Estás leyendo la publicación: Aprenda IA de las mejores universidades a través de estos 10 cursos: hacia la IA
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Diez cursos universitarios en los que deberías invertir tu tiempo como científico de datos
Hay muchas plataformas en línea que ofrecen cursos en línea para IA. Aunque la mayoría de ellos proporcionan un buen contenido con ejercicio práctico. Sin embargo, siempre carecen de una explicación teórica en profundidad de muchos conceptos. Entonces, si eres un principiante, los cursos en línea serán un buen punto de partida. Pero debe aumentar su comprensión teórica de muchos de los conceptos para poder avanzar en su carrera en el campo de la IA. Como es un campo en evolución con nuevos resultados de investigación todos los días. Por lo tanto, es importante tener una sólida comprensión de los fundamentos teóricos para poder hacer frente a la nueva producción en este campo.
En este artículo, recomendaré diez cursos de las mejores universidades que lo ayudarán a comprender mejor los diferentes conceptos de IA y aprendizaje automático y lo ayudarán a construir una base básica para una mejor comprensión de los nuevos resultados de investigación en este campo. .
1. Álgebra lineal por el MIT
El primer curso es el famoso curso de álgebra lineal impartido por el Prof. Gilbert Strang en el MIT. Esta es una asignatura básica de teoría de matrices y álgebra lineal. Dado que los conceptos de álgebra lineal son clave para comprender y crear algoritmos de aprendizaje automático, especialmente cuando se aplican al aprendizaje profundo y las redes neuronales. Por lo tanto, tomarlo ayudará a comprender la máquina avanzada y los conceptos y algoritmos de aprendizaje profundo.
2. Métodos matriciales en análisis de datos, procesamiento de señales y aprendizaje automático por MIT
El segundo curso es los Métodos Matrix en Análisis de Datos, Procesamiento de Señales y Curso de aprendizaje automático impartido por el Prof. Gilbert Strang en el MIT. Este curso repasa el álgebra lineal con aplicaciones a la probabilidad, la estadística y la optimización y, sobre todo, una explicación completa del aprendizaje profundo. Este es un curso muy importante si desea comprender los conceptos básicos teóricos de la optimización y el aprendizaje profundo.
Los puntos principales tratados en el programa del curso se muestran en la siguiente figura:
3. Curso de Métodos Estadísticos por Georgia Tech’s
El tercer curso es el métodos de estadística curso impartido por David Goldsman en Georgia Tech. Este curso proporciona una introducción a los conceptos básicos de probabilidad. El énfasis del curso está en las aplicaciones en ciencia e ingeniería, con el objetivo de mejorar las habilidades de modelado y análisis para una variedad de problemas del mundo real.
4. Probabilidad para ciencia de datos de Harvard
El cuarto curso es el Probabilidad para la ciencia de datos Curso de Harvard. En este curso, aprenderá conceptos valiosos en la teoría de la probabilidad. La motivación de este curso son las circunstancias que rodearon la crisis financiera de 2007–2008. Parte de lo que provocó esta crisis financiera fue que se subestimó el riesgo de algunos valores vendidos por las instituciones financieras. Para comenzar a comprender este evento tan complicado, debemos comprender los conceptos básicos de probabilidad.
Este curso introducirá conceptos importantes como variables aleatorias, independencia, simulaciones de Monte Carlo, valores esperados, errores estándar y el Teorema del Límite Central. Estos conceptos estadísticos son fundamentales para realizar pruebas estadísticas sobre los datos y comprender si los datos que está analizando probablemente se deban a un método experimental o al azar.
La teoría de la probabilidad es la base matemática de la inferencia estadística que es indispensable para analizar datos afectados por el azar y, por lo tanto, esencial para los científicos de datos.
5. Aprendizaje automático por Stanford
El quinto plato es el famoso Aprendizaje automático curso impartido por Andrew Ng en la Universidad de Stanford. Este curso proporciona una amplia introducción al aprendizaje automático y reconocimiento de patrones estadísticos.
Los temas cubiertos en este curso incluyen aprendizaje supervisado (aprendizaje generativo/discriminativo, aprendizaje paramétrico/no paramétrico, redes neuronales, máquinas de vectores de soporte); aprendizaje no supervisado (agrupación, reducción de dimensionalidad, métodos kernel); teoría del aprendizaje (compensaciones de sesgo/varianza, consejos prácticos); aprendizaje por refuerzo y control adaptativo. El curso también analizará las aplicaciones recientes del aprendizaje automático, como el control robótico, la minería de datos, la navegación autónoma, la bioinformática, el reconocimiento de voz y el procesamiento de datos de texto y web.
Este curso es uno de los cursos más importantes que debe considerar si desea profundizar su conocimiento teórico del aprendizaje automático. Los videos del curso se pueden encontrar aquí.
6. Introducción al aprendizaje profundo por el MIT
El Sexto plato es el famoso Introducción al aprendizaje profundo curso impartido en el MIT. ¡Este curso es un curso introductorio sobre métodos de aprendizaje profundo con aplicaciones a la visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural, biología y más!
Obtendrá conocimientos básicos sobre algoritmos de aprendizaje profundo y adquirirá experiencia práctica en la creación de redes neuronales en TensorFlow. El curso concluye con un concurso de propuestas de proyectos con comentarios del personal y un panel de patrocinadores de la industria. Esta clase se imparte durante el término IAP del MIT por el doctorado actual del MIT. investigadores
El curso está actualmente activo (en el momento en que estaba escribiendo este artículo), por lo que puedes seguirlo conferencia por conferencia. Puedes seguirlo en el página del curso y también de sus canal de Youtube.
7. Aprendizaje profundo por Yann LeCun
El séptimo curso es el curso de aprendizaje profundo impartido por Yann LeCun en el centro de ciencia de datos de la Universidad de Nueva York. Este curso es impartido por uno de los principales investigadores en el campo del aprendizaje profundo, Yann LeCun.
Este curso se refiere a las últimas técnicas en aprendizaje profundo y aprendizaje de representación, centrándose en aprendizaje profundo supervisado y no supervisado, métodos de incorporación, aprendizaje métrico, redes convolucionales y recurrentes, con aplicaciones a la visión por computadora, comprensión del lenguaje natural y reconocimiento de voz.
8. CS231n: redes neuronales convolucionales para reconocimiento visual de Stanford
El octavo curso es el Redes neuronales convolucionales para el reconocimiento visual impartido por el prof. Fei-Fei Li en Stanford. Computer Vision se ha vuelto omnipresente en nuestra sociedad, con aplicaciones en búsqueda, comprensión de imágenes, mapas, medicina, drones y automóviles autónomos. El núcleo de muchas de estas aplicaciones son las tareas de reconocimiento visual, como la clasificación, localización y detección de imágenes. Los desarrollos recientes en los enfoques de redes neuronales (también conocidos como “aprendizaje profundo”) han mejorado enormemente el rendimiento de estos sistemas de reconocimiento visual de última generación.
Este curso es una inmersión profunda en los detalles de las arquitecturas de aprendizaje profundo con un enfoque en el aprendizaje de modelos de extremo a extremo para estas tareas, en particular, la clasificación de imágenes. Durante el curso de 10 semanas, los alumnos aprenderán a implementar, entrenar y depurar sus propias redes neuronales y obtendrán una comprensión detallada de la investigación de vanguardia en visión artificial. La tarea final implicará entrenar una red neuronal convolucional de varios millones de parámetros y aplicarla en el conjunto de datos de clasificación de imágenes más grande (ImageNet). Nos centraremos en enseñar cómo configurar el problema del reconocimiento de imágenes, los algoritmos de aprendizaje (p. ej., retropropagación), trucos prácticos de ingeniería para entrenar y ajustar las redes, y guiar a los estudiantes a través de tareas prácticas y un proyecto final del curso. Gran parte de los antecedentes y los materiales de este curso se extraerán de la Desafío ImageNet.
9. CS224n: Procesamiento del lenguaje natural con aprendizaje profundo de Stanford
El noveno curso es el Procesamiento del lenguaje natural con aprendizaje profundo curso impartido por el prof. Christopher D. Manning. El procesamiento del lenguaje natural (PNL) o lingüística computacional es una de las tecnologías más importantes de la era de la información. Las aplicaciones de PNL están en todas partes porque las personas comunican casi todo en lenguaje: búsqueda web, publicidad, correos electrónicos, servicio al cliente, traducción de idiomas, agentes virtuales, informes médicos, etc. En la última década, los enfoques de aprendizaje profundo (o redes neuronales) han ganado mucho Alto rendimiento en muchas tareas diferentes de NLP, utilizando modelos neuronales únicos de extremo a extremo que no requieren ingeniería de características tradicional específica de la tarea. En este curso, los estudiantes obtendrán una introducción completa a la investigación de vanguardia en Deep Learning para NLP. A través de conferencias, tareas y un proyecto final, aprenderá las habilidades necesarias para diseñar, implementar y comprender sus propios modelos de redes neuronales, utilizando el Pytorch estructura.
10. Aprendizaje por refuerzo de Georgia Tech
El curso final en esta lista es el aprendizaje reforzado curso impartido en Georgia Tech. El curso explora la toma de decisiones automatizada desde una perspectiva computacional a través de una combinación de artículos clásicos y trabajos más recientes. Examina algoritmos eficientes, donde existen, para aprender políticas y enfoques de comportamiento de un solo agente y de múltiples agentes para aprender decisiones casi óptimas a partir de la experiencia.
Los temas incluyen procesos de decisión de Markov, juegos estocásticos y repetidos, procesos de decisión de Markov parcialmente observables, aprendizaje por refuerzo, aprendizaje por refuerzo profundo y aprendizaje por refuerzo profundo multiagente. De particular interés serán los temas de generalización, exploración y representación. Cubriremos estos temas a través de videos de conferencias, lecturas de artículos y el libro Aprendizaje por refuerzo de Sutton y Barto.
Los estudiantes replicarán un resultado en un artículo publicado en el área y trabajarán en entornos más complejos, como los que se encuentran en la biblioteca de OpenAI Gym. Además, los estudiantes capacitarán a los agentes para resolver un entorno multiagente más complejo, a saber, el entorno de Google Research Football, y tendrán la oportunidad de desarrollar técnicas novedosas o de vanguardia. Se recomienda encarecidamente la capacidad de ejecutar Docker localmente o utilizar un servicio de computación en la nube. El personal de instrucción no proporcionará soporte técnico ni créditos de computación en la nube.
Aprenda IA de las mejores universidades a través de estos 10 cursos se publicó originalmente en Hacia la IA en Medium, donde las personas continúan la conversación destacando y respondiendo a esta historia.
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