Estos son algunos de los próximos cursos en Coursera en el momento actual, pero también puede inscribirse en estos en cualquier momento en el futuro.
- Fundamentos del procesamiento digital de imágenes y videos – Northwestern University | Coursera: este es un curso fundamental de procesamiento de imágenes que le dará una idea de todos los conceptos básicos de IP y los problemas habituales que se resuelven en este dominio
- Aprendizaje automático – Universidad de Stanford | Coursera: este es un gran curso de Andrew Ng, le recomendaría que lo tome una vez que tenga una comprensión básica del procesamiento de imágenes y las estadísticas. Publique este curso en función de los problemas que está tratando de resolver y de sus intereses. Debería inscribirse en cursos de especialización para aprender en profundidad sobre esos temas, por ejemplo, modelos gráficos probabilísticos | Coursera, Modelos de regresión – Johns Hopkins University | Coursera etc.
- Aprendizaje automático | Coursera: esta es una especialización de 6 cursos sobre ML, si está buscando un modelo de aprendizaje un poco más estructurado. Esta
- Ciencia de datos | Coursera: es un curso muy bien estructurado sobre ciencias de datos, comienza con la programación R y cubre el aprendizaje automático en grandes conjuntos de datos.
- Machine Learning Capstone: una aplicación inteligente con aprendizaje profundo – Universidad de Washington | Coursera: este es un curso de aprendizaje profundo que forma parte de la especialización de 6 cursos en ML y tiene un requisito previo para completar los otros 5 cursos.
- Una forma ligeramente diferente de aprender ML / Deep learning es inscribirse en Kaggle y resolver desafíos.
- También tiene la opción de hacer un curso de ML Nanodegree con Udacity, co-creado por Kaggle.
- Aprendizaje profundo | Udacity: el tensorflow de Google es una gran biblioteca de DL, y Udacity ofrece un curso para lo mismo. (Google lanza Deep Learning con TensorFlow MOOC)
