课程链接: https://www.udemy.com/course/self-supervised-learning/
在人工智能快速发展的今天，自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）已成为提升模型性能的重要技术之一。Udemy上的《Self-Supervised Learning A-Z: Theory & Hands-On Python》这门课程由约翰霍普金斯大学的Mohammad H. Rafiei博士倾情讲授，为学员提供了从理论到实操的全面学习路径。课程内容丰富，涵盖了SSL的基础概念、对比学习（contrastive learning）、生成模型以及在图像处理中的应用。课程采用实战导向，配备了丰富的Python笔记本，适合有一定深度学习基础的学员学习。无论你是希望突破数据标注瓶颈，还是想掌握前沿的表示学习技术，这门课程都能帮助你系统掌握自监督学习的核心知识与实践技能。强烈推荐给所有渴望提升AI模型能力的开发者和研究者！
课程链接: https://www.udemy.com/course/self-supervised-learning/
课程链接: https://www.udemy.com/course/practical-machine-learning/
随着人工智能的快速发展，机器学习已成为最炙手可热的技能之一。Udemy上的《Practical Introduction to Machine Learning with Python》课程为初学者提供了一个绝佳的入门平台，无论你是软件开发者还是数据爱好者，都能从中获得宝贵的知识和实战经验。课程由浅入深，涵盖了机器学习的基本原理、常用框架（如TensorFlow 2）以及如何在Google Colab上实践。最新的课程内容还包括自监督学习的介绍，这是一种无需大量人工标签的先进学习技术，极大地提高了模型训练的效率。课程中的示例代码全部开源，支持在云端环境中运行，极大地方便了学习和实验。通过学习这门课程，你将掌握机器学习的核心概念，理解其在自驾车、智能音箱、推荐系统中的实际应用，为未来的职业发展打开无限可能。强烈推荐给有志于进入AI领域的学习者！
课程链接: https://www.udemy.com/course/practical-machine-learning/