- Εκπαιδευτής: Philippe Plattard
- διαλέξεις: 26
- Φοιτητές: 3651
- Διάρκεια: 10 εβδομάδες
Η Μηχανική Μάθηση (ML) είναι βασικά εκείνο το πεδίο της επιστήμης των υπολογιστών, με τη βοήθεια του οποίου τα συστήματα υπολογιστών μπορούν να παρέχουν νόημα στα δεδομένα με τον ίδιο σχεδόν τρόπο που κάνουν οι άνθρωποι. Με απλά λόγια, η ML είναι ένας τύπος τεχνητής νοημοσύνης που εξάγει μοτίβα από ακατέργαστα δεδομένα χρησιμοποιώντας έναν αλγόριθμο ή μια μέθοδο. Η βασική εστίαση της ML είναι να επιτρέπει στα συστήματα υπολογιστών να μαθαίνουν από την εμπειρία χωρίς να είναι ρητά προγραμματισμένα ή ανθρώπινη παρέμβαση.
Πιστοποίηση
Η Academy Europe παρουσιάζει επίσημα διπλώματα, πιστοποιητικά και ηλεκτρονικά πιστοποιητικά υψηλής ποιότητας που αποτελούν επίσημη απόδειξη και αναγνώριση διαπιστευμένων διαδικτυακών μαθημάτων. Δείχνει όλες τις ικανότητες του μαθητή να μαθαίνει και να επιτυγχάνει υψηλά αποτελέσματα και είναι πολύ χρήσιμο για την προώθηση της προσωπικής σταδιοδρομίας, συμπεριλαμβανομένων των βιογραφικών σημειωμάτων, των αιτήσεων εργασίας και της αυτοβελτίωσης.
Δείγματα: Οριζόντιο Δίπλωμα – Οριζόντιο Πιστοποιητικό – Κάθετο Ηλεκτρονικό Πιστοποιητικό
ακροατήριο
Αυτό το μάθημα θα είναι χρήσιμο για πτυχιούχους, μεταπτυχιακούς και ερευνητές που είτε ενδιαφέρονται για αυτό το αντικείμενο είτε έχουν αυτό το θέμα ως μέρος του προγράμματος σπουδών τους. Ο αναγνώστης μπορεί να είναι αρχάριος ή προχωρημένος. Αυτό το μάθημα έχει προετοιμαστεί για τους φοιτητές αλλά και τους επαγγελματίες να ανεβούν γρήγορα. Αυτό το μάθημα είναι ένα σκαλοπάτι στο ταξίδι σας στη Μηχανική Μάθηση.
Αυτό το μάθημα από την Academy Europe στοχεύει στη μετάδοση ποιοτικής εκπαίδευσης και κατάρτισης στους μαθητές.
Η Academy Europe είναι αφιερωμένη στους μαθητές της, στις ιδιαίτερες μαθησιακές τους απαιτήσεις και στη συνολική μαθησιακή τους επιτυχία.
Αυτό το μάθημα κατευθύνεται προς μια μαθητικοκεντρική, ανεξάρτητη μελέτη, ασύγχρονη μαθησιακή προσέγγιση.
Μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος στην Ακαδημία Ευρώπης, οι μαθητές θα βελτιωθούν και θα προωθηθούν στην καριέρα τους.
Αυτό το μάθημα βασίζεται σε τουλάχιστον δύο μαθησιακές δεξιότητες που παρέχονται στους χρήστες μέσω ακουστικών και οπτικών, βίντεο, προφορικών παρουσιάσεων και άρθρων, τα οποία είναι όλα ασύγχρονα με την προσέγγιση της εξ αποστάσεως εκπαίδευσης.
Προϋποθέσεις
Ο αναγνώστης πρέπει να έχει βασικές γνώσεις τεχνητής νοημοσύνης. Θα πρέπει επίσης να γνωρίζει τα Python, NumPy, Scikit-learn, Scipy, Matplotlib. Εάν είστε νέος σε οποιαδήποτε από αυτές τις έννοιες, σας συνιστούμε να ακολουθήσετε μαθήματα σχετικά με αυτά τα θέματα, προτού εμβαθύνετε σε αυτό το μάθημα.
Πριν ξεκινήσετε να συνεχίζετε με αυτό το μάθημα για την Ακαδημία Ευρώπης, υποθέτουμε ότι έχετε καλή ικανότητα και μπορείτε να σκεφτείτε λογικά. Θα πρέπει να θέλετε να δοκιμάσετε κάτι διαφορετικό.
Οι ιδανικοί υποψήφιοι για το μάθημα θα διαθέτουν συνήθως:
– Πειθαρχία και προσοχή
– Ικανότητα διεξαγωγής έρευνας
– Δυνατότητα εκτέλεσης εργασιών με ταχύτητα, αποτελεσματικότητα και ακρίβεια
– Αναλυτική κρίση
– Υπομονή στην ερμηνεία τεχνικών/επιστημονικών δεδομένων
– Προθυμία για μάθηση, σηκώστε τα μανίκια και δουλέψτε προς το όνειρό σας!
– Ένας υπολογιστής, tablet ή smartphone και μια σύνδεση στο διαδίκτυο
– Βασικές γνώσεις Η/Υ