En aquesta secció, explorarem diversos cursos en línia que poden complementar el teu aprenentatge en Machine Learning. Aquests cursos cobreixen una àmplia gamma de temes, des de conceptes bàsics fins a tècniques avançades, i són oferts per institucions i plataformes educatives reconegudes. Aquí tens una llista de cursos recomanats:
- Coursera
Machine Learning by Stanford University (Andrew Ng)
- Descripció: Aquest és un dels cursos més populars i recomanats per a aquells que volen començar amb el Machine Learning. El curs és impartit pel professor Andrew Ng, un dels experts més reconeguts en el camp.
- Durada: 11 setmanes
- Nivell: Principiant
- Enllaç: Coursera - Machine Learning
Deep Learning Specialization by DeepLearning.AI
- Descripció: Aquesta especialització consta de cinc cursos que cobreixen els fonaments del Deep Learning, incloent xarxes neuronals convolucionals, xarxes neuronals recurrents, i molt més.
- Durada: 3 mesos (aproximadament)
- Nivell: Intermedi
- Enllaç: Coursera - Deep Learning Specialization
- edX
Principles of Machine Learning by Microsoft (Microsoft Professional Program)
- Descripció: Aquest curs ofereix una introducció als principis del Machine Learning, incloent tècniques de regressió, classificació, clustering, i més.
- Durada: 6 setmanes
- Nivell: Intermedi
- Enllaç: edX - Principles of Machine Learning
Data Science and Machine Learning Bootcamp with R by Harvard University
- Descripció: Aquest curs és part del programa de certificació en Data Science de Harvard i cobreix tècniques de Machine Learning utilitzant el llenguatge de programació R.
- Durada: 8 setmanes
- Nivell: Intermedi
- Enllaç: edX - Data Science and Machine Learning Bootcamp
- Udacity
Intro to Machine Learning with PyTorch and TensorFlow
- Descripció: Aquest curs ofereix una introducció pràctica al Machine Learning utilitzant dues de les biblioteques més populars: PyTorch i TensorFlow.
- Durada: 3 mesos (aproximadament)
- Nivell: Intermedi
- Enllaç: Udacity - Intro to Machine Learning
Machine Learning Engineer Nanodegree
- Descripció: Aquest programa de Nanodegree està dissenyat per a aquells que volen convertir-se en enginyers de Machine Learning professionals. Cobreix temes avançats i inclou projectes pràctics.
- Durada: 6 mesos (aproximadament)
- Nivell: Avançat
- Enllaç: Udacity - Machine Learning Engineer Nanodegree
- DataCamp
Machine Learning Scientist with Python
- Descripció: Aquest camí de carrera inclou diversos cursos que cobreixen tècniques de Machine Learning utilitzant Python, des de conceptes bàsics fins a models avançats.
- Durada: Variable (depèn del ritme de l'estudiant)
- Nivell: Intermedi
- Enllaç: DataCamp - Machine Learning Scientist with Python
Unsupervised Learning in Python
- Descripció: Aquest curs se centra en tècniques de Machine Learning no supervisat, incloent clustering i reducció de dimensionalitat.
- Durada: 4 hores
- Nivell: Intermedi
- Enllaç: DataCamp - Unsupervised Learning in Python
- Khan Academy
Introduction to Machine Learning
- Descripció: Aquest curs ofereix una introducció als conceptes bàsics del Machine Learning, incloent algoritmes de classificació i regressió.
- Durada: Variable (depèn del ritme de l'estudiant)
- Nivell: Principiant
- Enllaç: Khan Academy - Introduction to Machine Learning
Conclusió
Aquests cursos en línia són una excel·lent manera de complementar el teu aprenentatge en Machine Learning. Cada curs ofereix una perspectiva única i cobreix diferents aspectes del camp, des de conceptes bàsics fins a tècniques avançades. Tria els cursos que millor s'adaptin al teu nivell i interessos, i aprofita aquestes oportunitats per aprofundir els teus coneixements i habilitats en Machine Learning.
Curs de Machine Learning
Mòdul 1: Introducció al Machine Learning
- Què és el Machine Learning?
- Història i evolució del Machine Learning
- Tipus de Machine Learning
- Aplicacions del Machine Learning
Mòdul 2: Fonaments d'Estadística i Probabilitat
- Conceptes bàsics d'estadística
- Distribucions de probabilitat
- Inferència estadística
- Teorema de Bayes
Mòdul 3: Preprocessament de Dades
Mòdul 4: Algoritmes de Machine Learning Supervisat
- Regressió lineal
- Regressió logística
- Arbres de decisió
- Màquines de suport vectorial (SVM)
- K-Veïns més propers (K-NN)
- Xarxes neuronals
Mòdul 5: Algoritmes de Machine Learning No Supervisat
- Clustering: K-means
- Clustering jeràrquic
- Anàlisi de components principals (PCA)
- Anàlisi d'agrupament DBSCAN
Mòdul 6: Avaluació i Validació de Models
Mòdul 7: Tècniques Avançades i Optimització
- Ensemble Learning
- Gradient Boosting
- Xarxes neuronals profundes (Deep Learning)
- Optimització d'hiperparàmetres
Mòdul 8: Implementació i Desplegament de Models
- Frameworks i biblioteques populars
- Implementació de models en producció
- Manteniment i monitoratge de models
- Consideracions ètiques i de privacitat
Mòdul 9: Projectes Pràctics
- Projecte 1: Predicció de preus d'habitatges
- Projecte 2: Classificació d'imatges
- Projecte 3: Anàlisi de sentiments a xarxes socials
- Projecte 4: Detecció de fraus