zunaechst

Ich studiere Anerkennung, weil ich ein unerfahrener KI-Ingenieur werden möchte

Einfaches Profil

Wissenschaftlicher Hochschulabsolvent Arasa
Entwurf / Entwicklung / Wartung von Anlagenproduktionsanlagen

Was Sie tun können: Sie können sowohl hart als auch weich tun Stromkreis, Steuerkreis, Chemieingenieurwesen, SPS, Touchpanel, Bauüberwachung

Die Programmierung ist de Amateur

Lernaufzeichnung

--Juni 2019 Beginnen Sie mit dem Studium der Python-Grundlagen

Juni-August 2019: Studieren Sie online und auf Youtube und nehmen Sie an Lernwettbewerben wie Kaggles Titanic teil
September-Oktober 2019 Studie mit O'Reilly-Büchern usw.
Oktober-Dezember 2019 Coursera So gewinnen Sie einen Data Science-Wettbewerb
Januar 2020 Gelernt mit "Datenanalysetechnologie, die mit Kaggle gewinnt" und "Deep Learning von Grund auf neu"
Februar-März 2020: Die Teilnahme an Kaggles Basketballwettbewerb wurde in Corona abgesagt und deprimiert
April-Mai 2020 Teilnahme am Kaggle-Zellwettbewerb ← Jetzt hier

Es ist fast ein Jahr her, seit ich es wieder geschrieben habe. Tränen, die kein Wachstum spüren

Lernzeit

Juni-Dezember 2019: Ungefähr 500 Stunden Durchschnitt: 2 Stunden / Tag Was für ein Leben leben arbeitende Menschen, die mehr als 100 Stunden im Monat sind?

Lehrmaterial

udemy

・ [Kikagaku-Stil] Künstliche Intelligenz / maschinelles Lernen De-Black-Box-Kurs - Anfängerlevel - ・ [Kikagaku-Stil] Künstliche Intelligenz / maschinelles Lernen De-Black-Box-Kurs --Intermediate-- ・ [[Datenanalyse ab Null] Einführung in die Python-Datenwissenschaft aus Geschäftsfällen](https://www.udemy.com/share/101XSEBkcaclpVQ34=0 /) ← Empfohlen ・ Einführung in Python 3, unterrichtet von aktiven Silicon Valley-Ingenieuren + Anwendungen + Code-Stil im amerikanischen Silicon Valley-Stil youtube

Programmierfähig ← Empfohlen

progate Python-Kurs

** Nachschlagewerk ** ・ Einführung in die Datenanalyse mit Python ・ Data Science Cookbook 2. Auflage von Ipython ・ Datenanalysetechnologie, die mit Kaggle gewinnt ← Empfohlen ・ Tiefes Lernen von Grund auf neu ・ Theorie und Praxis von erfahrenen Datenwissenschaftlern

coursera How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers Die Instruktoren sind russisch und alle in Englisch. Die Vorlesung ist ziemlich gut, da es sogar auf Englisch einen Google-Übersetzungslehrer gibt. Programmierprobleme sind schwierig. Die letzte Aufgabe besteht darin, am Kaggle-Wettbewerb teilzunehmen und eine bestimmte Punktzahl oder höher zu erreichen. Da die Schüler den Kernel anhand der Beschreibung von EDA, Gegenmaßnahmen gegen Datenlecks, des Ensembles usw. bewerten müssen. Es ist ziemlich schwer. Dies ist ein guter Kurs, in dem Sie alles über Kaggle lernen können. (Vielleicht war es nach ein paar Monaten Kaggle leichter zu verstehen)

kaggle

Betrachtung

・ Ich hätte auf Blogs usw. ausgeben sollen. ・ Drei Monate hinter dem Ziel ・ Der Morgen ist schwach. Gib morgens dein Bestes ・ Es wurden noch keine Ergebnisse erzielt. Kaggle Solo Medaille