隨著人工智能的飛速發展，將人工智能融入產品和運營是未來最大的趨勢——
淘寶、京東需要給用戶最精準的推薦。
滴滴、餓了么需要預測訂單的潮汐。
英語流利說、森億智能等人工智能驅動的產品也越來越多。
如何讓人工智能算法提高產品體驗？
如何讓人工智能算法降低運營成本？
如何設計產品，來收集對算法提升最重要的算法？
"機器學習"標志著計算機科學、數據分析、軟件工程和人工智能領域內的重大技術突破，AlphaGo 戰勝人類圍棋冠軍、人臉識別、大數據挖掘，都和機器學習密切相關。人工智能的時代里，想在競爭日益激烈的職場上脫穎而出，成為頂尖產品、運營人才，掌握基礎的"機器學習"的知識已成為所有人的必修課。
來自硅谷的前沿技術學習平臺 Udacity 與Google 、Kaggle 、滴滴出行聯合推出了“機器學習工程師”納米學位認證項目，無人車之父 Sebastian Thrun 和 Google 一線科學家、斯坦福大學博士親授，帶你從零開始，學習硅谷技術課程，全面掌握機器學習所需知識，最終將將預測模型實際應用于金融、醫療、大數據等領域，畢業后你還將獲得 Google 技術認證證書，成為人工智能大數據時代最搶手的機器學習工程師。
Udacity “機器學習工程師”納米學位項目分為"零基礎入門項目”和“進階升級項目”，你可以根據自己的能力進行選擇。你將挑戰一系列有趣的實戰項目，通過 learning by doing 的方式，快速成長為最前沿領域的優秀人才。
機器學習（入門）課程
零基礎入門
一站式搞定入門機器學習需要的編程和數學基礎
Get 知識點：
掌握 Python、微積分、線性代數和統計基礎知識，為成為機器學習工程師打好基礎。
加入課程后，你將挑戰以下實戰項目（部分項目）：
項目1：分析心理學現象
統計學是數據分析的主要組成部分，它可以幫助你調查數據，并根據觀察到的情況作出推論。
在該項目中，你將使用描述統計學和統計檢驗分析對實驗心理學中的典型現象——斯特魯普效應展開調查，為讀者提供直觀的數據可視化，并根據實驗結果，利用統計推斷得出結論。
項目2：探索數據集
NumPy 與 Pandas 是實現數據科學諸多問題最重要的 Python 庫。
在該項目中，你將選擇優達學城提供的泰坦尼克號和棒球運動員中任一數據集，并使用 NumPy 和 Pandas 進行分析，體驗從提出問題到發現成果的整個數據分析過程。
項目3：預測房價
模型的評價指標是機器學習建模過程中非常重要的一環。
在該項目中你將利用統計分析工具對觀測數據建立模型，預測新房屋的銷售價格，并評估你的模型的表現好壞。
機器學習（進階）課程
全面學習機器學習前沿技術與應用
成為人工智能、大數據、金融領域稀缺人才
Get 知識點：
全面了解、掌握機器學習領域內的監督式學習、非監督式學習、強化學習和深度學習，并親手挑戰前沿應用項目。
加入課程后，你將挑戰以下實戰項目（部分項目）：
項目1：為慈善機構尋找募捐者
監督學習是通過已標注過的訓練數據來完成分類或回歸任務的一類機器學習方法。
在該項目中，你將學習如何訓練決策樹、SVM、神經網絡等監督學習模型，用來預測已標記數據。
項目2：創建客戶細分
當數據樣本沒有標簽的情況下，非監督學習是其解決問題的最佳方案。
在該項目中，在這個項目中，你將應用無監督學習技能研究產品花銷數據，學習如何找出未標記數據中的模式和結構，進行特征變換，提高模型的預測表現，從而改善經銷商日后的服務。
項目3：訓練智能車學會駕駛
強化學習也是一類重要的機器學習方法，它是一個序列決策問題。
在該項目中，你將使用 Q-學習等強化學習算法，訓練人工智能體，使它能夠對周圍環境做出最佳選擇。最終使自動駕駛智能車能夠穩定的到達終點。
項目4：圖片分類
深度學習是當今世界上最火熱的一類機器學習方法。
在該項目中在這一部分中，你將學會使用 Tensorflow，并且搭建一個卷積神經網絡，教會它識別與區分圖片中的物體。
項目5：畢業項目（部分為 Kaggle 歷年競賽真題）
選擇一個你感興趣的項目，使用你在前期課程中學到的機器學習知識來解決它！
選擇一：訓練特斯拉 - 根據車輛的前置相機所拍攝的路況圖像，實現對車輛轉向角度的預測。
選擇二：駕駛員狀態檢測 - 使用深度學習方法檢測駕駛員的狀態，有效降低事故發生。
選擇三：貓狗大戰 - 使用深度學習方法識別圖片中是貓還是狗。
選擇四：文檔自動分類 - 利用自然語言處理技術對大量分檔實現精準自動歸類。
加入“機器學習工程師”納米學位項目后，除了硅谷明星講師的在線教學視頻學習外，你還可以：
▎每周預約導師師一對一，在線溝通學習中的困惑
▎提交項目作業，獲得來自專業導師的逐行代碼反饋
▎獲得 Google 技術認證證書，加入全球人才庫
▎獲得 Udacity 求職輔導、名企內推機會
想現在就加入這場 21 世紀最前沿科技的浪潮，成為擁有Google 技術認證的高薪、搶手又能改變世界的頂尖產品運營人才嗎？
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