Машина үйрөнүү чекене соода, саламаттыкты сактоо, каржы жана көңүл ачуу сыяктуу ар кандай секторлордо колдонулуучу жогору бааланган чеберчиликке айланды. Бул компанияларга татаал маселелерди чечүүгө, натыйжалуулукту жогорулатууга жана маалыматтардын негизинде негизделген чечимдерди кабыл алууга мүмкүндүк берет. Чектелген убакыттын ичинде бул тармакты өздөштүрүү кыйынга турушу мүмкүн. Ошондуктан Code Labs Academy сунуштаган интенсивдүү 3 айлык онлайн жүктөө лагерлери машина үйрөнүү, маалымат илими жана AI боюнча негизги түшүнүктөрдү жана практикалык көндүмдөрдү тез берүү үчүн популярдуулукка ээ болду.
Машина үйрөнүү үчүн 3 ай жетиштүүбү?
Машинаны үйрөнүүдө бекем негиз түзүү жана реалдуу долбоорлордун үстүндө иштөө үчүн, адатта, 3 айдан ашык убакыт талап кылынбайт. Өзгөчө NLP катары кыскартылган нейрон тармактары жана табигый тилди иштетүү сыяктуу өнүккөн темаларда тажрыйбага жетүү кошумча убакытты жана тажрыйбаны талап кылышы мүмкүн, бирок алгачкы 3 ай машинаны үйрөнүүнүн негизги концепцияларын жана үзгүлтүксүз үйрөнүүгө негиз түзгөн көндүмдөрдү киргизүү үчүн баалуу.
Эмне үчүн Data Science жана AI Bootcamp тандоо керек?
Bootcamps салттуу даража программаларына багытталган жана практикалык альтернатива сунуш кылат. Анча маанилүү эмес предметтерди камтышы мүмкүн болгон узак даражадагы программалардан айырмаланып, маалымат илими жана AI bootcamp эмгек рыногунда түздөн-түз колдонулуучу көндүмдөрдү биринчи орунга коёт. 3 айлык окуу лагери - бул технология ышкыбоздору, өз жөндөмдөрүн кеңейтүүнү каалагандар же карьерасын өзгөртүүнү каалагандар үчүн тез жана натыйжалуу жол. негизги артыкчылыктарынын кээ бирлери төмөнкүлөр:
-
Убакыттын натыйжалуулугу: 12 жуманын ичинде сиз башталгычтан маалыматтарды талдоо, моделдерди түзүү жана реалдуу долбоорлорду башкарууга жөндөмдүү адамга чейин өсө аласыз.
-
Практикалык үйрөнүү: Практикалык тажрыйбага басым жасоо менен, bootcamps чыныгы дүйнөдөгү көйгөйлөрдү чечүү аркылуу көндүмдөрдү курууга жана колдонууга басым жасайт.
-
Карьераны колдоо: Көптөгөн жүктөө лагерлери сиздин технологиялык индустрияга өтүүнү жеңилдетүү үчүн тармактык мүмкүнчүлүктөрдү, интервьюга даярдоону жана маалымат илими боюнча резюме жардамын сунуштайт. Code Labs Academy сайтында биз тез арада жумушка орношуу мүмкүнчүлүгүңүздү жогорулатуу үчүн сизди жалдоо өнөктөштөрүнүн өсүп жаткан тармагы менен байланыштырабыз.
Маалымат илими жана AI Bootcamp үчүн шарттар
Машина үйрөнүү жана маалымат илимине кирүүдөн мурун, белгилүү бир көндүмдөрдүн негизги түшүнүгүнө ээ болуу пайдалуу:
-
Маалымат илими жана AI үчүн Python: Бул тармактарда эң кеңири колдонулган тил катары, Python өзүнүн колдонуучуга ыңгайлуулугу жана күчтүү китепканалары менен белгилүү. Циклдер жана функциялар сыяктуу негизги программалоо түшүнүктөрү бекем башталгыч чекитти камсыз кылат.
-
Математика: Машина үйрөнүүдөгү негизги концепциялар, анын ичинде сызыктуу алгебра, эсептөөлөр жана ыктымалдуулуктар теориясы, маалымат трансформациясын жана алгоритмдерин түшүнүүгө жардам берип, окуу сапарын жеңилдетет.
3 айлык маалымат илими жана AI Bootcampтен эмнени күтүш керек
Bootcamps, адатта, негизги түшүнүктөр менен башталып, акырындык менен алдыга жылат, бул катышуучуларга барган сайын татаал милдеттерди чечүүгө мүмкүндүк берет.
1-ай: Күчтүү пайдубалды куруу
Биринчи ай маанилүү куралдарды, тилдерди жана түшүнүктөрдү камтыйт:
-
Python негиздери: Bootcamps адатта Python негиздери менен башталат, алар функцияларга, китепканаларга жана маалыматтарды манипуляциялоого багытталган, мунун баары машина үйрөнүү моделдерин куруу жана баалоо үчүн пайдалуу.
-
Маалыматтарды иштетүү: Чоң маалымат топтомдорун иштетүүнү, аларды тазалоону жана моделдөө үчүн даярдоону үйрөнүү маанилүү. Катышуучулар Pandas жана NumPy сыяктуу китепканаларды колдонуу менен маалыматтарды иштетүү жана визуалдаштыруу ыкмаларын изилдешет.
2-ай: Машина үйрөнүү алгоритмдерин өздөштүрүү
Экинчи айда катышуучулар ар кандай ыкмаларды үйрөнүү менен бирге машина үйрөнүү моделдерин куруп, сынап башташат. Алар алгач көзөмөлдөнгөн окутууга көңүл бурушат, мында моделдер белгиленген маалыматтарды колдонуу менен окутулат. Бул маалыматты классификациялоого жана болжолдоолорду жасоого жардам берген сызыктуу регрессия жана логистикалык регрессия сыяктуу ыкмаларды камтыйт.
Алар ошондой эле машина үйрөнүүдө татаал чечимдерди кабыл алуу үчүн популярдуу болгон кокус токойлор жана колдоо вектордук машиналары сыяктуу өнүккөн моделдерди изилдешет.
Көзөмөлсүз окутууда катышуучулар энбелгиси жок маалыматтар менен иштешет. Бул жерде алар үлгүлөрдү табуу же маалыматтардагы окшош элементтерди топтоо үчүн PCA, негизги компоненттерди талдоо жана K-каражаттарды кластерлөө сыяктуу ыкмаларды колдонушат. Чыныгы маалымат топтомдору менен иштөө менен катышуучулар бул ыкмалар чыныгы дүйнөдөгү көйгөйлөргө кандайча колдонуларын көрө алышат.
3-ай: Өркүндөтүлгөн техникалар жана капташ долбоору
Катышуучулар акыркы айда үйрөнгөнүнүн бардыгын акыркы долбоордо машина үйрөнүүнүн алдыңкы ыкмаларын колдонуу менен колдонушат. Буга терең үйрөнүү үчүн жасалма нейрон тармактары, ырааттуу маалыматтарды иштетүү үчүн кайталануучу нейрон тармактары жана сүрөттөрдү иштетүү үчүн конволюциялык нейрон тармактары кирет. Чатботтор жана кеп которуу системалары сыяктуу тиркемелерди иштеп чыгуу табигый тилди иштетүүгө таянат. Capstone долбоору катышуучуларга татаал реалдуу көйгөйдүн үстүндө иштөөгө мүмкүндүк берет, мисалы, сүрөттөрдү иштетүү моделин же сунуштоо системасын түзүү. Code Labs Academy окуу лагеринин жүрүшүндө насаатчылар бул долбоор аркылуу катышуучуларга жол көрсөтүп, анын татаал жана алардын портфолиолоруна ылайыктуу экендигин камсыздайт.
Code Labs Academy'дун Маалымат илими жана AI Bootcamp
Маалымат илимине жана AIга тез чөмүлүүнү каалаган адамдар үчүн Code Labs Academy практикалык, долбоорго багытталган онлайн жүктөө лагерин сунуштайт. негизги өзгөчөлүктөрү төмөнкүлөр кирет:
-
Карьераны колдоо: Code Labs Academy катышуучуларга эмгек рыногунда ийгиликке жетүүгө жардам берүү үчүн жеке карьералык машыктыруу, резюме жазууну жана интервьюга даярданууну сунуштайт. Бул кызмат бүтүрүүчүлөр үчүн 1 күндөн 6 айга чейин жеткиликтүү.
-
Кичи класстын өлчөмдөрү: Кичинекей топтор менен катышуучулар интенсивдүү жетекчиликти жана насаатчылыкты камсыз кылуу менен көбүрөөк жеке көңүл бурушат.
-
Долбоордун негизинде окутуу: Класстык класстык метод аркылуу практикалык колдонууга көңүл буруу бүтүрүүчүлөрдү аткарылган реалдуу долбоорлордун портфолиосу менен жабдыйт.
-
Ийкемдүүлүктү үйрөнүү: Жүктөө лагери инструкторлор менен түз сеанстарды, өз алдынча окууга убакытты жана кошумча жардам көрсөтүү сессияларын камтыйт. Эгерде сиз ылдам темпте экенине ишенбесеңиз жана сизге көбүрөөк убакыт керек деп ойлосоңуз, bootcamp 6 айдан ашык убакытта да жеткиликтүү.
Окуу лагеринен кийин окууну улантуу
Окуу лагерин аяктоо - бул башталышы гана. Машина үйрөнүү, маалымат илими жана AI тармактарында атаандаштыкка жөндөмдүү болуу үчүн үзгүлтүксүз билим берүү маанилүү. Бүтүрүүчүлөр күчөтүлгөн окутуу сыяктуу алдыңкы темаларды уланта алышат же Kaggle сыяктуу платформалардагы машина үйрөнүү сынактарына катыша алышат, алар практика жана чеберчиликти жогорулатуу үчүн сонун мүмкүнчүлүктөрдү сунуштайт. Маалымат илими коомчулугу менен иштөө профессионалдык тармагыңызды кеңейтүүгө жана жөндөмүңүздү жакшыртууга жардам берет.
Жыйынтыктап айтканда, 3 айлык маалымат илими жана AI bootcamp негиздерин үйрөнүүнүн тез жана практикалык жолун камсыз кылат. Бул интенсивдүү программа катышуучуларга мансапты өзгөртүп, квалификацияны жогорулатуу же технологиялык секторго кирүүдө да, жасалма интеллекттин жана маалымат илиминин динамикалык тармактарында ийгиликке жетүү үчүн билим, практикалык тажрыйба жана ишеним менен камсыз кылат.
Code Labs Academy: Чыныгы дүйнөдөгү таасир үчүн Machine Learning өздөштүрүүдөгү өнөктөшүңүз.
