«`html
Лучшие бесплатные курсы по искусственному интеллекту от колледжей Ivy League
Университет Стэнфорда: Специализация по вероятностным графическим моделям
Этот курс обучает вероятностным графическим моделям (PGM), которые представляют собой богатую структуру для кодирования распределений вероятностей в сложных областях: совместные (многомерные) распределения большого количества случайных переменных, взаимодействующих друг с другом.
Университет Стэнфорда: Введение в статистику
Курс «Введение в статистику» обучает концепциям статистического мышления, необходимым для изучения данных и коммуникации инсайтов.
Гарвард: Введение в науку о данных с использованием Python
Этот курс обучает науке о данных с использованием Python, с фокусом на моделях машинного обучения, таких как регрессия и классификация.
Гарвард: Наука о данных: Машинное обучение
Этот курс обучает популярным алгоритмам машинного обучения, анализируя построение системы рекомендаций для фильмов.
Гарвард: Наука о данных: Вероятность
Этот вводный курс охватывает основные концепции вероятности, такие как случайные переменные, независимость, симуляции методом Монте-Карло и Центральную предельную теорему.
Гарвард: Наука о данных: Визуализация
Этот курс охватывает визуализацию данных и исследовательский анализ данных с использованием ggplot2 в R, с примерами из мирового здравоохранения, экономики и тенденций в инфекционных заболеваниях.
Онлайн-курс Стэнфорда: Основы программирования на R
Этот вводный курс охватывает основы R, языка программирования для статистических вычислений и графики.
Онлайн-курс Стэнфорда: Базы данных: Реляционные базы данных и SQL
Самопрохождение курсов «Базы данных» от Стэнфорда, преподаваемых профессором Дженнифер Уидом, охватывает реляционные базы данных и SQL, продвинутые концепции, проектирование баз данных и полуструктурированные данные.
MIT: Введение в компьютерные науки и программирование на Python
Этот курс предназначен для начинающих и обучает основам вычислений, решения задач и программирования на Python.
MIT: Введение в вычислительное мышление и науку о данных
Этот курс в MIT знакомит студентов с вычислениями для решения проблем, охватывая такие темы, как оптимизационные задачи, модели графов, стохастическое мышление, симуляция методом Монте-Карло и машинное обучение.
MIT: Понимание мира через данные
Этот вводный курс охватывает концепции машинного обучения, создание предсказательных моделей и обработку данных с использованием Python.
MIT: Машинное обучение с использованием Python: от линейных моделей до глубокого обучения
Этот курс обучает принципам и алгоритмам машинного обучения для создания автоматизированных прогнозов, охватывая такие темы, как переобучение, регуляризация, кластеризация, классификация и глубокое обучение.
MIT: Машинное обучение
Этот вводный курс по машинному обучению охватывает концепции, техники и алгоритмы от классификации и линейной регрессии до бустинга, SVM, скрытых марковских моделей и байесовских сетей.
MIT: Математика больших данных и машинное обучение
Этот курс знакомит с динамической распределенной размерной моделью данных (D4M), интегрирующей теорию графов, линейную алгебру и базы данных для решения проблем больших данных.
Мы получаем небольшую прибыль от покупок, совершенных через реферальные/аффилированные ссылки, прикрепленные к каждому упомянутому в списке курсу.
Если вы хотите предложить какой-либо курс, который мы упустили из этого списка, напишите нам по адресу asif@marktechpost.com
Статья опубликована на сайте MarkTechPost.
«`
