- 学习Coursera课程
Coursera上面有很多优秀的教程，甚至比很多市面上的书籍有用(一些书籍还借鉴了Coursera上的教程)。购买了Coursera Plus, 你能上很多有Coursera Plus标签的课程。其中我觉得帝国理工学校的的几门专项课程挺好的，而且都是支持Coursera Plus的。
Tensorflow 2 for Deep Learning
Mathematics for Machine Learning
deeplearning.ai机构的课程也不错。以下链接上其课程列表。总共10门。有很多行业顶级人物授课，如吴恩达.
https://www.deeplearning.ai/programs/
IBM推出的课程比较有含金量，旗下的课程都有和IBM Cloud进行结合使用。Coursera上热门的课程有:
- IBM AI Engineering
- IBM Data Science
- IBM Applied AI
- IBM Applied Data Science
- IBM Machine Learning
- IBM Full Stack Developer
- IBM Data Analyst
- IBM Cybersecurity Analyst
-
IBM Advanced Data Science
伊利诺伊理工大学有两门课也不错。 - Cloud Computing
- Data Mining
这两门课属于其在线计算机硕士学位的一部分。对于后台开发新手、后台进阶或者做大数据的人还是很有帮助的。
参与Kaggle数据竞赛
Kaggle相当于深度学习版本的Leetcode.。 上面有很多精心收集的数据集。还有很多数据科学竞赛。如果你的解决方案能够取得好的名次，在找深度学习工程师岗位很有势。数据竞赛最好是用jupyter notebook实现，尽管你也可以使用纯代码。不过jupyter notebook不仅能够实现代码效果，而且很好地展示你的思路。而且对于深度学习工程师或者数据科学家来说，良好的表达能力很重要。深入学习计算机科学
如果想深入学习人工智能领域，还是避免不了深入学习计算机科学知识，比如数据结构和算法、设计模式方面的知识。普林斯顿的算法课就比较经典。其实这些课程配合Leetcode学习不错，不过我要学习的东西太多，就没什么时间刷Leetcode了。
- 考一个CQF证书
人工智能还是得和一个领域结合起来会更有竞争力，比如金融行业。CQF是一个量化金融比较权威的证书，相当于一个简化版的硕士项目，包含了一系列课程，不仅需要学习金融知识，还需要利用机器学习技术分析金融产品，最后还需要走一个毕业设计来完成课程。
已完成
2020年
2021年
- TensorFlow: Advanced Techniques
- Natural Language Processing
- TensorFlow: Data and Deployment
- AI for Medicine
- IBM AI Engineering
进行中
- Advanced Machine Learning
- Mathematics for Data Science
- Pratical Data Science
-
IBM Data Science
- What is Data Science
- Tools for Data Science
- Data Science Methodology
- Python for Data Science, AI & Development
- Python Project for Data Science
- Databases and SQL for Data Science with Python
- Data Analysis with Python
- Data Visualization with Python
- Machine Learning with Python
- Applied Data Science Capstone
