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March 1, 2019

MPP 微軟的主題認證學習網站介紹



這是我的個人儀表板 on MPP 網站,目前取得了三個認證,MPP 網站是一個很好的學習管道,從開始接觸 AI 之後,上過了台灣人工智慧學校的第一屆經理人班,經過密集的課程以及各個老師疲勞式的資訊轟炸,深深了解自己的不足,知道自已必須要好好的進階學習才能夠好好的來了解「人工智慧」這個大主題,所以我選擇了 MPP 線上學習網站來學習各種 AI 所需要的相關細部課程內容,讓自己能夠更加了解 AI 所涵蓋的各項基礎與資訊。

Microsoft Professional Program (MPP) 主題認證網站:
https://academy.microsoft.com/

不要再遲疑了,想要更進階的學習相關的主題內容嗎?就從登入註冊開始吧!
但是,請不要抱持著打混摸魚的心態想要拿到這些認證,每一個認證課程提供相關主題的各項課程,每一門課程都需要上 on-line 課程,除了學習影片,線上內容資訊,每一門課程都有各模組的小考 Quiz,Hand-on LAB 需要實作,以及最後的測驗題目,必須要通過 70% 以上的成績才能夠拿到課程的認證;在取得了主題認證所需要的各門課程的認證之後,最後你才能拿到這個主題的認證。

MPP 認證網站提供了很多相關的主題可以線上學習:(目前持續增加中,這裡列出目前網站上有的主題認證課程)

  • Data Science
  • Big Data
  • Artificial Intelligence (AI)
  • Internet of Things (IoT)
  • Cybersecurity
  • Data Analysis
  • Entry Level Software
  • IT Support
  • DevOps

這是微軟的主題認證網站,所以課程裡面介紹的內容和說明都是以 Microsoft 的相關技術和工具來做說明,但是,因為很多理論基礎是不變的,所以在資料科學、大數據、和人工智慧的主題上還是很有幫助,所以,我首先選了最基礎的主題:「資料科學」,這裡面介紹了資料分析和機器學習所需要的各種基礎理論和課程說明內容,課程整理的非常完整,可以讓你一站式的得到所需要的各種知識內容。


一開始非常的辛苦,因為學校之前教的數學、微積分、線性代數、機率、統計等,全部忘光了,還必須要自己尋找很多相關的資訊來輔助學習,可以說學習進度非常地緩慢。

接下來選擇了「大數據」主題課程來學習,這一門課程介紹了目前有關大數據所需要的各項內容,主要使用微軟 Azure 提供的雲端服務來介紹大數據這個架構,雖然都是微軟的工具,但是基礎的大數據理論和架構都是目前普遍使用的 Hadoop 為基礎,也是非常有用的一門課程,讓你能夠完整的了解大數據架構,以及大數據處理所需要的各種邏輯和流程。


最後,終於進入「人工智慧」這個課程,還好之前選擇先研讀了資料科學和大數據這兩個主題,讓我在 AI 這一門課可以不用再煩惱基礎的數理邏輯、理論、和演算法,可以在 AI 的應用與框架上更為深入的了解,但是,必須要說的是,這課程並不是 AI 的全部,人工智慧還有很多新的技術與應用,而且還有很多未開發的技術領域,需要我們持續的研究和精進。


這三個課程花了很多很多的時間上課,做習題,實作演練,考試,以及最後專題的製作等,學習的內容涵蓋很廣,讓我學習到很多很多,雖然已經拿到了這些認證,但是這些課程還是會在日後有需要時再重新研讀。

以上,是我的讀書學習心得分享,提供給大家參考,希望對有興趣的人能夠有所幫助。
謝謝!

#MPP
#DataScience
#BigData
#AI


[認證心得] MPP Certification for Artificial Intelligence (AI)



Microsoft Professional Program (MPP) 線上學習網站是一個非常好的學習網站,Miscrosoft 提供很多主題性的學習內容,除了結合技術教學內容以外,結合線上測驗 Quiz,上手實作 LAB,以及課程驗證測驗 Exam,最後以上課實做的學習內容,自我完成一個 Project,MPP 是一個完整的訓練課程,提供我們學習一門學科非常好的一個管道。


接下來要介紹 MPP for AI 這一門課程:

接續之前取得的兩門課程:MPP for Data Science & MPP for Big Data,有關資料科學和大數據相關的課程,接著取得有關人工智慧 MPP for AI 這一門課程的認證,這一門課程一樣包含 10 門課程,介紹了人工智慧相關的各項主題,包括了有:AI 相關的基礎數學,AI 倫理道德 (Ethics and Law),從機器學習 (Machine Learning) 介紹一直到深度學習 (Deep Learning) 的各種模型說明,最近非常夯的強化學習 (Reinforcement Learning),還有各種神經網路架構的說明 (CNN, RNN, NLP, etc.),以及電腦視覺、語音處理、自然語言處理等各種人工智慧的理論。

說實在的,這一門認證 MPP for AI 還真不容易學習,除了你應該要先有各種人工智慧應用的認識與瞭解之外,數學基礎與統計分析入門更是需要學習清楚,不然這些課程上不會再額外說明這些數學統計,其他很多演算法和有名的理論邏輯,都需要自己額外搜尋相關的參考文件來學習,總而言之,我覺得 MPP for AI 不是一門普通人可以學習的認證課程,需要自己先學習相關的基礎數理、理論、和演算法之後,才能夠順利完成並瞭解這些課程內容。

花了非常多的時間完成這些課程,但是還有很多理論邏輯沒辦法搞清楚,還是需要持續繼續研讀相關的資料來讓自己更進一步了解人工智慧這許許多多的理論和應用。

最後,秀一下認證的結果,花了這許多時間,終於順利拿到這一張認證,但是認證歸認證,這並不代表我會了什麼,也不代表我了解 AI 這一個主題,更不是代表「你會了」,這只是一個里程碑,在人工智慧的這一條路上,還有很多需要學習和精進的內容,就讓我們一起加油努力學習吧!

#人工智慧學習里程碑
#MPPforAI
#AI