เรียนรู้การเรียนรู้ของเครื่องใน 3 เดือน

แมชชีนเลิร์นนิงกลายเป็นทักษะที่มีคุณค่าสูง นำไปใช้ในภาคส่วนต่างๆ เช่น การค้าปลีก การดูแลสุขภาพ การเงิน และความบันเทิง ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถแก้ปัญหาความท้าทายที่ซับซ้อน เพิ่มประสิทธิภาพ และทำการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลโดยอาศัยข้อมูล การเรียนรู้สาขานี้ภายในกรอบเวลาที่จำกัดอาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย นั่นเป็นสาเหตุที่หลักสูตรติวเข้มออนไลน์แบบเข้มข้นระยะเวลา 3 เดือน เช่นเดียวกับที่นำเสนอโดย Code Labs Academy ได้รับความนิยมจากการถ่ายทอดแนวคิดหลักและทักษะการปฏิบัติอย่างรวดเร็วในด้านแมชชีนเลิร์นนิง วิทยาการข้อมูล และ AI

3 เดือนเพียงพอที่จะเรียนรู้การเรียนรู้ของเครื่องหรือไม่

โดยทั่วไปจะใช้เวลาไม่เกิน 3 เดือนในการสร้างรากฐานที่มั่นคงในแมชชีนเลิร์นนิงและเริ่มทำงานในโครงการจริง การเข้าถึงความเชี่ยวชาญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในหัวข้อขั้นสูง เช่น โครงข่ายประสาทเทียมและการประมวลผลภาษาธรรมชาติ หรือเรียกโดยย่อว่า NLP อาจต้องใช้เวลาและประสบการณ์เพิ่มเติม แต่ช่วง 3 เดือนแรกนั้นมีคุณค่าสำหรับการแนะนำแนวคิดและทักษะการเรียนรู้ของเครื่องที่สำคัญซึ่งเป็นรากฐานสำหรับการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง

เหตุใดจึงเลือก Data Science และ AI Bootcamp

Bootcamps นำเสนอทางเลือกที่มุ่งเน้นและใช้งานได้จริงแทนหลักสูตรปริญญาแบบดั้งเดิม ต่างจากหลักสูตรปริญญาที่มีความยาวซึ่งอาจรวมวิชาที่มีความเกี่ยวข้องน้อยกว่า วิทยาการข้อมูลและหลักสูตรติวเข้ม AI จะจัดลำดับความสำคัญของทักษะที่นำไปใช้ได้โดยตรงในตลาดงาน หลักสูตรติวเข้ม 3 เดือนเป็นวิธีที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพสำหรับผู้ชื่นชอบเทคโนโลยี ผู้ที่ต้องการขยายทักษะ หรือบุคคลที่เปลี่ยนอาชีพเพื่อเริ่มต้น ข้อดีหลักบางประการคือ:

• ประสิทธิภาพด้านเวลา: ในเวลาเพียง 12 สัปดาห์ คุณสามารถก้าวหน้าจากผู้เริ่มต้นไปจนถึงผู้ที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูล สร้างแบบจำลอง และจัดการโครงการในโลกแห่งความเป็นจริงได้

• การเรียนรู้เชิงปฏิบัติ: หลักสูตรติวเข้มเน้นการสร้างและประยุกต์ทักษะโดยการแก้ปัญหาความท้าทายในโลกแห่งความเป็นจริง โดยมุ่งเน้นที่ประสบการณ์จริงเป็นหลัก

• การสนับสนุนด้านอาชีพ: หลักสูตรฝึกปฏิบัติหลายแห่งเสนอโอกาสในการสร้างเครือข่าย การเตรียมตัวสัมภาษณ์ และความช่วยเหลือด้านวิทยาการข้อมูลเพื่ออำนวยความสะดวกในการเปลี่ยนผ่านเข้าสู่อุตสาหกรรมเทคโนโลยี ที่ Code Labs Academy เราจะเชื่อมต่อคุณกับเครือข่ายพันธมิตรการจ้างงานที่กำลังเติบโตของเรา เพื่อเพิ่มโอกาสในการได้งานอย่างรวดเร็ว

ข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับ Data Science และ AI Bootcamp

ก่อนที่จะเจาะลึกการเรียนรู้ของเครื่องจักรและวิทยาศาสตร์ข้อมูล การมีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับทักษะบางอย่างจะเป็นประโยชน์:

• Python สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI: ในฐานะภาษาที่ใช้กันอย่างแพร่หลายที่สุดในสาขาเหล่านี้ Python ได้รับการยกย่องในเรื่องความเป็นมิตรต่อผู้ใช้และไลบรารีที่ทรงพลัง แนวคิดการเขียนโปรแกรมขั้นพื้นฐาน เช่น ลูปและฟังก์ชันเป็นจุดเริ่มต้นที่มั่นคง

• คณิตศาสตร์: แนวคิดหลักในแมชชีนเลิร์นนิง รวมถึงพีชคณิตเชิงเส้น แคลคูลัส และทฤษฎีความน่าจะเป็น ช่วยให้คุณเข้าใจการเปลี่ยนแปลงข้อมูลและอัลกอริทึมได้ ทำให้เส้นทางการเรียนรู้ราบรื่นยิ่งขึ้น

สิ่งที่คาดหวังใน Bootcamp วิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI 3 เดือน

ค่ายฝึกมักจะเริ่มต้นด้วยแนวคิดพื้นฐานและค่อยๆ ก้าวหน้า ทำให้ผู้เข้าร่วมสามารถรับมือกับงานที่ยากขึ้นเรื่อยๆ

เดือนที่ 1: การสร้างรากฐานที่แข็งแกร่ง

เดือนแรกครอบคลุมเครื่องมือ ภาษา และแนวคิดที่สำคัญ:

• พื้นฐานของ Python: โดยทั่วไป Bootcamp จะเริ่มต้นด้วยพื้นฐานของ Python โดยมุ่งเน้นไปที่ฟังก์ชัน ไลบรารี และการจัดการข้อมูล ทั้งหมดนี้มีประโยชน์สำหรับการสร้างและประเมินโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

• การประมวลผลข้อมูล: การเรียนรู้ที่จะจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ทำความสะอาด และเตรียมพร้อมสำหรับการสร้างแบบจำลองเป็นพื้นฐาน ผู้เข้าร่วมสำรวจเทคนิคการประมวลผลข้อมูลและการแสดงภาพโดยใช้ไลบรารี เช่น Pandas และ NumPy

เดือนที่ 2: การเรียนรู้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องอย่างเชี่ยวชาญ

ในเดือนที่สอง ผู้เข้าร่วมจะเริ่มสร้างและทดสอบโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องพร้อมกับเรียนรู้เทคนิคต่างๆ อันดับแรกมุ่งเน้นไปที่การเรียนรู้แบบมีผู้สอน โดยที่โมเดลจะได้รับการฝึกอบรมโดยใช้ข้อมูลที่ติดป้ายกำกับ ซึ่งรวมถึงวิธีการต่างๆ เช่น การถดถอยเชิงเส้นและการถดถอยลอจิสติก ซึ่งช่วยจำแนกข้อมูลและทำการคาดการณ์

พวกเขายังสำรวจโมเดลขั้นสูงเพิ่มเติม เช่น Random Forests และ Support Vector Machines ซึ่งเป็นที่นิยมสำหรับการตัดสินใจที่ซับซ้อนใน Machine Learning

ในการเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล ผู้เข้าร่วมจะทำงานกับข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ ที่นี่พวกเขาใช้วิธีการเช่น PCA การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก และการจัดกลุ่ม K-means เพื่อค้นหารูปแบบหรือจัดกลุ่มรายการที่คล้ายกันในข้อมูล เมื่อทำงานกับชุดข้อมูลจริง ผู้เข้าร่วมจะเห็นว่าเทคนิคเหล่านี้นำไปใช้กับปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริงได้อย่างไร

เดือนที่ 3: เทคนิคขั้นสูงและโครงการ Capstone

ผู้เข้าร่วมใช้ทุกสิ่งที่พวกเขาได้เรียนรู้ในโปรเจ็กต์สุดท้ายโดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงในเดือนที่ผ่านมา ซึ่งรวมถึงโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อเจาะลึกการเรียนรู้เชิงลึก โครงข่ายประสาทที่เกิดซ้ำสำหรับการประมวลผลข้อมูลตามลำดับ และโครงข่ายประสาทเทียมแบบม้วนสำหรับการประมวลผลภาพ การพัฒนาแอปพลิเคชัน เช่น แชทบอทและระบบการแปลคำพูดต้องอาศัยการประมวลผลภาษาธรรมชาติ โครงการสุดยอดนี้เปิดโอกาสให้ผู้เข้าร่วมทำงานกับปัญหาที่ซับซ้อนในโลกแห่งความเป็นจริง เช่น การสร้างแบบจำลองการประมวลผลภาพหรือระบบการแนะนำ ในช่วงหลักสูตรติวเข้ม Code Labs Academy พี่เลี้ยงจะแนะนำผู้เข้าร่วมตลอดโครงการนี้ เพื่อให้มั่นใจว่าโครงการนี้ทั้งท้าทายและเหมาะสมกับแฟ้มผลงานของพวกเขา

บูทแคมป์วิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI ของ ## Code Labs Academy

สำหรับบุคคลที่ต้องการเจาะลึกเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ AI อย่างรวดเร็ว Code Labs Academy มอบประสบการณ์บูตแคมป์ออนไลน์ที่เน้นการปฏิบัติจริงและเน้นโปรเจ็กต์ คุณสมบัติหลักได้แก่:

• การสนับสนุนด้านอาชีพ: Code Labs Academy ให้บริการ การฝึกอาชีพ รายบุคคล การเขียนเรซูเม่ และการเตรียมการสัมภาษณ์เพื่อช่วยให้ผู้เข้าร่วมประสบความสำเร็จในตลาดงาน บริการนี้มีให้สำหรับผู้เข้าร่วมทุกคนตั้งแต่วันที่ 1 จนถึง 6 เดือนหลังจากสำเร็จการศึกษา

• ชั้นเรียนขนาดเล็ก: เมื่อมีกลุ่มเล็ก ผู้เข้าร่วมจะได้รับความสนใจเป็นส่วนตัวมากขึ้น พร้อมให้คำแนะนำและการให้คำปรึกษาอย่างเข้มข้น

• การเรียนรู้ตามโครงงาน: การมุ่งเน้นไปที่ การประยุกต์ใช้งานจริง ด้วยวิธีห้องเรียนกลับด้านช่วยให้ผู้สำเร็จการศึกษามีผลงานของโครงงานในโลกแห่งความเป็นจริงที่เสร็จสมบูรณ์แล้ว

• ความยืดหยุ่นในการเรียนรู้: หลักสูตรติวเข้มประกอบด้วยเซสชันสดกับผู้สอน เวลาสำหรับการศึกษาด้วยตนเอง และเซสชันการสนับสนุนความช่วยเหลือเพิ่มเติม หากคุณไม่แน่ใจเกี่ยวกับความรวดเร็วและคิดว่าต้องการเวลาเพิ่ม หลักสูตรฝึกหัดก็พร้อมให้บริการแบบพาร์ทไทม์ในระยะเวลา 6 เดือนเช่นกัน

การเรียนรู้อย่างต่อเนื่องหลังจาก Bootcamp

การทำ Bootcamp เป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น เพื่อรักษาความสามารถในการแข่งขันในด้านการเรียนรู้ของเครื่อง วิทยาศาสตร์ข้อมูล และ AI การศึกษาอย่างต่อเนื่องจึงมีคุณค่า ผู้สำเร็จการศึกษาสามารถเรียนต่อในหัวข้อขั้นสูง เช่น การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง หรือเข้าร่วมการแข่งขันการเรียนรู้ของเครื่องบนแพลตฟอร์มอย่าง Kaggle ซึ่งมอบโอกาสที่ดีเยี่ยมสำหรับการฝึกฝนและการพัฒนาทักษะ การมีส่วนร่วมกับชุมชนวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังสามารถช่วยขยายเครือข่ายวิชาชีพและพัฒนาทักษะของคุณได้

โดยสรุป วิทยาศาสตร์ข้อมูล 3 เดือนและหลักสูตรติวเข้ม AI มอบวิธีการที่รวดเร็วและใช้งานได้จริงในการเรียนรู้พื้นฐาน โปรแกรมเข้มข้นนี้ให้ผู้เข้าร่วมมีความรู้ ประสบการณ์จริง และความมั่นใจในการประสบความสำเร็จในสาขาปัญญาประดิษฐ์และวิทยาศาสตร์ข้อมูลแบบไดนามิก ไม่ว่าพวกเขาจะเปลี่ยนอาชีพ ยกระดับทักษะ หรือเข้าสู่ภาคส่วนเทคโนโลยี

Code Labs Academy: คู่หูของคุณในการเรียนรู้ การเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อสร้างผลกระทบในโลกแห่งความเป็นจริง