15+ най-добри AI курса за изучаване през 2023 г.: безплатни и платени

Изкуственият интелект е бързо развиваща се област, която има потенциала да революционизира начина, по който живеем и работим. От самоуправляващите се автомобили до персонализираното здравеопазване, AI вече оказа значително влияние върху много индустрии и продължава да напредва с безпрецедентна скорост.

Тъй като все повече компании и организации включват AI в своите операции, търсенето на квалифицирани професионалисти в тази област бързо нараства.

Професионални съвети
тези 10+ AI генератора на съдържание са проектирани да помагат на създателите на съдържание при бързото и ефективно производство на висококачествено съдържание.
с висококачествена 4K и 8K резолюция, тези произведения на изкуството със сигурност ще впечатлят зрителите със своите зашеметяващи детайли и реализъм.
тези 10 AI крипто проекта са избрани въз основа на тяхното иновативно използване на технологията за изкуствен интелект в индустрията на криптовалутите.

За да се отговори на това търсене, сега има широка гама от курсове за ИИ, безплатни и платени, онлайн и присъствени. Тези курсове обхващат различни теми, от основите на машинно обучение и дълбоко обучение в по-специализирани области като обработка на естествен език и компютърно зрение. Те са предназначени за студенти, професионалисти и всеки, който се интересува от тази вълнуваща област.

Списъкът съдържа най-добрите налични курсове за ИИ, включително курсове от водещи университети като Станфорд и MIT и индустрия лидери като Google и IBM. Той се грижи както за начинаещи, нови в машинното обучение, така и за опитни професионалисти, които искат да разширят знанията си.

Професионални съвети
тези AI генератори намлява AI маркетингови стратегии може да помогне на бизнеса да оптимизира маркетинговите си кампании и да достигне до повече потенциални клиенти.
тези AI плъгини намлява AI SEO инструменти може да доведе до повишена видимост и подобрена ангажираност на клиентите, което води до по-високи реализации и увеличени приходи.
Създател на лого с изкуствен интелект може да помогне за спестяване на ценно време и ресурси, позволявайки на дизайнерите да се съсредоточат върху други важни аспекти от работата си.
тези клипове предоставят насоки стъпка по стъпка как да използвате ChatGPT за да увеличите максимално потенциалния си доход.
AI фоторедактори може също така да осигури мощни възможности за ретуширане, като премахване на петна или изглаждане на бръчки.

Лист за сравнение на най-добрите AI курсове

Има множество курсове за изкуствен интелект, достъпни както онлайн, така и офлайн, безплатни и платени, от различни реномирани институции по целия свят. Ето някои от най-добрите курсове за AI:

Име	оценка	Автор	платформа	$
AI за всеки	⭐⭐⭐⭐	Андрю Нг	Coursera	Безплатно
Контролирано машинно обучение	⭐⭐⭐	Андрю Нг	Coursera	Безплатно
Дълбоко обучение	⭐⭐⭐⭐	Андрю Нг	Coursera	Безплатно
Професионално сертифициране Приложен AI от IBM	⭐⭐⭐	IBM	Coursera	Безплатно
Въведение на CS50 в AI с Python	⭐⭐⭐	Харвардския университет	EDX	Безплатно
AI програмиране с Python	⭐⭐⭐⭐	Udacity	Udacity	Платен
Данни и основи на ИИ	⭐⭐	Linux Foundation	EDX	Безплатно
Въведение в машинното обучение	⭐⭐⭐⭐	Google	Udacity	Безплатно
Изкуствен интелект AZ: Научете как да създадете AI	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	Платен
Укрепване на обучението	⭐⭐	Дейвид Силвър	YouTube	Безплатно
Невронни мрежи и дълбоко обучение	⭐⭐⭐⭐	задълбочаване.ай	Coursera	Платен
Професионален сертификат за разработчици на TensorFlow	⭐⭐⭐	TensorFlow	Coursera	Безплатно
Наука за данни и учебен лагер за машинно обучение с R	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	Платен
Практическо задълбочено обучение за програмисти	⭐⭐⭐	бързо.ai	бързо.ai	Безплатно
Crash курс за машинно обучение	⭐⭐⭐	Google	Google	Безплатно

Проучете и сравнете курсове за AI, за да намерите най-подходящия за вашите учебни нужди и цели. Имайте предвид, че AI е бързо развиваща се област, така че да сте в крак с най-новите разработки и постижения е от решаващо значение.

Изследването на AI също е важно при проектирането на програмите на нашето бъдеще: Топ 120+ съдържание, генерирано от AI през 2023 г.: изображения, музика, видеоклипове

Най-добрите безплатни курсове за AI

AI за всеки

"AI за всеки” Курсът на Coursera е въвеждащ курс, който предоставя цялостен преглед на областта на изкуствения интелект (AI). Курсът е предназначен за лица, които се интересуват да научат за AI, но не е задължително да имат технически опит в тази област.

Курсът се преподава от Андрю Нг, водещ изследовател на ИИ и съосновател на Coursera. Състои се от четири седмици материали, всяка от които съдържа няколко видео лекции и тестове. Курса обхваща широк набор от теми, свързани с AI, включително машинно обучение, невронни мрежи, компютърно зрение, обработка на естествен език и роботика.

Курсът обхваща основните принципи на AI, включително алгоритми и техники за машинно обучение и техните практически приложения. Учениците ще изследват етични и социални съображения, свързани с ИИ. Курсът обхваща използването на AI в различни сектори като здравеопазване, финанси и транспорт.

Като цяло курсът „ИИ за всеки“ е страхотно въведение в областта на ИИ и е подходящ за всеки, който иска да придобие основно разбиране по темата. Не изисква никакви предварителни технически познания и може да бъде завършено със собствено темпо.

Контролирано машинно обучение: регресия и класификация

"Контролирано машинно обучение: регресия и класификация” на Coursera е популярен онлайн курс, преподаван от Андрю Нг, водещ изследовател на AI и съосновател на Coursera. Този курс е предназначен да предостави цялостно въведение в машинното обучение, което е подполе на изкуствен интелект който се фокусира върху разработването на алгоритми, които могат да се учат от данни.

Курсът се състои от 11 седмици материали, всяка от които съдържа няколко видео лекции, тестове и задачи по програмиране. Курсът обаче обхваща широк спектър от теми, свързани с машинното обучение, включително линейна регресия, логистична регресия, невронни мрежи, поддържащи векторни машини, групиране и откриване на аномалии.

Като цяло, курсът „Машинно обучение“ на Coursera е отличен ресурс за всеки, който иска да получи солидна основа в машинното обучение. Един от най-уважаваните експерти в областта преподава курса и предоставя цялостен преглед на темата.

Препоръчителна публикация: 8 най-добри видео редактори и софтуер, базирани на изкуствен интелект през 2023 г

Дълбоко обучение

"Дълбоко обучение” специализация на Coursera е изчерпателен онлайн курс, преподаван от Андрю Нг и екип от експертни инструктори. Дизайнът на тази специализация е да предложи задълбочено въведение в дълбокото обучение. Това е подполе на машинното обучение, което се концентрира върху преподаването на изкуствени невронни мрежи с множество слоеве за повишаване на точността на прогнозите и класификациите.

Специализацията се състои от пет курса, всеки от които обхваща различни аспекти на дълбокото обучение. Курсовете са:

1. Невронни мрежи и дълбоко обучение: Този курс обхваща основите на дълбокото обучение и невронните мрежи, включително как да ги изграждате и обучавате.
2. Подобряване на дълбоките невронни мрежи: Хиперпараметрична настройка, регулиране и оптимизация: Този курс обхваща усъвършенствани техники за подобряване на производителността на дълбоки невронни мрежи, включително хиперпараметрична настройка, регуляризация и оптимизация.
3. Структуриране на проекти за машинно обучение: Този курс ви учи как да структурирате проекти за машинно обучение, включително как да диагностицирате и коригирате грешки във вашите модели.
4. Конволюционни невронни мрежи: Този курс обхваща конволюционни невронни мрежи, които обикновено се използват в задачи за компютърно зрение като разпознаване на изображения.
5. Модели на последователност: Този курс обхваща модели на последователност, които се използват при обработка на естествен език и други приложения, включващи последователни данни.

Като цяло хиляди студенти по целия свят са завършили високо ценената специализация „Задълбочено обучение“ в Coursera. Курсът е насочен към хора с основни познания по програмиране и машинно обучение и има за цел да ги научи на най-новите техники в дълбокото обучение.

Приложен изкуствен интелект от IBM

"Приложен изкуствен интелект от IBM” професионален сертификат на Coursera е програма, предлагана от IBM Watson AI. Този сертификат е предназначен да предостави на обучаемите уменията и знанията, необходими за изграждане и внедряване на AI решения в реални условия.

Програмата се състои от шест курса, всеки от които обхваща различни аспекти на прилож изкуствен интелект. Курсовете са:

1. Въведение в Изкуствен интелект: Този курс предоставя преглед на AI, включително неговата история, основни принципи и приложения.
2. Първи стъпки с AI с помощта на IBM Watson: Този курс ви учи как да използвате IBM Watson за изграждане и внедряване на AI решения.
3. Изграждане на AI приложения с API на Watson: Този курс обхваща как да използвате различни API на Watson за изграждане и внедряване на AI приложения.
4. Изграждане на чатботове с API на Watson: Този курс ви учи как да използвате API на Watson за изграждане на чатботове за обслужване на клиенти и други приложения.
5. Въведение в компютърното зрение с Watson и OpenCV: Този курс обхваща компютърното зрение и как да използвате Watson и OpenCV за създаване на приложения за компютърно зрение.
6. Изграждане на AI приложения с TensorFlow: Този курс обхваща TensorFlow, който е популярна рамка за изграждане и внедряване модели за дълбоко обучение.

За да обобщим, по време на програмата ще научите за практическите аспекти на изграждането и внедряването на AI решения, включително как да обработвате предварително данни, модели на влаковеи оценете ефективността. Ще научите също за етичните и социалните последици от ИИ, включително пристрастие и справедливост.

Препоръчителна публикация: 50+ най-добри стартиращи фирми за AI музика през 2023 г.: Metaverse Post Доклад за индустрията

Въведение на CS50 в изкуствения интелект с Python

"Въведение на CS50 в изкуствения интелект с Python” е онлайн курс, предлаган от Харвардския университет чрез edX. Този курс е предназначен да предостави въведение в изкуствения интелект и машинното обучение с помощта на езика за програмиране Python.

Курсът се състои от няколко модула, всеки от които съдържа видео лекции, тестове и задачи по програмиране. Курсът обхваща набор от теми, свързани с изкуствения интелект и машинното обучение, включително алгоритми за търсене, оптимизация, машинно обучение и дълбоко обучение.

За да обобщим, „Въведение в AI с Python“ е високо ценен курс, който осигурява солидна основа в областта на изкуствения интелект и машинното обучение. Въпреки това курсът е завършен от хиляди учащи по целия свят. Подходящ е за всеки, който се интересува от тези теми, и е предназначен за хора с известен опит в програмирането. Не са необходими предварителни познания за AI или машинно обучение. Така че след завършване на курса обучаемите ще имат уменията и знанията да прилагат AI и техники за машинно обучение към проблеми от реалния свят.

Данни и основи на ИИ

"Данни и основи на ИИ” е онлайн курс, предлаган от Microsoft чрез edX. Този курс е предназначен да предостави въведение в анализа на данни и изкуствения интелект (AI).

Курсът се състои от няколко модула, всеки от които съдържа видео лекции, тестове и практически упражнения. Курсът обхваща набор от теми, свързани с анализ на данни и AI, включително типове данни и източници, преборване на данни, визуализация на данни, машинно обучение и дълбоко обучение.

По време на курса ще научите как да използвате различни инструменти и платформи, включително Azure Machine Learning, Python и Jupyter Notebooks, за извършване на анализ на данни и изграждане на AI модели. Ще научите и за етичните и социалните последици от AI, включително справедливост, поверителност и сигурност.

Като цяло, лица с известен опит в програмирането могат да вземат курса и не се нуждаят от предварителни познания за анализ на данни или AI. Това е курс със самостоятелно темпо и обучаемите могат да отделят толкова време, колкото им е необходимо, за да завършат материала на курса.

Препоръчителна публикация: 3 нови начина за внедряване на AI в космически мисии

Въведение в машинното обучение

"Въведение в машинното обучение” е онлайн курс, предлаган от Udacity, който предоставя въведение в основите на машинното обучение. Курсът е насочен към лица, които притежават известен опит в програмирането, но не непременно предишно излагане на машинно обучение.

Всеки урок от курса обхваща различен аспект на машинното обучение. Те включват контролирано и неконтролирано обучение, мащабиране на функции, кръстосано валидиране, пренастройване и показатели за ефективност. Освен това курсът използва езика за програмиране Python и библиотеката scikit-learn за внедряване и прилагане на алгоритмите за машинно обучение.

За да обобщим, курсът позволява на обучаемите да го завършат със собствено темпо, без ограничения във времето. Курсът включва видео лекции, тестове и задачи по програмиране, за да осигури практически опит с алгоритми за машинно обучение. Курсът е предназначен да помогне на обучаемите да подобрят разбирането си за концепциите и техниките за машинно обучение.

Укрепване на обучението

"Укрепване на обучението Курс на Дейвид Силвър“ е поредица от видео лекции за Подсилващо обучение (RL), която беше предложена за първи път през 2015 г. от Дейвид Силвър, изследовател в DeepMind. Курсът се състои от 10 видео лекции, всяка с продължителност приблизително 1-2 часа, и обхваща широк спектър от теми, свързани с RL, включително процеси на вземане на решения по Марков, методи Монте Карло, обучение с времева разлика и обучение с дълбоко укрепване.

Курсът е подходящ за хора с опит в областта на математиката, компютърните науки или сродни области. Предоставя изчерпателно въведение в RL, включващо както теория, така и практически примери.
Хиляди учащи по целия свят са гледали лекциите. Курсът е популярен ресурс за студенти и изследователи, интересуващи се от RL.

Като AI езиков модел, не мога да предоставя актуализации в реално време за текущото състояние на курса през 2023 г. Въпреки това, като се има предвид популярността и полезността му, вероятно материалът все още е уместен и ценен за всеки, който се интересува да научи за RL.

Препоръчителна публикация: 6 AI ChatBot проблеми и предизвикателства: ChatGPT, Бард, Клод

Професионален сертификат за разработчици на TensorFlow

"Разработчик на TensorFlow” Професионален сертификат е онлайн програма, предлагана от Coursera в сътрудничество с deeplearning.ai. Програмата има за цел да инструктира обучаемите за изграждане и внедряване на модели за дълбоко обучение с помощта на TensorFlow, an софтуер с отворен код библиотека, създадена от Google.

Програмата се състои от четири курса, всеки от които обхваща различен аспект от използването на дълбоко обучение TensorFlow. Курсовете са:

1. Въведение в TensorFlow за AI, Machine Learning и Deep Learning: Този курс предоставя въведение в TensorFlow и обхваща основите на изграждането и обучението на модели за дълбоко обучение.
2. Конволюционни невронни мрежи в TensorFlow: Този курс се фокусира върху конволюционните невронни мрежи (CNN), вид невронна мрежа, често използвана за класифициране на изображения, и учи обучаемите как да изграждат и обучават CNN с помощта на TensorFlow.
3. Обработка на естествен език в TensorFlow: Този курс обхваща техники за обработка на естествен език (NLP), като класификация на текст и анализ на настроението, и учи обучаемите как да прилагат тези техники с помощта на TensorFlow.
4. Последователности, времеви редове и прогнози: Този курс учи обучаемите как да изграждат и обучават повтарящи се невронни мрежи (RNN) и други модели за задълбочено обучение за анализиране на данни от времеви серии.

Програмата е самостоятелна и обучаемите могат да отделят толкова време, колкото им е необходимо, за да завършат всеки курс. Всеки курс включва видео лекции, тестове и задачи по програмиране, които обучаемите трябва да попълнят, за да спечелят сертификат.

Практическо задълбочено обучение за програмисти

Курсът fast.ai е онлайн курс за дълбоко обучение и машинно обучение, предлаган от fast.ai. Fast.ai е изследователска лаборатория и образователна организация, основана от Джереми Хауърд и Рейчъл Томас. Курсът има за цел да бъде прагматичен и базиран на опит. И така, курсът обучава обучаемите как да създават модели за дълбоко обучение, използвайки Python и библиотеката fastai.

Курсът се състои от две части: „Практическо задълбочено обучение за програмисти” и курса „Cutting Edge Deep Learning for Coders”. Първата част на курса обхваща основите на дълбокото обучение, включително невронни мрежи, конволюционни невронни мрежи и повтарящи се невронни мрежи. И така, втората част на курса обхваща по-напреднали теми в дълбокото обучение, включително генеративни модели, обучение с подсилване и обработка на естествен език.

Курсът има за цел да бъде приобщаващ за обучаеми от всички нива на владеене и не изисква никакви предварителни познания за машинно обучение или дълбоко обучение. Освен това курсът използва преносими компютри на Jupyter за обучение и включва практически упражнения по програмиране, които обучаемите могат да изпълняват с помощта на Google Colaboratory.

Някои от основните теми, обхванати в курса, включват:

• Класификация на изображенията
• Откриване на обект
• Обработка на естествен език
• Системи за препоръки
• Генеративни модели
• Укрепване на обучението

Така че обучаемите, които завършат курса, ще разберат концепциите за задълбочено обучение и машинно обучение и ще имат уменията да изграждат и внедряват модели за задълбочено обучение за различни приложения. Курсът е уважаван в областта на машинното обучение и експертите го препоръчват като отправна точка за начинаещи.

Препоръчителна публикация: Топ 9 безплатно Stable Diffusion ресурси за генериране на изображения

Crash курс за машинно обучение

Google Crash курс за машинно обучение е безплатен онлайн курс, предлаган от Google, който предоставя въведение в концепциите, инструментите и техниките за машинно обучение. Курсът е насочен към разработчици с минимален или никакъв опит в машинното обучение и целта му е да предложи бърз и прагматичен преглед на областта.

И така, курсът е сегментиран на множество модули, всеки от които обхваща отделен аспект на машинното обучение. Тези модули включват:

1. Въведение в машинното обучение. Този модул предоставя общ преглед на основните понятия и терминология, използвани в машинното обучение, и запознава учащите се с контролирано обучение, неконтролирано обучение и обучение с подсилване.
2. Машинно обучение с TensorFlow. Този модул предоставя въведение в рамката TensorFlow, която се използва от Google за разработване на модели за машинно обучение.
3. Обобщаване, пренастройване и недостатъчно напасване. Този модул обяснява концепциите за обобщаване, пренастройване и недостатъчно напасване и как да ги избегнете при изграждането на модели за машинно обучение.
4. Невронни мрежи. Този модул предоставя въведение в невронните мрежи, които са клас модели за машинно обучение, които са вдъхновени от структурата на мозъка.
5. Обучение на невронни мрежиТози модул обяснява как да се обучават невронни мрежи с помощта на обратно разпространение и въвежда техники за подобряване на производителността на невронните мрежи.
6. Дълбоки невронни мрежи: Този модул предоставя въведение в дълбоките невронни мрежи, които са невронни мрежи с множество слоеве.
7. Програмиране на TensorFlow: Този модул предоставя въведение в програмирането на TensorFlow и обхваща теми като тензори, операции и графики.

За да обобщим, курсът включва видео лекции, интерактивни упражнения и задачи по програмиране и обучаемите могат да го завършат със собствено темпо. След завършване на курса обучаемите ще имат основно разбиране за концепциите и техниките за машинно обучение и ще могат да използват TensorFlow за изграждане на прости модели за машинно обучение.

Препоръчва се: 10+ най-добри фоторедактори с изкуствен интелект за 2023 г.: онлайн и безплатно

---

Най-добре платени курсове за AI

AI програмиране с Python

"AI програмиране с Python” Програмата Nanodegree, предлагана от Udacity, е предназначена да предостави на обучаемите цялостно въведение в изкуствения интелект и машинното обучение, използвайки езика за програмиране Python.

Програмата се състои от пет курса, всеки от които обхваща различни аспекти на AI и машинното обучение. Курсовете са:

1. Въведение в програмирането на Python. Този курс обхваща основите на програмирането на Python, включително структури от данни, контролни структури и функции.
2. Въведение в машинното обучение с Python. Този курс ви учи как да създавате и оценявате модели за машинно обучение с помощта на популярни библиотеки като NumPy, Pandas и Scikit-learn.
3. Дълбоко обучение с PyTorch. Този курс обхваща задълбочено обучение, включително как да изграждате и обучавате невронни мрежи с помощта на библиотеката PyTorch.
4. Приложен AI: Този курс обхваща различни приложения на AI, включително обработка на естествен език, компютърно зрение и игра на игри.
5. Проект AI Capstone. В този курс ще приложите знанията и уменията, които сте научили в предишните курсове, към реален проект.

По време на програмата ще научите как да обработвате предварително данни, да обучавате модели и да оценявате производителността с помощта на Python и различни библиотеки. Ще научите също за етичните и социалните последици от ИИ, включително пристрастие и справедливост.

Програмата „AI Programming with Python“ Nanodegree е насочена към хора с известен опит в програмирането, но не изисква никакви предварителни познания за AI или машинно обучение. Това е програма със самостоятелен темп и обучаемите могат да отделят толкова време, колкото им е необходимо, за да завършат материала на курса.

За да обобщим, програмата е високо ценена и е завършена от хиляди учащи по целия свят. След завършване на програмата обучаемите ще имат уменията и знанията, необходими за прилагане на техники за изкуствен интелект и машинно обучение към проблеми от реалния свят. Те също така ще имат портфолио от проекти, за да покажат своите умения пред потенциални работодатели.

Изкуствен интелект AZ: Научете как да създадете AI

"Изкуствен интелект AZ: Научете как да създадете AI” е онлайн курс, предлаган от Udemy, който предоставя цялостно въведение в изкуствения интелект (AI) и машинното обучение. Курсът е предназначен за хора без предварителни познания по AI или програмиране.

Курсът обхваща различни теми, свързани с AI и машинното обучение. Темите включват контролирано и неконтролирано обучение, задълбочено обучение, обработка на естествен език и компютърно зрение. Курсът също така предоставя практическо обучение как да използвате различни инструменти и платформи, включително Python, TensorFlow и Keras.

Курсът включва над 40 часа видео лекции. Включва тестове и упражнения по кодиране. Тестовете и упражненията по кодиране позволяват на обучаемите да практикуват своите умения. И така, обучаемите получават практически опит с AI и алгоритми за машинно обучение чрез тези тестове и упражнения по кодиране. Курсът също така включва няколко проекта, които позволяват на обучаемите да прилагат знанията си към проблеми от реалния свят.

Тъй като курсът е самостоятелен, обучаемите могат да отделят толкова време, колкото им е необходимо, за да завършат материала. Освен това, курсът е подходящ за всеки, който се интересува от придобиване на знания за AI и машинно обучение, независимо от техния произход или ниво на опит.

След завършване на курса обучаемите ще имат солидно разбиране как да използват AI и машинно обучение за решаване на проблеми. Курсът също така осигурява основа за по-нататъшно обучение и по-напреднали курсове по AI и машинно обучение.

Препоръчителна публикация: Върнете се в началото 5 GPT-задвижвани разширения за Google Таблици и Документи през 2023 г

Невронни мрежи и дълбоко обучение

"Невронни мрежи и дълбоко обучение” е онлайн курс, предлаган от Coursera и преподаван от Андрю Нг, професор в Станфордския университет и съосновател на Google Brain. Курсът предоставя въведение в дълбокото обучение, подполе на машинното обучение, което използва изкуствено невронни мрежи да моделира сложни модели и връзки в данните.

Курсът е насочен към лица, които притежават фундаментално разбиране на програмирането и линейната алгебра на Python. Той обхваща набор от теми, свързани с невронни мрежи и дълбоко обучение, включително конволюционни невронни мрежи, повтарящи се невронни мрежи и рамки за дълбоко обучение като TensorFlow и Keras. Курсът също така включва практически задания за кодиране, които позволяват на обучаемите да практикуват своите умения и да прилагат различни алгоритми за дълбоко обучение.

Курсът се състои от четири модула, всеки от които включва видео лекции, тестове и задачи по програмиране.

Тъй като курсът е самостоятелен, обучаемите могат да отделят толкова време, колкото им е необходимо, за да го завършат.

След завършване на курса обучаемите ще имат солидно разбиране на принципите на дълбокото обучение, включително способността да изграждат и обучават невронни мрежи за различни приложения.

За да обобщим, курсът „Невронни мрежи и задълбочено обучение“ е добре познат и популярен учебен ресурс сред хората, които се интересуват от задълбочено обучение, и хиляди обучаеми по целия свят са го завършили.

Наука за данни и учебен лагер за машинно обучение с R

"Наука за данни и учебен лагер за машинно обучение с R” е онлайн курс, предлаган от Udemy. Този курс има за цел да инструктира обучаващите се в основите на науката за данни и машинното обучение с помощта на езика за програмиране R.

Курсът е насочен към начинаещи и не изисква никакви предварителни познания по програмиране или наука за данни. Курсът обхваща широк спектър от теми, включително манипулиране на данни, визуализация на данни, статистически изводи, алгоритми за машинно обучение и оценка на модела.

И така, курсът по наука за данни и машинно обучение се състои от 19 раздела и предлага над 100 лекции, тестове и задачи по програмиране. Всеки раздел обхваща конкретна тема и включва видео лекции, примери за кодовеи упражнения, които помагат на учащите да практикуват уменията си.

Някои от основните теми, обхванати в курса, включват:

• Спорове и манипулиране на данни с помощта на dplyr и tidyr
• Визуализация на данни с помощта на ggplot2
• Вероятност и статистическо заключение
• Линейна регресия и множествена регресия
• Дървета за класификация и регресия
• Случайни гори и усилване на градиента
• Групиране и намаляване на размерността
• Анализ на времеви редове

Така че след завършване на курса обучаемите ще имат солидно разбиране за езика за програмиране R и неговите приложения в науката за данни и машинното обучение. Те също така ще имат уменията да анализират и интерпретират сложни набори от данни, да изграждат и оценяват предсказуеми модели и да съобщават своите открития ефективно на другите.

Препоръчителна публикация: Топ 100+ доклада за тенденции за 2023 г.: Прогнози за глобалната индустрия

---

Заключение

В заключение, изучаването на AI става все по-важно в днешната дигитална ера, тъй като AI се развива бързо трансформиране на различни индустрии и промяна на начина, по който живеем и работим. Чрез изучаване на AI хората могат да развият знанията и уменията, необходими за проектиране и разработване на интелигентни системи, които могат да се учат от данни и да правят прогнози или решения.

Много области, включително здравеопазване, финанси, транспорт и образование, използват AI и експертите прогнозират, че неговите приложения ще продължат да растат в следващите години.

Има много налични онлайн курсове и ресурси за изучаване на AI, вариращи от уводни курсове до по-напреднали, които обхващат теми като задълбочено обучение и обучение с подсилване. Инвестирайки в обучение за изкуствен интелект, хората могат да бъдат в крак с най-новите разработки в областта, да придобият ценни умения, които са много търсени, и потенциално да разкрият нови възможности за кариера.

Като цяло, за да останем конкурентоспособни в днешния ден пазар на труда и да бъдат готови за бъдещето на работата, хората трябва да научат AI, тъй като той ще има все по-значително въздействие върху различни аспекти от живота ни.

Често задавани въпроси

AI или изкуственият интелект се отнася до разработването на компютърни системи, които могат да изпълняват задачи, които обикновено изискват човешки интелект, като учене, решаване на проблеми и вземане на решения.

Има три основни типа ИИ: тесен или слаб ИИ, общ ИИ и суперинтелигентност. Тесният AI е проектиран да изпълнява конкретна задача, докато общият AI е способен да изпълнява всяка интелектуална задача, която човек може. Суперинтелигентността, която все още е чисто теоретична, се отнася до ИИ, който превъзхожда човешкия интелект и е способен да решава проблеми извън нашето разбиране.

AI има много практически приложения в различни индустрии, като здравеопазване, финанси, транспорт и образование. Примерите включват предсказуема поддръжка в производството, персонализирана медицина в здравеопазването, откриване на измами във финансите и интелигентното управление на трафика в транспорта.

За да работите в AI, човек се нуждае от силна основа по математика, статистика и програмиране, както и познания за алгоритми и рамки за машинно обучение като TensorFlow, Keras и PyTorch.

Има много достъпни онлайн ресурси за изучаване на AI, включително безплатни онлайн курсове, уроци и MOOC, предлагани от водещи университети и компании като Google, Coursera, Udacity и edX.

AI поражда много етични проблеми, като пристрастия, поверителност и изместване на работа. Важно е хората и организациите да вземат предвид тези проблеми, когато разработват и внедряват системи с изкуствен интелект.

Чети повече:

• На AI на Bing не може да се вярва; Търсачката заравя своите грешки
• AI Service KickResume може да ви помогне да създадете перфектното CV
• Топ 7 AI гласови генератори и клониране на глас за текст към говор
• 10-те потенциални AI приложения, които биха могли да революционизират спорта
• Топ 10 на мобилните AI Art Generator приложения през 2023 г. за Android и IOS