10 ການຢັ້ງຢືນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ດີທີ່ສຸດ (ເດືອນມິຖຸນາ 2024)

ໃນຂະນະທີ່ປັນຍາປະດິດ (AI) ສືບຕໍ່ປະຕິວັດຫຼາຍຂະແໜງການ, ຂະແໜງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກມີຄວາມສຳຄັນເພີ່ມຂຶ້ນ. ດ້ວຍເຫດຜົນນີ້, ມີຄວາມຕ້ອງການສູງສໍາລັບຜູ້ບໍລິຫານທຸລະກິດທີ່ຈະເຂົ້າໃຈເຖິງຄວາມສໍາຄັນຂອງ AI ແລະວິທີການນໍາໃຊ້ກັບທຸລະກິດ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບວິທີການເກັບກໍາຂໍ້ມູນ.

ຍ້ອນສິ່ງທັງໝົດນີ້, ການຢັ້ງຢືນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດເປີດໂອກາດໃຫ້ໜ້າຕ່າງ. ສໍາລັບຜູ້ອ່ານທີ່ກໍາລັງຊອກຫາບົດຮຽນໃນການຂຽນລະຫັດພວກເຂົາຄວນຈະໄປຢ້ຽມຢາມຂອງພວກເຮົາ Python ແລະ ຫຼັກສູດ Tensorflow.

ນີ້ແມ່ນເບິ່ງການຢັ້ງຢືນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຊັ້ນນໍາ:

1. MIT Sloan Artificial Intelligence: ຜົນກະທົບສໍາລັບຍຸດທະສາດທຸລະກິດ

ການກໍານົດເປົ້າຫມາຍຜູ້ບໍລິຫານທຸລະກິດ, ຫຼັກສູດນີ້ມີ 2 instructors ແລະນໍາພາໂດຍ Daniela Rus, Rus ແມ່ນ Andrew (1956) ແລະ Erna Viterbi ອາຈານຂອງວິສະວະກໍາໄຟຟ້າແລະວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີແລະຜູ້ອໍານວຍການຫ້ອງທົດລອງວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີແລະປັນຍາປະດິດ (CSAIL) ຢູ່ MIT. ນາງເຮັດໜ້າທີ່ເປັນຜູ້ອໍານວຍການສູນຄົ້ນຄວ້າຮ່ວມ Toyota-CSAIL ແລະເປັນສະມາຊິກຂອງຄະນະທີ່ປຶກສາວິທະຍາສາດຂອງສະຖາບັນຄົ້ນຄວ້າໂຕໂຍຕ້າ.

ຄູສອນຄົນທີສອງແມ່ນ Thomas Malone, Malone ເປັນອາຈານສອນວິຊາເທັກໂນໂລຍີຂໍ້ມູນຂ່າວສານ ແລະການສຶກສາການຈັດຕັ້ງຢູ່ໂຮງຮຽນການຄຸ້ມຄອງ MIT Sloan. ການຄົ້ນຄວ້າຂອງລາວໄດ້ສຸມໃສ່ວິທີການທີ່ອົງການຈັດຕັ້ງໃຫມ່ສາມາດຖືກອອກແບບມາເພື່ອໃຊ້ປະໂຫຍດຈາກຄວາມເປັນໄປໄດ້ທີ່ສະຫນອງໃຫ້ໂດຍເຕັກໂນໂລຢີຂໍ້ມູນຂ່າວສານ. ຫນັງສືເຫຼັ້ມໃຫມ່ຂອງລາວ, ສຸດຍອດ, ປາກົດຢູ່ໃນເດືອນພຶດສະພາ 2018. ລາວຖື 11 ສິດທິບັດ, ໄດ້ຮ່ວມກໍ່ຕັ້ງສາມບໍລິສັດຊໍແວ, ແລະຖືກອ້າງອີງໃນສິ່ງພິມຈໍານວນຫລາຍເຊັ່ນ: Fortune, ການ New York Times, ແລະ Wired.

ຈາກຫຼັກສູດນີ້ເຈົ້າຈະຍ່າງຫນີໄປດ້ວຍທັກສະຕໍ່ໄປນີ້:

• ພື້ນຖານການປະຕິບັດໃນປັນຍາປະດິດ (AI) ແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທຸລະກິດຂອງມັນ, ສະຫນອງຄວາມຮູ້ແລະຄວາມຫມັ້ນໃຈທີ່ທ່ານຕ້ອງການ. ຫັນ​ອົງ​ການ​ຈັດ​ຕັ້ງ​ຂອງ​ທ່ານ​ ກາຍເປັນບໍລິສັດທີ່ມີນະວັດຕະກໍາ, ມີປະສິດທິພາບ, ແລະຍືນຍົງໃນອະນາຄົດ.
• ຄວາມສາມາດໃນການນໍາພາ ຂໍ້ມູນ, ການຕັດສິນໃຈຍຸດທະສາດແລະການເພີ່ມປະສິດທິພາບທຸລະກິດ ໂດຍການລວມເອົາການຄຸ້ມຄອງ AI ຫຼັກ ແລະຄວາມເຂົ້າໃຈດ້ານການເປັນຜູ້ນໍາເຂົ້າໃນວິທີການດຳເນີນງານຂອງອົງກອນຂອງທ່ານ.
• ທັດສະນະຄູ່ທີ່ມີປະສິດທິພາບ ຈາກສອງໂຮງຮຽນ MIT — ໂຮງຮຽນການຄຸ້ມຄອງ MIT Sloan ແລະຫ້ອງທົດລອງວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ ແລະປັນຍາປະດິດຂອງ MIT — ສະເຫນີໃຫ້ທ່ານເຂົ້າໃຈແນວຄວາມຄິດອັນດີກ່ຽວກັບເຕັກໂນໂລຊີ AI ຜ່ານທັດສະນະທຸລະກິດ.

2. Oxford Artificial Intelligence

ຫຼັກສູດທີ່ຖືກອອກແບບມາດ້ວຍຄວາມຕັ້ງໃຈທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ເຈົ້າເຂົ້າໃຈ AI, ທ່າແຮງສໍາລັບທຸລະກິດ, ແລະໂອກາດສໍາລັບການປະຕິບັດຂອງມັນ.

ຫຼັກສູດນີ້ແມ່ນນໍາພາໂດຍ Matthias Holweg, Matthias ເປັນວິສະວະກອນອຸດສາຫະກໍາທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມແລະມີຄວາມສົນໃຈໃນວິທີການທີ່ອົງການຈັດຕັ້ງສ້າງແລະຍືນຍົງການປະຕິບັດການປັບປຸງຂະບວນການ. ການຄົ້ນຄວ້າຂອງລາວໄດ້ສຸມໃສ່ການວິວັດທະນາການແລະການປັບຕົວຂອງວິທີການປັບປຸງຂະບວນການຍ້ອນວ່າພວກມັນຖືກນໍາໃຊ້ໃນທົ່ວສະພາບການຜະລິດ, ການບໍລິການ, ຫ້ອງການ, ແລະພາກລັດ.

ດ້ວຍຫຼັກສູດນີ້, ທ່ານຈະມີຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບພື້ນຖານດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:

• ຄວາມສາມາດໃນການກໍານົດແລະປະເມີນຄວາມເປັນໄປໄດ້ສໍາລັບ AI ໃນອົງການຈັດຕັ້ງຂອງທ່ານແລະ ສ້າງກໍລະນີທຸລະກິດສໍາລັບການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ.
• ຄວາມເຂົ້າໃຈແນວຄວາມຄິດທີ່ເຂັ້ມແຂງກ່ຽວກັບເຕັກໂນໂລຢີທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫລັງ AI ເຊັ່ນ ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ການຮຽນຮູ້ເລິກ, ເຄືອຂ່າຍ neural, ແລະສູດການຄິດໄລ່.
• ຄວາມເຂົ້າໃຈຈາກຄະນະວິຊາ Oxford Saïd ແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານອຸດສາຫະກໍາ, ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານພັດທະນາຄວາມຄິດເຫັນກ່ຽວກັບ AI ແລະມັນ. ຜົນກະທົບຕໍ່ສັງຄົມແລະຈັນຍາບັນ.
• ຄວາມເຂົ້າໃຈໃນສະພາບການຂອງ AI, ປະຫວັດສາດຂອງມັນ, ແລະການວິວັດທະນາການ, ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດ ເຮັດໃຫ້ການຄາດຄະເນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງສໍາລັບ trajectory ໃນອະນາຄົດຂອງຕົນ.

3. MIT Sloan Unsupervised Machine Learning: ການປົດລັອກທ່າແຮງຂອງຂໍ້ມູນ

ຫຼັກສູດນີ້ແມ່ນໄດ້ສຸມໃສ່ວິທີການການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດເກັບກໍາຂໍ້ມູນ - ບໍ່ວ່າຈະຂະຫນາດນ້ອຍຫຼາຍປານໃດ - ເພື່ອຝຶກອົບຮົມຮູບແບບ AI.

ມີຄູສອນ 5 ຄົນ ຫຼັກສູດນີ້ແມ່ນນໍາພາໂດຍ Antonio Torralba, Delta Electronics ອາຈານສອນວິສະວະກຳໄຟຟ້າ ແລະວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ, ຫົວໜ້າຄະນະ AI+D, ພະແນກ EECS, MIT CSAIL.

ໃນຫຼັກສູດນີ້, ທ່ານຈະໄດ້ສຶກສາວິທີການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກໃນການກໍານົດທ່າແຮງຂອງຂໍ້ມູນ. ເຂົ້າໃຈວ່າການເປັນຕົວແທນສາມາດຫຼຸດປະລິມານປ້າຍກຳກັບໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍແນວໃດ ເພື່ອສ້າງຕົວແບບ AI ທີ່ຖືກຕ້ອງ. ເມື່ອທ່ານມີຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບພື້ນຖານເຫຼົ່ານີ້ແລ້ວ, ທ່ານຈະກ້າວໄປສູ່ການຮຽນຮູ້ວິທີການທີ່ຕົວແບບ AI ທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມກ່ອນສາມາດສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດການຮຽນຮູ້ການເປັນຕົວແທນແລະການສ້າງແບບຈໍາລອງໃນອົງການຈັດຕັ້ງ.

ໃນທີ່ສຸດເຈົ້າຈະຄົ້ນພົບຄວາມສຳຄັນຂອງການຕີຄວາມໝາຍ ແລະເຫດຜົນໃນການສ້າງຕົວແບບ ML ທີ່ຖືກຕ້ອງ, ແລະໃນຕອນທ້າຍເຈົ້າຈະຄົ້ນຫາຄວາມເປັນຈິງຂອງການນຳໃຊ້ຕົວແບບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນອົງກອນຂອງເຈົ້າ.

ນີ້ສາມາດສະຫນອງຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງຂໍ້ມູນພື້ນຖານພື້ນຖານເຫຼົ່ານີ້:

• ຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງເລິກເຊິ່ງກ່ຽວກັບວິທີການຮຽນຮູ້ການເປັນຕົວແທນສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາທຸລະກິດແລະເພີ່ມ ROI ໃນການລິເລີ່ມ AI.
• ຄວາມ​ເຂົ້າ​ໃຈ​ກ່ຽວ​ກັບ​ສິ່ງ​ທ້າ​ທາຍ, ກາ​ລະ​ໂອ​ກາດ, ແລະ​ການ​ພິ​ຈາ​ລະ​ນາ​ທີ່​ສຳ​ຄັນ​ຂອງ​ຕົວ​ແບບ​ຜະ​ລິດ​ໃນ​ອົງ​ການ.
• ທັດສະນະລວມຂອງພູມສັນຖານຂອງແບບຈໍາລອງທາງສ່ວນຫນ້າຂອງການຝຶກອົບຮົມແລະວິທີການນໍາໃຊ້ຕົວແບບເຫຼົ່ານີ້ທີ່ດີທີ່ສຸດໃນອົງການຂອງທ່ານ.

• ຄວາມສາມາດໃນການສ້າງແບບຈໍາລອງ ML ທີ່ໂປ່ງໃສ, ສາມາດຕີຄວາມຫມາຍໄດ້ໃນສະພາບການຂອງທ່ານ.

4. ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ LSE: ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກພາກປະຕິບັດ

ຍົກລະດັບທັກສະຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ ແລະພັດທະນາຄວາມເຂົ້າໃຈທາງດ້ານວິຊາການກ່ຽວກັບການນຳໃຊ້ທຸລະກິດຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.

ຫຼັກສູດນີ້ຖືກອອກແບບມາເພື່ອຮຽນຮູ້ວິທີການປະຕິບັດຍຸດທະສາດຂໍ້ມູນທີ່ເຮັດວຽກ, ເລີ່ມຕົ້ນໂດຍການຄົ້ນພົບການນໍາໃຊ້ທີ່ເຫມາະສົມແລະການປຸງແຕ່ງຂໍ້ມູນສໍາລັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ສຳຫຼວດການຖົດຖອຍເປັນເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ມີການເບິ່ງແຍງເພື່ອຄາດຄະເນຕົວແປຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ (ການຕອບສະໜອງ ຫຼືເປົ້າໝາຍ) ຈາກຊຸດຂອງຕົວແປອື່ນ (ຄຸນສົມບັດ ຫຼືຕົວຄາດເດົາ).

ໃນທີ່ສຸດເຈົ້າຈະເຂົ້າໃຈວິທີການທີ່ອີງໃສ່ຕົ້ນໄມ້ແລະວິທີການຮຽນຮູ້ແບບປະສົມປະສານເພື່ອປັບປຸງຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຄາດຄະເນ, ແຕ່ສໍາຄັນກວ່ານັ້ນແມ່ນເຂົ້າໃຈວ່າເຄືອຂ່າຍ neural ແມ່ນຫຍັງ, ຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດຫຼາຍທີ່ສຸດຂອງມັນ, ແລະວິທີການທີ່ມັນສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ໃນສະພາບການທຸລະກິດ.

ຫຼັງ​ຈາກ​ການ​ປະ​ຕິ​ບັດ​ຕາມ​ໂດຍ​ວິ​ຊາ​ນີ້​ທ່ານ​ຈະ​:

• ມີຄວາມເຂົ້າໃຈຢ່າງເລິກເຊິ່ງ ເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຕ່າງໆ, ລວມທັງການຖົດຖອຍ, ການຮຽນຮູ້ຂອງກຸ່ມ, ແລະວິທີການທີ່ອີງໃສ່ຕົ້ນໄມ້, ແລະອື່ນໆ.
• ຄວາມສາມາດໃນການລະຫັດໃນ R ແລະນໍາໃຊ້ເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ກັບປະເພດຕ່າງໆຂອງຂໍ້ມູນ.
• ການເປີດເຜີຍ ຊາຍແດນຫລ້າສຸດຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ເຊັ່ນເຄືອຂ່າຍ neural ແລະວິທີການເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ໃນທຸລະກິດ.
• Have a ໃບ​ຢັ້ງ​ຢືນ​ຄວາມ​ສາ​ມາດ​ ຈາກ LSE, ມະຫາວິທະຍາໄລວິທະຍາສາດສັງຄົມຊັ້ນນໍາຂອງໂລກ.

5. MIT Sloan ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນທຸລະກິດ

ນີ້ແມ່ນຫຼັກສູດອື່ນທີ່ເປັນຂອງ Daniela Rus, ແລະ Thomas Malone. ຫຼັກສູດນີ້ເນັ້ນໃສ່ວິທີການໃຊ້ເທັກໂນໂລຍີການຫັນປ່ຽນໃນທັງແນວຄິດ ແລະການນຳໃຊ້ທຸລະກິດຂອງເຈົ້າ.

ທ່ານຈະເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະບົດບາດການຂະຫຍາຍຕົວຂອງມັນໃນທຸລະກິດ. ທ່ານຈະເຂົ້າໃຈບົດບາດຂອງຂໍ້ມູນ, ແລະຄວາມສໍາຄັນຂອງແຜນການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ. ປະຕິບັດຕາມນີ້ໂດຍການຂຸດຄົ້ນຄວາມຕ້ອງການສໍາລັບການນໍາໃຊ້ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໂດຍໃຊ້ເຊັນເຊີ, ພາສາ, ແລະຂໍ້ມູນທຸລະກໍາ. ຈາກນີ້ເຈົ້າຈະສາມາດສ້າງແຜນການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ແລະພິຈາລະນາອະນາຄົດຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນທຸລະກິດ.

ຫຼັກສູດນີ້ຄວນໃຫ້ທ່ານເຂົ້າໃຈດີກ່ຽວກັບຈຸດສໍາຄັນຕໍ່ໄປນີ້:

• ແຜນປະຕິບັດຕົວຈິງເພື່ອ ປະຕິບັດຍຸດທະສາດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໃນທຸລະກິດ, ອອກແບບມາເພື່ອນໍາພາອົງການຂອງທ່ານຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.
• ການເປີດເຜີຍອົງປະກອບດ້ານວິຊາການຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງຂຽນລະຫັດຫຼືໂຄງການ, ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານສາມາດນໍາເອົາເຕັກໂນໂລຢີນີ້ໄປສູ່ແນວຄິດຍຸດທະສາດຂອງທ່ານ.
• ຄວາມເຂົ້າໃຈຈາກຄະນະວິຊາ MIT ແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ສະເຫນີທ່າແຮງທີ່ມີຄຸນຄ່າສໍາລັບການປົດລັອກໂອກາດການເຮັດວຽກໃຫມ່.

6. Cognilytica – ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ​ໂຄງ​ການ​ສະ​ຫມອງ​ສໍາ​ລັບ AI (CPMAI​) ການ​ຢັ້ງ​ຢືນ

ນີ້ແມ່ນຫຼັກສູດທີ່ສົມບູນແບບທີ່ສຸດທີ່ສະເຫນີໂດຍ Cognilytica ແລະກວມເອົາວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ.

ວິທີການ CPMAI ແມ່ນວິທີການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງອຸດສາຫະກໍາສໍາລັບໂຄງການ AI & ML ທີ່ປະສົບຜົນສໍາເລັດ. ການຝຶກອົບຮົມແລະການຢັ້ງຢືນ CPMAI ຂອງ Cognilytica ກຽມເຈົ້າໃຫ້ປະສົບຄວາມສໍາເລັດກັບຄວາມພະຍາຍາມ AI & ML ຂອງທ່ານ, ບໍ່ວ່າເຈົ້າຈະເລີ່ມຕົ້ນຫຼືກໍາລັງປະຕິບັດໄດ້ດີ.

ໂຄງ​ການ​ນີ້​ແມ່ນ​ຂໍ້​ມູນ​ທີ່​ສຸມ​ໃສ່​ທຸກ​ດ້ານ​ຂອງ​ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ​ໂຄງ​ການ AI​, ແລະ​ນີ້​ລວມ​ທັງ​ວິ​ທະ​ຍາ​ສາດ​ຂໍ້​ມູນ​, ບາງ​ຫົວ​ຂໍ້​ທີ່​ຈະ​ໄດ້​ຮັບ​ການ​ຄຸ້ມ​ຄອງ​:

• ພື້ນຖານຂອງ AI ແລະ ML Terminology ແລະແນວຄວາມຄິດ
• ເຈັດຮູບແບບຂອງ AI
• ການຈັດການໂຄງການ AI ການປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດ
• ລົງເລິກເຂົ້າໄປໃນໂຄງການ AI ຕົວຈິງໂດຍໃຊ້ CPMAI
• ວິທີການຮຽນຮູ້, ວິທີການ, ແນວຄວາມຄິດ, ແລະສູດການຄິດໄລ່ທີ່ມີການຄວບຄຸມເບິ່ງແຍງ, ບໍ່ມີການຄວບຄຸມ, ແລະເສີມສ້າງ
• ລັກສະນະທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດຂອງວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ AI
• ຄວາມເຂົ້າໃຈທາງທຸລະກິດ, ຄວາມເຂົ້າໃຈຂໍ້ມູນ, ການກະກຽມຂໍ້ມູນ, ການພັດທະນາແບບຈໍາລອງ, ການປະເມີນຜົນແບບຈໍາລອງ, ແລະການປະຕິບັດຕົວແບບທີ່ເຫມາະສົມ
• ວິທີການແບບຊ້ຳໆ ແລະວ່ອງໄວສຳລັບ AI
• ວິທີການສ້າງລະບົບ AI ທີ່ມີຈັນຍາບັນແລະຄວາມຮັບຜິດຊອບ
• ວິທີການສ້າງທີມງານ AI ທີ່ເຫມາະສົມ

ໂຄງ​ການ​ນີ້​ສະ​ຫນອງ​ຄຸນ​ສົມ​ບັດ​ດັ່ງ​ຕໍ່​ໄປ​ນີ້​ແລະ​ສະ​ຫນອງ​ໃບ​ຢັ້ງ​ຢືນ​ການ​ສໍາ​ເລັດ​ການ​:

• ທຸກລະດັບທັກສະ
• ຜູ້ຝຶກຫັດມີເວລາເຖິງຫົກ (6) ເດືອນເພື່ອສໍາເລັດການຝຶກອົບຮົມ
• ການເຂົ້າເຖິງວິດີໂອທີ່ບັນທຶກໄວ້ ແລະອຸປະກອນການຝຶກອົບຮົມແມ່ນໄດ້ສະໜອງໃຫ້ເປັນເວລາສາມສິບ (30) ວັນ ພາຍຫຼັງການຈົບຊັ້ນຮຽນຂອງນັກຝຶກອົບຮົມ
• ໄລຍະເວລາ: 30 ຊົ່ວໂມງ

7. ໃບຢັ້ງຢືນວິຊາຊີບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ IBM

ໃບຢັ້ງຢືນນີ້ຈາກ IBM ແມ່ນແນໃສ່ຜູ້ທີ່ຊອກຫາເພື່ອພັດທະນາທັກສະ ແລະປະສົບການທີ່ຈຳເປັນສຳລັບອາຊີບໃນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ. ໂຄງການປະກອບດ້ວຍ 6 ຫຼັກສູດທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານພັດທະນາຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບສູດການຄິດໄລ່ຕົ້ນຕໍແລະການນໍາໃຊ້ຂອງມັນ. ໃນຂະນະທີ່ໂຄງການລະດັບປານກາງແມ່ນເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບທຸກຄົນທີ່ມີທັກສະຄອມພິວເຕີແລະມີຄວາມສົນໃຈໃນການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນ, ບາງພື້ນຖານຂອງການຂຽນໂປລແກລມ Python, ສະຖິຕິແລະ algebra ເສັ້ນແມ່ນແນະນໍາໃຫ້.

ນີ້ແມ່ນລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງການຢັ້ງຢືນນີ້:

• ໂຄງການ 6 ຫຼັກສູດ
• ທັກສະໃນການຮຽນຮູ້ແບບບໍ່ມີການຄວບຄຸມ, ການຮຽນຮູ້ແບບຄວບຄຸມ, ການຮຽນຮູ້ທີ່ເລິກເຊິ່ງ, ແລະການເສີມສ້າງການຮຽນຮູ້
• ຫົວຂໍ້ພິເສດເຊັ່ນ: ການວິເຄາະຊຸດເວລາ ແລະການວິເຄາະການຢູ່ລອດ
• ລະຫັດໂຄງການຂອງທ່ານເອງດ້ວຍກອບແຫຼ່ງເປີດແລະຫ້ອງສະຫມຸດ
• ປ້າຍດິຈິຕອນຈາກ IBM ເມື່ອສໍາເລັດ
• ໄລຍະເວລາ: 6 ເດືອນ, 3 ຊົ່ວໂມງ/ອາທິດ

8. ໃບຢັ້ງຢືນວິຊາຊີບວິສະວະກຳ IBM AI

ໃບຢັ້ງຢືນການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກຊັ້ນນໍາອີກອັນຫນຶ່ງ, ໃບຢັ້ງຢືນວິຊາຊີບ 6 ຫຼັກສູດນີ້ແມ່ນມີຈຸດປະສົງເພື່ອໃຫ້ບຸກຄົນມີເຄື່ອງມືທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອປະສົບຜົນສໍາເລັດເປັນວິສະວະກອນ AI ຫຼື ML. ມັນກວມເອົາແນວຄວາມຄິດພື້ນຖານຂອງ Machine Learning ແລະ Deep Learning ເຊັ່ນ: ການຮຽນຮູ້ແບບຄວບຄຸມ ແລະ ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງກວດກາ. ນອກ​ນັ້ນ​ທ່ານ​ຍັງ​ຈະ​ໄດ້​ຮຽນ​ຮູ້​ວິ​ທີ​ການ​ກໍ່​ສ້າງ​, ການ​ຝຶກ​ອົບ​ຮົມ​, ແລະ​ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ສະ​ຖາ​ປັດ​ຕະ​ເລິກ​.

ນີ້ແມ່ນລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງການຢັ້ງຢືນນີ້:

• ໂຄງການ 6 ຫຼັກສູດ
• ການຮຽນຮູ້ແບບຄວບຄຸມ ແລະບໍ່ມີການຄວບຄຸມດ້ວຍ Python
• ນຳໃຊ້ຫ້ອງສະໝຸດການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ ແລະ ການຮຽນຮູ້ແບບເລິກລັບຍອດນິຍົມເຊັ່ນ SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch ແລະ Tensorflow
• ແກ້ໄຂບັນຫາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການຮັບຮູ້ວັດຖຸ, ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີ, ການປະມວນຜົນຮູບພາບແລະວິດີໂອ, ການວິເຄາະຂໍ້ຄວາມ, ແລະ NLP
• ປ້າຍດິຈິຕອນຈາກ IBM ເມື່ອສໍາເລັດ
• ໄລຍະເວລາ: 8 ເດືອນ, 3 ຊົ່ວໂມງ/ອາທິດ

9. ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກໂດຍມະຫາວິທະຍາໄລສະແຕນຟອດ

ຫ້ອງຮຽນນີ້ສະເຫນີໂດຍມະຫາວິທະຍາໄລສະແຕນຟອດສອນເຕັກນິກການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ສຸດ, ແລະທ່ານໄດ້ຮັບໂອກາດທີ່ຈະປະຕິບັດໃຫ້ເຂົາເຈົ້າເຮັດວຽກສໍາລັບຕົວທ່ານເອງ. ຫ້ອງຮຽນຍັງໃຫ້ຄວາມຮູ້ທີ່ຈໍາເປັນເພື່ອນໍາໃຊ້ເຕັກນິກການແກ້ໄຂບັນຫາໃຫມ່. ມັນເປັນຫຼັກສູດທີ່ກວ້າງຂວາງ ແລະເປັນການແນະນໍາການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ, ການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນ, ແລະການຮັບຮູ້ຮູບແບບສະຖິຕິ.

ນີ້ແມ່ນລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງຫຼັກສູດນີ້:

• ຫົວຂໍ້ເຊັ່ນ: ການຮຽນຮູ້ແບບມີການຄວບຄຸມເບິ່ງແຍງ ແລະ ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງກວດກາ
• ກໍລະນີສຶກສາ ແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຈໍານວນຫລາຍ
• ການ​ນໍາ​ໃຊ້​ວິ​ທີ​ການ​ຮຽນ​ຮູ້​ເພື່ອ​ສ້າງ smart Robots​, ຄວາມ​ເຂົ້າ​ໃຈ​ຂໍ້​ຄວາມ​, ວິ​ໄສ​ທັດ​ຄອມ​ພິວ​ເຕີ​, ຂໍ້​ມູນ​ຂ່າວ​ສານ​ການ​ແພດ​, ສຽງ​, ແລະ​ການ​ຂຸດ​ຄົ້ນ​ຖານ​ຂໍ້​ມູນ
• ໃບຢັ້ງຢືນທີ່ສາມາດແບ່ງປັນໄດ້ໃນການແຂ່ງຂັນ
• ໄລຍະເວລາ: 60 ຊົ່ວໂມງ

10​. ຂັ້ນຕອນການຮຽນຮູ້ຂັ້ນສູງ

ຫຼັກສູດສັ້ນແຕ່ປະທັບໃຈນີ້ສະເຫນີໂຄງການອອນໄລນ໌ພື້ນຖານທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນການຮ່ວມມືລະຫວ່າງ DeepLearning.AI ແລະ Stanford Online. ໃນໂຄງການທີ່ເປັນມິດກັບຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນນີ້, ທ່ານຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ພື້ນຖານຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະວິທີການນໍາໃຊ້ເຕັກນິກເຫຼົ່ານີ້ເພື່ອສ້າງຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ໃນໂລກທີ່ແທ້ຈິງ.

ນີ້ແມ່ນລັກສະນະຕົ້ນຕໍຂອງຫຼັກສູດນີ້:

• ຄວາມເຂົ້າໃຈຈາກຜູ້ຊ່ຽວຊານ
• ສ້າງແລະຝຶກອົບຮົມເຄືອຂ່າຍ neural ກັບ TensorFlow ເພື່ອປະຕິບັດການຈັດປະເພດຫຼາຍຊັ້ນ
• ນຳໃຊ້ວິທີປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບການພັດທະນາການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ເພື່ອໃຫ້ຕົວແບບຂອງທ່ານໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວກັບຂໍ້ມູນ ແລະໜ້າວຽກໃນໂລກຕົວຈິງ
• ກໍ່ສ້າງແລະນໍາໃຊ້ຕົ້ນໄມ້ຕັດສິນໃຈແລະວິທີການປະກອບຕົ້ນໄມ້, ລວມທັງປ່າສຸ່ມແລະຕົ້ນໄມ້ເສີມ
• ນຳໃຊ້ວິທີປະຕິບັດທີ່ດີທີ່ສຸດສຳລັບການພັດທະນາການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ ເພື່ອໃຫ້ຕົວແບບຂອງທ່ານໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວກັບຂໍ້ມູນ ແລະໜ້າວຽກໃນໂລກຕົວຈິງ
• ໄລຍະເວລາ: 34 ຊົ່ວໂມງ