အကောင်းဆုံး စက်သင်ယူခြင်း လက်မှတ် ၁၀ ခု (ဇူလိုင် 10)

Artificial Intelligence (AI) သည် ကဏ္ဍများစွာကို တော်လှန်ပြောင်းလဲနေသဖြင့် စက်သင်ယူခြင်း၏ အရေးပါသောနယ်ပယ်သည် အရေးပါလာပါသည်။ ထို့အတွက်ကြောင့် AI ၏ အရေးပါမှုနှင့် လုပ်ငန်းနှင့် သက်ဆိုင်ပုံအပြင် ဒေတာကို အသုံးချနည်းတို့ကို နားလည်ရန် စီးပွားရေး အမှုဆောင်အရာရှိများ မြင့်မားသော တောင်းဆိုမှုတစ်ခု ရှိပါသည်။

ဤအရာများအားလုံးကို ဖြည့်ဆည်းပေးခြင်းဖြင့် စက်သင်ယူမှုအသိအမှတ်ပြုလက်မှတ်သည် အခွင့်အလမ်းပြတင်းပေါက်များကို ဖွင့်ပေးနိုင်ပါသည်။ Coding သင်ခန်းစာများကို ရှာဖွေနေသော စာဖတ်သူများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ထံ လာရောက်လေ့လာသင့်ပါသည်။ Python ကို နှင့် Tensorflow သင်တန်းများ.

ဤတွင် ထိပ်တန်း စက်သင်ယူမှု လက်မှတ်များကို ကြည့်ပါ-

1. MIT Sloan Artificial Intelligence- လုပ်ငန်းဗျူဟာအတွက် သက်ရောက်မှုများ

စီးပွားရေး အမှုဆောင်များကို ပစ်မှတ်ထား၍ ဤသင်တန်းတွင် နည်းပြ ၂ ဦး ပါရှိပြီး Daniela Rus မှ ဦးဆောင်ပါသည်။ Rus သည် Andrew (1956) နှင့် Electrical Engineering and Computer Science မှ ပါမောက္ခ Erna Viterbi နှင့် MIT ရှိ Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) ၏ ဒါရိုက်တာဖြစ်သည်။ သူမသည် Toyota-CSAIL Joint Research Center ၏ ဒါရိုက်တာအဖြစ် ဆောင်ရွက်နေပြီး Toyota Research Institute ၏ သိပ္ပံအကြံပေးဘုတ်အဖွဲ့ဝင်တစ်ဦးဖြစ်သည်။

ဒုတိယနည်းပြမှာ Thomas Malone၊ Malone သည် MIT Sloan School of Management တွင် သတင်းအချက်အလက်နည်းပညာနှင့် အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာလေ့လာမှုများဆိုင်ရာ ပါမောက္ခဖြစ်သည်။ သူ၏ သုတေသနပြုချက်သည် သတင်းအချက်အလက်နည်းပညာမှ ပံ့ပိုးပေးထားသည့် ဖြစ်နိုင်ခြေများကို အခွင့်ကောင်းယူရန် အဖွဲ့အစည်းအသစ်များကို မည်ကဲ့သို့ ဒီဇိုင်းထုတ်နိုင်သည်ကို အာရုံစိုက်သည်။ သူ့ရဲ့နောက်ဆုံးထွက်စာအုပ်၊ Superminds2018 ခုနှစ် မေလတွင် ပေါ်ထွက်လာခဲ့သည်။ မူပိုင်ခွင့် 11 ခု ရရှိထားပြီး ဆော့ဖ်ဝဲကုမ္ပဏီ XNUMX ခုကို ပူးတွဲတည်ထောင်ခဲ့ပြီး ကဲ့သို့သော ပုံနှိပ်ထုတ်ဝေမှုများတွင် ကိုးကားဖော်ပြထားသည်။ ဉစ္စာဓန, အ New York Times ကိုနှင့် က Wired.

ဤသင်တန်းမှ အောက်ပါအရည်အချင်းများနှင့် ဝေးကွာသွားပါမည်။

• Artificial Intelligence (AI) နှင့် ၎င်း၏လုပ်ငန်းဆိုင်ရာအသုံးချပရိုဂရမ်များတွင် လက်တွေ့ကျသောအခြေခံအချက်တစ်ချက်က သင့်အား လိုအပ်သော အသိပညာနှင့် ယုံကြည်မှုတို့ကို ဖြည့်ဆည်းပေးသည်။ သင့်အဖွဲ့အစည်းကို ပြောင်းလဲပါ။ ဆန်းသစ်သော၊ ထိရောက်ပြီး အနာဂတ်၏ ရေရှည်တည်တံ့သော ကုမ္ပဏီအဖြစ်သို့။
• ဦးဆောင်နိုင်မှု အသိပေးခြင်း၊ ဗျူဟာမြောက် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းနှင့် လုပ်ငန်းစွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ခြင်း။ သင်၏အဖွဲ့အစည်းလည်ပတ်ပုံတွင် အဓိက AI စီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် ခေါင်းဆောင်မှုဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့်။
• အားကောင်းသည့် မြင်ကွင်းနှစ်ခု MIT ကျောင်းနှစ်ကျောင်း - MIT Sloan School of Management နှင့် MIT Computer Science နှင့် Artificial Intelligence Laboratory တို့မှ - သင့်အား လုပ်ငန်းသုံးမှန်ဘီလူးမှတဆင့် AI နည်းပညာများကို ကောင်းစွာနားလည်သဘောပေါက်စေရန် ပံ့ပိုးပေးပါသည်။

2. Oxford Artificial Intelligence

AI၊ လုပ်ငန်းအတွက် ၎င်း၏အလားအလာနှင့် ၎င်း၏အကောင်အထည်ဖော်မှုဆိုင်ရာ အခွင့်အလမ်းများကို သင့်အား နားလည်နိုင်စေရန် ရည်ရွယ်၍ ဒီဇိုင်းရေးဆွဲထားသော သင်တန်းတစ်ခု။

ဒီသင်တန်းကို Matthias Holweg က ဦးဆောင်ပြီး၊ Matthias သည် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော စက်မှုအင်ဂျင်နီယာတစ်ဦးဖြစ်ပြီး အဖွဲ့အစည်းများသည် လုပ်ငန်းစဉ်-တိုးတက်မှုအလေ့အကျင့်များကို မည်ကဲ့သို့ဖန်တီး၍ ရေရှည်တည်တံ့စေမည်ကို စိတ်ဝင်စားသည်။ ၎င်း၏ သုတေသနပြုချက်သည် ကုန်ထုတ်လုပ်မှု၊ ဝန်ဆောင်မှု၊ ရုံးနှင့် အများပြည်သူဆိုင်ရာကဏ္ဍများတစ်လျှောက်တွင် ကျင့်သုံးနေသည့် လုပ်ငန်းစဉ်-တိုးတက်မှု နည်းစနစ်များ၏ ဆင့်ကဲပြောင်းလဲခြင်းနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေခြင်းတို့ကို အလေးပေးသည်။

ဤသင်တန်းတွင် အောက်ပါအခြေခံများကို နားလည်သဘောပေါက်နိုင်မည်ဖြစ်ပါသည်။

• သင့်အဖွဲ့အစည်းနှင့် AI အတွက် ဖြစ်နိုင်ချေများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် အကဲဖြတ်နိုင်မှု အကောင်အထည်ဖော်ရန်အတွက် လုပ်ငန်းကိစ္စရပ်တစ်ခုကို တည်ဆောက်ပါ။
• AI ကဲ့သို့ သော နောက်ကွယ်ရှိ နည်းပညာများကို ခိုင်မာသော သဘောတရား နားလည်မှု စက်သင်ယူမှု၊ နက်နဲသောသင်ယူမှု၊ အာရုံကြောကွန်ရက်များနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များ။
• Oxford Saïd ဌာနမှ ထိုးထွင်းသိမြင်မှု နှင့် AI နှင့် ၎င်း၏ အသိပညာဆိုင်ရာ ထင်မြင်ယူဆချက်တစ်ခု ဖော်ထုတ်ရန် သင့်အား ကူညီပေးသည့် လုပ်ငန်းဆိုင်ရာ ကျွမ်းကျင်သူများစွာ၊ လူမှုရေးနှင့် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ သက်ရောက်မှုများ။
• AI၊ ၎င်း၏သမိုင်းကြောင်းနှင့် ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်များကို ဆက်စပ်နားလည်မှုဖြင့် သင့်အား ကူညီပေးသည်။ ၎င်း၏ အနာဂတ် လမ်းကြောင်းအတွက် သက်ဆိုင်ရာ ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ပါ။

3. MIT Sloan ကြီးကြပ်မထားသော စက်သင်ယူခြင်း- ဒေတာအလားအလာကို လော့ခ်ဖွင့်ခြင်း။

ဤသင်တန်းသည် AI မော်ဒယ်လ်တစ်ခုအား လေ့ကျင့်ရန် — မည်မျှသေးငယ်သည်ဖြစ်စေ ဒေတာကို စက်ပစ္စည်းသင်ယူခြင်းအား မည်သို့အသုံးချနိုင်ပုံအပေါ် အာရုံစိုက်ထားသည်။

Antonio Torralba မှ ဦးဆောင်သူ 5 ဦးပါဝင်သည့် ဤသင်တန်းကို Delta Electronics မှ လျှပ်စစ်အင်ဂျင်နီယာနှင့် ကွန်ပျူတာသိပ္ပံ ပါမောက္ခ၊ AI+D ဌာနမှူး၊ EECS ဌာန၊ MIT CSAIL။

ဤသင်တန်းတွင် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများသည် ဒေတာ၏အလားအလာကို မည်သို့သတ်မှတ်ကြောင်း သင်လေ့လာမည်ဖြစ်သည်။ ကိုယ်စားပြုမှုများသည် တိကျသော AI မော်ဒယ်များတည်ဆောက်ရန် လိုအပ်သော အညွှန်းအရေအတွက်ကို သိသိသာသာလျှော့ချနိုင်ပုံကို နားလည်ပါ။ ဤအခြေခံများကို သင်နားလည်ပြီးသည်နှင့် သင်ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော AI မော်ဒယ်များသည် အဖွဲ့အစည်းများတွင် ကိုယ်စားပြုသင်ကြားမှုနှင့် မျိုးဆက်သစ်ပုံစံများကို အသုံးချခြင်းအပေါ် မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်နိုင်သည်ကို လေ့လာရန် တိုးတက်လာမည်ဖြစ်သည်။

တိကျသော ML မော်ဒယ်များကို တည်ဆောက်ရာတွင် အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်မှုနှင့် အကြောင်းရင်းခံများ၏ အရေးပါမှုကို သင်နောက်ဆုံးတွင် တွေ့ရှိနိုင်မည်ဖြစ်ပြီး အဆုံးတွင် သင့်အဖွဲ့အစည်းတွင် စက်သင်ယူမှုပုံစံများကို အသုံးချခြင်း၏ လက်တွေ့ဖြစ်ရပ်များကို သင်ရှာဖွေမည်ဖြစ်သည်။

၎င်းသည် ဤအခြေခံဒေတာအခြေခံများကို နားလည်မှုပေးစွမ်းနိုင်သည်-

• ကိုယ်စားပြုသင်ယူမှုသည် စီးပွားရေးပြဿနာများကို မည်သို့ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်ကြောင်းနှင့် AI ပဏာမလုပ်ဆောင်မှုများအပေါ် ROI တိုးမြင့်လာပုံကို နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်းနားလည်ခြင်း။
• စိန်ခေါ်မှုများ၊ အခွင့်အလမ်းများနှင့် အဖွဲ့အစည်းတစ်ခုရှိ မျိုးဆက်သစ်ပုံစံများ၏ အရေးကြီးသော ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများကို ထိုးထွင်းသိမြင်ခြင်း။
• ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသည့် မော်ဒယ်များ၏ အခင်းအကျင်းနှင့် သင့်အဖွဲ့အစည်းတွင် ဤမော်ဒယ်များကို အကောင်းဆုံးအသုံးချနည်းကို လုံး၀အမြင်။

• သင့်အကြောင်းအရာတွင် ပွင့်လင်းမြင်သာသော၊ အဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုနိုင်သော ML မော်ဒယ်များကို ဖန်တီးနိုင်မှု။

4. LSE စက်သင်ယူခြင်း- လက်တွေ့အသုံးချမှုများ

သင်၏ ဒေတာကျွမ်းကျင်မှုကို အဆင့်မြှင့်ပြီး စက်သင်ယူခြင်း၏ လုပ်ငန်းအသုံးချမှုဆိုင်ရာ နည်းပညာဆိုင်ရာ နားလည်မှုတစ်ခု တိုးပွားစေသည်။

စက်သင်ယူမှုအပလီကေးရှင်းများကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ရန်အတွက် သင့်လျော်သောအသုံးပြုမှုနှင့် ဒေတာများကို စီမံဆောင်ရွက်ပေးခြင်းဖြင့် စတင်လုပ်ဆောင်သည့် ဒေတာဗျူဟာတစ်ခုကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို လေ့လာရန် ဤသင်တန်းကို ဒီဇိုင်းရေးဆွဲထားသည်။ အခြားကိန်းရှင်များ (အင်္ဂါရပ်များ သို့မဟုတ် ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်များ) အစုတစ်ခုမှ စဉ်ဆက်မပြတ် ပြောင်းလဲနိုင်သော (တုံ့ပြန်မှု သို့မဟုတ် ပစ်မှတ်) ကို ခန့်မှန်းရန် ကြီးကြပ်ထားသော စက်သင်ယူမှုနည်းစနစ်အဖြစ် ဆုတ်ယုတ်မှုကို စူးစမ်းပါ။

ခန့်မှန်းချက်တစ်ခု၏တိကျမှုကိုတိုးတက်ကောင်းမွန်စေရန်သစ်ပင်အခြေခံနည်းလမ်းများနှင့်အစုလိုက်လေ့လာရေးနည်းလမ်းများကိုမည်ကဲ့သို့အသုံးချကြောင်းနောက်ဆုံးတွင်သင်နားလည်လာလိမ့်မည်၊ သို့သော် ပို၍အရေးကြီးသည်မှာ neural networks သည်ဘာလဲဆိုတာ၊ ၎င်း၏အအောင်မြင်ဆုံးအသုံးချပလီကေးရှင်းများနှင့်စီးပွားရေးလုပ်ငန်းတစ်ခုအတွင်းမည်သို့အသုံးပြုနိုင်သည်ကိုနားလည်ပါ။

ဒီသင်တန်းကို ပြီးသွားရင်တော့

• လေးလေးနက်နက် နားလည်မှုရှိပါ။ စက်သင်ယူမှုနည်းပညာအမျိုးမျိုးဆုတ်ယုတ်ခြင်း၊ အုပ်စုလိုက် သင်ယူခြင်းနှင့် သစ်ပင်အခြေခံနည်းလမ်းများ အပါအဝင် အခြားအရာများ။
• R တွင် ကုဒ်လုပ်နိုင်စွမ်းနှင့် စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများကို အသုံးချနိုင်မှု ဒေတာအမျိုးအစားအမျိုးမျိုးသို့။
• ထိတွေ့မှု machine learning ၏နောက်ဆုံးပေါ်နယ်နိမိတ်များအာရုံကြောကွန်ရက်များကဲ့သို့သော၊ ၎င်းတို့ကို လုပ်ငန်းတွင် မည်သို့အသုံးချနိုင်မည်နည်း။
• တစ်ခုရှိသည် အရည်အချင်းလက်မှတ် ကမ္ဘာ့ထိပ်တန်းလူမှုရေးသိပ္ပံတက္ကသိုလ် LSE မှ။

5. MIT Sloan စက်သင်ယူခြင်းလုပ်ငန်း

ဒါက Daniela Rus နဲ့ Thomas Malone တို့ရဲ့ နောက်ထပ်သင်တန်းတစ်ခုပါ။ ဤသင်တန်းသည် သင်၏ စဉ်းစားတွေးခေါ်မှုနှင့် လုပ်ငန်းသုံး နှစ်ခုလုံးတွင် အသွင်ပြောင်းနည်းပညာကို မည်ကဲ့သို့ အသုံးချရမည်ကို အလေးပေးထားသည်။

စက်သင်ယူမှုနှင့် လုပ်ငန်းတွင် ၎င်း၏ကြီးထွားလာမှုအခန်းကဏ္ဍအကြောင်း သင်စတင်လေ့လာခြင်းဖြင့် စတင်ပါမည်။ ဒေတာ၏ အခန်းကဏ္ဍနှင့် အကောင်အထည်ဖော်မှု အစီအစဉ်တစ်ခု၏ အရေးပါပုံကို သင်နားလည်မည်ဖြစ်သည်။ အာရုံခံကိရိယာ၊ ဘာသာစကားနှင့် ငွေပေးငွေယူဒေတာကို အသုံးပြု၍ စက်သင်ယူမှုလျှောက်လွှာအတွက် လိုအပ်ချက်များကို ရှာဖွေခြင်းဖြင့် ၎င်းကို လိုက်နာပါ။ ဤနေရာမှ သင်သည် စက်သင်ယူခြင်းအတွက် အကောင်အထည်ဖော်မှုအစီအစဥ်ကို ရေးဆွဲနိုင်ပြီး လုပ်ငန်းတွင် စက်သင်ယူခြင်း၏အနာဂတ်ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ဤသင်တန်းသည် အောက်ပါအဓိကအချက်များအကြောင်း ကောင်းစွာနားလည်သဘောပေါက်စေသင့်သည်-

• လက်တွေ့လုပ်ဆောင်ရန် အစီအစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ လုပ်ငန်းတွင် machine learning ကို ဗျူဟာမြောက် အကောင်အထည်ဖော်ပါ။သင့်အဖွဲ့အစည်းကို ထိထိရောက်ရောက် လမ်းညွှန်နိုင်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။
• machine learning ၏ နည်းပညာဆိုင်ရာ အစိတ်အပိုင်းများနှင့် ထိတွေ့မှု၊ ကုဒ် သို့မဟုတ် ပရိုဂရမ်များ မလိုအပ်ဘဲ သင်၏ ဗျူဟာမြောက် တွေးခေါ်မှုတွင် ဤနည်းပညာကို အသုံးချရန် ကူညီပေးသည်။
• လေးစားအပ်ပါသော MIT မဟာဌာနများနှင့် စက်သင်ယူမှု ကျွမ်းကျင်သူများ၏ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုအသက်မွေးဝမ်းကြောင်း အခွင့်အလမ်းသစ်များကို သော့ဖွင့်ရန်အတွက် အဖိုးတန်သော အလားအလာများကို ပေးဆောင်သည်။

6. Cognilytica - AI (CPMAI) အသိအမှတ်ပြုလက်မှတ်အတွက် သိမှုပရောဂျက်စီမံခန့်ခွဲမှု

ဤသည်မှာ Cognilytica မှ ပေးဆောင်သည့် အပြည့်စုံဆုံး သင်တန်းဖြစ်ပြီး ဒေတာသိပ္ပံနှင့် စက်သင်ယူခြင်းတို့ကို အကျုံးဝင်ပါသည်။

CPMAI နည်းစနစ်သည် အောင်မြင်သော AI နှင့် ML ပရောဂျက်များအတွက် စက်မှုလုပ်ငန်း၏ အကောင်းဆုံး အလေ့အကျင့် နည်းစနစ်ဖြစ်သည်။ Cognilytica ၏ CPMAI လေ့ကျင့်ရေးနှင့် အသိအမှတ်ပြုလက်မှတ်သည် သင်စတင်နေသေးသည်ဖြစ်စေ အကောင်အထည်ဖော်မှုလမ်းကြောင်းပေါ်ရောက်နေသည်ဖြစ်စေ သင်၏ AI & ML ကြိုးပမ်းမှုများဖြင့် အောင်မြင်ရန် အသင့်ပြင်ဆင်ပေးပါသည်။

ဤပရိုဂရမ်သည် ပရောဂျက်စီမံခန့်ခွဲမှု AI ၏ ရှုထောင့်အားလုံးအပေါ် အာရုံစိုက်ထားသည့် အချက်အလက်ဖြစ်ပြီး ၎င်းတွင် ဒေတာသိပ္ပံ၊ ပါဝင်မည့် အကြောင်းအရာအချို့ ပါဝင်သည်။

• AI နှင့် ML စကားအသုံးအနှုန်းများနှင့် သဘောတရားများ အခြေခံများ
• AI ၏ပုံစံခုနစ်ခု
• AI ပရောဂျက်စီမံခန့်ခွဲမှု အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များ
• CPMAI ကို အသုံးပြု၍ အမှန်တကယ် AI ပရောဂျက်များသို့ နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း ထိုးဆင်းပါ။
• ကြီးကြပ်မှု၊ ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ နှင့် အားဖြည့်သင်ကြားမှုနည်းလမ်းများ၊ ချဉ်းကပ်မှုများ၊ အယူအဆများနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များ
• AI နှင့် သက်ဆိုင်သော Data Science ၏ အရေးကြီးဆုံး ကဏ္ဍများ
• လုပ်ငန်းနားလည်မှု၊ ဒေတာနားလည်မှု၊ ဒေတာပြင်ဆင်မှု၊ မော်ဒယ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၊ မော်ဒယ်အကဲဖြတ်မှုနှင့် မော်ဒယ်လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုတို့ လိုက်ဖက်ညီပုံ
• AI အတွက် ထပ်ခါထပ်ခါနှင့် သွက်လက်သောနည်းလမ်းများ
• Ethical နဲ့ Responsible AI စနစ်တွေကို ဘယ်လိုတည်ဆောက်မလဲ။
• စံပြ AI အဖွဲ့ကို ဘယ်လိုဖန်တီးမလဲ။

ဤပရိုဂရမ်သည် အောက်ပါအင်္ဂါရပ်များကို ပေးဆောင်ပြီး ပြီးမြောက်မှုလက်မှတ်ကို ပေးဆောင်သည်-

• ကျွမ်းကျင်မှုအဆင့်အားလုံး
• သင်တန်းပြီးဆုံးရန် သင်တန်းသားများသည် (၆)လအထိ ကြာမြင့်ပါသည်။
• သင်တန်းသား သင်တန်းပြီးဆုံးပြီးနောက် ရက်ပေါင်း(၃၀)ကြာ မှတ်တမ်းတင်ထားသော ဗီဒီယိုများနှင့် လေ့ကျင့်ရေးပစ္စည်းများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။
• Duration: 30 နာရီ

7. IBM Machine Learning Professional Certificate

IBM မှ ဤလက်မှတ်သည် Machine Learning တွင် အသက်မွေးဝမ်းကျောင်းအတွက် လိုအပ်သော ကျွမ်းကျင်မှုနှင့် အတွေ့အကြုံများ တိုးတက်စေရန်အတွက် ရည်ရွယ်ပါသည်။ ပရိုဂရမ်တွင် ပင်မအယ်လ်ဂိုရီသမ်များနှင့် ၎င်းတို့၏အသုံးပြုမှုများကို နားလည်သဘောပေါက်စေရန် ကူညီပေးသည့် သင်တန်း 6 ခု ပါဝင်သည်။ အလယ်အလတ်ပရိုဂရမ်သည် ကွန်ပြူတာကျွမ်းကျင်ပြီး ဒေတာကို အသုံးချရန် စိတ်ဝင်စားသူတိုင်းအတွက် အသုံးဝင်သော်လည်း Python ပရိုဂရမ်းမင်း၊ ကိန်းဂဏန်းများနှင့် မျဉ်းသားအက္ခရာသင်္ချာဆိုင်ရာ နောက်ခံအချို့ကို အကြံပြုထားသည်။

ဤသည်မှာ ဤအသိအမှတ်ပြုလက်မှတ်၏ အဓိကကဏ္ဍများဖြစ်သည်-

• သင်တန်းအစီအစဉ် ၁၁
• ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှု၊ ကြီးကြပ်မှု သင်ယူမှု၊ နက်ရှိုင်းစွာ သင်ယူမှုနှင့် အားဖြည့်သင်ကြားမှုတို့တွင် ကျွမ်းကျင်မှုများ
• Time Series Analysis နှင့် Survival Analysis ကဲ့သို့သော အထူးအကြောင်းအရာများ
• သင့်ကိုယ်ပိုင်ပရောဂျက်များကို open source မူဘောင်များနှင့် စာကြည့်တိုက်များဖြင့် ကုဒ်လုပ်ပါ။
• ပြီးစီးချိန်တွင် IBM မှ ဒစ်ဂျစ်တယ်တံဆိပ်
• ကြာချိန်- 6 လ၊ 3 နာရီ/တစ်ပတ်

8. IBM AI Engineering Professional Certificate

ထိပ်တန်းစက်သင်ယူမှုအသိအမှတ်ပြုလက်မှတ်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သော ဤသင်တန်း 6 ကြိမ် ပရော်ဖက်ရှင်နယ်လက်မှတ်သည် AI သို့မဟုတ် ML အင်ဂျင်နီယာတစ်ဦးအဖြစ် အောင်မြင်ရန် လိုအပ်သောကိရိယာများကို တစ်ဦးချင်းစီအား ပေးဆောင်ရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ ၎င်းသည် ကြီးကြပ်ခြင်းနှင့် ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူခြင်းကဲ့သို့သော Machine Learning နှင့် Deep Learning ၏ အခြေခံသဘောတရားများကို အကျုံးဝင်ပါသည်။ နက်ရှိုင်းသော ဗိသုကာလက်ရာများကို မည်ကဲ့သို့ တည်ဆောက်ရမည်၊ လေ့ကျင့်သင်ကြားရန်နှင့် အသုံးချပုံများကိုလည်း သင်လေ့လာနိုင်မည်ဖြစ်ပါသည်။

ဤသည်မှာ ဤအသိအမှတ်ပြုလက်မှတ်၏ အဓိကကဏ္ဍများဖြစ်သည်-

• သင်တန်းအစီအစဉ် ၁၁
• Python ဖြင့် ကြီးကြပ်ပြီး ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှု
• SciPy၊ ScikitLearn၊ Keras၊ PyTorch နှင့် Tensorflow တို့ကဲ့သို့ နာမည်ကြီး စက်သင်ယူခြင်း နှင့် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှု စာကြည့်တိုက်များကို အသုံးပြုပါ
• Object Recognition၊ Computer Vision၊ Image and Video Processing၊ Text Analytics နှင့် NLP တို့ပါ၀င်သည့် ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းပါ။
• ပြီးစီးချိန်တွင် IBM မှ ဒစ်ဂျစ်တယ်တံဆိပ်
• ကြာချိန်- 8 လ၊ 3 နာရီ/တစ်ပတ်

9. စတန်းဖို့ဒ်တက္ကသိုလ်မှ စက်သင်ယူခြင်း။

Stanford University မှ ပေးအပ်သော ဤအတန်းသည် အထိရောက်ဆုံး စက်သင်ယူမှုနည်းပညာများကို သင်ကြားပေးပြီး ၎င်းတို့ကို သင်ကိုယ်တိုင် လုပ်ဆောင်ရန် အခွင့်အလမ်းရရှိမည်ဖြစ်သည်။ အတန်းသည် ပြဿနာအသစ်များအတွက် နည်းပညာများကို အသုံးချရန် လိုအပ်သော ဗဟုသုတများကိုလည်း ပေးပါသည်။ ၎င်းသည် ကျယ်ပြန့်သော သင်တန်းတစ်ခုဖြစ်ပြီး Machine Learning၊ Datamining နှင့် Statistical Pattern Recognition တို့ကို မိတ်ဆက်ခြင်း။

ဤသင်တန်း၏ အဓိကကဏ္ဍများမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်-

• ကြီးကြပ်ခြင်းနှင့် ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူခြင်းကဲ့သို့သော ခေါင်းစဉ်များ
• များပြားလှသော ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုများနှင့် အသုံးချမှုများ
• စမတ်စက်ရုပ်များ၊ စာသားနားလည်မှု၊ ကွန်ပျူတာအမြင်များ၊ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်၊ အသံနှင့် ဒေတာဘေ့စ်တူးဖော်ခြင်းအတွက် သင်ယူမှု algorithms ကို အသုံးပြုခြင်း
• ပြိုင်ပွဲတွင် မျှဝေနိုင်သော လက်မှတ်
• Duration: 60 နာရီ

10 ။ အဆင့်မြင့် သင်ယူမှု အယ်ဂိုရီသမ်များ

ဤတိုတောင်းသော်လည်း အထင်ကြီးစရာကောင်းသော သင်တန်းသည် DeepLearning.AI နှင့် Stanford Online အကြား ပူးပေါင်းဖန်တီးထားသော အခြေခံအွန်လိုင်းပရိုဂရမ်ကို ပေးပါသည်။ ဤအစပြုသူနှင့် အဆင်ပြေသော ပရိုဂရမ်တွင်၊ သင်သည် စက်သင်ယူခြင်း၏ အခြေခံများနှင့် လက်တွေ့ကမ္ဘာ AI အပလီကေးရှင်းများတည်ဆောက်ရန်အတွက် ဤနည်းပညာများကို မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို သင်လေ့လာနိုင်မည်ဖြစ်ပါသည်။

ဤသင်တန်း၏ အဓိကကဏ္ဍများမှာ အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်သည်-

• ကျွမ်းကျင်သူများ၏ ထိုးထွင်းသိမြင်မှု
• အတန်းပေါင်းများစွာကို ခွဲခြားလုပ်ဆောင်ရန် TensorFlow ဖြင့် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုကို တည်ဆောက်ပြီး လေ့ကျင့်ပါ။
• သင့်မော်ဒယ်များသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာရှိ ဒေတာနှင့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများဆီသို့ ယေဘုယျသဘောသက်ရောက်စေရန် စက်သင်ယူမှုဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များကို အသုံးပြုပါ။
• ကျပန်းသစ်တောများနှင့် မြှင့်တင်ထားသောသစ်ပင်များအပါအဝင် ဆုံးဖြတ်ချက်သစ်ပင်များနှင့် သစ်ပင်စုပေါင်းနည်းလမ်းများကို တည်ဆောက်ပြီး အသုံးပြုပါ။
• သင့်မော်ဒယ်များသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာရှိ ဒေတာနှင့် လုပ်ငန်းဆောင်တာများဆီသို့ ယေဘုယျသဘောသက်ရောက်စေရန် စက်သင်ယူမှုဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် အကောင်းဆုံးအလေ့အကျင့်များကို အသုံးပြုပါ။
• Duration: 34 နာရီ