个电影推荐系统，根据 RNA 序列识别癌症，将 CNN 应用于数字病理学，在灾难推文上练习 NLP 技术，甚至使用 GAN 创建狗的图像。您将完成一个期末项目，您将在其中应用监督、无监督和深度学习，以证明您在课程中的专业知识。

Details of the courses that make up the specialization

机器学习简介：监督式学习

  • 课程 1 • 39 小时 • 3.3 （58 评分）

课程详情

学习内容
  • 使用现代机器学习工具和 Python 库。
  • 比较 Logistic 回归的优缺点。
  • 解释如何处理无法线性分离的数据。
  • 解释什么是决策树以及它如何分隔节点。
您将获得的技能
  • 类别： Top Parameters
  • 类别： sklearn
  • 类别： 合奏
  • 类别： 决策树

机器学习中的无监督算法

  • 课程 2 • 38 小时 • 3.9 （13 评分）

课程详情

学习内容
  • 解释什么是无监督学习以及使用无监督学习的方法列表。
  • 写下并解释矩阵分解方法的不同算法，以及每种算法的作用。
您将获得的技能
  • 类别： 聚类分析
  • 类别： 降维
  • 类别： 无监督学习
  • 类别： 推荐系统
  • 类别： 矩阵分解

深度学习简介

  • 课程 3 • 60 小时 • 3.6 （27 个评分）

课程详情

学习内容
  • 在训练期间应用不同的优化方法并解释不同的行为。
  • 使用基于云的工具和深度学习库来实施 CNN 架构并训练图像分类任务。
  • 将深度学习包应用于连续数据、构建模型、训练和校准。
您将获得的技能
  • 类别： 递归神经网络
  • 类别： 卷积神经网络
  • 类别： 人工神经网络
  • 类别： 无监督深度学习
  • 类别： 深度学习

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