15-cü ildə öyrənmək üçün 2023+ ən yaxşı AI kursları: Pulsuz və Ödənişli

Süni intellekt sürətlə inkişaf edən bir sahədir və bizim yaşamaq və işimizdə inqilab etmək potensialına malikdir. Özünü idarə edən avtomobillərdən tutmuş fərdiləşdirilmiş səhiyyəyə qədər süni intellekt artıq bir çox sənaye sahələrinə əhəmiyyətli təsir göstərib və görünməmiş sürətlə irəliləməyə davam edir.

Getdikcə daha çox şirkət və təşkilat AI-ni öz əməliyyatlarına daxil etdikcə, bu sahədə ixtisaslı mütəxəssislərə tələbat sürətlə artır.

Pro Tips
Bu 10+ AI məzmun generatorları məzmun yaradıcılarına yüksək keyfiyyətli məzmunu tez və səmərəli şəkildə hazırlamaqda kömək etmək üçün nəzərdə tutulmuşdur.
ilə yüksək keyfiyyətli 4K və 8K qətnamə, bu sənət əsərləri heyrətamiz detalları və reallığı ilə tamaşaçıları heyran edəcək.
Bu 10 AI kripto layihəsi kriptovalyuta sənayesində süni intellekt texnologiyasının innovativ istifadəsi əsasında seçilmişlər.

Bu tələbi ödəmək üçün indi həm pulsuz, həm də ödənişli, onlayn və şəxsən geniş çeşiddə AI kursları mövcuddur. Bu kurslar əsaslardan tutmuş müxtəlif mövzuları əhatə edir maşın təlim və təbii dil emalı və kompüter görmə kimi daha ixtisaslaşmış sahələrə dərindən öyrənmə. Onlar tələbələr, peşəkarlar və bu maraqlı sahəni öyrənmək istəyən hər kəs üçün nəzərdə tutulub.

Siyahıda hazırda mövcud olan ən yaxşı süni intellekt kursları, o cümlədən Stanford və MIT və kimi ən yaxşı universitetlərin kursları var sənaye Google və IBM kimi liderlər. O, həm maşın öyrənməyə yeni başlayanlar, həm də biliklərini genişləndirmək istəyən təcrübəli mütəxəssislər üçün nəzərdə tutulub.

Pro Tips
Bu AI generatorları və AI marketinq strategiyaları bizneslərə marketinq kampaniyalarını optimallaşdırmağa və daha çox potensial müştərilərə çatmağa kömək edə bilər.
Bu AI plaginləri və AI SEO alətləri artan görünürlük və təkmilləşdirilmiş müştəri əlaqəsinə səbəb ola bilər, nəticədə daha yüksək dönüşüm və artan gəlir.
AI loqo istehsalçısı qiymətli vaxta və resurslara qənaət etməyə kömək edə bilər, dizaynerlərə işlərinin digər mühüm aspektlərinə diqqət yetirməyə imkan verir.
Bu videos istifadə etmək üçün addım-addım təlimat təqdim edin ChatGPT potensial gəlirinizi artırmaq üçün.
AI foto redaktorları ləkələri aradan qaldırmaq və ya qırışları hamarlamaq kimi güclü retuş imkanlarını da təmin edə bilər.

Ən yaxşı AI Kurslarının Müqayisə Vərəqi

Dünyanın müxtəlif nüfuzlu qurumlarından həm onlayn, həm də oflayn, pulsuz və ödənişli çoxsaylı AI kursları mövcuddur. Budur ən yaxşı AI kurslarından bəziləri:

ad	qiymət	Müəllif	Platforma	$
Hər kəs üçün AI	..	Andrew Ng	Coursera	pulsuz
Nəzarət olunan Maşın Öyrənməsi	..	Andrew Ng	Coursera	pulsuz
Dərin Öyrənmə	..	Andrew Ng	Coursera	pulsuz
Peşəkar Sertifikatlaşdırma IBM-dən Tətbiqi AI	..	IBM	Coursera	pulsuz
CS50-nin Python ilə süni intellektə girişi	..	Harvard Universiteti	EDX	pulsuz
AI Python ilə proqramlaşdırma	..	Udacity	Udacity	Pullu
Məlumat və AI əsasları	..	Linux Foundation	EDX	pulsuz
Maşın Öyrənməsinə Giriş	..	google	Udacity	pulsuz
Süni intellekt AZ: Süni intellektin necə qurulacağını öyrənin	..	Udemy	Udemy	Pullu
Gücləndirmə öyrənmə	..	David Gümüş	YouTube	pulsuz
Sinir Şəbəkələri və Dərin Öyrənmə	..	dərindən öyrənmək.ai	Coursera	Pullu
TensorFlow Developer Peşəkar Sertifikatı	..	TensorFlow	Coursera	pulsuz
R ilə Məlumat Elmləri və Maşın Öyrənmə Bootcamp	..	Udemy	Udemy	Pullu
Kodçular üçün praktiki dərin öyrənmə	..	fast.ai	fast.ai	pulsuz
Maşın Öyrənmə Qəzası Kursu	..	google	google	pulsuz

Öyrənmə ehtiyaclarınıza və məqsədlərinizə ən uyğun olanı tapmaq üçün AI kurslarını araşdırın və müqayisə edin. Nəzərə alın ki, süni intellekt sürətlə inkişaf edən bir sahədir, ona görə də ən son inkişaflar və irəliləyişlərdən xəbərdar olmaq çox vacibdir.

AI-nin tədqiqi gələcəyimizin proqramlarını tərtib etmək üçün də vacibdir: 120-cü ildə 2023+ AI tərəfindən yaradılan ən yaxşı məzmun: Şəkillər, Musiqi, Videolar

Ən yaxşı pulsuz AI kursları

Hər kəs üçün AI

The "Hər kəs üçün AI” Coursera üzrə kurs süni intellekt (AI) sahəsinə hərtərəfli baxışı təmin edən giriş kursudur. Kurs AI haqqında öyrənməkdə maraqlı olan, lakin bu sahədə texniki biliklərə malik olmayan şəxslər üçün nəzərdə tutulub.

Kursu aparıcı süni intellekt tədqiqatçısı və Coursera-nın həmtəsisçisi Endryu Nq aparır. O, hər birində bir neçə video mühazirə və viktorinadan ibarət dörd həftəlik materialdan ibarətdir. Kurs maşın öyrənməsi, neyron şəbəkələri, kompüter görmə, təbii dilin işlənməsi və robototexnika daxil olmaqla, süni intellektlə əlaqəli geniş mövzuları əhatə edir.

Kurs süni intellektin əsas prinsiplərini, o cümlədən maşın öyrənmə alqoritmləri və üsullarını və onların praktik tətbiqlərini əhatə edir. Şagirdlər süni intellektlə bağlı etik və sosial mülahizələri araşdıracaqlar. Kurs səhiyyə, maliyyə və nəqliyyat kimi müxtəlif sektorlarda süni intellektdən istifadəni əhatə edir.

Ümumilikdə, “Hər kəs üçün süni intellekt” kursu süni intellekt sahəsinə əla girişdir və mövzu haqqında əsaslı anlayış əldə etmək istəyən hər kəs üçün uyğundur. Bu, heç bir texniki bilik tələb etmir və öz sürətinizlə tamamlana bilər.

Nəzarət olunan Maşın Öyrənməsi: Reqressiya və Təsnifat

The "Nəzarət olunan Maşın Öyrənməsi: Reqressiya və Təsnifat” Coursera üzrə kurs aparıcı süni intellekt tədqiqatçısı və Coursera-nın həmtəsisçisi Andrew Ng tərəfindən tədris olunan məşhur onlayn kursdur. Bu kurs alt sahə olan maşın öyrənməsinə hərtərəfli giriş təmin etmək üçün nəzərdə tutulmuşdur süni intellekt məlumatlardan öyrənə bilən alqoritmlərin inkişafına diqqət yetirir.

Kurs hər birində bir neçə video mühazirə, viktorina və proqramlaşdırma tapşırıqlarından ibarət 11 həftəlik materialdan ibarətdir. Bununla belə, kurs xətti reqressiya, logistik reqressiya, neyron şəbəkələri, dəstək vektor maşınları, klasterləşdirmə və anomaliyaların aşkarlanması da daxil olmaqla maşın öyrənməsi ilə bağlı geniş mövzuları əhatə edir.

Ümumiyyətlə, Coursera-da “Maşın Öyrənmə” kursu maşın öyrənməsində möhkəm təməl əldə etmək istəyən hər kəs üçün əla mənbədir. Bu sahədə ən hörmətli ekspertlərdən biri kursu tədris edir və mövzuya hərtərəfli baxış təqdim edir.

Tövsiyə olunan yazı: 8-cü ildə 2023 ən yaxşı süni intellektlə işləyən Video Redaktorlar və Proqram təminatı

Dərin Öyrənmə

The "Dərin Öyrənmə” Coursera-da ixtisaslaşma Andrew Ng və ekspert təlimatçılar komandası tərəfindən tədris olunan hərtərəfli onlayn kursdur. Bu ixtisasın dizaynı dərin öyrənməyə hərtərəfli giriş təklif etməkdir. Bu, proqnozların və təsnifatların dəqiqliyini artırmaq üçün çox qatlı süni neyron şəbəkələrini öyrətməyə cəmləşən maşın öyrənməsinin alt sahəsidir.

İxtisaslaşma hər biri dərin öyrənmənin müxtəlif aspektlərini əhatə edən beş kursdan ibarətdir. Kurslar bunlardır:

1. Neyron şəbəkələri və dərin öyrənmə: Bu kurs dərin öyrənmə və neyron şəbəkələrin əsaslarını, o cümlədən onların qurulması və öyrədilməsini əhatə edir.
2. Dərin Neyron Şəbəkələrin Təkmilləşdirilməsi: Hiperparametrlərin tənzimlənməsi, nizamlanması və optimallaşdırılması: Bu kurs dərin neyron şəbəkələrinin performansını yaxşılaşdırmaq üçün qabaqcıl üsulları, o cümlədən hiperparametrlərin tənzimlənməsi, nizamlanması və optimallaşdırılmasını əhatə edir.
3. Maşın Öyrənmə Layihələrinin Strukturlaşdırılması: Bu kurs sizə maşın öyrənmə layihələrini necə qurmağı, o cümlədən modellərinizdəki səhvləri diaqnoz və düzəltməyi öyrədir.
4. Konvolyusiya neyron şəbəkələri: Bu kurs təsvirin tanınması kimi kompüter görmə tapşırıqlarında adətən istifadə olunan konvolyusiya neyron şəbəkələrini əhatə edir.
5. Ardıcıllıq Modelləri: Bu kurs təbii dil emalında və ardıcıl verilənləri əhatə edən digər proqramlarda istifadə olunan ardıcıllıq modellərini əhatə edir.

Ümumilikdə, dünyada minlərlə tələbə Coursera-da yüksək qiymətləndirilən “Dərin Öyrənmə” ixtisasını tamamladı. Kurs proqramlaşdırma və maşın öyrənməsi üzrə fundamental biliyə malik şəxsləri hədəfləyir və onlara dərin öyrənmədə ən son texnikaları öyrətmək məqsədi daşıyır.

IBM-dən Tətbiqi Süni İntellekt

The "IBM-dən Tətbiqi Süni İntellekt” Coursera üzrə peşəkar sertifikat təklif etdiyi proqramdır IBM Watson AI. Bu sertifikat öyrənənlərə AI həllərini real dünya şəraitində qurmaq və tətbiq etmək üçün lazım olan bacarıq və bilikləri təmin etmək üçün nəzərdə tutulmuşdur.

Proqram altı kursdan ibarətdir, hər biri tətbiqi müxtəlif aspektləri əhatə edir süni intellekt. Kurslar bunlardır:

1. Giriş Süni intellekt: Bu kurs təqdim edir Tarixi, əsas prinsipləri və tətbiqləri daxil olmaqla, süni intellektə ümumi baxış.
2. IBM Watson istifadə edərək süni intellektlə işə başlamaq: Bu kurs sizə AI həlləri yaratmaq və tətbiq etmək üçün IBM Watson-dan necə istifadə etməyi öyrədir.
3. Watson API ilə AI Tətbiqlərinin qurulması: Bu kurs süni intellekt proqramlarını qurmaq və yerləşdirmək üçün müxtəlif Watson API-lərindən necə istifadə etməyi əhatə edir.
4. Watson API ilə Chatbotların qurulması: Bu kurs sizə Watson API-lərindən müştəri xidməti və digər proqramlar üçün chatbotlar yaratmaq üçün necə istifadə etməyi öyrədir.
5. Watson və OpenCV ilə Kompüter Visionuna Giriş: Bu kurs kompüter görmə qabiliyyətini və kompüter görmə proqramlarını yaratmaq üçün Watson və OpenCV-dən necə istifadə etməyi əhatə edir.
6. TensorFlow ilə AI Tətbiqlərinin qurulması: Bu kurs qurmaq və yerləşdirmək üçün məşhur çərçivə olan TensorFlow-u əhatə edir dərin öyrənmə modelləri.

Ümumiləşdirsək, proqram boyu siz AI həllərinin qurulması və tətbiqinin praktiki aspektləri, o cümlədən məlumatların əvvəlcədən işlənməsi, qatar modelləri, və performansı qiymətləndirin. Siz həmçinin qərəzlilik və ədalətlilik də daxil olmaqla, AI-nin etik və sosial nəticələri haqqında öyrənəcəksiniz.

Tövsiyə olunan yazı: 50-cü ildə 2023+ Ən Yaxşı AI Musiqi Startapları: Metaverse Post Sənaye Hesabatı

CS50-in Python ilə Süni Zəkaya Giriş

"CS50-in Python ilə Süni Zəkaya Giriş” Harvard Universiteti tərəfindən edX vasitəsilə təklif olunan onlayn kursdur. Bu kurs Python proqramlaşdırma dilindən istifadə edərək süni intellektə və maşın öyrənməsinə giriş təmin etmək üçün nəzərdə tutulmuşdur.

Kurs hər birində video mühazirələr, viktorinalar və proqramlaşdırma tapşırıqlarından ibarət bir neçə moduldan ibarətdir. Kurs axtarış alqoritmləri, optimallaşdırma, maşın öyrənməsi və dərin öyrənmə daxil olmaqla, süni intellekt və maşın öyrənməsi ilə bağlı bir sıra mövzuları əhatə edir.

Xülasə etmək üçün, "Python ilə AI-yə giriş" süni intellekt və maşın öyrənməsində möhkəm təməl təmin edən yüksək qiymətləndirilən bir kursdur. Bununla belə, kurs bütün dünyada minlərlə şagird tərəfindən tamamlanmışdır. Bu mövzuları öyrənməkdə maraqlı olan hər kəs üçün uyğundur və müəyyən proqramlaşdırma təcrübəsi olan şəxslər üçün nəzərdə tutulub. Süni intellekt və ya maşın öyrənməsi üzrə qabaqcadan bilik tələb olunmur. Beləliklə, kursu bitirdikdən sonra tələbələr AI və maşın öyrənmə üsullarını real dünya problemlərinə tətbiq etmək üçün bacarıq və biliklərə sahib olacaqlar.

Məlumat və AI əsasları

"Məlumat və AI əsasları” Microsoft tərəfindən edX vasitəsilə təklif olunan onlayn kursdur. Bu kurs məlumatların təhlili və süni intellektə (AI) giriş təmin etmək üçün nəzərdə tutulmuşdur.

Kurs hər birində video mühazirələr, viktorinalar və praktiki laboratoriyalardan ibarət bir neçə moduldan ibarətdir. Kurs məlumatların təhlili və AI ilə əlaqəli bir sıra mövzuları əhatə edir, o cümlədən məlumat növləri və mənbələri, məlumat mübahisəsi, məlumatların vizuallaşdırılması, maşın öyrənməsi və dərin öyrənmə.

Kurs boyu siz Azure daxil olmaqla müxtəlif alətlər və platformalardan necə istifadə etməyi öyrənəcəksiniz Machine Learning, Python və Jupyter Notebooks, məlumatların təhlilini həyata keçirmək və AI modellərini qurmaq üçün. Siz həmçinin ədalət, məxfilik və təhlükəsizlik də daxil olmaqla, AI-nin etik və sosial nəticələri haqqında məlumat əldə edəcəksiniz.

Ümumilikdə, müəyyən proqramlaşdırma təcrübəsi olan şəxslər kursu keçə bilər və onların məlumatların təhlili və ya süni intellektlə bağlı əvvəlcədən biliyə ehtiyacları yoxdur. Bu, müstəqil kursdur və öyrənənlər kurs materialını tamamlamaq üçün lazım olan qədər vaxt tələb edə bilərlər.

Tövsiyə olunan yazı: Kosmik Missiyalarda süni intellekt tətbiq etməyin 3 yeni yolu

Maşın Öyrənməsinə Giriş

"Maşın Öyrənməsinə Giriş” Udacity tərəfindən təklif olunan və maşın öyrənməsinin əsaslarına girişi təmin edən onlayn kursdur. Kurs bəzi proqramlaşdırma təcrübəsinə malik olan şəxsləri hədəfləyir, lakin əvvəllər maşın öyrənməsinə heç bir məruz qalmaması şərtdir.

Kursun hər dərsi maşın öyrənməsinin fərqli aspektini əhatə edir. Bunlara nəzarət edilən və nəzarətsiz öyrənmə, xüsusiyyət miqyası, çarpaz doğrulama, həddindən artıq uyğunlaşdırma və performans göstəriciləri daxildir. Bundan əlavə, kurs maşın öyrənmə alqoritmlərini həyata keçirmək və tətbiq etmək üçün Python proqramlaşdırma dilindən və scikit-learn kitabxanasından istifadə edir.

Xülasə etmək üçün kurs tələbələrə heç bir vaxt məhdudiyyəti olmadan onu öz sürətlərində tamamlamağa imkan verir. Kursa maşın öyrənmə alqoritmləri ilə praktiki təcrübə təmin etmək üçün video mühazirələr, viktorinalar və proqramlaşdırma tapşırıqları daxildir. Kurs öyrənənlərə maşın öyrənmə konsepsiyaları və texnikaları haqqında anlayışlarını təkmilləşdirməyə kömək etmək üçün nəzərdə tutulmuşdur.

Gücləndirmə öyrənmə

The "Gücləndirmə öyrənmə Course by David Silver” DeepMind-in tədqiqatçısı David Silver tərəfindən ilk dəfə 2015-ci ildə təklif olunan Gücləndirici Öyrənmə (RL) üzrə video mühazirələr silsiləsi. Kurs hər biri təxminən 10-1 saat davam edən 2 video mühazirədən ibarətdir və Markov Qərar Prosesləri, Monte Karlo metodları, Müvəqqəti fərqlərin öyrənilməsi və dərin möhkəmləndirmə öyrənilməsi daxil olmaqla, RL ilə bağlı geniş mövzuları əhatə edir.

Kurs riyaziyyat, kompüter elmləri və ya əlaqəli sahələrdə təcrübəsi olan şəxslər üçün uyğundur. O, həm nəzəriyyə, həm də praktiki nümunələr daxil olmaqla RL-yə hərtərəfli giriş təqdim edir.
Bütün dünyada minlərlə tələbə mühazirələrə baxıb. Kurs RL ilə maraqlanan tələbələr və tədqiqatçılar üçün məşhur resursdur.

AI olaraq dil modeli, 2023-cü ildə kursun cari vəziyyəti ilə bağlı real vaxt yeniləmələrini təqdim edə bilmərəm. Bununla belə, onun populyarlığını və faydalılığını nəzərə alaraq, çox güman ki, material RL haqqında öyrənməkdə maraqlı olan hər kəs üçün hələ də aktual və dəyərlidir.

Tövsiyə olunan yazı: 6 AI ChatBot Problemləri və Problemləri: ChatGPT, Bard, Klod

TensorFlow Developer Peşəkar Sertifikatı

The "TensorFlow Developer” Peşəkar Sertifikat Coursera tərəfindən deeplearning.ai ilə əməkdaşlıqda təklif olunan onlayn proqramdır. Proqramın məqsədi tələbələri TensorFlow istifadə edərək dərin öyrənmə modellərinin qurulması və tətbiqi ilə bağlı təlimatlandırmaqdır. açıq mənbə proqramı Google tərəfindən yaradılmış kitabxana.

Proqram dörd kursdan ibarətdir və hər biri dərindən öyrənmənin fərqli aspektlərini əhatə edir TensorFlow. Kurslar bunlardır:

1. AI, Maşın Öyrənməsi və Dərin Öyrənmə üçün TensorFlow-a giriş: Bu kurs TensorFlow-a giriş təqdim edir və dərin öyrənmə modellərinin qurulması və təliminin əsaslarını əhatə edir.
2. TensorFlow-da Konvolutional Neyron Şəbəkələri: Bu kurs, təsvirin təsnifatı üçün geniş istifadə olunan neyron şəbəkə növü olan konvolutional neyron şəbəkələrinə (CNN) diqqət yetirir və tələbələrə TensorFlow-dan istifadə edərək CNN-ləri necə qurmağı və öyrətməyi öyrədir.
3. TensorFlow-da Təbii Dil Emalı: Bu kurs mətnlərin təsnifatı və əhval-ruhiyyənin təhlili kimi təbii dil emalı (NLP) üsullarını əhatə edir və tələbələrə TensorFlow-dan istifadə edərək bu üsulları necə tətbiq etməyi öyrədir.
4. Ardıcıllıq, Zaman Seriyası və Proqnoz: Bu kurs öyrənənlərə vaxt seriyası məlumatlarını təhlil etmək üçün təkrarlanan neyron şəbəkələri (RNN) və digər dərin öyrənmə modellərini necə qurmağı və öyrətməyi öyrədir.

Proqram öz-özünə hazırlanır və öyrənənlər hər kursu tamamlamaq üçün lazım olan qədər vaxt tələb edə bilərlər. Hər bir kursa video mühazirələr, viktorinalar və proqramlaşdırma tapşırıqları daxildir ki, bu da tələbələr sertifikat qazanmaq üçün yerinə yetirməlidirlər.

Kodçular üçün praktiki dərin öyrənmə

fast.ai kursu fast.ai tərəfindən təklif olunan dərin öyrənmə və maşın öyrənməsi üzrə onlayn kursdur. Fast.ai Jeremy Howard və Rachel Thomas tərəfindən təsis edilmiş tədqiqat laboratoriyası və təhsil təşkilatıdır. Kursun məqsədi praqmatik və təcrübi olmaqdır. Beləliklə, kurs tələbələrə Python və fastai kitabxanasından istifadə edərək dərin öyrənmə modellərini necə hazırlamağı öyrədir.

Kurs iki hissədən ibarətdir: “Kodçular üçün praktiki dərin öyrənmə” kursu və “Coders üçün qabaqcıl dərin öyrənmə” kursu. Kursun birinci hissəsi dərin öyrənmənin əsaslarını, o cümlədən sinir şəbəkələri, konvolyusiya neyron şəbəkələri və təkrarlanan neyron şəbəkələri. Beləliklə, kursun ikinci hissəsi generativ modellər, gücləndirici öyrənmə və təbii dil emalı da daxil olmaqla dərin öyrənmədə daha təkmil mövzuları əhatə edir.

Kurs bütün bacarıq səviyyələrində olan tələbələri əhatə etməyi hədəfləyir və maşın öyrənməsi və ya dərin öyrənmə ilə bağlı hər hansı əvvəlcədən biliyi tələb etmir. Bundan əlavə, kurs təlimat üçün Jupyter noutbuklarından istifadə edir və tələbələrin Google Colaboratory istifadə edərək həyata keçirə biləcəyi praktik kodlaşdırma məşqlərini əhatə edir.

Kursun əhatə etdiyi əsas mövzulardan bəziləri bunlardır:

• Şəkil təsnifatı
• Obyekt aşkarlanması
• Təbii dil emalı
• Tövsiyə sistemləri
• Generativ modellər
• Armatur öyrənmə

Beləliklə, kursu bitirən tələbələr dərin öyrənmə və maşın öyrənmə konsepsiyalarını başa düşəcək və müxtəlif tətbiqlər üçün dərin öyrənmə modellərini qurmaq və tətbiq etmək bacarıqlarına sahib olacaqlar. Kurs maşın öyrənməsi sahəsində hörmətlə qarşılanır və mütəxəssislər bunu yeni başlayanlar üçün başlanğıc nöqtəsi kimi tövsiyə edirlər.

Tövsiyə olunan yazı: Top 9 pulsuz Stable Diffusion görüntü yaratmaq resursları

Maşın Öyrənmə Qəzası Kursu

Google Maşın Öyrənmə Qəzası Kursu maşın öyrənmə konsepsiyaları, alətləri və texnikalarına giriş təmin edən Google tərəfindən təklif olunan pulsuz onlayn kursdur. Kurs maşın öyrənməsində minimal və ya heç təcrübəsi olmayan tərtibatçıları hədəfləyir və onun məqsədi sahəyə sürətli və praqmatik baxış təklif etməkdir.

Beləliklə, kurs hər biri maşın öyrənməsinin fərqli aspektini əhatə edən çoxsaylı modullara bölünür. Bu modullara aşağıdakılar daxildir:

1. Maşın Öyrənməsinə Giriş. Bu modul maşın öyrənməsində istifadə olunan əsas anlayışlar və terminologiyanın icmalını təqdim edir və öyrənənləri nəzarət edilən öyrənmə, nəzarətsiz öyrənmə və gücləndirici öyrənmə ilə tanış edir.
2. TensorFlow ilə Maşın Öyrənmə. Bu modul Google tərəfindən maşın öyrənmə modellərini inkişaf etdirmək üçün istifadə edilən TensorFlow çərçivəsinə giriş təqdim edir.
3. Ümumiləşdirmə, Həddindən artıq uyğunlaşma və uyğunlaşdırma. Bu modul ümumiləşdirmə, həddən artıq uyğunlaşma və uyğunsuzluq anlayışlarını və maşın öyrənmə modellərini qurarkən onlardan necə qaçınmağı izah edir.
4. Sinir şəbəkələri. Bu modul beynin strukturundan ilhamlanan maşın öyrənmə modelləri sinfi olan neyron şəbəkələrinə giriş təqdim edir.
5. Neyron şəbəkələrinin təlimi.Bu modul geri yayılmadan istifadə edərək neyron şəbəkələrini necə öyrətməyi izah edir və neyron şəbəkələrinin performansını yaxşılaşdırmaq üçün üsulları təqdim edir.
6. Dərin Neyron Şəbəkələri: Bu modul çox qatlı neyron şəbəkələri olan dərin neyron şəbəkələrinə giriş təqdim edir.
7. TensorFlow Proqramlaşdırma: Bu modul TensorFlow proqramlaşdırmasına giriş təqdim edir və tensorlar, əməliyyatlar və qrafiklər kimi mövzuları əhatə edir.

Ümumiləşdirsək, kurs video mühazirələrdən, interaktiv məşqlərdən və proqramlaşdırma tapşırıqlarından ibarətdir və öyrənənlər bunu öz sürətlərində bitirə bilərlər. Kursu bitirdikdən sonra tələbələr maşın öyrənməsi konsepsiyaları və texnikaları haqqında əsas anlayışa sahib olacaqlar və sadə maşın öyrənmə modellərini qurmaq üçün TensorFlow-dan istifadə edə biləcəklər.

Tövsiyə edilir: 10+ Ən yaxşı AI Foto Redaktorları 2023: Onlayn və Pulsuz

---

Ən yaxşı Ödənişli AI Kursları

AI Python ilə proqramlaşdırma

The "AI Python ilə proqramlaşdırma” Udacity tərəfindən təklif olunan Nanodegree proqramı öyrənənlərə Python proqramlaşdırma dilindən istifadə edərək süni intellektə və maşın öyrənməsinə hərtərəfli giriş təqdim etmək üçün nəzərdə tutulub.

Proqram hər biri AI və maşın öyrənməsinin müxtəlif aspektlərini əhatə edən beş kursdan ibarətdir. Kurslar bunlardır:

1. Python Proqramlaşdırmaya Giriş. Bu kurs məlumat strukturları, idarəetmə strukturları və funksiyalar daxil olmaqla Python proqramlaşdırmasının əsaslarını əhatə edir.
2. Python ilə Maşın Öyrənməsinə Giriş. Bu kurs sizə NumPy, Pandas və Scikit-learn kimi məşhur kitabxanalardan istifadə edərək maşın öyrənmə modellərini necə qurmağı və qiymətləndirməyi öyrədir.
3. PyTorch ilə Dərin Öyrənmə. Bu kurs dərin öyrənməni, o cümlədən PyTorch kitabxanasından istifadə edərək neyron şəbəkələrinin necə qurulması və öyrədilməsini əhatə edir.
4. Tətbiqi AI: Bu kurs süni intellektin müxtəlif tətbiqlərini, o cümlədən təbii dil emalı, kompüter görmə və oyun oynamağı əhatə edir.
5. AI Capstone Layihəsi. Bu kursda siz əvvəlki kurslarda əldə etdiyiniz bilik və bacarıqları real layihədə tətbiq edəcəksiniz.

Proqram boyunca siz Python və müxtəlif kitabxanalardan istifadə edərək məlumatların əvvəlcədən emalını, modelləri öyrətməyi və performansı qiymətləndirməyi öyrənəcəksiniz. Siz həmçinin qərəzlilik və ədalətlilik də daxil olmaqla, AI-nin etik və sosial nəticələri haqqında öyrənəcəksiniz.

“Python ilə AI Proqramlaşdırma” Nanodegree proqramı müəyyən proqramlaşdırma təcrübəsi olan şəxsləri hədəfləyir, lakin o, süni intellekt və ya maşın öyrənməsi ilə bağlı hər hansı qabaqcadan bilik tələb etmir. Bu, öz-özünə inkişaf edən bir proqramdır və öyrənənlər kurs materialını tamamlamaq üçün lazım olan qədər vaxt apara bilərlər.

Xülasə etmək lazımdır ki, proqram yüksək qiymətləndirilir və bütün dünyada minlərlə şagird tərəfindən tamamlanmışdır. Proqramı başa vurduqdan sonra tələbələr süni intellekt və maşın öyrənmə üsullarını real dünya problemlərinə tətbiq etmək üçün lazım olan bacarıq və biliklərə sahib olacaqlar. Onlar həmçinin potensial işəgötürənlərə öz bacarıqlarını nümayiş etdirmək üçün layihələr portfelinə sahib olacaqlar.

Süni intellekt AZ: Süni intellektin necə qurulacağını öyrənin

"Süni intellekt AZ: Süni intellektin necə qurulacağını öyrənin” süni intellektə (AI) və maşın öyrənməsinə hərtərəfli girişi təmin edən Udemy tərəfindən təklif olunan onlayn kursdur. Kurs süni intellekt və ya proqramlaşdırma üzrə əvvəlcədən biliyi olmayan şəxslər üçün nəzərdə tutulub.

Kurs süni intellekt və maşın öyrənməsi ilə bağlı müxtəlif mövzuları əhatə edir. Mövzulara nəzarət edilən və nəzarətsiz öyrənmə, dərin öyrənmə, təbii dilin işlənməsi və kompüter görmə daxildir. Kurs həmçinin Python, TensorFlow və Keras da daxil olmaqla müxtəlif alətlər və platformalardan necə istifadə etmək barədə praktiki təlimlər təqdim edir.

Kursa 40 saatdan çox video mühazirələr daxildir. Buraya viktorinalar və kodlaşdırma məşqləri daxildir. Viktorinalar və kodlaşdırma məşqləri öyrənənlərə öz bacarıqlarını tətbiq etməyə imkan verir. Beləliklə, öyrənənlər bu viktorinalar və kodlaşdırma məşqləri vasitəsilə süni intellekt və maşın öyrənmə alqoritmləri ilə praktiki təcrübə əldə edirlər. Kursa, həmçinin öyrənənlərə öz biliklərini real dünya problemlərinə tətbiq etməyə imkan verən bir neçə layihə daxildir.

Kurs öz-özünə getdiyindən, öyrənənlər materialı tamamlamaq üçün lazım olan qədər vaxt ala bilərlər. Bundan əlavə, kurs keçmişindən və təcrübə səviyyəsindən asılı olmayaraq süni intellekt və maşın öyrənməsi haqqında bilik əldə etməkdə maraqlı olan hər kəs üçün uyğundur.

Kursu bitirdikdən sonra tələbələr problemləri həll etmək üçün süni intellekt və maşın öyrənməsindən necə istifadə ediləcəyini yaxşı başa düşəcəklər. Kurs həmçinin süni intellekt və maşın öyrənməsi üzrə əlavə təhsil və daha təkmil kurslar üçün zəmin yaradır.

Tövsiyə olunan yazı: Top 5 GPT-2023-cü ildə Google Cədvəl və Sənədlər üçün gücləndirilmiş genişləndirmələr

Sinir Şəbəkələri və Dərin Öyrənmə

The "Sinir Şəbəkələri və Dərin Öyrənmə” kursu Coursera tərəfindən təklif olunan və Stenford Universitetinin professoru və Google Brain-in həmtəsisçisi Endryu Nq tərəfindən tədris olunan onlayn kursdur. Kurs, süni üsullardan istifadə edən maşın öyrənməsinin alt sahəsi olan dərin öyrənməyə giriş təqdim edir sinir şəbəkələri verilənlərdəki mürəkkəb nümunələri və münasibətləri modelləşdirmək.

Kurs Python proqramlaşdırması və xətti cəbr haqqında fundamental anlayışa malik şəxsləri hədəfləyir. O, neyron şəbəkələri və dərin öyrənmə ilə bağlı bir sıra mövzuları, o cümlədən konvolyusiya neyron şəbəkələri, təkrarlanan neyron şəbəkələri və TensorFlow və Keras kimi dərin öyrənmə çərçivələrini əhatə edir. Kursa, həmçinin öyrənənlərə öz bacarıqlarını tətbiq etməyə və müxtəlif dərin öyrənmə alqoritmlərini həyata keçirməyə imkan verən praktik kodlaşdırma tapşırıqları daxildir.

Kurs hər birində video mühazirələr, viktorinalar və proqramlaşdırma tapşırıqlarından ibarət dörd moduldan ibarətdir.

Kurs öz-özünə getdiyindən, öyrənənlər onu başa çatdırmaq üçün lazım olan qədər vaxt ala bilərlər.

Kursu başa vurduqdan sonra tələbələr dərin öyrənmə prinsipləri, o cümlədən müxtəlif tətbiqlər üçün neyron şəbəkələri qurmaq və öyrətmək bacarığına malik olacaqlar.

Ümumiləşdirsək, “Neyron Şəbəkələr və Dərin Öyrənmə” kursu dərin öyrənməyə maraq göstərən şəxslər arasında tanınmış və populyar öyrənmə resursudur və bütün dünya üzrə minlərlə öyrənən bunu başa vurub.

R ilə Məlumat Elmləri və Maşın Öyrənmə Bootcamp

The "R ilə Məlumat Elmləri və Maşın Öyrənmə Bootcamp” Udemy tərəfindən təklif olunan onlayn kursdur. Bu kurs öyrənənlərə R proqramlaşdırma dilindən istifadə edərək məlumat elminin və maşın öyrənməsinin əsaslarını öyrətmək niyyətindədir.

Kurs yeni başlayanları hədəfləyir və proqramlaşdırma və ya məlumat elminə dair hər hansı qabaqcadan bilik tələb etmir. Kurs məlumatların manipulyasiyası, məlumatların vizuallaşdırılması, statistik nəticə, maşın öyrənməsi alqoritmləri və modellərin qiymətləndirilməsi daxil olmaqla geniş mövzuları əhatə edir.

Beləliklə, Data Science və Machine Learning kursu 19 bölmədən ibarətdir və 100-dən çox mühazirə, viktorina və proqramlaşdırma tapşırıqları təklif edir. Hər bölmə müəyyən bir mövzunu əhatə edir və video mühazirələr, kod nümunələri, və öyrənənlərə öz bacarıqlarını tətbiq etməyə kömək edən məşqlər.

Kursun əhatə etdiyi əsas mövzulardan bəziləri bunlardır:

• dplyr və tidyr istifadə edərək məlumat mübahisəsi və manipulyasiya
• ggplot2 istifadə edərək məlumatların vizuallaşdırılması
• Ehtimal və statistik nəticə
• Xətti reqressiya və çoxlu reqressiya
• Təsnifat və reqressiya ağacları
• Təsadüfi meşələr və gradient gücləndirilməsi
• Klasterləşmə və ölçülərin azalması
• Zaman seriyası analizi

Beləliklə, kursu bitirdikdən sonra tələbələr R proqramlaşdırma dilini və onun məlumat elmində və maşın öyrənməsində tətbiqlərini yaxşı başa düşəcəklər. Onlar həmçinin mürəkkəb məlumat dəstlərini təhlil etmək və şərh etmək, proqnozlaşdırıcı modellər qurmaq və qiymətləndirmək və öz nəticələrini başqalarına effektiv şəkildə çatdırmaq bacarıqlarına sahib olacaqlar.

Tövsiyə olunan yazı: Top 100+ Trend Hesabatları 2023: Qlobal Sənaye Proqnozlaşdırılması

---

Nəticə

Nəticə olaraq, AI haqqında öyrənmək bugünkü rəqəmsal əsrdə getdikcə daha vacib olur, çünki AI sürətlə inkişaf edir. müxtəlif sənaye sahələrini dəyişdirir və yaşamaq və işləmək tərzimizi dəyişir. Süni intellektləri öyrənməklə fərdlər məlumatlardan öyrənə və proqnozlar və ya qərarlar verə bilən intellektual sistemlərin dizaynı və inkişafı üçün lazım olan bilik və bacarıqları inkişaf etdirə bilərlər.

Səhiyyə, maliyyə, nəqliyyat və təhsil də daxil olmaqla bir çox sahələr süni intellektdən istifadə edir və ekspertlər onun tətbiqlərinin dünyada artmaqda davam edəcəyini proqnozlaşdırırlar. gələn illər.

Giriş kurslarından tutmuş dərin öyrənmə və möhkəmləndirmə öyrənmə kimi mövzuları əhatə edən daha təkmil kurslara qədər AI haqqında öyrənmək üçün çoxlu onlayn kurslar və resurslar mövcuddur. Süni intellekt təhsilinə sərmayə qoymaqla fərdlər bu sahədə ən son yeniliklərdən xəbərdar ola, yüksək tələbat olan dəyərli bacarıqlara yiyələnə və potensial olaraq yeni karyera imkanları aça bilər.

Bütövlükdə, bugünkü rəqabətdə qalmaq iş bazarı və işin gələcəyinə hazır olmaq üçün fərdlər AI-ni öyrənməlidirlər, çünki bu, həyatımızın müxtəlif aspektlərinə getdikcə daha çox təsir göstərəcək.

FAQ

Süni intellekt və ya süni intellekt, öyrənmək, problem həll etmək və qərar qəbul etmək kimi adətən insan zəkasını tələb edən vəzifələri yerinə yetirə bilən kompüter sistemlərinin inkişafına aiddir.

Üç əsas süni intellekt növü var: dar və ya zəif AI, ümumi AI və super intellekt. Dar süni intellekt müəyyən bir tapşırığı yerinə yetirmək üçün nəzərdə tutulmuşdur, ümumi süni intellekt isə insanın bacara biləcəyi istənilən intellektual işi yerinə yetirməyə qadirdir. Hələ sırf nəzəri olan super intellekt insan zəkasını üstələyən və bizim dərk edə bilməyəcəyimiz problemləri həll etməyə qadir olan süni intellektə aiddir.

Süni intellekt səhiyyə, maliyyə, nəqliyyat və təhsil kimi müxtəlif sənaye sahələrində çoxlu praktik tətbiqlərə malikdir. Nümunələrə istehsalda proqnozlaşdırıcı texniki xidmət, səhiyyədə fərdiləşdirilmiş tibb, fırıldaqçılıq aşkarlanması maliyyə və nəqliyyatda ağıllı trafikin idarə edilməsi.

Süni intellektdə işləmək üçün riyaziyyat, statistika və proqramlaşdırma sahəsində güclü təməl, eləcə də TensorFlow, Keras və PyTorch kimi maşın öyrənmə alqoritmləri və çərçivələri haqqında bilik lazımdır.

Google, Coursera, Udacity və edX kimi ən yaxşı universitetlər və şirkətlər tərəfindən təklif olunan pulsuz onlayn kurslar, dərsliklər və MOOC daxil olmaqla süni intellekt haqqında öyrənmək üçün çoxlu onlayn resurs mövcuddur.

Süni intellekt qərəz, məxfilik və iş yerinin dəyişdirilməsi kimi bir çox etik narahatlıq doğurur. Fərdlərin və təşkilatların AI sistemlərini inkişaf etdirərkən və tətbiq edərkən bu məsələləri nəzərə almaları vacibdir.

Daha ətraflı:

• Bing-in süni intellektinə etibar etmək olmaz; Axtarış Motoru Səhvlərini Götürür
• AI Service KickResume Mükəmməl CV yaratmağınıza kömək edə bilər
• Ən yaxşı 7 AI səs generatorları və mətndən nitqə üçün səs klonlaması
• İdmanda inqilab edə biləcək 10 potensial süni intellekt proqramı
• Android və IOS üçün 10-cü ildə ən yaxşı 2023 Mobil AI Art Generator Proqramı