Machine Learning Egineer Roadmap
Inżynierowie Uczenia Maszynowego są na pierwszej linii innowacji, tworząc algorytmy, które potrafią uczyć się i dostosowywać do nowych danych. Znajomość programowania, algorytmów uczenia maszynowego i narzędzi do przetwarzania danych jest niezbędna do tworzenia inteligentnych systemów, które mogą automatyzować zadania, przewidywać trendy i poprawiać decyzje biznesowe. Specjaliści w tej dziedzinie są kluczowi dla rozwoju sztucznej inteligencji i znajdują zastosowanie w wielu sektorach, od finansów po zdrowie.
Stań się Machine Learning Engineer: naucz się algorytmów ML, pracuj z TensorFlow, PyTorch. Znajomość Pythona i zdolności analityczne są niezbędne. Zrozumienie zastosowań ML i etyka AI to także bardzo ważne aspekty.
-
Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn, Keras i TensorFlow. Wydanie III
-
Python. Instrukcje dla programisty. Wydanie III
-
Analityk danych. Przewodnik po data science, statystyce i uczeniu maszynowym
-
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe dla programistów. Praktyczny przewodnik po sztucznej inteligencji
-
Eksploracja danych za pomocą Excela. Metody uczenia maszynowego krok po kroku
-
Deep learning dla programistów. Budowanie aplikacji AI za pomocą fastai i PyTorch
-
Jak projektować systemy uczenia maszynowego. Iteracyjne tworzenie aplikacji gotowych do pracy
-
Matematyka w uczeniu maszynowym
-
Uczenie maszynowe w Pythonie dla każdego
-
Przetwarzanie języka naturalnego w praktyce. Przewodnik po budowie rzeczywistych systemów NLP
-
Deep learning z TensorFlow 2 i Keras dla zaawansowanych. Sieci GAN i VAE, deep RL, uczenie nienadzorowane, wykrywanie i segmentacja obiektów i nie tylko. Wydanie II
-
Python. Machine learning i deep learning. Biblioteki scikit-learn i TensorFlow 2. Wydanie III
-
Deep Learning. Praktyczne wprowadzenie z zastosowaniem środowiska Pythona
Czasowo niedostępna
-
Sztuczna inteligencja. Błyskawiczne wprowadzenie do uczenia maszynowego, uczenia ze wzmocnieniem i uczenia głębokiego
-
Sztuczna inteligencja w finansach. Używaj języka Python do projektowania i wdrażania algorytmów AI
-
Deep learning i modelowanie generatywne. Jak nauczyć komputer malowania, pisania, komponowania i grania
-
Machine learning, Python i data science. Wprowadzenie
-
Głębokie uczenie przez wzmacnianie. Praca z chatbotami oraz robotyka, optymalizacja dyskretna i automatyzacja sieciowa w praktyce. Wydanie II
-
Uczenie maszynowe w Pythonie. Leksykon kieszonkowy
-
Głębokie uczenie. Wprowadzenie
-
Uczenie maszynowe. Elementy matematyki w analizie danych
-
TinyML. Wykorzystanie TensorFlow Lite do uczenia maszynowego na Arduino i innych mikrokontrolerach
-
Uczenie głębokie od zera. Podstawy implementacji w Pythonie
-
Machine Learning i język Python. Kurs video. Praktyczne wykorzystanie popularnych bibliotek