Més de 15 millors cursos d'IA per aprendre el 2023: gratuïts i de pagament
En breu
La IA és el desenvolupament de sistemes informàtics que poden realitzar tasques que normalment requereixen intel·ligència humana.
Per treballar en IA, cal coneixements de matemàtiques, estadístiques, programació i algorismes d'aprenentatge automàtic.
Les preocupacions ètiques relacionades amb la IA inclouen el biaix, la privadesa i el desplaçament de feina.
Hi ha molts recursos en línia, inclosos cursos gratuïts i MOOC, disponibles per aprendre sobre la IA.
La intel·ligència artificial és un camp de creixement ràpid que té el potencial de revolucionar la nostra manera de viure i treballar. Des dels cotxes autònoms fins a l'atenció sanitària personalitzada, la IA ja ha tingut un impacte significatiu en moltes indústries i continua avançant a un ritme sense precedents.
A mesura que cada cop més empreses i organitzacions incorporen la IA a les seves operacions, la demanda de professionals qualificats en aquest camp augmenta ràpidament.
| Consells Pro |
|---|
| Aquests Més de 10 generadors de contingut d'IA han estat dissenyats per ajudar els creadors de contingut a produir contingut d'alta qualitat de manera ràpida i eficient. |
| Amb resolució 4K i 8K d'alta qualitat, aquestes obres d'art segur que impressionaran els espectadors amb el seu sorprenent detall i realisme. |
| Aquests 10 projectes criptogràfics d'IA han estat seleccionats en funció del seu ús innovador de la tecnologia d'intel·ligència artificial a la indústria de la criptomoneda. |
- IA per a tothom
- Aprenentatge automàtic supervisat: regressió i classificació
- Aprenentatge profund
- Intel·ligència artificial aplicada d'IBM
- Introducció de CS50 a la Intel·ligència Artificial amb Python
- Fonaments de dades i IA
- Introducció a l'aprenentatge automàtic
- Aprenentatge de reforç
- Certificat professional de desenvolupador de TensorFlow
- Aprenentatge profund pràctic per a programadors
- Curs ràpid d'aprenentatge automàtic
- Programació AI amb Python
- Intel·ligència artificial AZ: aprèn a construir una IA
- Xarxes neuronals i aprenentatge profund
- Bootcamp de ciència de dades i aprenentatge automàtic amb R
Per satisfer aquesta demanda, ara hi ha una àmplia gamma de cursos d'IA disponibles, tant gratuïts com de pagament, en línia i presencials. Aquests cursos cobreixen una varietat de temes, des dels bàsics de màquina d'aprenentatge i aprenentatge profund a àrees més especialitzades com el processament del llenguatge natural i la visió per ordinador. Estan dissenyats per a estudiants, professionals i qualsevol persona interessada a conèixer aquest apassionant camp.
La llista conté els millors cursos d'IA disponibles actualment, inclosos els cursos de les millors universitats com Stanford i MIT i indústria líders com Google i IBM. S'adreça tant a principiants en aprenentatge automàtic com a professionals experimentats que busquen ampliar els seus coneixements.
| Consells Pro |
|---|
| Aquests Generadors d'IA i Estratègies de màrqueting d'IA pot ajudar les empreses a optimitzar les seves campanyes de màrqueting i arribar a més clients potencials. |
| Aquests Connectors d'IA i Eines d'IA SEO pot augmentar la visibilitat i la implicació del client millorant, donant lloc a més conversions i ingressos. |
| Creador de logotips AI pot ajudar a estalviar temps i recursos valuosos, permetent als dissenyadors centrar-se en altres aspectes importants del seu treball. |
| Aquests Vídeos proporcionar una guia pas a pas sobre com utilitzar-lo ChatGPT per maximitzar els vostres ingressos potencials. |
| Editors de fotos AI també pot proporcionar potents capacitats de retoc, com ara eliminar taques o suavitzar les arrugues. |
Millor full de comparació de cursos d'IA
Hi ha nombrosos cursos d'IA disponibles tant en línia com fora de línia, gratuïts i de pagament, de diverses institucions de renom a tot el món. Aquests són alguns dels millors cursos d'IA:
Investigueu i compareu els cursos d'IA per trobar el que millor s'adapti a les vostres necessitats i objectius d'aprenentatge. Tingueu en compte que la IA és un camp en evolució ràpida, per la qual cosa mantenir-vos al dia amb els últims desenvolupaments i avenços és crucial.
L'estudi de la IA també és important per dissenyar els programes del nostre futur: Més de 120 continguts generats amb IA el 2023: imatges, música i vídeos
Millors cursos gratuïts d'IA
IA per a tothom
La "IA per a tothomEl curs sobre Coursera és un curs introductori que ofereix una visió general completa del camp de la intel·ligència artificial (IA). El curs està dissenyat per a persones interessades a aprendre sobre IA però que no necessàriament tenen una formació tècnica en el camp.
El curs està impartit per Andrew Ng, un investigador líder en IA i cofundador de Coursera. Consta de quatre setmanes de material, cadascuna conté diverses conferències en vídeo i proves. El curs cobreix una àmplia gamma de temes relacionats amb la IA, com ara l'aprenentatge automàtic, les xarxes neuronals, la visió per ordinador, el processament del llenguatge natural i la robòtica.
El curs cobreix els principis fonamentals de la IA, inclosos els algorismes i tècniques d'aprenentatge automàtic i les seves aplicacions pràctiques. Els estudiants exploraran consideracions ètiques i socials associades a la IA. El curs cobreix la utilització de la IA en diversos sectors com ara la salut, les finances i el transport.
En general, el curs "AI per a tothom" és una gran introducció al camp de la IA i és adequat per a qualsevol persona que vulgui obtenir una comprensió bàsica del tema. No requereix cap coneixement tècnic previ, i es pot completar al vostre ritme.
Aprenentatge automàtic supervisat: regressió i classificació
La "Aprenentatge automàtic supervisat: regressió i classificacióEl curs sobre Coursera és un curs en línia popular impartit per Andrew Ng, un investigador líder en IA i cofundador de Coursera. Aquest curs està dissenyat per oferir una introducció completa a l'aprenentatge automàtic, que és un subcamp de intel·ligència artificial que se centra en el desenvolupament d'algorismes que puguin aprendre de les dades.
El curs consta d'11 setmanes de material, cadascuna conté diverses conferències en vídeo, proves i tasques de programació. Tanmateix, el curs cobreix una àmplia gamma de temes relacionats amb l'aprenentatge automàtic, com ara la regressió lineal, la regressió logística, les xarxes neuronals, les màquines vectorials de suport, l'agrupació i la detecció d'anomalies.
En general, el curs "Aprenentatge automàtic" de Coursera és un recurs excel·lent per a qualsevol persona que vulgui obtenir una base sòlida en l'aprenentatge automàtic. Un dels experts més respectats en la matèria imparteix el curs i ofereix una visió global de l'assignatura.
| Publicació recomanada: 8 millors editors de vídeo i programari amb intel·ligència artificial el 2023 |
Aprenentatge profund
La "Aprenentatge profundL'especialització a Coursera és un curs complet en línia impartit per Andrew Ng i un equip d'instructors experts. El disseny d'aquesta especialització és oferir una introducció completa a l'aprenentatge profund. És un subcamp de l'aprenentatge automàtic que es concentra a ensenyar xarxes neuronals artificials amb múltiples capes per millorar la precisió de les prediccions i classificacions.
L'especialització consta de cinc cursos, cadascun dels quals cobreix diferents aspectes de l'aprenentatge profund. Els cursos són:
- Xarxes neuronals i aprenentatge profund: Aquest curs cobreix els conceptes bàsics de l'aprenentatge profund i les xarxes neuronals, inclosa la manera de construir-les i entrenar-les.
- Millora de les xarxes neuronals profundes: Ajust d'hiperparàmetres, regularització i optimització: aquest curs cobreix tècniques avançades per millorar el rendiment de les xarxes neuronals profundes, inclosa l'ajustament d'hiperparàmetres, la regularització i l'optimització.
- Estructuració de projectes d'aprenentatge automàtic: Aquest curs us ensenya com estructurar projectes d'aprenentatge automàtic, inclòs com diagnosticar i corregir errors en els vostres models.
- Xarxes neuronals convolucionals: Aquest curs tracta les xarxes neuronals convolucionals, que s'utilitzen habitualment en tasques de visió per ordinador com ara el reconeixement d'imatges.
- Models de seqüència: Aquest curs cobreix els models de seqüències, que s'utilitzen en el processament del llenguatge natural i altres aplicacions que impliquen dades seqüencials.
En general, milers d'estudiants a tot el món han completat la molt apreciada especialització "Deep Learning" a Coursera. El curs s'adreça a persones amb coneixements fonamentals de programació i aprenentatge automàtic i té com a objectiu ensenyar-los les últimes tècniques d'aprenentatge profund.
Intel·ligència artificial aplicada d'IBM
La "Intel·ligència artificial aplicada d'IBM” Certificat professional a Coursera és un programa ofert per IBM Watson AI. Aquest certificat està dissenyat per proporcionar als estudiants les habilitats i els coneixements necessaris per crear i desplegar solucions d'IA en entorns reals.
El programa consta de sis cursos, cadascun dels quals cobreix diferents aspectes de l'aplicació intel·ligència artificial. Els cursos són:
- Introducció als Intel·ligència artificial: aquest curs ofereix un visió general de la IA, inclosa la seva història, principis bàsics i aplicacions.
- Introducció a l'IA amb IBM Watson: Aquest curs us ensenya com utilitzar IBM Watson per crear i desplegar solucions d'IA.
- Creació d'aplicacions d'IA amb API de Watson: Aquest curs tracta sobre com utilitzar diverses API de Watson per crear i desplegar aplicacions d'IA.
- Creació de Chatbots amb API de Watson: Aquest curs us ensenya com utilitzar les API de Watson per crear chatbots per al servei d'atenció al client i altres aplicacions.
- Introducció a la visió per ordinador amb Watson i OpenCV: Aquest curs tracta la visió per ordinador i com utilitzar Watson i OpenCV per crear aplicacions de visió per ordinador.
- Creació d'aplicacions d'IA amb TensorFlow: Aquest curs tracta TensorFlow, que és un marc popular per crear i desplegar models d'aprenentatge profund.
En resum, al llarg del programa, aprendràs sobre els aspectes pràctics de la creació i el desplegament de solucions d'IA, inclosa la manera de preprocessar les dades, models de trensi avaluar el rendiment. També aprendràs sobre les implicacions ètiques i socials de la IA, inclosos els biaixos i l'equitat.
| Publicació recomanada: Més de 50 millors startups de música AI el 2023: Metaverse Post Informe de la indústria |
Introducció de CS50 a la Intel·ligència Artificial amb Python
"Introducció de CS50 a la Intel·ligència Artificial amb Python” és un curs en línia que ofereix la Universitat de Harvard a través d'edX. Aquest curs està dissenyat per proporcionar una introducció a la intel·ligència artificial i l'aprenentatge automàtic mitjançant el llenguatge de programació Python.
El curs consta de diversos mòduls, cadascun conté conferències en vídeo, proves i tasques de programació. El curs cobreix una sèrie de temes relacionats amb la intel·ligència artificial i l'aprenentatge automàtic, inclosos els algorismes de cerca, l'optimització, l'aprenentatge automàtic i l'aprenentatge profund.
En resum, "Introducció a la IA amb Python" és un curs de gran prestigi que proporciona una base sòlida en intel·ligència artificial i aprenentatge automàtic. No obstant això, el curs l'han completat milers d'alumnes a tot el món. És adequat per a qualsevol persona interessada a conèixer aquests temes i està dissenyat per a persones amb certa experiència en programació. No es requereix coneixements previs d'IA o aprenentatge automàtic. Per tant, un cop finalitzat el curs, els estudiants tindran les habilitats i els coneixements per aplicar IA i tècniques d'aprenentatge automàtic a problemes del món real.
Fonaments de dades i IA
"Fonaments de dades i IA” és un curs en línia que ofereix Microsoft a través d'edX. Aquest curs està dissenyat per proporcionar una introducció a l'anàlisi de dades i la intel·ligència artificial (IA).
El curs consta de diversos mòduls, cadascun amb videoconferències, proves i laboratoris pràctics. El curs cobreix una sèrie de temes relacionats amb l'anàlisi de dades i la IA, inclosos els tipus i fonts de dades, la discussió de dades, la visualització de dades, l'aprenentatge automàtic i l'aprenentatge profund.
Al llarg del curs, aprendràs a utilitzar diverses eines i plataformes, inclòs Azure Aprenentatge automàtic, Python i Jupyter Notebooks, per realitzar anàlisis de dades i crear models d'IA. També aprendràs sobre les implicacions ètiques i socials de la IA, incloses l'equitat, la privadesa i la seguretat.
En general, les persones amb certa experiència en programació poden cursar el curs i no necessiten cap coneixement previ d'anàlisi de dades o IA. És un curs a ritme propi, i els estudiants poden prendre tot el temps que necessiten per completar el material del curs.
| Publicació recomanada: 3 noves maneres d'implementar la IA a les missions espacials |
Introducció a l'aprenentatge automàtic
"Introducció a l'aprenentatge automàtic” és un curs en línia que ofereix Udacity que ofereix una introducció als fonaments de l'aprenentatge automàtic. El curs s'adreça a persones que tenen experiència en programació, però no necessàriament cap exposició prèvia a l'aprenentatge automàtic.
Cada lliçó del curs cobreix un aspecte diferent de l'aprenentatge automàtic. Aquests inclouen aprenentatge supervisat i no supervisat, escala de funcions, validació creuada, sobreadaptació i mètriques de rendiment. A més, el curs utilitza el llenguatge de programació Python i la biblioteca scikit-learn per implementar i aplicar els algorismes d'aprenentatge automàtic.
En resum, el curs permet als estudiants completar-lo al seu ritme, sense cap restricció de temps. El curs inclou conferències en vídeo, proves i tasques de programació per oferir una experiència pràctica amb algorismes d'aprenentatge automàtic. El curs està dissenyat per ajudar els estudiants a millorar la seva comprensió dels conceptes i tècniques d'aprenentatge automàtic.
Aprenentatge de reforç
La "Aprenentatge de reforç Course by David Silver” és una sèrie de conferències en vídeo sobre Reinforcement Learning (RL) que David Silver, investigador de DeepMind, va oferir per primera vegada el 2015. El curs consta de 10 conferències en vídeo, cadascuna amb una durada aproximada d'1 a 2 hores, i cobreix una àmplia gamma de temes relacionats amb RL, inclosos els processos de decisió de Markov, els mètodes de Montecarlo, l'aprenentatge de diferències temporals i l'aprenentatge de reforç profund.
El curs és adequat per a persones amb formació en matemàtiques, informàtica o camps relacionats. Proporciona una introducció completa a RL, que inclou tant exemples teòrics com pràctics.
Milers d'estudiants de tot el món han vist les conferències. El curs és un recurs popular per als estudiants i investigadors interessats en RL.
Com a IA model lingüístic, no puc proporcionar actualitzacions en temps real sobre l'estat actual del curs l'any 2023. Tanmateix, donada la seva popularitat i utilitat, és probable que el material segueixi sent rellevant i valuós per a qualsevol persona interessada a conèixer RL.
| Publicació recomanada: 6 problemes i reptes de AI ChatBot: ChatGPT, Bard, Claude |
Certificat professional de desenvolupador de TensorFlow
La "Desenvolupador TensorFlow” Professional Certificate és un programa en línia que ofereix Coursera en col·laboració amb deeplearning.ai. El programa té com a objectiu instruir els estudiants sobre la creació i el desplegament de models d'aprenentatge profund mitjançant TensorFlow, an programari de codi obert biblioteca creada per Google.
El programa consta de quatre cursos, cadascun dels quals cobreix un aspecte diferent de l'ús de l'aprenentatge profund TensorFlow. Els cursos són:
- Introducció a TensorFlow per a IA, aprenentatge automàtic i aprenentatge profund: Aquest curs ofereix una introducció a TensorFlow i cobreix els conceptes bàsics de la creació i formació de models d'aprenentatge profund.
- Xarxes neuronals convolucionals a TensorFlow: Aquest curs se centra en les xarxes neuronals convolucionals (CNN), un tipus de xarxa neuronal que s'utilitza habitualment per a la classificació d'imatges, i ensenya als estudiants a construir i entrenar CNN mitjançant TensorFlow.
- Processament del llenguatge natural a TensorFlow: Aquest curs cobreix tècniques de processament del llenguatge natural (PNL), com ara la classificació de textos i l'anàlisi de sentiments, i ensenya als estudiants com aplicar aquestes tècniques mitjançant TensorFlow.
- Seqüències, sèries temporals i predicció: Aquest curs ensenya als estudiants a construir i entrenar xarxes neuronals recurrents (RNN) i altres models d'aprenentatge profund per analitzar dades de sèries temporals.
El programa té un ritme propi i els estudiants poden prendre el temps que necessiten per completar cada curs. Cada curs inclou conferències en vídeo, proves i tasques de programació, que els estudiants han de completar per obtenir un certificat.
Aprenentatge profund pràctic per a programadors
El curs fast.ai és un curs en línia sobre aprenentatge profund i aprenentatge automàtic que ofereix fast.ai. Fast.ai és un laboratori de recerca i una organització educativa fundada per Jeremy Howard i Rachel Thomas. El curs pretén ser pragmàtic i vivencial. Per tant, el curs educa els estudiants sobre com fabricar models d'aprenentatge profund utilitzant Python i la biblioteca fastai.
El curs consta de dues parts: la "Aprenentatge profund pràctic per a programadors” i el curs “Aprenentatge profund d'avantguarda per a programadors”. La primera part del curs cobreix els conceptes bàsics de l'aprenentatge profund, inclòs xarxes neuronals, xarxes neuronals convolucionals i xarxes neuronals recurrents. Així doncs, la segona part del curs tracta temes més avançats d'aprenentatge profund, inclosos els models generatius, l'aprenentatge de reforç i el processament del llenguatge natural.
El curs pretén ser inclusiu per als estudiants de tots els nivells de competència i no requereix cap coneixement previ d'aprenentatge automàtic o aprenentatge profund. A més, el curs utilitza quaderns Jupyter per a la instrucció i inclou exercicis pràctics de codificació que els estudiants poden dur a terme mitjançant Google Colaboratory.
Alguns dels temes clau tractats al curs inclouen:
- Classificació de la imatge
- Detecció d'objectes
- Processament del llenguatge natural
- Sistemes de recomanació
- Models generatius
- Aprenentatge de reforç
Així, els estudiants que finalitzin el curs entendran els conceptes d'aprenentatge profund i d'aprenentatge automàtic i tindran les habilitats per crear i desplegar models d'aprenentatge profund per a diverses aplicacions. El curs és respectat en l'àmbit de l'aprenentatge automàtic, i els experts el recomanen com a punt de partida per a principiants.
| Publicació recomanada: Els 9 primers gratuïts Stable Diffusion recursos de generació d'imatges |
Curs ràpid d'aprenentatge automàtic
El Google Curs ràpid d'aprenentatge automàtic és un curs en línia gratuït que ofereix Google que ofereix una introducció als conceptes, eines i tècniques d'aprenentatge automàtic. El curs s'adreça a desenvolupadors amb experiència mínima o nul·la en aprenentatge automàtic, i el seu objectiu és oferir una visió general ràpida i pragmàtica del camp.
Per tant, el curs es divideix en nombrosos mòduls, cadascun dels quals cobreix un aspecte diferent de l'aprenentatge automàtic. Aquests mòduls inclouen:
- Introducció a l'aprenentatge automàtic. Aquest mòdul ofereix una visió general dels conceptes bàsics i la terminologia utilitzats en l'aprenentatge automàtic i introdueix els estudiants a l'aprenentatge supervisat, l'aprenentatge no supervisat i l'aprenentatge de reforç.
- Aprenentatge automàtic amb TensorFlow. Aquest mòdul ofereix una introducció al marc TensorFlow, que Google utilitza per desenvolupar models d'aprenentatge automàtic.
- Generalització, sobreadaptació i subadaptació. Aquest mòdul explica els conceptes de generalització, sobreadaptació i subadaptació, i com evitar-los quan es construeixen models d'aprenentatge automàtic.
- Xarxes neuronals. Aquest mòdul ofereix una introducció a les xarxes neuronals, que són una classe de models d'aprenentatge automàtic que s'inspiren en l'estructura del cervell.
- Formació Xarxes Neuronals.En aquest mòdul s'explica com entrenar xarxes neuronals mitjançant la retropropagació i s'introdueixen tècniques per millorar el rendiment de les xarxes neuronals.
- Xarxes neuronals profundes: Aquest mòdul ofereix una introducció a les xarxes neuronals profundes, que són xarxes neuronals amb múltiples capes.
- Programació TensorFlow: Aquest mòdul ofereix una introducció a la programació de TensorFlow i tracta temes com ara tensors, operacions i gràfics.
En resum, el curs inclou conferències en vídeo, exercicis interactius i tasques de programació, i els estudiants poden acabar-lo al seu ritme. Un cop finalitzat el curs, els estudiants tindran una comprensió bàsica dels conceptes i tècniques d'aprenentatge automàtic i podran utilitzar TensorFlow per crear models senzills d'aprenentatge automàtic.
Recomanat: Més de 10 millors editors de fotos AI 2023: en línia i gratuïts
Els millors cursos d'IA pagats
Programació AI amb Python
La "Programació AI amb PythonEl programa Nanodegree que ofereix Udacity està dissenyat per oferir als estudiants una introducció completa a la intel·ligència artificial i l'aprenentatge automàtic mitjançant el llenguatge de programació Python.
El programa consta de cinc cursos, cadascun dels quals cobreix diferents aspectes de la IA i l'aprenentatge automàtic. Els cursos són:
- Introducció a la programació Python. Aquest curs cobreix els conceptes bàsics de la programació de Python, incloses les estructures de dades, les estructures de control i les funcions.
- Introducció a l'aprenentatge automàtic amb Python. Aquest curs us ensenya a crear i avaluar models d'aprenentatge automàtic mitjançant biblioteques populars com NumPy, Pandas i Scikit-learn.
- Aprenentatge profund amb PyTorch. Aquest curs cobreix l'aprenentatge profund, inclòs com crear i entrenar xarxes neuronals mitjançant la biblioteca PyTorch.
- IA aplicada: Aquest curs cobreix diverses aplicacions de la IA, com ara el processament del llenguatge natural, la visió per ordinador i el joc.
- Projecte AI Capstone. En aquest curs, aplicaràs els coneixements i les habilitats que has après en els cursos anteriors a un projecte del món real.
Al llarg del programa, aprendràs a preprocessar dades, entrenar models i avaluar el rendiment mitjançant Python i diverses biblioteques. També aprendràs sobre les implicacions ètiques i socials de la IA, inclosos els biaixos i l'equitat.
El programa Nanodegree "Programació d'IA amb Python" s'adreça a persones amb certa experiència en programació, però no requereix cap coneixement previ d'IA o aprenentatge automàtic. Es tracta d'un programa de ritme propi i els estudiants poden prendre tot el temps que necessiten per completar el material del curs.
En resum, el programa és molt apreciat i ha estat completat per milers d'alumnes a tot el món. Un cop finalitzat el programa, els estudiants tindran les habilitats i els coneixements necessaris per aplicar la intel·ligència artificial i les tècniques d'aprenentatge automàtic a problemes del món real. També tindran una cartera de projectes per mostrar les seves habilitats a possibles ocupadors.
Intel·ligència artificial AZ: aprèn a construir una IA
"Intel·ligència artificial AZ: aprèn a construir una IA” és un curs en línia ofert per Udemy que ofereix una introducció completa a la intel·ligència artificial (IA) i l'aprenentatge automàtic. El curs està dissenyat per a persones sense coneixements previs d'IA o programació.
El curs tracta diversos temes relacionats amb la IA i l'aprenentatge automàtic. Els temes inclouen l'aprenentatge supervisat i no supervisat, l'aprenentatge profund, el processament del llenguatge natural i la visió per ordinador. El curs també ofereix formació pràctica sobre com utilitzar diverses eines i plataformes, com ara Python, TensorFlow i Keras.
El curs inclou més de 40 hores de videoconferències. Inclou proves i exercicis de codificació. Els qüestionaris i els exercicis de codificació permeten als estudiants practicar les seves habilitats. Així, els estudiants obtenen experiència pràctica amb IA i algorismes d'aprenentatge automàtic mitjançant aquests qüestionaris i exercicis de codificació. El curs també inclou diversos projectes que permeten als estudiants aplicar els seus coneixements a problemes del món real.
Atès que el curs és autònom, els estudiants poden trigar el temps que necessiten per completar el material. A més, el curs és adequat per a qualsevol persona interessada a adquirir coneixements sobre IA i aprenentatge automàtic, independentment de la seva formació o nivell d'experiència.
Un cop finalitzat el curs, els estudiants tindran una comprensió sòlida de com utilitzar la IA i l'aprenentatge automàtic per resoldre problemes. El curs també proporciona una base per a estudis posteriors i cursos més avançats en IA i aprenentatge automàtic.
| Publicació recomanada: Top 5 GPT-extensions impulsades per a Fulls de càlcul i Documents de Google el 2023 |
Xarxes neuronals i aprenentatge profund
La "Xarxes neuronals i aprenentatge profund” és un curs en línia ofert per Coursera i impartit per Andrew Ng, professor de la Universitat de Stanford i cofundador de Google Brain. El curs ofereix una introducció a l'aprenentatge profund, un subcamp de l'aprenentatge automàtic que utilitza artificial xarxes neuronals modelar patrons i relacions complexes en dades.
El curs s'adreça a persones que posseeixen una comprensió fonamental de la programació Python i l'àlgebra lineal. Cobreix una sèrie de temes relacionats amb les xarxes neuronals i l'aprenentatge profund, incloses les xarxes neuronals convolucionals, les xarxes neuronals recurrents i els marcs d'aprenentatge profund com TensorFlow i Keras. El curs també inclou tasques pràctiques de codificació que permeten als estudiants practicar les seves habilitats i implementar diversos algorismes d'aprenentatge profund.
El curs consta de quatre mòduls, cadascun dels quals inclou conferències en vídeo, proves i tasques de programació.
Atès que el curs té un ritme autònom, els estudiants poden prendre tot el temps que necessiten per completar-lo.
Un cop finalitzat el curs, els estudiants tindran una comprensió sòlida dels principis de l'aprenentatge profund, inclosa la capacitat de construir i entrenar xarxes neuronals per a diverses aplicacions.
En resum, el curs "Xarxes neuronals i aprenentatge profund" és un recurs d'aprenentatge conegut i popular entre les persones interessades en l'aprenentatge profund, i milers d'estudiants a tot el món l'han completat.
Bootcamp de ciència de dades i aprenentatge automàtic amb R
La "Bootcamp de ciència de dades i aprenentatge automàtic amb R” és un curs en línia que ofereix Udemy. Aquest curs pretén instruir els estudiants sobre els conceptes bàsics de la ciència de dades i l'aprenentatge automàtic mitjançant el llenguatge de programació R.
El curs s'adreça a principiants i no requereix cap coneixement previ de programació o ciència de dades. El curs cobreix una àmplia gamma de temes, com ara la manipulació de dades, la visualització de dades, la inferència estadística, els algorismes d'aprenentatge automàtic i l'avaluació de models.
Per tant, el curs Ciència de dades i aprenentatge automàtic consta de 19 seccions i ofereix més de 100 conferències, proves i tasques de programació. Cada secció tracta un tema específic i inclou conferències en vídeo, exemples de codi, i exercicis que ajuden els estudiants a practicar les seves habilitats.
Alguns dels temes clau tractats al curs inclouen:
- Recerca i manipulació de dades amb dplyr i tidyr
- Visualització de dades amb ggplot2
- Probabilitat i inferència estadística
- Regressió lineal i regressió múltiple
- Arbres de classificació i regressió
- Boscos aleatoris i augment del gradient
- Clúster i reducció de dimensionalitat
- Anàlisi de sèries horàries
Així, un cop finalitzat el curs, els estudiants tindran una comprensió sòlida del llenguatge de programació R i les seves aplicacions en ciència de dades i aprenentatge automàtic. També tindran les habilitats per analitzar i interpretar conjunts de dades complexos, construir i avaluar models predictius i comunicar les seves troballes de manera eficaç als altres.
| Publicació recomanada: Els 100 millors informes de tendències 2023: previsió de la indústria global |
Conclusió
En conclusió, l'aprenentatge de la IA és cada cop més important en l'era digital actual, ja que la IA és ràpidament transformant diferents indústries i canviar la nostra manera de viure i treballar. Mitjançant l'estudi de la IA, les persones poden desenvolupar els coneixements i les habilitats necessàries per dissenyar i desenvolupar sistemes intel·ligents que puguin aprendre de les dades i prendre prediccions o decisions.
Molts camps, com ara la sanitat, les finances, el transport i l'educació, utilitzen IA, i els experts prediuen que les seves aplicacions continuaran creixent en el anys vinents.
Hi ha molts cursos i recursos en línia disponibles per aprendre sobre IA, que van des de cursos d'iniciació fins a cursos més avançats que cobreixen temes com ara l'aprenentatge profund i l'aprenentatge de reforç. Invertint en educació en IA, les persones poden estar al dia dels últims desenvolupaments en el camp, adquirir habilitats valuoses que tenen una gran demanda i, potencialment, obrir noves oportunitats professionals.
En general, per seguir sent competitius en l'actualitat mercat laboral i estar preparats per al futur del treball, les persones han d'aprendre la IA, ja que tindrà un impacte cada cop més significatiu en diversos aspectes de les nostres vides.
FAQ
La intel·ligència artificial, o intel·ligència artificial, fa referència al desenvolupament de sistemes informàtics que poden realitzar tasques que normalment requeririen intel·ligència humana, com ara l'aprenentatge, la resolució de problemes i la presa de decisions.
Hi ha tres tipus principals d'IA: IA estreta o feble, IA general i superintel·ligència. La IA estreta està dissenyada per realitzar una tasca específica, mentre que la IA general és capaç de realitzar qualsevol tasca intel·lectual que un humà pugui. La superintel·ligència, que encara és purament teòrica, fa referència a la IA que supera la intel·ligència humana i és capaç de resoldre problemes més enllà de la nostra comprensió.
La IA té moltes aplicacions pràctiques en diverses indústries, com ara la sanitat, les finances, el transport i l'educació. Alguns exemples inclouen el manteniment predictiu en la fabricació, la medicina personalitzada en l'assistència sanitària, detecció de fraus en finances, i gestió intel·ligent del trànsit en transport.
Per treballar en IA, cal una base sòlida en matemàtiques, estadístiques i programació, així com coneixements d'algorismes i marcs d'aprenentatge automàtic com TensorFlow, Keras i PyTorch.
Hi ha molts recursos en línia disponibles per aprendre sobre la IA, inclosos cursos en línia gratuïts, tutorials i MOOC que ofereixen les principals universitats i empreses com Google, Coursera, Udacity i edX.
La IA planteja moltes preocupacions ètiques, com ara el biaix, la privadesa i el desplaçament laboral. És important que les persones i les organitzacions tinguin en compte aquests problemes a l'hora de desenvolupar i desplegar sistemes d'IA.
Llegir més:
- No es pot confiar en la IA de Bing; El cercador amaga els seus errors
- El servei d'IA KickResume us pot ajudar a crear el currículum perfecte
- Els 7 millors generadors de veu d'IA i clonació de veu per a la conversió de text a veu
- Les 10 aplicacions d'IA potencials que podrien revolucionar els esports
- Les 10 millors aplicacions de generador d'art d'IA per a mòbils el 2023 per a Android i IOS
renúncia
En línia amb la Directrius del projecte Trust, si us plau, tingueu en compte que la informació proporcionada en aquesta pàgina no pretén ni s'ha d'interpretar com a assessorament legal, fiscal, d'inversió, financer o de cap altra forma. És important invertir només el que et pots permetre perdre i buscar assessorament financer independent si tens dubtes. Per obtenir més informació, us suggerim que feu referència als termes i condicions, així com a les pàgines d'ajuda i assistència proporcionades per l'emissor o l'anunciant. MetaversePost es compromet a fer informes precisos i imparcials, però les condicions del mercat estan subjectes a canvis sense previ avís.
About The Autor
Damir és el líder d'equip, cap de producte i editor de Metaverse Post, que cobreix temes com AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse i Web3-camps relacionats. Els seus articles atrauen una audiència massiva de més d'un milió d'usuaris cada mes. Sembla ser un expert amb 10 anys d'experiència en SEO i màrqueting digital. Damir ha estat esmentat a Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i altres publicacions. Viatja entre els Emirats Àrabs Units, Turquia, Rússia i la CEI com a nòmada digital. Damir va obtenir una llicenciatura en física, que creu que li ha donat les habilitats de pensament crític necessàries per tenir èxit en el paisatge en constant canvi d'Internet.
més articles
Damir és el líder d'equip, cap de producte i editor de Metaverse Post, que cobreix temes com AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse i Web3-camps relacionats. Els seus articles atrauen una audiència massiva de més d'un milió d'usuaris cada mes. Sembla ser un expert amb 10 anys d'experiència en SEO i màrqueting digital. Damir ha estat esmentat a Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i altres publicacions. Viatja entre els Emirats Àrabs Units, Turquia, Rússia i la CEI com a nòmada digital. Damir va obtenir una llicenciatura en física, que creu que li ha donat les habilitats de pensament crític necessàries per tenir èxit en el paisatge en constant canvi d'Internet.
