Մեքենայական ուսուցումը դարձել է բարձր գնահատված հմտություն, որը կիրառվում է տարբեր ոլորտներում, ինչպիսիք են մանրածախ առևտուրը, առողջապահությունը, ֆինանսները և ժամանցը: Այն թույլ է տալիս ընկերություններին լուծել բարդ մարտահրավերներ, բարձրացնել արդյունավետությունը և կայացնել տեղեկացված որոշումներ տվյալների հիման վրա: Այս ոլորտում սահմանափակ ժամկետներում տիրապետելը կարող է դժվար լինել: Ահա թե ինչու 3-ամսյա ինտենսիվ առցանց բեռնախցիկները, ինչպիսիք են Code Labs Academy-ի կողմից առաջարկվողները, ձեռք են բերել ժողովրդականություն՝ մեքենայական ուսուցման, տվյալների գիտության և AI-ի հիմնական հասկացություններն ու գործնական հմտություններն արագ փոխանցելու համար:
Բավարա՞ր է 3 ամիսը մեքենայական ուսուցում սովորելու համար:
Մեքենայական ուսուցման մեջ ամուր հիմքեր ստեղծելու և իրական նախագծերի վրա աշխատելու համար դա սովորաբար տևում է ոչ ավելի, քան 3 ամիս: Փորձագիտության հասնելը, հատկապես առաջադեմ թեմաներում, ինչպիսիք են նեյրոնային ցանցերը և բնական լեզվի մշակումը, կրճատ՝ NLP, կարող է պահանջել լրացուցիչ ժամանակ և փորձ, սակայն սկզբնական 3 ամիսը արժեքավոր է մեքենայական ուսուցման հիմնական հասկացությունների և հմտությունների ներդրման համար, որոնք հիմք են ստեղծում շարունակական ուսուցման համար:
Ինչու՞ ընտրել տվյալների գիտություն և AI Bootcamp:
Bootcamps-ն առաջարկում է կենտրոնացված և գործնական այլընտրանք ավանդական աստիճանի ծրագրերին: Ի տարբերություն երկարատև աստիճանի ծրագրերի, որոնք կարող են ներառել ավելի քիչ համապատասխան առարկաներ, տվյալների գիտությունը և AI bootcamp առաջնահերթությունը տալիս է աշխատաշուկայում ուղղակիորեն կիրառելի հմտություններին: 3-ամսյա bootcamp-ը արագ և արդյունավետ միջոց է տեխնոլոգիաների սիրահարների, նրանց համար, ովքեր ցանկանում են ընդլայնել իրենց հմտությունները կամ անհատների համար, ովքեր փոխում են կարիերան սկսելու համար: Որոշ հիմնական առավելություններից են.
-
Ժամանակի արդյունավետություն. Ընդամենը 12 շաբաթվա ընթացքում դուք կարող եք առաջադիմել սկսնակից մինչև մեկը, ով կարող է վերլուծել տվյալները, ստեղծել մոդելներ և իրականացնել իրական նախագծեր:
-
**Գործնական ուսուցում․
-
Կարիերայի աջակցություն. Շատ բութքեմփներ առաջարկում են ցանցային հնարավորություններ, հարցազրույցի նախապատրաստում և տվյալների գիտության ռեզյումեների աջակցություն՝ հեշտացնելու ձեր անցումը տեխնոլոգիական արդյունաբերություն: Code Labs Academy-ում մենք նաև ձեզ կմիացնենք աշխատանքի ընդունող գործընկերների մեր աճող ցանցին՝ արագ աշխատանք գտնելու ձեր հնարավորությունները մեծացնելու համար:
Նախադրյալներ Data Science-ի և AI Bootcamp-ի համար
Նախքան մեքենայական ուսուցման և տվյալների գիտության մեջ մտնելը, օգտակար է որոշակի հմտությունների հիմնական պատկերացում ունենալը.
-
Python-ը տվյալների գիտության և AI-ի համար: Որպես այս ոլորտներում ամենալայն օգտագործվող լեզուն, Python-ը հայտնի է իր օգտատերերի համար և հզոր գրադարաններով: Ծրագրավորման հիմնական հասկացությունները, ինչպիսիք են օղակները և գործառույթները, ապահովում են ամուր մեկնարկային կետ:
-
Մաթեմատիկա. Մեքենայական ուսուցման հիմնական հասկացությունները, ներառյալ գծային հանրահաշիվը, հաշվարկը և հավանականության տեսությունը, կարող են օգնել ձեր ըմբռնմանը տվյալների փոխակերպումների և ալգորիթմների մասին՝ դարձնելով ուսուցման ճանապարհորդությունը ավելի հարթ:
Ինչ սպասել 3-ամսյա տվյալների գիտության և AI Bootcamp-ում
Bootcamps-ը սովորաբար սկսվում է հիմնական հասկացություններից և աստիճանաբար առաջ է ընթանում՝ թույլ տալով մասնակիցներին լուծել ավելի ու ավելի բարդ առաջադրանքներ:
Ամիս 1. Կառուցեք ամուր հիմք
Առաջին ամիսը ներառում է կարևոր գործիքներ, լեզուներ և հասկացություններ.
-
Python-ի հիմունքները. Bootcamps-ը սովորաբար սկսվում է Python-ի հիմունքներից՝ կենտրոնանալով ֆունկցիաների, գրադարանների և տվյալների մանիպուլյացիայի վրա, որոնք բոլորն օգտակար են մեքենայական ուսուցման մոդելներ կառուցելու և գնահատելու համար:
-
Տվյալների մշակում. Մեծ տվյալների հավաքածուներ վարելու, դրանք մաքրելու և մոդելավորման համար պատրաստել սովորելը հիմնարար է: Մասնակիցները ուսումնասիրում են տվյալների մշակման և վիզուալիզացիայի տեխնիկան՝ օգտագործելով գրադարաններ, ինչպիսիք են Pandas-ը և NumPy-ը:
Ամիս 2. Մեքենայի ուսուցման ալգորիթմների յուրացում
Երկրորդ ամսում մասնակիցները սկսում են կառուցել և փորձարկել մեքենայական ուսուցման մոդելներ՝ միաժամանակ սովորելով տարբեր տեխնիկա: Նրանք առաջին հերթին կենտրոնանում են վերահսկվող ուսուցման վրա, որտեղ մոդելները վերապատրաստվում են՝ օգտագործելով պիտակավորված տվյալներ: Սա ներառում է այնպիսի մեթոդներ, ինչպիսիք են գծային ռեգրեսիան և լոգիստիկ ռեգրեսիան, որոնք օգնում են դասակարգել տեղեկատվությունը և կատարել կանխատեսումներ:
Նրանք նաև ուսումնասիրում են ավելի առաջադեմ մոդելներ, ինչպիսիք են Random Forests-ը և Support Vector Machines-ը, որոնք հայտնի են մեքենայական ուսուցման ոլորտում բարդ որոշումներ կայացնելու համար:
Չվերահսկվող ուսուցման ընթացքում մասնակիցներն աշխատում են այնպիսի տվյալների հետ, որոնք չունեն պիտակներ: Այստեղ նրանք օգտագործում են մեթոդներ, ինչպիսիք են PCA-ն, հիմնական բաղադրիչի վերլուծությունը և K-միջոցների կլաստերավորումը՝ տվյալների մեջ օրինաչափություններ գտնելու կամ նմանատիպ տարրեր խմբավորելու համար: Աշխատելով իրական տվյալների հավաքածուների հետ՝ մասնակիցները կարող են տեսնել, թե ինչպես են այս տեխնիկան կիրառվում իրական աշխարհի խնդիրների վրա:
Ամիս 3. Ընդլայնված տեխնիկա և Capstone նախագիծ
Մասնակիցները կիրառում են այն ամենը, ինչ սովորել են վերջնական նախագծում՝ օգտագործելով մեքենայական ուսուցման առաջադեմ տեխնիկան վերջին ամսվա ընթացքում: Սա ներառում է արհեստական նեյրոնային ցանցեր՝ խորը ուսուցման մեջ խորանալու համար, կրկնվող նեյրոնային ցանցեր՝ հաջորդական տվյալների մշակման համար, և կոնվոլյուցիոն նեյրոնային ցանցեր՝ պատկերների մշակման համար: Չաթ-բոտերի և խոսքի թարգմանության համակարգերի նման հավելվածների զարգացումը հիմնված է բնական լեզվի մշակման վրա: Capstone նախագիծը մասնակիցներին թույլ է տալիս աշխատել բարդ իրական խնդրի վրա, ինչպիսին է պատկերների մշակման մոդելի կամ առաջարկությունների համակարգի ստեղծումը: Code Labs Academy bootcamp-ի ժամանակ մենթորներն ուղղորդում են մասնակիցներին այս նախագծի միջոցով՝ համոզվելով, որ այն և՛ մարտահրավեր է, և՛ հարմար նրանց պորտֆելների համար:
Code Labs Academy's Data Science և AI Bootcamp
Անհատների համար, ովքեր ցանկանում են արագորեն սուզվել տվյալների գիտության և AI-ի մեջ, Code Labs Academy-ն առաջարկում է գործնական, նախագծային ուղղվածություն ունեցող առցանց bootcamp փորձ: Հիմնական հատկանիշները ներառում են.
-
Կարիերայի աջակցություն. Code Labs Academy-ն առաջարկում է անհատական կարիերայի ուսուցում, ռեզյումե գրել և հարցազրույցի պատրաստում՝ օգնելու մասնակիցներին հաջողության հասնել աշխատանքի շուկայում: Այս ծառայությունը հասանելի է բոլոր մասնակիցներին ուսումն ավարտելուց հետո 1-ից 6 ամիս հետո:
-
Փոքր դասարանների չափսեր. Փոքր խմբերի դեպքում մասնակիցները ստանում են ավելի անհատականացված ուշադրություն՝ ապահովելով ինտենսիվ ուղղորդում և մենթորություն:
-
Նախագծերի վրա հիմնված ուսուցում. Շրջված դասասենյակի մեթոդով գործնական կիրառման վրա կենտրոնացումը շրջանավարտներին զինում է իրական աշխարհի ավարտված նախագծերի պորտֆոլիոյով:
-
Ուսուցման ճկունություն. Bootcamp-ը ներառում է ուղիղ սեանսներ հրահանգիչների հետ, ժամանակ ինքնուրույն ուսումնասիրելու և լրացուցիչ օգնության աջակցության նիստեր: Եթե վստահ չեք արագ տեմպերի հարցում և կարծում եք, որ ավելի շատ ժամանակ է պետք միանալու համար, bootcamp-ը հասանելի է նաև կես դրույքով 6 ամսվա ընթացքում:
Շարունակական ուսուցում Bootcamp-ից հետո
Bootcamp-ի ավարտը միայն սկիզբն է: Մեքենայի ուսուցման, տվյալների գիտության և AI-ի ոլորտներում մրցունակ մնալու համար շարունակական կրթությունը արժեքավոր է: Շրջանավարտները կարող են շարունակել առաջադեմ թեմաները, ինչպիսիք են ուժեղացման ուսուցումը կամ մասնակցել մեքենայական ուսուցման մրցույթներին այնպիսի հարթակներում, ինչպիսիք են Kaggle-ը, որոնք հիանալի հնարավորություններ են առաջարկում պրակտիկայի և հմտությունների կատարելագործման համար: Տվյալների գիտության համայնքի հետ համագործակցությունը կարող է նաև օգնել ընդլայնել ձեր մասնագիտական ցանցը և բարելավել ձեր հմտությունները:
Եզրափակելով, 3-ամսյա տվյալների գիտությունը և AI bootcamp-ը ապահովում է հիմունքները սովորելու արագ և գործնական միջոց: Այս ինտենսիվ ծրագիրը մասնակիցներին տալիս է գիտելիքներ, գործնական փորձ և վստահություն՝ հաջողության հասնելու արհեստական ինտելեկտի և տվյալների գիտության դինամիկ ոլորտներում, անկախ նրանից՝ նրանք փոխում են կարիերան, կատարելագործվում են, թե մտնում են տեխնոլոգիական ոլորտ:
Code Labs Academy. Ձեր գործընկերը տիրապետում է Machine Learning իրական աշխարհի ազդեցությանը:
