Зарплата-Карьера-Сертификаты-Публикации-Форумы

Вас ждет успех

Академия искусственного интеллекта

Резюме

Миссия Академии искусственного интеллекта заключается в предоставлении программ обучения и сертификации в области кибербезопасности мирового класса для обучения и сертификации следующего поколения разработчиков программного обеспечения и инженеров по всему миру в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Ниши включают искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение, Python, TensorFlow, PyTorch, сверточные нейронные сети и компьютерное зрение. Академия предлагает лучшие в своем классе сертификаты: Deep.ai, MIT, Johns Hopkins, Stanford University, University of Michigan, UC Berkeley, Duke University, Carnegie Mellon University и другие.

Это Искусственный интеллект-Машинное обучение-Глубокое обучение — Руководство по трансформации карьеры содержит ценную информацию, которая позволит вам ускорить ваш карьерный рост и увеличить потенциальный доход: карьерные возможности, заработная плата (спрос и рост), сертификаты и обучение. программы, публикации и порталы, а также профессиональные форумы и сообщества. Программы сертификации и обучения подразделяются на категории Искусственный интеллект, Машинное обучение, Глубокое обучение, Обработка естественного языка и Компьютерное зрение.

Glassdoor оценивает среднюю зарплату инженера по машинному обучению в 131 001 доллар США. Indeed перечисляет 2091 вакансию с общенациональной зарплатой инженера по машинному обучению averMachine Learning в размере 131 276 долларов США. Область залива Сан-Франциско — это самый высокий уровень заработной платы в размере 193 485 долларов США, а в Иден-Прери, штат Миннесота, — 106 780 долларов США. Только на SimplyHired сейчас 868 669 вакансий в области компьютерного зрения.

В нашей модели трансформации карьеры есть три критических фактора успеха. Во-первых, получить сертификат. Профессионалы с лучшими в своем классе наборами навыков в сочетании с ведущими в отрасли сертификатами продвигаются вперед быстрее, чем ваши коллеги, и обычно зарабатывают на 3%-5% больше, чем их коллеги. Во-вторых, опубликуйтесь. Актуальные, краткие и содержательные статьи о передовом опыте в вашей технической области или функциональной дисциплине повышают доверие к вам и честность. И в-третьих, подключайтесь. Развитие и поддержание надежной профессиональной сети — на местном и глобальном уровне — укрепляет вашу карьеру и позиционирует вас как эксперта в своей области, к которому можно обратиться.

Итак, начните сегодня. Наша мантра: «Вас ждет успех!».

И. Карьера

Ниже приведены наиболее надежные и популярные сайты с возможностями карьерного роста, включая вакансии и долгосрочные карьерные пути для профессионалов AI-ML-DL-NLP-CV.

II. Заработная плата

Спрос на профессионалов AI-ML-DL намного превышает спрос на большинство других дисциплин в области ИТ и программного обеспечения. Профессиональные титулы в этой обширной и быстро меняющейся области сильно различаются. Тем не менее, вот несколько проверенных основных игр.

Основные титулы:

  • Инженер по машинному обучению
  • Главный инженер по машинному обучению
  • Главный инженер ИИ
  • Инженер-разработчик программного обеспечения
  • DevOps-инженер

Это в дополнение к более общим профессиональным названиям программного обеспечения, в том числе:

  • Аналитик по обеспечению качества
  • Архитектор программного обеспечения
  • Разработчик программного обеспечения/программист
  • Программный кодер
  • питон

Статья 12 ИИ-карьеры и перспективы работы на 2022 год, опубликованная Университетом Сан-Диего, предлагает ценную информацию о карьерных путях, должностях и зарплатах для специалистов по искусственному интеллекту. Несколько основных моментов:

Наиболее востребованные навыки работы с программным обеспечением:

  • МАТЛАБ
  • C/C++
  • Исчисление и линейная алгебра жизненно важны
  • Навыки коммуникации

ZipRecruiter и Intellipaat определяют дополнительные технические и деловые навыки:

  • Знание и опыт работы с Python в частности
  • Цели и стратегии цифрового маркетинга
  • Эффективное сотрудничество с другими
  • Аналитические навыки
  • Уверенное знание прикладной математики и алгоритмов
  • Навыки решения проблем
  • Знание отрасли
  • Управленческие и лидерские качества
  • Машинное обучение
  • «Ассоциация развития искусственного интеллекта 2023»

В настоящее время на LinkedIn зарегистрировано 35 240 вакансий в области машинного и глубокого обучения. Glassdoor оценивает среднюю зарплату инженера по машинному обучению в 131 001 доллар США. Indeed перечисляет 59 321 вакансию со средней зарплатой по стране в размере 131 276 долларов США. Область залива Сан-Франциско — это самый высокий уровень заработной платы в размере 193 485 долларов США, а в Иден-Прери, штат Миннесота, — 106 780 долларов США. ZipRecruiter подсчитал, что средняя зарплата инженера по машинному обучению в США составляет 130 530 долларов. Более того, SimplyHired теперь содержит 868 669 списков вакансий в области компьютерного зрения.

Средние зарплаты MLE в США — см. таблицу ниже (Источник: ZipRecruiter)

Резюме ZipRecruiter Лучшие заработки, 75-й процентиль, средний и 25-й процентиль показывает значительные различия в заработной плате в зависимости от местоположения, уровня квалификации, сертификации и, да, производительности труда.

Стандартное предположение состоит в том, что профессионалы, имеющие текущие и соответствующие сертификаты известных отраслевых ассоциаций или поставщиков, обычно опережают своих коллег на 3%-5%. Если спроецировать на 20–30-летнюю карьеру, это может привести к десяткам, если не сотням тысяч долларов дохода. Перспективы сертифицированных экспертов AI-ML-DL очень многообещающие в ближайшие два десятилетия.

(Примечание: ознакомьтесь с полным Отчетом по ИТ-навыкам и зарплате Global Knowledge 2021 здесь).

III. Сертификация и обучение

Примечание. См. сопутствующий документ Python, R, TensorFlow и Pytorch — Руководство по трансформации карьеры

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект для торговли: программа включает в себя реальные проекты, разработанные отраслевыми экспертами, охватывающие темы от управления активами до генерации торговых сигналов. Освойте алгоритмы искусственного интеллекта для торговли и создайте свой портфель, готовый к карьере. Изучите основы количественного анализа, включая обработку данных, генерацию торговых сигналов и управление портфелем. Используйте Python для работы с историческими данными об акциях, разработки торговых стратегий и построения многофакторной модели с оптимизацией. Учебные модули — каждый с практическим проектом — включают: 1) Базовый количественный трейдинг (Проект: Торговля с импульсом); 2) Расширенный количественный трейдинг (Проект: Стратегия прорыва); 3) Акции, индексы и ETF (проект: Smart Beta и оптимизация портфеля); 4) Factor Investing and Alpha Research (Проект: Alpha Research and Factor Modeling); 5) Анализ настроений с обработкой естественного языка (Проект: Анализ настроений с использованием НЛП); 6) Усовершенствованная обработка естественного языка с помощью глубокого обучения (Проект: Глубокая нейронная сеть с новостными данными); 7) Объединение нескольких сигналов (Проект: Объединение сигналов для расширенного альфа-канала); и 8) Моделирование сделок с историческими данными (Проект: Тестирование на исторических данных). (Удасити)

Искусственный интеллект с использованием IBM Watson: Получите навыки в области глубокого обучения, интерфейсов прикладного программирования (API), искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения и IBM Watson. Учебные модули адресованы: 1) Обзор Watson, 2) Watson AI Services, 3) Дополнительные услуги Watson AI и 4) Watson в действии. (ИБМ)

Сертифицированный специалист по искусственному интеллекту (CAIP): Применяйте различные подходы и алгоритмы для решения бизнес-задач с помощью ИИ и МО, используйте алгоритмы для решения двух наиболее распространенных контролируемых задач: регрессии и классификации, а также общей неконтролируемой проблемы. : кластеризация. {CertNexus}

Сертификат IBM Applied AI Professional: IBM Watson AI Services — машинное обучение, наука о данных, обработка естественного языка, классификация изображений, обработка изображений, IBM Watson AI Services, OpenCV, API. {ИБМ}

Машинное обучение

«Расширенное машинное обучение и обработка сигналов»: доступ к ценным сведениям о моделях контролируемого и неконтролируемого машинного обучения, используемых экспертами во многих областях, связанных с дисциплинами. Мы узнаем об основах линейной алгебры, чтобы понять, как работают режимы машинного обучения. Затем мы представляем самые популярные платформы машинного обучения для Python: Scikit-Learn и SparkML. SparkML составляет большую часть этого курса, поскольку масштабируемость является ключом к устранению узких мест в производительности. Мы учимся настраивать модели параллельно, параллельно оценивая сотни различных комбинаций параметров. Мы будем постоянно использовать реальный пример из IoT (Интернета вещей) для иллюстрации различных алгоритмов. Для прохождения курса вам даже необходимо создать собственные данные датчика вибрации, используя датчики акселерометра в вашем смартфоне. Таким образом, на протяжении всего курса вы фактически работаете с самостоятельно созданным реальным набором данных. {ИБМ}

AWS Certified Machine Learning: Сертификационный экзамен AWS Machine Learning-Speciality (ML-S), AWS Exploratory Data Analysis охватывает такие темы, как визуализация данных, описательная статистика и сокращение размеров, а также включает информацию о соответствующих сервисах AWS. , Моделирование машинного обучения. {Пирсон ИТ}

Инженер по машинному обучению AWS Получите навыки работы с данными и машинного обучения, необходимые для создания и развертывания моделей машинного обучения в рабочей среде с помощью Amazon SageMaker. Учебные модули с практическими проектами охватывают: 1) Введение в машинное обучение. В этом курсе вы начнете изучать машинное обучение с помощью концепций высокого уровня с помощью AWS SageMaker. Создавайте рабочие процессы машинного обучения, начиная с очистки данных и разработки функций, заканчивая оценкой и настройкой гиперпараметров. Наконец, вы создадите новые рабочие процессы машинного обучения с помощью сложнейших моделей, таких как XGBoost и AutoGluon (Проект: спрос на совместное использование велосипедов с AutoGluon), 2) Разработка вашего первого рабочего процесса машинного обучения — рабочие процессы машинного обучения на AWS. Узнайте, как отслеживать рабочие процессы машинного обучения с помощью таких сервисов, как Model Monitor и Feature Store. При этом у вас будет вся информация, необходимая для создания сквозного конвейера машинного обучения (Проект: Рабочий процесс сборки и машинного обучения в SageMaker), 3) Темы глубокого обучения в рамках Computer Vision и NLP — обучение, точная настройка, и разверните модели глубокого обучения с помощью Amazon SageMaker. Узнайте о передовых архитектурах нейронных сетей, таких как сверточные нейронные сети и BERT, а также о том, как их настроить для конкретных задач. Наконец, вы узнаете об Amazon SageMaker и возьмете все, чему научились, и сделаете это в SageMaker Studio (Проект: классификация изображений с использованием AWS SageMaker). Он также охватывает приложения безопасности. Узнайте, как развертывать проекты, способные справиться с большим трафиком, и как работать с особенно большими наборами данных (Проект: Внедрение проекта AWS ML) и 5) Проект Capstone — Мониторинг запасов в центрах распределения. Для создания этого проекта учащиеся должны будут использовать AWS Sagemaker и передовые методы машинного обучения для извлечения данных из базы данных, их предварительной обработки и последующего обучения модели машинного обучения. Этот проект послужит демонстрацией инженерных навыков сквозного машинного обучения, которые станут важной частью их готового к работе портфолио. (Удасити)

Структуры данных, алгоритмы и оптимизация машинного обучения:используйте нотацию большой O, чтобы охарактеризовать эффективность времени и пространства данного алгоритма, что позволяет вам выбрать или разработать наиболее разумный подход для решения конкретную проблему машинного обучения с доступными вам аппаратными ресурсами, ознакомиться со всем спектром наиболее широко используемых структур данных Python, включая структуры на основе списков, словарей, деревьев и графов, развить рабочее понимание все основные алгоритмы для работы с данными, в том числе для поиска, сортировки, хеширования и обхода, узнайте, чем отличаются статистические и машинные подходы к оптимизации, и почему вы должны выбрать тот или иной для данной проблемы, которую вы решаете. решения, поймите, как именно работает чрезвычайно универсальный (стохастический) алгоритм оптимизации градиентного спуска и как его применять, и изучите причудливые оптимизаторы, доступные для продвинутых подходов к машинному обучению (например, глубокого обучения), и когда вам следует подумать об их использовании. Учебные модули включают: 1) структуры данных и алгоритмы, 2) нотацию большой О, 3) структуры данных на основе списков, 4) поиск и сортировку, 5) наборы и хеширование, 6) деревья, 7) графики, 8) машины Оптимизация обучения и 9) Fancy Deep Learning Optimizers. {ИнформИТ}

Линейная алгебра для машинного обучения:изучите роль алгебры в машинном и глубоком обучении, разберитесь с основами линейной алгебры, повсеместным подходом к решению неизвестных в многомерных пространствах, разовьете геометрическую интуицию. того, что происходит под капотом алгоритмов машинного обучения, в том числе используемых для глубокого обучения, иметь возможность более глубоко понять детали документов по машинному обучению, а также все другие предметы, лежащие в основе ML, включая вычисления, статистику и оптимизацию. алгоритмы, манипулировать тензорами всех размерностей, включая скаляры, векторы и матрицы, во всех ведущих тензорных библиотеках Python: NumPy, TensorFlow и PyTorch, и уменьшать размерность сложных пространств до их наиболее информативных элементов с помощью таких методов, как собственное разложение ( собственные векторы и собственные значения), разложение по сингулярным числам и анализ главных компонент. Адреса учебных модулей: 1) Ориентация на линейную алгебру, 2) Структуры данных для алгебры, 3) Общие тензорные операции, 4) Решение линейных систем, 5) Умножение матриц, 6) Специальные матрицы и матричные операции, 7) Собственные векторы и собственные значения, 8 ) Матричные детерминанты и декомпозиция и 9) Машинное обучение с помощью линейной алгебры. {ИнформИТ}

Программа карьерного роста инженеров по машинному обучению: разверните алгоритмы машинного обучения и создайте собственное портфолио. Более 50% учебной программы Springboard сосредоточено на навыках производственной инженерии. В этом курсе вы спроектируете систему машинного обучения/глубокого обучения, создадите прототип и развернете работающее приложение, доступ к которому можно получить через API или веб-службу. Учебная программа продолжительностью более 500 часов включает в себя сочетание видеороликов, статей, практических проектов и курсовых работ, связанных с карьерой. Учебные модули на основе навыков включают в себя: 1) проверенные в боевых условиях модели машинного обучения, 2) глубокое обучение, 3) компьютерное зрение и обработка изображений, 4) инженерный стек машинного обучения, 5) модели машинного обучения в масштабе и в производстве, 6) развертывание Системы машинного обучения для производства и 7) Работа с данными. Вы создадите реалистичное законченное приложение машинного обучения, которое будет доступно для использования через API, веб-службу или, при желании, веб-сайт. Индивидуальное наставничество предоставляет вам еженедельные звонки с вашим личным наставником, отраслевым экспертом. Наши звонки по карьерному коучингу помогут вашему наставнику. Создайте успешную стратегию поиска работы, создайте свою сеть инженеров по машинному обучению, найдите подходящие должности и компании, создайте резюме инженера по машинному обучению и профиль LinkedIn, успешно пройдите собеседование и обсудите свою зарплату. (трамплин)

Машинное обучение с сертификацией Mahout: Основы машинного обучения, Основы Apache Mahout, История Mahout, Методы обучения с учителем и без учителя, Mahout и Hadoop, Введение в кластеризацию, классификацию, гиперпараметры и конвейеры. {Эдурека}

Машинное обучение с помощью Python для всех (части 1–3):Превратите вводные концепции машинного обучения в конкретный код с помощью Python, scikit-learn и друзей. Мы сосредоточены на историях, графике и коде, которые помогут вам лучше понять машинное обучение; мы минимизируем чистую математику. Вы узнаете, как загружать и исследовать простые наборы данных; построить, обучить и выполнить базовую оценку обучения для нескольких моделей; сравнить использование ресурсов различных моделей в фрагментах кода и сценариях; и кратко изучите некоторые программные и математические методы, лежащие в основе этих методов. Часть I — Программное обеспечение, математика, классификация, регрессия, Часть II — Оценка эффективности обучения, классификаторы, регрессоры и Часть III — Методы классификации, методы регрессии, ручная разработка признаков, гиперпараметры и конвейеры. {ИнформИТ}

Машинное обучение с PyTorch:Библиотека Torch с открытым исходным кодом — машинное обучение и, в частности, глубокое обучение, представлены с учетом их сравнения с PyTorch, библиотекой scikit-learn, сходства между тензорами PyTorch и массивы в NumPy или других векторизованных числовых библиотеках, кластеризация с помощью PyTorch, классификаторы изображений. {Сообщить ИТ}

Настройка моделей для машинного обучения Раскройте возможности ваших моделей для прогнозирования, намного превосходящие пределы стандартного машинного обучения. С азовской точки зрения мы поймем, как функционирует модель, какую часть модели она может сама по себе подгонять под данные, и насколько важна дополнительная настройка и подгонка обученным инженером по машинному обучению. В 32 учебных модулях рассматриваются: введение и установка ожиданий, гиперпараметры, введение в байесианство, введение в усреднение байесовской модели, спецификация усреднения байесовской модели, окно Оккама, вычисление интеграла, пример усреднения байесовской модели, введение в агрегацию начальной загрузки, введение к агрегации Bootstrap — CART, проблема с деревьями решений в пакетах, случайные леса — от начала до конца, случайные леса: компромисс времени и точности, усиленные деревья — отличия от случайного леса, усиленные деревья — процедура Adaboost, XGBoost — повышение градиента, усиленные деревья — финал Решение, Введение в гиперпараметры - основы, гиперпараметры в деревьях решений, гиперпараметры в деревьях решений - уровни, гиперпараметры в деревьях решений - AUC, поиск оптимальных гиперпараметров - грубая сила, поиск оптимальных гиперпараметров - проверка работоспособности, введение в стек, введение в стек - Мотивация, суммирование - родословная, знание своих данных, компромисс между временем и ценностью и пример сценария - сетевые транзакции. (экспериментировать)

Глубокое обучение

«Глубокое обучение с TensorFlow и PyTorch»: глубокое обучение и искусственный интеллект, игровая площадка TensorFlow, инициализация весов, нестабильные градиенты, нормализация пакетов, сверточные нейронные сети, Keras, PyTorch. {Сообщить ИТ}

Глубокое обучение с Tensorflow, Keras и PyTorch: интуитивно понятное, ориентированное на приложения введение в глубокое обучение и TensorFlow, Keras и PyTorchОбзорГлубокое обучение с TensorFlow, Keras и PyTorch LiveLessons — это введение в глубокое обучение, которое воплощает в жизнь революционный подход к машинному обучению с помощью интерактивных демонстраций самой популярной библиотеки глубокого обучения TensorFlow и ее высокоуровневого API Keras, а также популярной новой библиотеки PyTorch. (ИнформИТ)

Введение в глубокое обучение: демистифицируйте модели, лежащие в основе недавней революции ИИ, и создайте прочную основу для дальнейшего обучения. Модули обучения на основе навыков включают: 1) Основы, 2) Перцептрон: веса, смещения, функции активации, 3) Мультинейронные сети: исключающее ИЛИ и нелинейность и 4) Обучение: градиентный спуск. После прохождения этого курса вы поймете, что такое глубокое обучение и чем оно отличается от других типов машинного обучения и искусственного интеллекта, как модели глубокого обучения используют нейронные сети для выполнения вычислений, какие типы задач можно использовать для решения моделей глубокого обучения, типы данных, необходимых для обучения моделей глубокого обучения, Разнообразие входных данных, получаемых моделями глубокого обучения, и решений, которые они производят, Преимущества, которые глубокое обучение может предложить по сравнению с традиционным машинным обучением, Почему сети с несколькими нейронами способны решать сложные задачи, Как нейронные сети используют градиентный спуск и обратное распространение, чтобы научиться делать прогнозы. (экспериментировать)

Машинное зрение, GAN и глубокое обучение с подкреплением. Современное машинное зрение включает в себя автоматизированные системы, превосходящие людей в задачах распознавания изображений, обнаружения объектов и сегментации изображений. Генеративно-состязательные сети противопоставляют две сети глубокого обучения друг другу в отношениях фальсификатор-детектив, позволяя создавать потрясающие фотореалистичные изображения с гибкими, задаваемыми пользователем элементами. Глубокое обучение с подкреплением привело к не менее удивительным достижениям, в том числе к наиболее широко разрекламированным прорывам в области искусственного интеллекта. Глубокое RL включает в себя обучение агента, чтобы он стал экспертом в заданной среде, позволяя алгоритмам соответствовать или превосходить производительность на уровне человека в разнообразных сложных задачах, включая видеоигры Atari, настольную игру Go и тонкое ручное манипулирование. задания. На этих уроках основная теория воплощается в жизнь с помощью интуитивно понятных объяснений и интерактивных практических демонстраций ноутбуков Jupyter. Примеры включают Python и простые слои Keras в TensorFlow 2, самой популярной библиотеке глубокого обучения. (ИнформИТ)

Обработка естественного языка

«Стать экспертом по обработке естественного языка»: овладейте навыками, позволяющими компьютерам понимать, обрабатывать и манипулировать человеческим языком. Создавайте модели на основе реальных данных и получайте практический опыт анализа настроений и машинного перевода. Учебные модули и практические проекты охватывают: 1) Введение в обработку естественного языка — основы обработки текста, включая стемминг и лемматизацию. Изучите методы машинного обучения в анализе настроений. Создание модели речевых тегов (Проект: Часть речевых тегов). 2) Вычисления с использованием естественного языка — передовые методы, такие как встраивание слов, глубокое изучение внимания и многое другое. Создайте модель машинного перевода с использованием архитектур рекуррентных нейронных сетей (Проект: Машинный перевод) и 3) Общение с помощью естественного языка — методы голосового пользовательского интерфейса, которые превращают речь в текст и наоборот. Построить модель распознавания речи с помощью глубоких нейронных сетей (проект: Распознаватель речи). {Смелость}

Живые уроки по глубокому обучению для обработки естественного языка: применение глубоких нейронных сетей к задачам машинного обучения:: Эти уроки воплощают в жизнь интуитивно понятные объяснения основных теорий с помощью интерактивных практических демонстраций ноутбуков Jupyter. Примеры включают Python и Keras, высокоуровневый API для TensorFlow, самой популярной библиотеки глубокого обучения. В первых уроках рассматриваются особенности работы с данными на естественном языке, в том числе способы преобразования естественного языка в числовые представления, которые можно легко обрабатывать с помощью подходов машинного обучения. На более поздних уроках современные архитектуры глубокого обучения используются для прогнозирования данных на естественном языке. Предварительно обработайте данные на естественном языке для использования в приложениях машинного обучения. Преобразовывайте естественный язык в числовые представления с помощью word2vec. Делайте прогнозы с помощью моделей глубокого обучения, обученных на естественном языке. Применяйте современные подходы НЛП с помощью Keras, высокоуровневого API TensorFlow. Улучшайте производительность модели глубокого обучения путем настройки гиперпараметров. Уроки включают : 1) Мощность и элегантность глубокого обучения для обработки естественного языка, 2) Векторы слов, 3) Моделирование данных естественного языка, 4) Рекуррентные нейронные сети и 5) Расширенные модели. (ИнформИТ)

Обработка JSON и естественного языка в PostgreSQL: узнайте, как PostgreSQL создает и использует инвертированные индексы для содержимого JSON и естественного языка. Мы будем использовать различные источники данных для наших баз данных, в том числе доступ к онлайн-API, поиск его данных и сохранение данных в столбце JSON в PostgreSQL. Учащиеся узнают, как устроены полнотекстовые инвертированные индексы. Студенты будут создавать свои собственные инвертированные индексы, а затем использовать встроенные возможности PostgreSQL для поддержки полнотекстовых индексов. Адрес учебных модулей: 1) Естественный язык — познакомьте вас с курсом и его основным направлением: текст и JSON, 2) Инвертированные индексы с PostgreSQL — инвертированные индексы на основе GIN и функции ts_vector() и ts_query(), 3) Python и PostgreSQL — подключение и сравнение Python и PostgreSQL, и 4) JSON и PostgreSQL — JSON и его функции. {Университет Мичигана}

Обработка естественного языка. Используя мощный пакет NLTK, эта программа переходит от основ представления текста, очистки, определения тем, регулярных выражений и анализа тональности, а затем переходит к платформе глубокого обучения Keras для изучить более сложные темы, такие как классификация текста и модели последовательностей. После успешного завершения этих уроков вы получите фундаментальное и практическое понимание современных инструментов и алгоритмов обработки естественного языка. Учебные модули включают в себя: 1) Текстовые представления, 2) Очистка текста, 3) Распознавание именованных объектов, 4) Тематическое моделирование, 5) Анализ тональности, 6) Классификация текста, 7) Моделирование последовательности и 8) Приложения. {ИнформИТ}

Обработка естественного языка с сертификацией Python: НЛП и программирование на Python — токенизация, стемминг, лемматизация, тегирование POS, распознавание именованных сущностей, анализ синтаксического дерева и т. д. с использованием самого известного пакета Python NLTK {Edureka}

Модели последовательности для временных рядов и обработки естественного языка: эта программа включает обзор архитектур моделей последовательности и способов обработки входных данных переменной длины. Прогнозируйте будущие значения временных рядов, классифицируйте текст произвольной формы, решайте временные ряды и текстовые проблемы с помощью повторяющихся нейронных сетей, выбирайте между RNN/LSTM и более простыми моделями, а также обучайте и повторно используйте вложения слов в текстовых задачах. Учебные модули: 1) NLP в Google Cloud — API-интерфейсы NLP, такие как Dialogflow API, и решения NLP, такие как Contact Center AI и Document AI, 2) NLP с Vertex AI — исследует AutoML и индивидуальное обучение, которые являются двумя вариантами разработать проект НЛП с помощью Vertex AI. Кроме того, модуль представляет сквозной рабочий процесс НЛП и предоставляет практическое лабораторное занятие для применения рабочего процесса для решения задачи классификации текста с помощью AutoML. 3) Текстовое представление — подготовка текстовых данных в НЛП и знакомство с основными категориями методы представления текста, 4) модели NLP — ANN, DNN, RNN, LSTM и GRU, и 5) расширенные модели NLP — кодировщик-декодер, механизм внимания, преобразователи, BERT и модели больших языков. {Облако Google}

Компьютерное зрение

«Усовершенствованное компьютерное зрение с TensorFlow:» Изучите классификацию изображений, сегментацию изображений, локализацию объектов и обнаружение объектов. Примените трансферное обучение к локализации и обнаружению объектов.

b) Применять модели обнаружения объектов, такие как Regional-CNN и ResNet-50, настраивать существующие модели и создавать собственные модели для обнаружения, локализации и маркировки собственных изображений резиновых уток. Реализовать сегментацию изображений с использованием вариантов полностью сверточной сети (FCN). ), включая U-Net и d) Mask-RCNN для идентификации и обнаружения чисел, домашних животных, зомби и определения того, какие части изображения используются вашей моделью для прогнозирования с использованием карт активации классов и карт заметности и применения этой интерпретации ML. методы проверки и улучшения дизайна известной сети AlexNet. Учебные модули включают: 1) Введение в компьютерное зрение — концептуальный обзор классификации изображений, локализации объектов, обнаружения объектов и сегментации изображений. Также уметь описывать классификацию по нескольким меткам и различать семантическую сегментацию и сегментацию экземпляров. В оставшейся части этого курса вы будете применять TensorFlow для создания моделей обнаружения объектов и сегментации изображений. 2) Обнаружение объектов — популярные модели обнаружения объектов, такие как Regional-CNN и ResNet-50. Вы будете использовать модели обнаружения объектов, которые вы получите из TensorFlow Hub, загрузите свои собственные модели и настроите их для обучения, а также создадите свои собственные модели для обнаружения объектов. Используя трансферное обучение, вы обучите модель обнаруживать и локализовать резиновых утят, используя всего пять обучающих примеров. 3) Сегментация изображения — сегментация изображения с использованием вариантов полностью сверточной нейронной сети. С помощью этих сетей вы можете назначать метки классов каждому пикселю и выполнять гораздо более подробную идентификацию объектов по сравнению с ограничивающими прямоугольниками. На этой неделе вы построите полностью сверточную нейронную сеть, U-Net и Mask R-CNN для идентификации и обнаружения чисел, домашних животных и даже зомби. 4) Визуализация и интерпретируемость — интерпретируемость модели, то есть понимание того, как ваша модель приходит к своим решениям. Вы также будете реализовывать карты активации классов, карты заметности и карты активации классов, взвешенные по градиенту, чтобы определить, какие части изображения используются вашей моделью для прогнозирования. Вы также увидите пример того, как визуализация активаций промежуточного уровня модели может помочь улучшить дизайн известной сети AlexNet. {Глубокое обучение.ИИ}

«Стать экспертом по компьютерному зрению: »Овладейте навыками компьютерного зрения, которые лежат в основе достижений в области робототехники и автоматизации. Напишите программы для анализа изображений, реализации извлечения признаков и распознавания объектов с использованием моделей глубокого обучения. Изучите передовые методы компьютерного зрения и глубокого обучения — от базовой обработки изображений до создания и настройки сверточных нейронных сетей. Применяйте эти концепции к задачам машинного зрения, таким как автоматическое добавление подписей к изображениям и отслеживание объектов, и создайте надежный портфель проектов компьютерного зрения. Учебные модули с практическими проектами включают: 1) Введение в компьютерное зрение — обучение основам компьютерного зрения и обработки изображений. Научитесь извлекать важные функции из данных изображения и применять методы глубокого обучения к задачам классификации (Проект: Обнаружение ключевых точек лица), 2) Усовершенствованное компьютерное зрение и глубокое обучение — применяйте архитектуры глубокого обучения к задачам компьютерного зрения. Узнайте, как объединить сети CNN и RNN для создания приложения для автоматического добавления подписей к изображениям (Проект: Автоматическое добавление подписей к изображениям) и 3) Отслеживание и локализация объектов — найдите объект и отслеживайте его с течением времени. Эти методы используются в различных движущихся системах, таких как навигация беспилотных автомобилей и полеты дронов (проект: Landmark Detection & Tracking). {Смелость}

Компьютерное зрение в Microsoft Azure: Узнайте, как использовать инструменты и службы, предоставляемые Microsoft Azure, наряду с популярными платформами компьютерного зрения и глубокого обучения для извлечения необходимой информации из изображений. Во-первых, вы изучите компьютерное зрение, варианты его использования, а также посмотрите, что предоставляет Azure, чтобы упростить вам задачу. Далее вы узнаете об алгоритмическом подходе к компьютерному зрению, ознакомившись с популярными дескрипторами признаков, такими как масштабно-инвариантное преобразование признаков и гистограмма ориентированных градиентов. Наконец, вы углубитесь в глубокое обучение как инструмент для использования компьютерного зрения путем создания сверточной нейронной сети для классификации изображений. Когда вы закончите этот курс, у вас будут знания и инструменты для создания функций из ваших данных изображения в Microsoft Azure. Учебные модули включают: 1) изучение компьютерного зрения в Azure, 2) использование алгоритмов SIFT и HOG для обнаружения функций и 3) использование сверточных нейронных сетей для извлечения функций. {множественное число}

Компьютерное зрение со встроенным машинным обучениемПонимание того, как глубокое обучение с помощью нейронных сетей можно использовать для классификации изображений и обнаружения объектов на изображениях и видео. У вас будет возможность развернуть эти модели машинного обучения во встроенных системах, что известно как встроенное машинное обучение или TinyML. Этот курс охватывает концепции и словарный запас, необходимые для понимания того, как работают сверточные нейронные сети (CNN), а также как использовать их для классификации изображений и обнаружения объектов. Практические проекты дадут вам возможность обучить свои собственные CNN и развернуть их на микроконтроллере и/или одноплатном компьютере. Учебные модули включают: 1) Классификация изображений — как цифровые изображения создаются и хранятся на компьютере. Далее мы рассмотрим нейронные сети и покажем, как их можно использовать для классификации простых изображений. Наконец, мы познакомим вас с проектом по обучению классификатора изображений и развертыванию его во встроенной системе. 2) Сверточные нейронные сети — как можно использовать CNN для создания более надежной модели классификации изображений. Мы рассмотрим внутреннюю работу CNN (например, свертки и объединения) вместе с некоторыми методами визуализации, используемыми, чтобы увидеть, как CNN принимают решения. Мы вводим концепцию увеличения данных, чтобы помочь предоставить больше данных для процесса обучения. У вас будет возможность обучить свою собственную CNN и развернуть ее во встроенной системе, а также 3) Обнаружение объектов — чем обнаружение объектов отличается от классификации изображений. Мы рассмотрим математику, необходимую для измерения эффективности обнаружения возражений. После этого мы представим несколько популярных моделей обнаружения объектов и продемонстрируем процесс, необходимый для обучения такой модели в Edge Impulse. Наконец, вам будет предложено развернуть модель обнаружения объектов во встроенной системе. {краевой импульс}

Введение в компьютерное зрение и обработку изображений:Используйте Python, Pillow и OpenCV для базовой обработки изображений и выполнения классификации изображений и обнаружения объектов. Это практический курс, включающий несколько лабораторных работ и упражнений. Labs объединит Jupyter Labs и Computer Vision Learning Studio (CV Studio), бесплатный инструмент для обучения компьютерному зрению. CV Studio позволяет загружать, обучать и тестировать собственные классификаторы изображений и модели обнаружения. В конце курса вы создадите собственное веб-приложение для компьютерного зрения и развернете его в облаке. Учебные модули включают в себя: 1) Введение в компьютерное зрение — обработка изображений и компьютерное зрение, оно имеет широкий спектр применения, начиная от создания кристально четкого изображения на вашем смартфоне и заканчивая помощью врачам в лечении заболеваний, 2) обработка изображений с помощью OpenCV и Pillow — изучите основы обработка изображений с помощью библиотек Python OpenCV и Pillow, 3) Классификация изображений машинного обучения — изучите различные методы классификации машинного обучения, обычно используемые для компьютерного зрения, включая k ближайших соседей, логистическую регрессию, регрессию SoftMax и машины опорных векторов. Наконец, вы узнаете о функциях изображений, 3) нейронных сетях и глубоком обучении для классификации изображений — полностью подключенных нейронных сетях и сверточной нейронной сети (CNN). Вы узнаете о различных компонентах, таких как слои, и о различных типах функций активации, таких как ReLU. Вы также познакомитесь с различной архитектурой CNN, такой как ResNet и LenNet. 4) Обнаружение объектов — узнайте об обнаружении объектов различными методами. Первый подход заключается в использовании классификатора Haar Cascade, второй — в использовании R-CNN и MobileNet, и 5) Пример проекта: не совсем беспилотный автомобиль — классификация дорожных знаков — создание приложения компьютерного зрения, которое вы будете развертывать на облако через Code Engine. Для проекта вы создадите собственный классификатор, обучите его и протестируете на своих собственных изображениях. {ИБМ}

IV. Публикации и порталы

В. Профессиональные форумы и сообщества

Руководства по трансформации карьеры на 2022 год (версия 2)

Genesys Ventures — онлайн-недвижимость

Искусственный интеллект, машинное обучение и глубокое обучение — Руководство по трансформации карьеры (2022 г., версия 2)

  • VIP-пользователи блокчейна
  • Академия криптовалют, блокчейна и финансовых технологий
  • Центр сертификации кибербезопасности
  • Академия финансовой сертификации
  • Центр онлайн-обучения
  • Искусственный интеллект: научитесь писать программы, используя базовые алгоритмы искусственного интеллекта, лежащие в основе всего, от марсохода НАСА до AlphaGo Zero от DeepMind. Эта программа научит вас классическим алгоритмам искусственного интеллекта, применяемым к общим типам задач. Вы освоите байесовские сети и скрытые марковские модели. Учебные модули с практическими проектами включают: 1) Введение в искусственный интеллект — настройте свою среду программирования для работы с проблемами ИИ с помощью Python. В конце курса вы создадите решатель судоку и будете решать задачи удовлетворения ограничений (Проект: Создание решателя судоку). 2) Классический поиск — изучите классические алгоритмы поиска по графу, включая неинформированные методы поиска, такие как поиск в ширину и в глубину. поиск и информированный поиск с эвристикой, включая A*. Эти алгоритмы лежат в основе многих классических методов искусственного интеллекта и используются для планирования, оптимизации, решения проблем и многого другого. Завершите урок, научив PacMan выполнять поиск с помощью этих методов для решения все более сложных доменов. 3) Автоматическое планирование — представляйте общие проблемные домены с помощью символьной логики и используйте поиск, чтобы найти оптимальные планы для достижения целей вашего агента. Системы планирова решение их. Эти методы часто можно использовать для решения трудноразрешимых проблем, чтобы найти решения, которые достаточно хороши для практических целей, и широко используются в таких областях, как исследование операций и логистика. Вы закончите урок, выполнив классное задание, сравнивая производительность различных алгоритмов в различных задачах. 5) Состязательный поиск — поиск в многоагентных средах (включая принятие решений в конкурентных средах) с использованием минимаксной теоремы из теории игр. . Затем создайте агента, который может играть в игры лучше, чем любой человек (Проект: Создание состязательного игрового агента), и 6) Основы вероятностных графических моделей — используйте байесовские сети для представления сложных вероятностных распределений и алгоритмы выборки из этих распределений. Затем изучите алгоритмы, используемые для обучения, прогнозирования и оценки скрытых марковских моделей для распознавания образов. HMM использовались для распознавания жестов в компьютерном зрении, идентификации последовательности генов в биоинформатике, генерации речи и маркировки частей речи в НЛП (проект: маркировка частей речи). {Смелость}