این دوره مهارت های لازم برای تبدیل شدن به یک شکارچی تهدید موفق را به شما می آموزد. با پیشرفت در ماژول ها، مهارت های اصلی شکار مانند جمع آوری اطلاعات، تکنیک های تحقیق و روش های اصلاح را خواهید ساخت. پس از تکمیل، دانش و مهارت‌های لازم برای انجام فعالیت‌های شکار تهدیدات سایبری را با سازمانی خواهید داشت که در نهایت دفاع‌های پیشگیرانه‌ای را در برابر به خطر انداختن داده‌های تضعیف‌کننده احتمالی ارائه می‌دهد.

به دوره آموزش بدون نظارت و کاربردهای آن در بازاریابی خوش آمدید! در این دوره، به دنیای جذاب یادگیری ماشینی بدون نظارت و ارتباط آن با حوزه بازاریابی خواهید پرداخت. یادگیری بدون نظارت یک رویکرد قدرتمند است که به ما امکان می‌دهد الگوها و بینش‌های پنهان را از مقادیر گسترده داده‌های تاریخی بدون نیاز به برچسب‌های صریح یا مداخله انسانی کشف کنیم. از طریق تمرین‌های عملی و مثال‌های واقعی، یاد خواهید گرفت که چگونه از زبان برنامه‌نویسی پایتون برای اعمال الگوریتم‌های یادگیری بدون نظارت در زمینه‌های بازاریابی استفاده کنید. در طول دوره، تکنیک‌های مختلف یادگیری بدون نظارت، مانند خوشه‌بندی، کاهش ابعاد، و کاوی قواعد تداعی را بررسی خواهید کرد. این تکنیک‌ها شما را قادر می‌سازد تا بخش‌های مشتری را شناسایی کنید، روابط معنادار بین متغیرها را کشف کنید و بینش‌های ارزشمندی در مورد رفتار مصرف‌کننده به دست آورید. با تسلط بر کاربردهای یادگیری بدون نظارت در بازاریابی، مهارت هایی را برای استخراج دانش عملی از داده ها، اتخاذ تصمیمات مبتنی بر داده و باز کردن فرصت های جدید برای استراتژی های بازاریابی خود به دست خواهید آورد. بنابراین، با کاوش در دنیای جذاب یادگیری بدون نظارت و کاربردهای متحول کننده آن در بازاریابی، آماده سفری اکتشافی و نوآوری شوید. بیایید با هم غواصی کنیم و پتانسیل پنهان بازاریابی مبتنی بر داده را باز کنیم! برای موفقیت در این دوره، باید درک اولیه ای از پایتون داشته باشید. شما همچنین به نیازهای نرم افزاری خاصی از جمله Anaconda Navigator نیاز دارید.

در دوره سوم تخصص یادگیری ماشین، شما: • از تکنیک های یادگیری بدون نظارت برای یادگیری بدون نظارت استفاده کنید: از جمله خوشه بندی و تشخیص ناهنجاری. • ساخت سیستم های توصیه گر با رویکرد فیلتر مشترک و روش یادگیری عمیق مبتنی بر محتوا. • یک مدل یادگیری تقویتی عمیق بسازید. The Machine Learning Specialization یک برنامه آنلاین اساسی است که با همکاری DeepLearning.AI و Stanford Online ایجاد شده است. در این برنامه مبتدی دوستانه، اصول یادگیری ماشینی و نحوه استفاده از این تکنیک ها برای ساخت اپلیکیشن های هوش مصنوعی در دنیای واقعی را خواهید آموخت. این تخصص توسط اندرو انگ، یک آینده‌نگر هوش مصنوعی که تحقیقات انتقادی را در دانشگاه استنفورد و کارهای پیشگامانه در Google Brain، Baidu و Landing.AI برای پیشرفت در زمینه هوش مصنوعی رهبری کرده است، آموزش داده می‌شود. این تخصص 3 دوره ای، نسخه به روز شده و توسعه یافته دوره پیشگام یادگیری ماشین اندرو است که از زمان راه اندازی آن در سال 2012، دارای امتیاز 4.9 از 5 است و بیش از 4.8 میلیون زبان آموز آن را دریافت کرده اند. این مقدمه گسترده ای برای یادگیری ماشین مدرن، از جمله یادگیری نظارت شده (رگرسیون خطی چندگانه، رگرسیون لجستیک، شبکه های عصبی و درختان تصمیم)، یادگیری بدون نظارت (خوشه بندی، کاهش ابعاد، سیستم های توصیه گر) و برخی از بهترین شیوه های مورد استفاده در سیلیکون ارائه می کند. Valley برای نوآوری های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین (ارزیابی و تنظیم مدل ها، اتخاذ رویکرد داده محور برای بهبود عملکرد، و موارد دیگر). در پایان این تخصص، شما بر مفاهیم کلیدی تسلط خواهید داشت و دانش عملی برای به کارگیری سریع و قدرتمند یادگیری ماشینی در مسائل چالش برانگیز دنیای واقعی را به دست خواهید آورد. اگر به دنبال ورود به هوش مصنوعی یا ایجاد حرفه ای در یادگیری ماشین هستید، تخصص جدید یادگیری ماشین بهترین مکان برای شروع است.