Βυθιστείτε σε Deep Learning με 15 δωρεάν διαδικτυακά μαθήματα

Κάθε μέρα φέρνει νέους τίτλους για το πώς η βαθιά μάθηση αλλάζει τον κόσμο γύρω μας. Μερικά παραδείγματα:

  • Ο αλγόριθμος βαθιάς μάθησης διαγιγνώσκει τον καρκίνο του δέρματος καθώς και τους έμπειρους δερματολόγους
  • Amazon Go: Πώς η βαθιά μάθηση και η τεχνητή νοημοσύνη θα αλλάξουν το λιανικό εμπόριο
  • Η βαθιά εκμάθηση καθιστά τα αυτοκίνητα χωρίς οδηγό καλύτερα στο εντοπισμό πεζών

Θέλετε να δείτε ποια είναι η φασαρία; Θέλετε να αποκτήσετε το τεχνικό περιεχόμενο για να προωθήσετε την καριέρα σας ή να ξεκινήσετε τη δική σας εταιρεία; Εξερεύνησα το έργο ανοιχτού κώδικα Class Central και βρήκα 31 διαδικτυακά μαθήματα (15 από τα οποία είναι εντελώς δωρεάν) που καλύπτουν τα πάντα, από τα βασικά της βαθιάς μάθησης έως την πιο πρωτοποριακή έρευνα σήμερα.

Πριν ξεκινήσουμε, μπορεί να αναρωτιέστε: "Τι ακριβώς είναι η βαθιά μάθηση;" Ακολουθεί μια σύντομη περιγραφή:

«Η βαθιά μάθηση είναι ένα υποπεδίο της μηχανικής μάθησης που σχετίζεται με αλγόριθμους εμπνευσμένους από τη δομή και τη λειτουργία του εγκεφάλου που ονομάζεται τεχνητά νευρικά δίκτυα». - Jason Brownlee από το Machine Learning Mastery

Χωρίς άλλη καθυστέρηση…

Διαδικτυακά μαθήματα βαθιάς μάθησης

Δημιουργικές εφαρμογές βαθιάς μάθησης με TensorFlow

μέσω του Kadenze

★★★★★ (14 βαθμολογίες)

Καλύπτουμε τα βασικά συστατικά της βαθιάς μάθησης, τι σημαίνει, πώς λειτουργεί και αναπτύσσουμε κώδικα απαραίτητο για τη δημιουργία διαφόρων αλγορίθμων, όπως βαθιά συνελικτικά δίκτυα, παραλλαγές αυτόματων κωδικοποιητών, γενετικά εχθρικά δίκτυα και επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα. Ένα σημαντικό επίκεντρο αυτού του μαθήματος θα είναι όχι μόνο να κατανοήσουμε πώς να δημιουργήσουμε τα απαραίτητα συστατικά αυτών των αλγορίθμων, αλλά και πώς να τα εφαρμόσουμε για την εξερεύνηση δημιουργικών εφαρμογών. Διατίθενται δωρεάν και επί πληρωμή επιλογές.

Αξιοσημείωτη κριτική (από τον Christopher Kelly): «Έχω πτυχίο στην επιστήμη των υπολογιστών… Έχω ξοδέψει πολύ χρόνο στην Khan Academy και στην Coursera και εκνευρίζομαι από την ποιότητα και τον επαγγελματισμό του περιεχομένου αυτού του μαθήματος. Συνιστάται!"

Νευρωνικά δίκτυα για μηχανική μάθηση

Πανεπιστήμιο του Τορόντο μέσω Coursera

★★★★★ (18 βαθμολογίες)

Μάθετε για τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα και τον τρόπο με τον οποίο χρησιμοποιούνται για μηχανική εκμάθηση, όπως εφαρμόζεται στην αναγνώριση ομιλίας και αντικειμένων, τμηματοποίηση εικόνας, γλώσσα μοντελοποίησης και ανθρώπινη κίνηση κ.λπ. Θα τονίσουμε τόσο τους βασικούς αλγόριθμους όσο και τα πρακτικά κόλπα που χρειάζονται για να να δουλέψουν καλά. Διατίθενται δωρεάν και επί πληρωμή επιλογές.

Αξιοσημείωτη κριτική (από τον Μπόμπι Μπράντι): « Αυτή είναι μια από αυτές τις πιθανότητες στα μαθήματα μιας ζωής που πρέπει να μάθετε από τους σπουδαίους. Ο Geoffrey Hinton ήταν ένας από τους πιο σημαντικούς και σημαντικούς ερευνητές που ασχολήθηκαν με την τεχνητή νοημοσύνη και τα νευρικά δίχτυα τη δεκαετία του '80. Αυτήν τη στιγμή συνεργάζεται με την Google στις πρωτοβουλίες τους για AI / deep learning

Πρακτική βαθιά μάθηση για κωδικοποιητές, Μέρος 1

γρήγορα

★★★★ ☆ (3 βαθμολογίες)

Αυτό το μάθημα 7 εβδομάδων έχει σχεδιαστεί για όσους έχουν τουλάχιστον ένα χρόνο εμπειρίας κωδικοποίησης και κάποια μνήμη μαθηματικών γυμνασίου. Θα ξεκινήσετε με το πρώτο βήμα - μαθαίνοντας πώς να αποκτήσετε έναν διακομιστή GPU στο Διαδίκτυο κατάλληλο για βαθιά μάθηση - και θα προχωρήσετε σε όλη τη διαδικασία για τη δημιουργία προηγμένης τεχνολογίας, εξαιρετικά πρακτικών, μοντέλων όρασης υπολογιστή, επεξεργασίας φυσικής γλώσσας και συστημάτων προτάσεων. Ελεύθερος.

Αξιοσημείωτη κριτική (από τον Ανώνυμο): «Αυτό είναι πραγματικά ένα κρυφό κόσμημα σε έναν τομέα που αναπτύσσεται ραγδαία. Ο Τζέρεμι Χάουαρντ κάνει μια εξαιρετική δουλειά και των δύο βασίζοντας τα βασικά και παρουσιάζοντας τα αποτελέσματα της τελευταίας τεχνολογίας. Έμεινα έκπληκτος ξανά και ξανά όταν όχι μόνο παρουσίαζε υλικό που αναπτύχθηκε τον προηγούμενο χρόνο, αλλά ακόμη και μέσα στην εβδομάδα διεξήχθη το μάθημα… Πραγματοποιείτε πρακτικά δεδομένα πραγματικής ζωής μέσω διαγωνισμών Kaggle. Θα συνιστούσα ανεπιφύλακτα αυτό το μάθημα σε όσους θέλουν να μεταβούν από την εμπειρία μηδενικού πραγματικού κόσμου σε ανταγωνισμό με ειδικούς στον τομέα.

6.S191: Εισαγωγή στη βαθιά μάθηση

Ινστιτούτο Τεχνολογίας της Μασαχουσέτης (MIT)

★★★★ ☆ (1 βαθμολογία)

Μέθοδοι εισαγωγής σε βάθος διάρκειας μιας εβδομάδας με εφαρμογές στη μηχανική μετάφραση, αναγνώριση εικόνας, παιχνίδι, δημιουργία εικόνων και άλλα. Ένα συλλογικό μάθημα που περιλαμβάνει εργαστήρια στο TensorFlow και ανταλλαγή ιδεών από ομοτίμους μαζί με διαλέξεις. Ελεύθερος.

6.S094: Βαθιά μάθηση για Αυτοκίνητα

Ινστιτούτο Τεχνολογίας της Μασαχουσέτης (MIT)

★★★★ ☆ (1 βαθμολογία)

Αυτή η τάξη είναι μια εισαγωγή στην πρακτική της βαθιάς μάθησης μέσω του εφαρμοσμένου θέματος της κατασκευής ενός αυτο-οδηγούμενου αυτοκινήτου. Είναι ανοιχτό για αρχάριους και έχει σχεδιαστεί για όσους είναι νέοι στη μηχανική μάθηση, αλλά μπορεί επίσης να ωφελήσει τους προχωρημένους ερευνητές στον τομέα που αναζητούν μια πρακτική επισκόπηση των μεθόδων βαθιάς μάθησης και της εφαρμογής τους. Ελεύθερος.

Βαθιά μάθηση

Google μέσω Udacity

★★ ☆☆☆ (20 βαθμολογίες)

Σε αυτό το μάθημα, θα αναπτύξετε μια σαφή κατανόηση του κινήτρου για βαθιά μάθηση και θα σχεδιάσετε έξυπνα συστήματα που μαθαίνουν από σύνθετα ή / και μεγάλης κλίμακας σύνολα δεδομένων. Θα μάθετε να επιλύετε νέες κατηγορίες προβλημάτων που κάποτε θεωρούνταν απαγορευτικά προκλητικά και θα εκτιμήσετε καλύτερα την περίπλοκη φύση της ανθρώπινης νοημοσύνης καθώς επιλύετε αυτά τα ίδια προβλήματα χωρίς κόπο χρησιμοποιώντας μεθόδους βαθιάς μάθησης. Ελεύθερος.

Βαθιά εκμάθηση για επεξεργασία φυσικής γλώσσας

Πανεπιστήμιο της Οξφόρδης

Αυτό είναι ένα εφαρμοσμένο μάθημα που εστιάζει στις πρόσφατες εξελίξεις στην ανάλυση και τη δημιουργία λόγου και κειμένου χρησιμοποιώντας επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα. Εισάγονται οι μαθηματικοί ορισμοί των σχετικών μοντέλων μηχανικής μάθησης και παράγονται οι σχετικοί αλγόριθμοι βελτιστοποίησης.

Το μάθημα, το οποίο είναι δωρεάν, καθοδηγείται από τον Phil Blunsom και παραδίδεται σε συνεργασία με την Ομάδα Έρευνας Φυσικής Γλώσσας DeepMind.

CS224n: Επεξεργασία φυσικής γλώσσας με βαθιά μάθηση

πανεπιστημιο του Στανφορντ

Το μάθημα παρέχει μια ολοκληρωμένη εισαγωγή στην έρευνα αιχμής στη βαθιά μάθηση που εφαρμόζεται στο NLP. Από την πλευρά του μοντέλου θα καλύψουμε αναπαραστάσεις λέξεων διανύσματος, νευρωνικά δίκτυα βάσει παραθύρων, επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα, μοντέλα μακροπρόθεσμης μνήμης, αναδρομικά νευρικά δίκτυα, συνελικτικά νευρικά δίκτυα καθώς και μερικά πρόσφατα μοντέλα που περιλαμβάνουν ένα στοιχείο μνήμης. Μέσω διαλέξεων ( σημείωση: Τα βίντεο του χειμώνα 2017 δημοσιεύονται τώρα ) και προγραμματισμένες εργασίες οι μαθητές θα μάθουν τα απαραίτητα τεχνικά κόλπα για να κάνουν τα νευρικά δίκτυα να λειτουργούν σε πρακτικά προβλήματα. Ελεύθερος.

CS231n: Συνδυαστικά νευρωνικά δίκτυα για οπτική αναγνώριση

πανεπιστημιο του Στανφορντ

Αυτό το μάθημα είναι μια βαθιά βουτιά στις λεπτομέρειες των αρχιτεκτονικών βαθιάς μάθησης με έμφαση στην εκμάθηση μοντέλων από άκρο σε άκρο για αυτές τις εργασίες, ιδίως την ταξινόμηση εικόνας. Κατά τη διάρκεια των μαθημάτων των 10 εβδομάδων, οι μαθητές θα μάθουν να εφαρμόζουν, να εκπαιδεύουν και να εντοπίζουν σφάλματα στα δικά τους νευρικά δίκτυα και να αποκτήσουν μια λεπτομερή κατανόηση της αιχμής έρευνας στον υπολογιστή. Η τελική ανάθεση θα περιλαμβάνει την κατάρτιση ενός συνελικτικού νευρωνικού δικτύου πολλών εκατομμυρίων παραμέτρων και την εφαρμογή του στο μεγαλύτερο σύνολο δεδομένων ταξινόμησης εικόνας (ImageNet). Θα επικεντρωθούμε στη διδασκαλία του τρόπου ρύθμισης του προβλήματος της αναγνώρισης εικόνας, των αλγορίθμων μάθησης (π.χ. backpropagation), πρακτικών τεχνικών τεχνικών για την κατάρτιση και τη βελτίωση των δικτύων και θα καθοδηγήσουμε τους μαθητές μέσω πρακτικών εργασιών και ενός τελικού προγράμματος μαθημάτων. Ελεύθερος.

Μηχανική εκμάθηση

Nando de Freitas / Πανεπιστήμιο της Βρετανικής Κολομβίας

Αυτό το μάθημα επικεντρώνεται στον συναρπαστικό τομέα της βαθιάς μάθησης. Αντλώντας έμπνευση από τη νευροεπιστήμη και τις στατιστικές, εισάγει το βασικό υπόβαθρο για τα νευρικά δίκτυα, τον πολλαπλασιασμό της πλάτης, τις μηχανές Boltzmann, τους αυτόματους κωδικοποιητές, τα συνελικτικά νευρικά δίκτυα και τα επαναλαμβανόμενα νευρικά δίκτυα. Απεικονίζει πόσο βαθιά μάθηση επηρεάζει την κατανόησή μας για τη νοημοσύνη και συμβάλλει στον πρακτικό σχεδιασμό έξυπνων μηχανών. Ελεύθερος.

Θερινό σχολείο Deep Learning 2015 και 2016

Διάφοροι διοργανωτές (συμπεριλαμβανομένων των Yoshua Bengio και Yann LeCun) μέσω του Independent

Το Deep Learning Summer School απευθύνεται σε μεταπτυχιακούς φοιτητές και βιομηχανικούς μηχανικούς και ερευνητές που έχουν ήδη κάποια βασική γνώση της μηχανικής μάθησης (και πιθανώς αλλά όχι απαραίτητα της βαθιάς μάθησης) και επιθυμούν να μάθουν περισσότερα για αυτόν τον ταχέως αναπτυσσόμενο τομέα έρευνας.

Δεν είναι οργανωμένο σαν ένα παραδοσιακό διαδικτυακό μάθημα, αλλά οι διοργανωτές του (συμπεριλαμβανομένων των φωτιστικών βαθιάς μάθησης όπως το Bengio και το LeCun) και οι καθηγητές που προσελκύουν, καθιστούν αυτή τη σειρά χρυσό ορυχείο για περιεχόμενο βαθιάς μάθησης. Είναι δωρεάν.

Διαδικτυακό μάθημα νευρωνικών δικτύων

Hugo Larochelle / Université de Sherbrooke

«Καλώς ήλθατε στο διαδικτυακό μου μάθημα για νευρωνικά δίκτυα! Έχω βάλει αυτό το μάθημα ενώ διδάσκω μια έκδοση στην τάξη στο Université de Sherbrooke. Πρόκειται για ένα μάθημα μεταπτυχιακού επιπέδου, το οποίο καλύπτει βασικά νευρωνικά δίκτυα καθώς και πιο προηγμένα θέματα. " Ελεύθερος.

Μάθετε TensorFlow και βαθιά μάθηση, χωρίς διδακτορικό.

Google

Αυτό το τρίωρο μάθημα (βίντεο και διαφάνειες) προσφέρει στους προγραμματιστές μια γρήγορη εισαγωγή στις βασικές αρχές της βαθιάς μάθησης, με κάποια TensorFlow να μπαίνουν στη συμφωνία. Ελεύθερος.

Βαθιά μάθηση 101

Πανεπιστήμιο Big Data

Όσο περισσότερο βουτάει στον ωκεανό, τόσο πιο άγνωστο μπορεί να γίνει το έδαφος. Η βαθιά μάθηση, στην επιφάνεια μπορεί να φαίνεται να μοιράζεται ομοιότητες. Αυτό το μάθημα έχει σχεδιαστεί για να σας κάνει να συνδέεστε με τα δίχτυα και τους κωδικοποιητές, διατηρώντας ταυτόχρονα το σχολείο μαζί. Ελεύθερος.

Βαθιά μάθηση με TensorFlow

Πανεπιστήμιο Big Data

Η πλειονότητα των δεδομένων στον κόσμο δεν φέρει ετικέτα και δεν είναι δομημένη. Τα ρηχά νευρικά δίκτυα δεν μπορούν εύκολα να συλλάβουν σχετική δομή, για παράδειγμα, σε εικόνες, ήχους και δεδομένα κειμένου. Τα βαθιά δίκτυα μπορούν να ανακαλύψουν κρυφές δομές σε αυτόν τον τύπο δεδομένων. Σε αυτό το μάθημα TensorFlow θα χρησιμοποιήσετε τη βιβλιοθήκη της Google για να εφαρμόσετε τη βαθιά μάθηση σε διαφορετικούς τύπους δεδομένων, προκειμένου να επιλύσετε πραγματικά προβλήματα. Ελεύθερος.

Βαθιά μάθηση στο Python

DataCamp

Σε αυτό το μάθημα, θα αποκτήσετε πρακτικές γνώσεις για το πώς να χρησιμοποιήσετε νευρικά δίκτυα και βαθιά μάθηση με το Keras 2.0, την τελευταία έκδοση μιας αιχμής βιβλιοθήκης για βαθιά μάθηση στο Python. Εν μέρει δωρεάν.

Τα ακόλουθα μαθήματα, ταξινομημένα κατά βαθμολογία, όλα φιλοξενούνται στο Udemy. Οι τιμές διαφέρουν ανάλογα με τις εκπτώσεις Udemy, οι οποίες είναι συχνές. Συχνά μπορείτε να αγοράσετε πρόσβαση με μόλις $ 10.

Λάβετε υπόψη ότι οι προσφορές της Lazy Programmer Inc. συνοδεύονται από προτεινόμενη παραγγελία σύμφωνα με την οδηγία «Χρήσιμες παραγγελίες μαθήματος» στις περιγραφές των μαθημάτων τους.

Deep Learning AZ ™: Hands-On Τεχνητά νευρωνικά δίκτυα

Ο Kirill Eremenko και η ομάδα SuperDataScience μέσω Udemy

4,7 αστέρια (388 βαθμολογίες)

Μάθετε να δημιουργείτε αλγόριθμους βαθιάς μάθησης στο Python από δύο εμπειρογνώμονες μηχανικής μάθησης και επιστήμης δεδομένων. Περιλαμβάνονται πρότυπα. Αυτό το μάθημα διδάσκεται από τον ίδιο εκπαιδευτή που διδάσκει την κορυφαία μου πρόταση για μαθήματα εισαγωγής στην επιστήμη δεδομένων.

Κατάταξα κάθε μάθημα Εισαγωγής στην Επιστήμη Δεδομένων στο Διαδίκτυο, με βάση χιλιάδες σημεία δεδομένων

medium.freecodecamp.com

Zero to Deep Learning ™: Mastering Keras

Data Weekends, Jose Portilla, Francesco Mosconi

4,8 αστέρια (23 βαθμολογίες)

Κατανοήστε και δημιουργήστε μοντέλα Deep Learning για εικόνες, κείμενο, ήχο και άλλα χρησιμοποιώντας Python και Keras.

Προαπαιτούμενα βαθιάς μάθησης: Το Numpy Stack στο Python

Lazy Programmer Inc. μέσω Udemy

4,6 αστέρια (1.551 βαθμολογίες)

Η στοίβα Numpy, Scipy, Pandas και Matplotlib: προετοιμασία για βαθιά μάθηση, μηχανική μάθηση και τεχνητή νοημοσύνη. Ελεύθερος.

Επιστήμη δεδομένων: Βαθιά μάθηση στο Python

Lazy Programmer Inc. μέσω Udemy

4,6 αστέρια (1.381 βαθμολογίες)

Ένας οδηγός για τη σύνταξη του δικού σας νευρικού δικτύου στο Python και το Numpy και πώς να το κάνετε στο TensorFlow της Google.

Προαπαιτούμενα βαθιάς μάθησης: Γραμμική παλινδρόμηση στην Python

Lazy Programmer Inc. μέσω Udemy

4,6 αστέρια (751 βαθμολογίες)

Μάθετε γραμμική παλινδρόμηση από το μηδέν και δημιουργήστε το δικό σας πρόγραμμα εργασίας στο Python για ανάλυση δεδομένων.

Προαπαιτούμενα βαθιάς μάθησης: Λογιστική παλινδρόμηση στην Python

Lazy Programmer Inc. μέσω Udemy

4,6 αστέρια (624 βαθμολογίες)

Τεχνικές επιστήμης δεδομένων για επαγγελματίες και μαθητές - μάθετε τη θεωρία πίσω από τη λογιστική παλινδρόμηση και τον κώδικα στην Python.

Βαθιά μάθηση: Συγκροτήματα νευρωνικά δίκτυα στην Python

Lazy Programmer Inc. μέσω Udemy

4,6 αστέρια (304 βαθμολογίες)

Αυτό το μάθημα αφορά το πώς να χρησιμοποιήσετε τη βαθιά μάθηση για την όραση του υπολογιστή χρησιμοποιώντας συνελικτικά νευρικά δίκτυα. Αυτές είναι οι πιο σύγχρονες τεχνολογίες όσον αφορά την ταξινόμηση των εικόνων και νίκησαν τα δίκτυα βανίλιας σε εργασίες όπως MNIST

Επιστήμη δεδομένων: Πρακτική βαθιά μάθηση στο Theano + TensorFlow

Lazy Programmer Inc. μέσω Udemy

4,6 αστέρια (293 βαθμολογίες)

Πάρτε βαθιά μάθηση στο επόμενο επίπεδο με SGD, Nesterov momentum, RMSprop, Theano, TensorFlow και χρησιμοποιώντας την GPU σε AWS.

Βαθιά μάθηση: Επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα στην Python

Lazy Programmer Inc. μέσω Udemy

4,6 αστέρια (248 βαθμολογίες)

GRU, LSTM και πιο σύγχρονη βαθιά μάθηση, μηχανική μάθηση και επιστήμη δεδομένων για ακολουθίες.

Επεξεργασία φυσικής γλώσσας με βαθιά μάθηση στο Python

Lazy Programmer Inc. μέσω Udemy

4,6 αστέρια (194 βαθμολογίες)

Πλήρης οδηγός για την παραγωγή και εφαρμογή word2vec, GLoVe, ενσωματώσεις λέξεων και ανάλυση συναισθημάτων με αναδρομικά δίχτυα.

Μη επιτηρούμενη βαθιά μάθηση στο Python

Lazy Programmer Inc. μέσω Udemy

4,6 αστέρια (153 βαθμολογίες)

Autoencoders και περιορισμένα μηχανήματα Boltzmann για Deep Neural Networks στο Theano, και t-SNE και PCA.

Απελευθέρωση βαθιάς μάθησης: Ξεκινήστε οπτικά με Caffe και DIGITS

Razvan Pistolea μέσω Udemy

4,5 αστέρια (36 βαθμολογίες)

Μια εισαγωγή στα εργαλεία Deep Learning χρησιμοποιώντας Caffe και DIGITS όπου μπορείτε να δημιουργήσετε το δικό σας μοντέλο Deep Learning.

Βαθιά μάθηση με TensorFlow

Έκδοση Packt μέσω Udemy

3,9 αστέρια (96 βαθμολογίες)

Διοχετεύστε τη δύναμη της βαθιάς μάθησης με το Google TensorFlow!

Βαθιά μάθηση με Python

Έκδοση Packt μέσω Udemy

3,4 αστέρια (31 βαθμολογίες)

Βυθιστείτε στο μέλλον της επιστήμης δεδομένων και εφαρμόστε έξυπνα συστήματα χρησιμοποιώντας βαθιά μάθηση με την Python.

Αν και είναι περισσότερο από ένα πρόγραμμα παρά ένα μοναδικό διαδικτυακό μάθημα, παρακάτω θα βρείτε ένα Udacity Nanodegree που στοχεύει στις βασικές αρχές της βαθιάς μάθησης .

Τη στιγμή της δημοσίευσης, η τρέχουσα περίοδος εγγραφής είναι κλειστή, αλλά μπορείτε να εγγραφείτε για να ειδοποιηθεί η λίστα αναμονής κατά την έναρξη της επόμενης περιόδου εγγραφής.

Βαθιά εκμάθησης Nanodegree

Siraj Raval μέσω Udacity

Η Τεχνητή Νοημοσύνη μεταμορφώνει τον κόσμο μας με δραματικούς και ευεργετικούς τρόπους και η Βαθιά Μάθηση ενισχύει την πρόοδο. Μαζί με το Siraj Raval, το Udacity παρέχει μια δυναμική εισαγωγή σε αυτό το καταπληκτικό πεδίο, χρησιμοποιώντας εβδομαδιαία βίντεο, αποκλειστικά έργα και σχόλια από ειδικούς για να σας διδάξουμε τα θεμέλια αυτής της τεχνολογίας που διαμορφώνει το μέλλον.

Αν σας άρεσε να το διαβάζετε, δείτε μερικές άλλες εξερευνήσεις του συνόλου δεδομένων του Class Central:

  • Ακολουθούν 250 μαθήματα Ivy League που μπορείτε να παρακολουθήσετε δωρεάν τώρα
  • Κατάταξα κάθε μάθημα Εισαγωγής στην Επιστήμη Δεδομένων στο Διαδίκτυο, με βάση χιλιάδες σημεία δεδομένων
  • Αν θέλετε να μάθετε Επιστήμη Δεδομένων, ξεκινήστε με μία από αυτές τις τάξεις προγραμματισμού
  • Αν θέλετε να μάθετε Επιστήμη Δεδομένων, πάρτε μερικές από αυτές τις τάξεις στατιστικών
  • Τα καλύτερα δωρεάν διαδικτυακά μαθήματα για την εκμάθηση μιας νέας παγκόσμιας γλώσσας
  • Τα 50 καλύτερα δωρεάν διαδικτυακά πανεπιστημιακά μαθήματα σύμφωνα με τα δεδομένα

Εάν γνωρίζετε κάποια μαθήματα που ίσως έχω χάσει, ενημερώστε με στις απαντήσεις!

Εάν το θεωρήσατε χρήσιμο, κάντε κλικ στο? έτσι περισσότεροι άνθρωποι θα το δουν εδώ στο Medium.

Αρχικά δημοσιεύτηκε στο Class Central.