您是否注意到Google搜索的变化了？还是语音识别和语言翻译如何变得更好？我确定您不会错过Amazon和Netflix等网站上的个性化建议。
这是机器学习和人工智能在影响着我们的日常生活。
这也是按需职业，现在是未来的证明。对于有经验的程序员来说，机器学习技能也不是很难学习。这只是可以解决大问题的另一个编程挑战。
如果您有逻辑思维，请参加其中的一本Udemy机器学习课程，以了解机器学习背后的基本技术。这是我们继续提供的有关您可以从中受益的最佳Udemy课程的系列的一部分。
1。使用Python进行数据科学，深度学习和机器学习
数据挖掘是为企业提供动力的油脂机器学习的轮子。而且，如果没有这种燃料，就无法建立人工神经网络。使用Python进行编程的基本知识是本课程（以及许多其他机器学习课程）的先决条件之一。
本课程以Python速成课程开始，然后带您了解以下概念概率和统计是数据科学家工作的核心。
任何有关机器学习和人工智能的课程都必须详尽无遗。本课程是动手实践的，并且有许多可下载的代码示例。另外，弗兰克·凯恩（Frank Kane）带来了他在亚马逊和IMDb任职的9年中的真实经验。
2。完整的Python训练营：使用Python 3从零到英雄
现在，您应该已经注意到了重要性Python用于机器学习。我们之前已经回答了有关Python的最常见问题，但让我们了解一下它在该领域的作用。流行的原因之一就是语法更简单。
由于它很流行，因此有很多高质量的资源可以掌握这种开源语言。这个Udemy课程将带您完成针对Python 2和Python 3的19个编码练习。
它适合从未编写过任何代码行的初学者，以及想要切换到该语言的人。
3。机器学习AZ：动手实践Python和R数据科学
如果您对机器学习很认真，那么您R编程语言是统计编程和数据建模的流行选择。
因此，如果您的高中数学仍然很敏锐，请参加本课程。但请放心，这门课程对数学的要求不是很高。这是一门实用的课程。
专家讲师针对每个主题为您提供2-7种算法的指导。机器学习使用算法从数据中学习并做出预测。因此，您将学习如何使用Python和R对每种算法进行编码。
要对其进行四舍五入，您可以下载模板以进行完善，以供将来在任何项目中使用。
4。深度学习AZ：动手人工神经网络
SuperDataScience团队的同一位讲师为您带来了另一门有关机器学习算法的课程。深度学习是机器学习范围较大的领域。将其视为机器学习发展的下一步。
清单上方的课程为您提供了使用Python和R的更广阔视野。由于与设计相关，因此该课程将其范围缩小了
该课程分为两卷：有监督的深度学习和无监督的深度学习。同时覆盖这两个方面，您将学习有关人工神经网络和自组织图的所有知识。
此外，讲师还向您解释说您不需要高级数学或统计学就可以轻松地学习和应用深层次知识学习。
5。使用Python进行深度学习的TensorFlow完整指南
TensorFlow AI系统最近在被告知Google正在帮助时成为新闻。美国军用无人机计划。与在Pixel 2相机上进入智能人像模式的AI相同。这使它成为一门非常有价值的机器学习课程。
TensorFlow由Google Brain开发，如今已成为最受欢迎的深度学习开源库之一。这是Google免费机器学习课程的主要部分。
该课程是TensorFlow的简介。借助Python，您将能够为您的深度学习项目编写代码。
您将首先学习数据科学的Python库速成班，并深入各种神经网络。 ，并附上有关如何使用TensorFlow进行构建的教程。
机器学习不再仅仅是炒作
据PayScale称，初学者机器学习工程师的平均收入为每年$ 99,993 。是的，机器学习和人工智能领域非常庞大。由于缺乏清晰的学习路径，任何人在这里都很难找到立足的地方。
这些Udemy机器学习课程为您提供一些结构和知识。如您所知，Udemy上的所有付费课程都附带：
这五门课程中的一门将帮助您迈出重要的第一步，并确定您是否想去计算机科学专业。
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标签: 人工智能 教育技术 机器学习 编程 Python Udemy课程
