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机器学习被炒得这么热,究竟有什么用?

优达学城Udacity 2018-12-05 15:31:33


在互联网行业流传着这样一句话:“得人工智能者得天下。”人工智能可以说是当下最火热的领域。


据统计,到去年年底,在财富 500 强企业中,有 180 家对外宣布将要启动人工智能项目,从 Google、Facebook、亚马逊到国内的华为、 BAT 等顶尖科技企业,都在热忱地以高薪招募人工智能专家。以机器学习工程师为例,该岗位少则月薪1-2万,多则年薪百万,很多行业巨头甚至会以月薪几十万招聘人工智能顶级人才


(图片来源于网络)


再来看机器学习领域的整个行业趋势:滴滴出行今年 3 月在硅谷成立实验室,专门研究以机器学习为核心的“自动驾驶”技术;Google、Uber 在自动驾驶、机器学习等领域内进行激烈的人才争夺;工信部也曾透露,中国人工智能人才缺口超过 500 万人


那么问题来了:

如何赶上这场21世纪前沿科技的浪潮,成为高薪抢手又能改变世界的机器学习工程师?

之前对人工智能只是稍有了解,完全不懂算法的零基础小白也可以掌握机器学习吗?

学完机器学习,我真的可以让职业更上一层台阶吗?


先来看看无人车之父 Sebastian Thrun 是怎么说的吧!

↓戳下方视频,50秒了解机器学习的广泛应用↓



来自硅谷的前沿技术学习平台 Udacity 与 Google 、Kaggle 、滴滴出行 联合推出了“机器学习工程师”纳米学位认证项目,带你从零开始,学习硅谷技术课程,全面掌握机器学习所需知识,最终将预测模型实际应用于金融、医疗、大数据等领域,毕业后你还将获得 Google 技术认证证书,成为人工智能、大数据时代最抢手的机器学习工程师。


加入课程,你将体验到以下优质服务:


  • 豪华讲师阵容在线教学。无人车之父 Sebastian Thrun 和 Google 一线科学家、斯坦福大学博士亲授。

  • 独一无二的硅谷实战项目,领域专家审阅。提交项目作业后,你可以获得来自专业导师的逐行代码反馈。你所完成的项目将会成为未来简历中闪亮的一笔!

  • 导师1对1答疑辅导,在线沟通学习中的困惑。学习中遇到任何问题,你不光可以向学习小组助教求助,还可以与课程导师1v1在线沟通交流!

  • 一样的硅谷标准,不一样的母语体验。我们为中国学生提供了全中文字幕翻译以及中文学习小组服务。当然,你也可以选择英文模式来挑战自我。

  • 加入 Udacity 全球人才库,获得求职辅导和企业内推服务。毕业后,你将有机会内推加入IBM、奔驰、英伟达、滴滴、宝马、Uber等领先科技企业!


接下来,让我们看一下在这门 Google x Kaggle x 滴滴出行联合打造的“机器学习工程师”纳米学位项目,究竟学些什么吧!


Udacity “机器学习工程师”纳米学位项目分为"零基础入门项目”和“进阶升级项目”,你可以根据自己的能力进行选择。你将挑战一系列有趣的实战项目,通过 learning by doing 的方式,快速成长为最前沿领域的优秀人才。






机器学习(入门)课程

零基础入门

一站式搞定入门机器学习需要的编程和数学基础


Get 知识点:

掌握 Python、微积分、线性代数和统计基础知识,为成为机器学习工程师打好基础。


加入课程后,你将挑战以下实战项目(部分项目):


项目1:分析心理学现象

统计学是数据分析的主要组成部分,它可以帮助你调查数据,并根据观察到的情况作出推论。

在该项目中,你将使用描述统计学和统计检验分析对实验心理学中的典型现象——斯特鲁普效应展开调查,为读者提供直观的数据可视化,并根据实验结果,利用统计推断得出结论。


项目2:探索数据集

NumPy 与 Pandas 是实现数据科学诸多问题最重要的 Python 库。

在该项目中,你将选择优达学城提供的泰坦尼克号和棒球运动员中任一数据集,并使用 NumPy 和 Pandas 进行分析,体验从提出问题到发现成果的整个数据分析过程。


项目3:预测房价

模型的评价指标是机器学习建模过程中非常重要的一环。

在该项目中你将利用统计分析工具对观测数据建立模型,预测新房屋的销售价格,并评估你的模型的表现好坏。




机器学习(进阶)课程

全面学习机器学习前沿技术与应用

成为人工智能、大数据、金融领域稀缺人才


Get 知识点:

全面了解、掌握机器学习领域内的监督式学习、非监督式学习、强化学习和深度学习,并亲手挑战前沿应用项目。


加入课程后,你将挑战以下实战项目(部分项目):


项目1:为慈善机构寻找募捐者



监督学习是通过已标注过的训练数据来完成分类或回归任务的一类机器学习方法。

在该项目中,你将学习如何训练决策树、SVM、神经网络等监督学习模型,用来预测已标记数据。


项目2:创建客户细分

当数据样本没有标签的情况下,非监督学习是其解决问题的最佳方案。

在该项目中,在这个项目中,你将应用无监督学习技能研究产品花销数据学习如何找出未标记数据中的模式和结构,进行特征变换,提高模型的预测表现,从而改善经销商日后的服务。




项目3:训练智能车学会驾驶



强化学习也是一类重要的机器学习方法,它是一个序列决策问题。

在该项目中,你将使用 Q-学习等强化学习算法,训练人工智能体,使它能够对周围环境做出最佳选择。最终使自动驾驶智能车能够稳定的到达终点。




项目4:图片分类



深度学习是当今世界上最火热的一类机器学习方法。

在该项目中在这一部分中,你将学会使用 Tensorflow,并且搭建一个卷积神经网络,教会它识别与区分图片中的物体。




项目5:毕业项目(部分为 Kaggle 历年竞赛真题)



选择一个你感兴趣的项目,使用你在前期课程中学到的机器学习知识来解决它!

选择一:训练特斯拉 - 根据车辆的前置相机所拍摄的路况图像,实现对车辆转向角度的预测。

选择二:驾驶员状态检测 - 使用深度学习方法检测驾驶员的状态,有效降低事故发生。

选择三:猫狗大战 - 使用深度学习方法识别图片中是猫还是狗。

选择四:文档自动分类 - 利用自然语言处理技术对大量分档实现精准自动归类。




想现在就加入这场 21 世纪最前沿科技的浪潮,成为拥有 Google 技术认证高薪、抢手又能改变世界的机器学习工程师吗?


本期课程将于 10月19日 10:00 正式开放报名,本期限定 300 席位,扫描下方二维码,加入开课通知群:


* 获得来自硅谷的《机器学习终极职业指南》;

* 获得详细课程大纲;

* 硅谷式课堂仿真体验;

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