悉尼科技大学

先进的机器学习

  • 学校悉尼科技大学
  • 格式在线
  • 所有日期2021年6月7日至8月13日
  • 持续时间2个月
  • 价格1595美元
  • 类别技术

关于这门课

本课程介绍一些先进的机器学习数据模型、算法和理论成果。主要考虑以下几个方面:

  • 利用神经网络、深度神经网络(DNN)体系结构、广义线性模型和核方法建立数据模型
  • 学习数据模型,包括基于梯度的算法和优化,反向传播和有约束的优化实践
  • 使用DNN结构提高模型可靠性,使学习稳定性和正则化技术
  • 通过学习型模型的风险理论,考察偏差、方差、培训和测试评估,探究学习型模型为何可信。

谁应该参加

本课程适用于来自广泛领域和背景的专业人士,他们已经完成了机器学习基础微证书,或其他有一些专业经验的领域,并在Python工作舒适。

学习成果

  • 升级你的机器学习模型和项目-发展知识和技能,以建立和理解更可靠的模型
  • 深入了解支持机器学习的理论模型和注意事项,并通过一些实际的编码练习来演示它们
  • 完成一个独立的课程,或作为未来研究生学习的潜在途径。

课程信息来自悉尼科技大学

请注意,导师可能会有变动,并不是所有导师都在课程的每一节授课。

专业朱

教练

Tianqing是一名网络安全方面的资深讲师,在隐私保护、网络安全和数据分析方面有着广泛的教学和研究背景。

Tianqing的研究兴趣包括设计新颖的隐私保护模型,开发高效算法,以及对大范围的真实数据集进行深入分析。