Udacity AI学院

Udacity的AI学院提供AI培训和机器学习课程，以及专注于深度学习、计算机视觉、自然语言处理和AI产品管理的项目。

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职业路径规划

根据职位名称提供的学习路径，帮助学习者从基础的编程技能开始，逐步成为机器学习工程师。

• 步骤1：涵盖的技能包括NumPy、matplotlib、向量可视化、Python数据类型、控制流、Python操作符、训练神经网络、反向传播、PyTorch、Python中的AI算法、梯度下降、函数极限、积分、导数、隐式微分、链式法则应用、线性方程组、线性代数、矩阵乘法、Python异常处理、Lambda表达式、代码调试、Python函数定义、列表推导、生成器、变量作用域、迭代器、内置Python函数、Pip、文件I/O、用户输入处理、Python数据结构、循环、文档字符串、Python脚本、Transformer神经网络等。
• 步骤2：涵盖的技能包括朴素贝叶斯分类器、高斯混合模型、模型评估、支持向量机、决策树、单链接聚类、K均值聚类、降维、市场细分、聚类模型、主成分分析、独立成分分析、DBSCAN、卷积核、scikit-learn、感知器、分类数据可视化、统计建模基础、图表类型、定量数据可视化、线性回归、垃圾邮件检测、逻辑回归、专业演示、超参数调整、训练神经网络、NumPy、反向传播、过拟合预防、深度学习流利度、TensorFlow、梯度下降、Python中的AI算法等。
• 步骤3：涵盖的技能与步骤2类似，增加了PyTorch相关内容。
• 步骤4：涵盖的技能包括神经网络基础、深度学习流利度、Sagemaker快速开始、机器学习框架基础、超参数调整、特征工程、机器学习流利度、云资源分配、AWS Lambda、分布式模型训练与Sagemaker、Sagemaker训练作业、Transformer神经网络、Sagemaker调试器、图像分类、训练神经网络、深度学习模型优化、迁移学习、PyTorch、模型部署与Sagemaker、卷积神经网络、文本分类、模型性能指标、AI商业背景、机器学习用例、数据加载与Sagemaker、亚马逊弹性计算云、VPC、Sagemaker特征存储、AWS云安全、云成本管理、Sagemaker日志、云性能管理、AWS存储服务、训练数据清单文件、Sagemaker自动扩展、Sagemaker处理、Sagemaker批量转换作业、Sagemaker Clarify、机器学习管道创建、Sagemaker管道、模型监控、Sagemaker模型端点、AWS Step Functions、Sagemaker模型监控器、Amazon S3、模型训练、线性模型、Xgboost、Autogluon、Pandas、Sagemaker Studio笔记本、基于树的模型、Sagemaker地面真实性、机器学习生命周期、数据集注释、机器学习数据集基础、scikit-learn、自动机器学习、Sagemaker数据搬运工等。

热门人工智能项目

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AI在各行业的应用

• 制造业：AI用于预测性维护、质量控制、供应链优化、机器人技术和流程自动化。
• 电信业：AI用于客户服务聊天机器人、网络优化、欺诈检测和预测分析。
• 能源业：AI用于能源网格优化、基础设施的预测性维护、需求响应管理和可再生能源预测。
• 医疗保健：AI用于医学影像分析、药物发现、个性化医疗、患者监控和疾病诊断。
• 免费人工智能项目：查看所有Udacity提供的免费AI项目。