掌握使用人工智能和机器学习所需的基础知识!这个LiveLesson视频涵盖了人工智能和机器学习的核心原理,包括如何根据机器学习和机器学习与统计学的不同来解决问题。了解基本概念,包括最近邻,决策树和神经网络。该视频包含了及时的机器学习主题,如聚类分析,降维和社交网络。
访问此LiveLesson的代码存储库,网址为
https://github.com/noahgift/fundamentals_ai_ml。
关于讲师
Noah Gift是加州大学戴维斯分校管理研究生院MSBA课程的讲师和顾问,该课程是西北大学的研究生数据科学课程,MSDS,加州大学伯克利分校的研究生数据科学课程。他正在为学生和教师设计研究生机器学习,人工智能,数据科学课程以及机器学习和云架构咨询。这些职责包括为学生领导多云认证计划。
Noah是Python软件基金会研究员,机器学习的AWS主题专家(SME),AWS认证解决方案架构师和AWS Academy认证讲师,Google认证专业云架构师和Python上的Microsoft MTA。由于AWS平台上的机器学习领域的成就,Noah被选入中小企业机器学习团队。他发表了100多篇技术出版物,包括几本关于从云机器学习到DevOps等主题的书籍。Gift获得了加州大学戴维斯分校的MBA学位,加州洛杉矶分校的计算机信息系统硕士学位以及Cal Poly San Luis Obispo的营养科学学士学位。目前,他正在咨询创业公司和其他公司的机器学习,云架构和CTO级咨询,作为Pragmatic AI Labs的创始人。
技能等级
开始中级
您将学习什么学习
机器语言,人工智能和云计算中的关键概念,以及如何将这些技术用于业务评估和增长
,通过AI,ML和数据科学要点的核心内容来满足未来的需求
区分和超级AI
帧ML问题
关于梯度下降的原因
使用神经网络
理解社会网络理论