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영어
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Alberta Machine Intelligence Institute

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up99%(1,355개의 평가)Info
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완료하는 데 3시간 필요

Introduction to Machine Learning Applications

완료하는 데 3시간 필요
12개 동영상 (총 44분), 6 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
12개의 동영상
Instructor Introduction1m
Introduction to Course 12m
What is Artificial Intelligence and Machine Learning?5m
What about Data Science?3m
The Machine Learning Process4m
The Three Kinds of Machine Learning3m
Classification: What is it and how does it work?3m
Regression: Fitting lines and predicting numbers3m
Unsupervised Learning4m
Reinforcement Learning6m
Weekly Summary1m
6개의 읽기 자료
What about Deep Learning? (supplemental)10m
Fooling Neural Networks (supplemental)10m
How to Curate A Ground Truth For Your Business Dataset (Required)10m
Learning From Multiple Annotators: A Survey (supplemental)10m
Inferring the Ground Truth Through Crowdsourcing (supplemental)10m
Semi Supervised Learning (required)10m
2개 연습문제
Concepts and Definitions20m
Identifying Machine Learning Techniques10m
2

2

완료하는 데 2시간 필요

Machine Learning in the Real World

완료하는 데 2시간 필요
8개 동영상 (총 34분), 4 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
8개의 동영상
Features and transformations of raw data6m
Farmer Betty and Her Precision Agriculture Plans3m
What to consider when using your QuAM2m
Broad Examples Narrowed Down4m
Identify Business Evaluation4m
Everything is a Proxy4m
Weekly Summary2m
4개의 읽기 자료
A Brief Introduction into Precision Agriculture10m
Farmer Betty Tried Unsupervised Learning (required)10m
Data is Central to Your ML Problem (required)10m
Martin Zinkevich's Rules for ML (supplemental)10m
1개 연습문제
Machine Learning in the Real World Review
3

3

완료하는 데 1시간 필요

Learning Data

완료하는 데 1시간 필요
9개 동영상 (총 34분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
9개의 동영상
How Much Data Do I Need?4m
Ethical Issues4m
Bias in Data Sources3m
Noise and Sources of Randomness5m
Image Classification Example3m
Data Cleaning: Everybody's favourite task4m
Why you need to set up a Data Pipeline4m
Weekly Summary1m
2개의 읽기 자료
Data Protection Laws (required)10m
Government readings on data privacy (supplemental)10m
1개 연습문제
Understanding Data for ML
4

4

완료하는 데 1시간 필요

Machine Learning Projects

완료하는 데 1시간 필요
7개 동영상 (총 35분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
7개의 동영상
MLPL as experienced by Farmer Betty3m
Exploring the process of problem definition7m
Assessing your QuAM for use in your Business6m
Technically Assessing the Strength of your QuAM6m
Different Kinds of Wrong4m
Weekly Summary2m
2개의 읽기 자료
Machine Learning Process Lifecycle Explained10m
Deep Learning for Identifying Metastatic Breast Cancer (advanced supplemental)10m
1개 연습문제
Understanding Machine Learning Projects

검토

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