纳米学位项目

机器学习工程师

26 周成为机器学习工程师,系统掌握监督学习、非监督学习、深度学习等技术

本期课程

已报满

下期开课时间

8 月 28 日

本周大纲下载人数

9593

席位有限,立即行动!抢先掌握稀缺技术,成为抢手人才

与知名企业联合制作

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  • 难度
    中级
  • 学习时间
    26 周

    建议每周学习 10 小时

  • 先修要求
    掌握中级编程知识、中级统计学知识、中级微积分和线性代数知识
  • 课程专属服务
    硅谷授课,中英字幕

    查看服务详情

成为硅谷认证的机器学习工程师!

投资于人工智能领域的资金不断上涨,数以千计的高价值创业公司已经进入该领域。机器学习是驱动人工智能领域突破性发展的核心技术。AlphaGo 战胜人类围棋冠军、人脸识别、大数据挖掘,都和机器学习密切相关。在这个纳米学位中,你将掌握机器学习核心技术,把握人才缺口的黄金时代,在职业发展市场中脱颖而出,成为科技、互联网、金融等行业渴望的稀缺人才。


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中国人工智能人才缺口

超过 500 万人

中国目前人工智能人才数量

仅 5 万人

数据来自 LINKEDIN《全球 AI 领域人才报告》及工信部教育考试中心

你将学到什么

课程大纲

机器学习工程师

一站式学习系统掌握监督学习、非监督学习、深度学习、强化学习等热门技术,挑战实战应用。

一站式学习系统掌握监督学习、非监督学习、深度学习、强化学习等热门技术,挑战实战应用。

点击收起课程大纲与实战项目

约 3 个月完成

先修知识

掌握中级编程知识、中级统计学知识、中级微积分和线性代数知识。

  • 机器学习基础

    在这里,你可以学习到机器学习的基础知识,并初步了解一些机器学习可以完成的任务,如分类与回归问题,包括机器学习涉及到的统计分析知识以及模型评估和验证知识。

    预测房价
  • 监督学习

    监督学习是通过已标注过的训练数据来完成分类或回归任务的一类机器学习方法。在这一部分中,你将学习决策树、神经网络、支持向量机等监督学习算法。

    寻找慈善机构的捐助者
  • 非监督学习

    当数据样本没有标签的情况下,非监督学习是其解决问题的最佳方案。在这一部分中,你将学习聚类,特征工程和降维等非监督学习算法。

    创建客户细分
  • 深度学习

    深度学习是当今世界上非常火热的一类机器学习方法,在许多领域中甚至超过了人类的能力。在这一部分中,你将学会使用 Tensorflow,并且学习卷积神经网络等知识。

    小狗品种分类
  • 强化学习

    强化学习也是一类重要的机器学习方法,它是一个序列决策问题。在这一部分中,你将学习马尔考夫决策过程、蒙特卡洛、时间差分方法等强化学习知识。

    Q-learning 训练机器人走迷宫
  • 毕业项目

    选择一个你最感兴趣的内容,用你所学的机器学习和技术解决它。在毕业报告中,如果有引用,也一定要注明出处。

    毕业项目

与导师一同学习

Sebastian Thrun
Sebastian Thrun

Sebastian 是优达学城创始人,也是斯坦福大学计算机科学课程教授、Google 研究院、美国国家工程院和德国科学院成员,是机器人、无人驾驶、机器学习等前沿领域的专家。

Luis Serrano
Luis Serrano

Luis 曾在 Google 担任机器学习工程师,他拥有密歇根大学数学博士学位,还曾担任蒙特利尔魁北克大学博士后研究员。

Arpan Chakraborty
Arpan Chakraborty

Arpan 拥有北卡罗莱纳州立大学博士学位,目前在乔治亚理工学院教授计算机科学硕士课程,并且是 “Practical Graph Mining with R” 一书的合著者。

Mat Leonard
Mat Leonard

物理学家、神经学家以及数据科学家,于加州大学伯克利分校获得博士学位并完成博士后研究。他积极投入教育事业,热衷于分享自己的学习心得、Python 及一切与数据相关的事物,也时常发表于数据相关的文章。

Alexis Cook
Alexis Cook

Alexis 是一位应用数学家,拥有布朗大学计算机科学硕士学位和密歇根大学应用数学硕士学位。她曾任国家科学基金会研究员。

Jay Alammar
Jay Alammar

Jay 是一名软件工程师,也是 Qaym(一家阿拉伯语评论网站)的创始人,以及 Riyad Taqnia 基金 (一家专注于高科技初创企业的风险投资基金)的投资负责人。

Ortal Arel
Ortal Arel

Ortal 曾是计算机工程学教授。她拥有田纳西大学的计算机工程博士学位。她的博士研究聚焦于应用密码学领域。

为什么要学习这门课程?

学名企合作课程、师从硅谷大咖

与 AWS、Kaggle 等知名企业合力打造课程内容,Google x 创始人 Sebastian Thrun、Google 机器学习工程师 Luis Serrano 等业界翘楚授课,助你成为一名合格的机器学习工程师。

挑战前沿项目,获得逐行代码审阅服务

挑战硅谷前沿实战项目,在实操中完全掌握机器学习核心技能。你的代码将得到 AI 领域专家逐行审阅、反馈,通过此训练,你将高效掌握先进的技术标准。

访问学习论坛,全程获得高手引导

学习过程中遇到难题都可以在学习论坛获得论坛导师高质量的解答,高手全程引路、分享学习经验、共同成长。

获得 Udacity 纳米学位证书

毕业后,你将获得 Udacity 颁发的毕业证书,证明你在机器学习领域的专业知识和技术水平。

立即加入

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26 周成为机器学习工程师,系统掌握监督学习、非监督学习、深度学习等技术
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为什么名额有限?未来学费会涨吗?

课程中包括实战项目与代码审阅,我们会限定名额来控制导师学生比例,从而保证服务质量。
为保障前沿性,我们会不断更新内容、提升教学服务,运营成本会随更新升高,导致学费可能在未来增加。

三大保障助你学习无忧

支持花呗分期 支持开发票 7 天无条件退款

帮助与常见问题

    纳米学位概览
  • 为什么要学习这门纳米学位?

    在 Udacity 与 Amazon AWS、Kaggle 联合打造机器学习工程师纳米学位中,你将学习到机器学习基础、监督学习、深度学习、非监督学习及强化学习,让你在家就能学习全球前沿水平的机器学习课程,掌握用机器学习在大数据、金融、人工智能领域进行预测分析的能力,成为 Udacity 官方认证机器学习技术精英,加入全球领先的科技企业。

  • 从此纳米学位毕业后,我能达到什么样的水平?

    完成机器学习工程师纳米学位所有项目之后,你将全面掌握机器学习领域的监督学习、非监督学习、强化学习和深度学习,能够将预测模型应用于金融、医疗、教育等领域的大数据处理,成为高薪、抢手的机器学习工程师。

  • 我如何知道这个纳米学位是否适合我?

    每一位学员的基础水平、背景和学习目的不同,如果想知道这门课程是否适合自己,建议点击课程页面中的“免费获取课程大纲”,微信扫码关注进入课程咨询群,获得学习规划师个性化学习规划咨询。

    报名与入学
  • 课程需要申请吗?报名条件是什么?

    该纳米学位不需要申请,满足课程先修条件,即可报名。

  • 这个纳米学位有哪些先修要求?

    你需要掌握中级编程知识(如学过其他编程语言或者熟悉 Python 的基本语法)、中级统计学知识(如了解标准分布和概率等)、中级微积分(如求导)和线性代数(如向量和线性变换)知识。

    如果你没有以上这些基础,建议先学习 Python 人工智能入门纳米学位。

  • 如何加入课程?

    课程将定期开放报名。在课程开放报名期间,点击“立即加入”按钮进入支付页面。系统将为你锁定席位 15 分钟。成功支付学费后,即可加入开放报名班次。你所加入的班次开课后,即可开始学习。

    为保障每一位报名的学员都获得优质教学,每一期入学席位限定,报满即停。如果这一期没有抢到席位,建议及时关注下一期报名开放时间。你可以在开放报名前,支付 ¥100 定金抢先预定席位,并在尾款期支付尾款,先人一步锁定席位。

  • 支付学费后,我可以马上开始学习吗?

    不可以,每个班次有固定的开课时间,你所加入的班次开课后,方可开始学习。在课程页面顶部,你可以看到当前开放报名班次的开课时间。

    纳米学位条款
  • 该纳米学位的课程结构是怎样的?

    机器学习纳米学位由 (1) 个学期组成,每学期为期 (6) 个月。每期课程有固定的开课与结束日期。所有学员需要成功完成 (6) 个实战项目,方可顺利毕业。

    该纳米学位中的每一个实战项目都会由优达学城的审阅专家进行逐行代码审阅,并提供个性化的反馈。如果你没有成功通过某一项目,你会被要求重新修改并提交项目,直至顺利通过。

  • 该纳米学位的课程时长是多久?

    该纳米学位的课程访问时长为 26 周。学期结束后,如果你还没有通过全部项目,可以获得 4 周的宽限期来完成这些项目。在宽限期内通过全部项目,你仍可以顺利毕业并获得证书。你最多只可获得一次宽限期,如果 4 周宽限期过后,你仍未通过全部项目,你将被移出课程,并失去访问课程内容的权限。被移出课程后,你需要重新支付学费,方可重新加入课程。

    软硬件设备
  • 我需要准备哪些软件或硬件,才能学习这个纳米学位?

    没有硬性的硬件或软件要求,你可以在优达学城的在线教室和 Workspace 中学习课程内容,完成实战项目。为保证良好学习体验,我们建议你使用最新版本的 Chrome 浏览器。

    其他问题
  • 开课后发现课程不适合自己怎么办?

    开课后 7 天内,你可以点击这里向我们申请无理由退款。我们将在 7 个工作日内,将实际支付金额退款至原付款渠道。

  • 支付学费后,可以开具发票吗?

    当然可以,在开课 7 天后,你可以点击这里申请发票。

  • 如果还有其他问题怎么办?

    你可以点击这里提交问题,我们会为你提供帮助。

机器学习工程师

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