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如果你是一名技术专业人士或希望进入该行业，现在你应该考虑在某一特定领域成为最佳。你希望被视为一名专业人士，了解你的领域的所有细节等。
1. Google 网络安全证书 - 快速进入网络安全职业的捷径。
2. Google 数据分析专业证书 - 提升你的数据分析能力
3. Google IT 支持专业证书 - 支持你的组织进行 IT 工作
自然地，我们获得了广泛的知识，而不是如何在特定领域中专业化。
这篇文章将帮助你提升技能，扩展知识，并将你的头衔改为专业化的职业。
链接：机器学习专业化
你是数据分析师吗？你是否希望提升你的技术和数据处理技能，进入人工智能和机器学习领域？不妨看看。这门机器学习专业化课程包括 3 门课程：
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监督机器学习：回归和分类
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高级学习算法
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无监督学习、推荐系统和强化学习。
在这 3 门课程中，你将学习如何使用 NumPy 和 Scikit-learn 构建机器学习模型，例如逻辑回归等监督模型。你还将学习如何使用 TensorFlow 构建和训练神经网络，应用最佳的机器学习开发实践，构建推荐系统和深度强化学习模型。
从数据分析师转型为机器学习工程师！
链接：MLOps 专业化
想更深入地了解机器学习吗？如何从操作的角度来看？
这门 MLOps 专业化课程包括 5 门课程：
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机器学习在生产中的介绍
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机器学习数据生命周期在生产中的应用
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机器学习建模管道在生产中的应用
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部署机器学习模型到生产环境
在这些课程中，你将学习如何设计一个从头到尾的机器学习生产系统：从项目范围到部署需求。你还将建立模型基准，处理概念漂移，进行部署，并学习如何持续改进机器学习应用。不仅如此，你还将学习如何构建数据管道，建立数据生命周期，并维护一个持续运行的生产系统。
链接: 深度学习专攻
或者你可能想深入了解深度学习？这个深度学习专攻包含 5 门课程：
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神经网络和深度学习
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改善深度神经网络：超参数调整、正则化和优化
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结构化机器学习项目
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卷积神经网络
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序列模型
在这些课程中，你将学习如何构建和训练深度神经网络，识别关键架构参数，以及训练测试集，分析深度学习应用的方差，并使用各种技术和优化算法。不仅如此，你还将学习如何构建 CNN/RNN 等。
链接: 自然语言处理专攻
想要了解大型语言模型如 ChatGPT 和 Claude 背后的基础知识？
现在你可以通过自然语言处理专攻来学习，专攻包含 4 门课程：
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使用分类和向量空间进行自然语言处理
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使用概率模型进行自然语言处理
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使用序列模型进行自然语言处理
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使用注意力模型进行自然语言处理
在这 4 门课程中，你将学习逻辑回归、朴素贝叶斯、情感分析、词嵌入等。进一步深入了解递归神经网络、LSTM、GRU 和孪生网络，以及如何使用编码器-解码器、因果关系和自注意力来进行机器翻译、文本总结、构建聊天机器人等。
如果你查看了以上课程并看到提到了 TensorFlow，但不需要学习其他内容，只对 TensorFlow 感兴趣 - 请查看这个专攻。
这个 TensorFlow: 数据与部署专攻包含 4 门课程：
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基于浏览器的 TensorFlow.js 模型
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基于设备的 TensorFlow Lite 模型
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使用 TensorFlow 数据服务进行数据管道
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使用 TensorFlow 进行高级部署场景
在这 4 门课程中，你将学习如何使用 TensorFlow.js 运行模型，以及如何使用 TensorFlow Lite 在移动设备上准备和部署模型。你还将学习如何使用 TensorFlow 数据服务更轻松地访问、组织和处理训练数据，同时探索更高级的部署场景，如使用 TensorFlow Serving、TensorFlow Hub 和 TensorBoard。
就这样，你拥有了多种课程，可以用来提升你的技能，增加知识，成为科技行业某一特定领域的专家。
如果你想成为全能型人才并具备强大的竞争力，你可以选择多个课程来拓宽你的视野！
Nisha Arya 是一名数据科学家、自由技术写作人员，同时担任 KDnuggets 的编辑和社区经理。她特别关注提供数据科学职业建议或教程，以及数据科学的理论知识。Nisha 涉猎广泛，希望探索人工智能如何有益于人类寿命的延续。作为一个热衷学习者，Nisha 寻求拓宽她的技术知识和写作技能，同时帮助他人。