15+ nejlepších kurzů umělé inteligence, které se můžete v roce 2023 naučit: Zdarma a placené

Umělá inteligence je rychle rostoucí obor, který má potenciál změnit způsob, jakým žijeme a pracujeme. Od samořídících aut až po personalizovanou zdravotní péči, umělá inteligence již významně ovlivnila mnoho průmyslových odvětví a nadále postupuje bezprecedentním tempem.

Jak stále více společností a organizací začleňuje AI do svých operací, poptávka po kvalifikovaných profesionálech v této oblasti rychle roste.

Pro tipy
Tyto 10+ generátorů obsahu AI byly navrženy tak, aby pomáhaly tvůrcům obsahu rychle a efektivně vytvářet vysoce kvalitní obsah.
S vysoce kvalitní rozlišení 4K a 8K, tato umělecká díla na diváky jistě zapůsobí svými úžasnými detaily a realističností.
Tyto 10 AI krypto projektů byli vybráni na základě jejich inovativního využití technologie umělé inteligence v kryptoměnovém průmyslu.

Pro uspokojení této poptávky je nyní k dispozici široká škála kurzů AI, bezplatných i placených, online i osobně. Tyto kurzy pokrývají různá témata, od základů strojové učení a hluboké učení do více specializovaných oblastí, jako je zpracování přirozeného jazyka a počítačové vidění. Jsou určeny pro studenty, profesionály a kohokoli, kdo se zajímá o tuto vzrušující oblast.

Seznam obsahuje nejlepší aktuálně dostupné kurzy umělé inteligence, včetně kurzů od špičkových univerzit, jako je Stanford a MIT a průmysl lídry jako Google a IBM. Vyhovuje jak začátečníkům, kteří začínají se strojovým učením, tak zkušeným profesionálům, kteří si chtějí rozšířit své znalosti.

Pro tipy
Tyto Generátory AI a AI marketingové strategie může firmám pomoci optimalizovat jejich marketingové kampaně a oslovit více potenciálních zákazníků.
Tyto AI pluginy  a  Nástroje AI SEO může vést ke zvýšení viditelnosti a lepšímu zapojení zákazníků, což povede k vyšším konverzím a vyšším výnosům.
Tvůrce loga AI může pomoci ušetřit cenný čas a zdroje, což umožňuje návrhářům soustředit se na jiné důležité aspekty jejich práce.
Tyto videa poskytnout podrobné pokyny, jak používat ChatGPT abyste maximalizovali svůj potenciální příjem.
AI editory fotografií může také poskytovat výkonné retušovací funkce, jako je odstranění skvrn nebo vyhlazení vrásek.

Nejlepší srovnávací list AI Сourses

Existuje mnoho kurzů AI dostupných online i offline, zdarma i placených, od různých renomovaných institucí po celém světě. Zde jsou některé z nejlepších kurzů AI:

Příjmení	Hodnocení	Autor	Plošina	$
AI pro každého	⭐⭐⭐⭐	Andrew Ng	Coursera	Zdarma
Strojové učení pod dohledem	⭐⭐⭐	Andrew Ng	Coursera	Zdarma
Hluboké učení	⭐⭐⭐⭐	Andrew Ng	Coursera	Zdarma
Profesionální certifikace Aplikovaná AI od IBM	⭐⭐⭐	IBM	Coursera	Zdarma
CS50 Úvod do umělé inteligence s Pythonem	⭐⭐⭐	Harvard University	EDX	Zdarma
AI Programování s Pythonem	⭐⭐⭐⭐	Udacity	Udacity	Placený
Data a základy umělé inteligence	⭐⭐	Linux Foundation	EDX	Zdarma
Úvod do strojového učení	⭐⭐⭐⭐	Google	Udacity	Zdarma
Umělá inteligence AZ: Naučte se, jak vytvořit AI	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	Placený
Posílení učení	⭐⭐	David Silver	Youtube	Zdarma
Neuronové sítě a hluboké učení	⭐⭐⭐⭐	deeplearning.ai	Coursera	Placený
Profesionální certifikát vývojáře TensorFlow	⭐⭐⭐	TensorFlow	Coursera	Zdarma
Bootcamp datové vědy a strojového učení s R	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	Placený
Praktické hluboké učení pro kodéry	⭐⭐⭐	rychle.ai	rychle.ai	Zdarma
Havarijní kurz strojového učení	⭐⭐⭐	Google	Google	Zdarma

Prozkoumejte a porovnejte kurzy umělé inteligence, abyste našli ty nejvhodnější pro vaše vzdělávací potřeby a cíle. Mějte na paměti, že umělá inteligence je rychle se vyvíjející obor, a proto je zásadní zůstat v obraze s nejnovějším vývojem a pokroky.

Studium AI je také důležité při navrhování programů naší budoucnosti: Více než 120 nejlepších obsahu generovaného umělou inteligencí v roce 2023: obrázky, hudba, videa

Nejlepší bezplatné kurzy AI

AI pro každého

"AI pro každého” kurz na Coursera je úvodní kurz, který poskytuje komplexní přehled v oblasti umělé inteligence (AI). Kurz je určen pro jednotlivce, kteří mají zájem učit se o AI, ale nemusí mít nutně technické znalosti v oboru.

Kurz vyučuje Andrew Ng, přední výzkumník AI a spoluzakladatel Coursera. Skládá se ze čtyř týdnů materiálu, z nichž každý obsahuje několik videopřednášek a kvízů. Kurz pokrývá širokou škálu témat souvisejících s AI, včetně strojového učení, neuronových sítí, počítačového vidění, zpracování přirozeného jazyka a robotiky.

Kurz pokrývá základní principy umělé inteligence, včetně algoritmů a technik strojového učení a jejich praktické aplikace. Studenti prozkoumají etické a sociální aspekty spojené s AI. Kurz pokrývá využití AI v různých sektorech, jako je zdravotnictví, finance a doprava.

Celkově je kurz „AI pro každého“ skvělým úvodem do oblasti umělé inteligence a je vhodný pro každého, kdo chce tomuto tématu porozumět. Nevyžaduje žádné předchozí technické znalosti a lze jej dokončit vlastním tempem.

Strojové učení pod dohledem: regrese a klasifikace

"Strojové učení pod dohledem: regrese a klasifikace“ kurz na Coursera je populární online kurz, který vyučuje Andrew Ng, přední výzkumník AI a spoluzakladatel Coursera. Tento kurz je navržen tak, aby poskytl komplexní úvod do strojového učení, které je podoborem umělá inteligence která se zaměřuje na vývoj algoritmů, které se mohou učit z dat.

Kurz se skládá z 11 týdnů materiálu, z nichž každý obsahuje několik videopřednášek, kvízů a programovacích úkolů. Kurz však pokrývá širokou škálu témat souvisejících se strojovým učením, včetně lineární regrese, logistické regrese, neuronových sítí, podpůrných vektorových strojů, shlukování a detekce anomálií.

Celkově je kurz „Strojové učení“ na Coursera vynikajícím zdrojem pro každého, kdo chce získat pevné základy ve strojovém učení. Kurz vyučuje jeden z nejuznávanějších odborníků v oboru a poskytuje ucelený přehled o předmětu.

Doporučený příspěvek: 8 nejlepších video editorů a softwaru s umělou inteligencí v roce 2023

Hluboké učení

"Hluboké učeníSpecializace na Coursera je komplexní online kurz, který vyučuje Andrew Ng a tým odborných instruktorů. Účelem této specializace je nabídnout důkladný úvod do hlubokého učení. Je to podobor strojového učení, který se soustředí na výuku umělých neuronových sítí s více vrstvami, aby se zvýšila přesnost předpovědí a klasifikací.

Specializace se skládá z pěti kurzů, z nichž každý pokrývá různé aspekty hlubokého učení. Kurzy jsou:

1. Neuronové sítě a hluboké učení: Tento kurz pokrývá základy hlubokého učení a neuronových sítí, včetně toho, jak je budovat a trénovat.
2. Zlepšení hlubokých neuronových sítí: Ladění hyperparametrů, regularizace a optimalizace: Tento kurz pokrývá pokročilé techniky pro zlepšení výkonu hlubokých neuronových sítí, včetně ladění hyperparametrů, regularizace a optimalizace.
3. Strukturování projektů strojového učení: Tento kurz vás naučí, jak strukturovat projekty strojového učení, včetně toho, jak diagnostikovat a opravit chyby ve vašich modelech.
4. Konvoluční neuronové sítě: Tento kurz pokrývá konvoluční neuronové sítě, které se běžně používají v úlohách počítačového vidění, jako je rozpoznávání obrazu.
5. Sekvenční modely: Tento kurz pokrývá sekvenční modely, které se používají při zpracování přirozeného jazyka a dalších aplikacích zahrnujících sekvenční data.

Celkově tisíce studentů po celém světě dokončily vysoce uznávanou specializaci „Deep Learning“ na Coursera. Kurz se zaměřuje na jednotlivce se základními znalostmi programování a strojového učení a jeho cílem je naučit je nejnovějším technikám hlubokého učení.

Aplikovaná umělá inteligence od IBM

"Aplikovaná umělá inteligence od IBM” profesní certifikát na Coursera je program, který nabízí IBM Watson AI. Tento certifikát je navržen tak, aby studentům poskytl dovednosti a znalosti potřebné k vytváření a nasazení řešení AI v reálném prostředí.

Program se skládá ze šesti kurzů, z nichž každý pokrývá různé aspekty aplikace umělá inteligence. Kurzy jsou:

1. Úvod do Umělá inteligence: Tento kurz poskytuje přehled AI, včetně její historie, základních principů a aplikací.
2. Začínáme s AI pomocí IBM Watson: Tento kurz vás naučí, jak používat IBM Watson k vytváření a nasazení řešení AI.
3. Vytváření aplikací AI pomocí rozhraní API Watson: Tento kurz popisuje, jak používat různá rozhraní Watson API k vytváření a nasazení aplikací AI.
4. Vytváření chatbotů pomocí rozhraní API Watson: Tento kurz vás naučí, jak používat Watson API k vytváření chatbotů pro zákaznický servis a další aplikace.
5. Úvod do počítačového vidění s Watson a OpenCV: Tento kurz pokrývá počítačové vidění a jak používat Watson a OpenCV k vytváření aplikací počítačového vidění.
6. Vytváření aplikací AI pomocí TensorFlow: Tento kurz pokrývá TensorFlow, což je oblíbený rámec pro vytváření a nasazení modely hlubokého učení.

Abych to shrnul, v průběhu programu se dozvíte o praktických aspektech vytváření a nasazování řešení AI, včetně toho, jak předzpracovat data, modely vlakůa vyhodnotit výkon. Dozvíte se také o etických a sociálních důsledcích umělé inteligence, včetně zaujatosti a spravedlnosti.

Doporučený příspěvek: 50+ nejlepších AI Music Startups v roce 2023: Metaverse Post Zpráva o průmyslu

CS50 Úvod do umělé inteligence s Pythonem

"CS50 Úvod do umělé inteligence s Pythonem“ je online kurz nabízený Harvardskou univerzitou prostřednictvím edX. Tento kurz je navržen tak, aby poskytl úvod do umělé inteligence a strojového učení pomocí programovacího jazyka Python.

Kurz se skládá z několika modulů, z nichž každý obsahuje video přednášky, kvízy a programovací úkoly. Kurz pokrývá řadu témat souvisejících s umělou inteligencí a strojovým učením, včetně vyhledávacích algoritmů, optimalizace, strojového učení a hlubokého učení.

Abych to shrnul, „Úvod do umělé inteligence s Pythonem“ je vysoce uznávaný kurz, který poskytuje pevný základ v oblasti umělé inteligence a strojového učení. Kurz však absolvovaly tisíce studentů po celém světě. Je vhodný pro každého, kdo se zajímá o tato témata, a je určen pro jednotlivce s určitými zkušenostmi s programováním. Předchozí znalost AI nebo strojového učení není nutná. Po absolvování kurzu budou mít studenti dovednosti a znalosti k aplikaci technik umělé inteligence a strojového učení na problémy reálného světa.

Data a základy umělé inteligence

"Data a základy umělé inteligence“ je online kurz nabízený společností Microsoft prostřednictvím edX. Tento kurz je navržen tak, aby poskytl úvod do analýzy dat a umělé inteligence (AI).

Kurz se skládá z několika modulů, z nichž každý obsahuje video přednášky, kvízy a praktická cvičení. Kurz pokrývá řadu témat souvisejících s analýzou dat a umělou inteligencí, včetně datových typů a zdrojů, datových sporů, vizualizace dat, strojového učení a hlubokého učení.

V průběhu kurzu se naučíte používat různé nástroje a platformy včetně Azure Strojové učení, Python a Jupyter Notebooky k provádění analýzy dat a vytváření modelů umělé inteligence. Dozvíte se také o etických a sociálních důsledcích umělé inteligence, včetně spravedlnosti, soukromí a bezpečnosti.

Celkově mohou kurz absolvovat jednotlivci s určitými zkušenostmi s programováním a nepotřebují žádné předchozí znalosti analýzy dat nebo umělé inteligence. Jedná se o kurz, který si sami řídí a studenti mohou na dokončení kurzu trvat tolik času, kolik potřebují.

Doporučený příspěvek: 3 nové způsoby implementace umělé inteligence ve vesmírných misích

Úvod do strojového učení

"Úvod do strojového učení“ je online kurz nabízený společností Udacity, který poskytuje úvod do základů strojového učení. Kurz se zaměřuje na jednotlivce, kteří mají určité zkušenosti s programováním, ale ne nutně předchozí zkušenost se strojovým učením.

Každá lekce kurzu pokrývá jiný aspekt strojového učení. Patří mezi ně učení pod dohledem a bez dozoru, škálování funkcí, křížové ověřování, přemontování a metriky výkonu. Kromě toho kurz využívá programovací jazyk Python a knihovnu scikit-learn k implementaci a aplikaci algoritmů strojového učení.

Stručně řečeno, kurz umožňuje studentům absolvovat jej vlastním tempem, bez jakéhokoli časového omezení. Kurz zahrnuje video přednášky, kvízy a programovací úkoly, které poskytují praktické zkušenosti s algoritmy strojového učení. Kurz je navržen tak, aby pomohl studentům zlepšit porozumění konceptům a technikám strojového učení.

Posílení učení

"Posílení učení Kurz Davida Silvera“ je série video přednášek o posilování učení (RL), kterou poprvé v roce 2015 nabídl David Silver, výzkumník z DeepMind. Kurz se skládá z 10 video přednášek, z nichž každá trvá přibližně 1-2 hodiny, a pokrývá širokou škálu témat souvisejících s RL, včetně Markovových rozhodovacích procesů, metod Monte Carlo, učení Temporal Difference a hlubokého posilování.

Kurz je vhodný pro jednotlivce se zkušenostmi v matematice, informatice nebo příbuzných oborech. Poskytuje komplexní úvod do RL, včetně teorie a praktických příkladů.
Přednášky zhlédly tisíce studentů po celém světě. Kurz je oblíbeným zdrojem pro studenty a výzkumníky se zájmem o RL.

Jako AI jazykový model, nemohu poskytovat aktuální informace o aktuálním stavu kurzu v roce 2023 v reálném čase. Vzhledem k jeho popularitě a užitečnosti je však pravděpodobné, že materiál je stále relevantní a hodnotný pro každého, kdo se zajímá o studium RL.

Doporučený příspěvek: 6 problémů a výzev AI ChatBot: ChatGPT, Barde, Claude

Profesionální certifikát vývojáře TensorFlow

"Vývojář TensorFlow” Professional Certificate je online program nabízený Coursera ve spolupráci s deeplearning.ai. Cílem programu je poučit studenty o vytváření a zavádění modelů hlubokého učení pomocí TensorFlow, an open-source software knihovna vytvořená společností Google.

Program se skládá ze čtyř kurzů, z nichž každý pokrývá jiný aspekt používání hlubokého učení TensorFlow. Kurzy jsou:

1. Úvod do TensorFlow pro AI, strojové učení a hluboké učení: Tento kurz poskytuje úvod do TensorFlow a pokrývá základy vytváření a tréninku modelů hlubokého učení.
2. Konvoluční neuronové sítě v TensorFlow: Tento kurz se zaměřuje na konvoluční neuronové sítě (CNN), typ neuronové sítě běžně používané pro klasifikaci obrázků, a učí studenty, jak vytvářet a trénovat CNN pomocí TensorFlow.
3. Zpracování přirozeného jazyka v TensorFlow: Tento kurz pokrývá techniky zpracování přirozeného jazyka (NLP), jako je klasifikace textu a analýza sentimentu, a učí studenty, jak tyto techniky používat pomocí TensorFlow.
4. Sekvence, časové řady a predikce: Tento kurz učí studenty, jak budovat a trénovat rekurentní neuronové sítě (RNN) a další modely hlubokého učení pro analýzu dat časových řad.

Program se řídí vlastním tempem a studenti mohou na dokončení každého kurzu zabrat tolik času, kolik potřebují. Každý kurz obsahuje video přednášky, kvízy a programovací úkoly, které musí studenti splnit, aby získali certifikát.

Praktické hluboké učení pro kodéry

Kurz fast.ai je online kurz hlubokého učení a strojového učení, který nabízí fast.ai. Fast.ai je výzkumná laboratoř a vzdělávací organizace, kterou založili Jeremy Howard a Rachel Thomas. Kurz si klade za cíl být pragmatický a zážitkový. Kurz tedy vzdělává studenty o tom, jak vytvářet modely hlubokého učení pomocí Pythonu a knihovny fastai.

Kurz se skládá ze dvou částí: „Praktické hluboké učení pro kodéry“ a kurz „Hluboké učení pro kodéry na špičce“. První část kurzu pokrývá základy hlubokého učení, včetně neuronové sítě, konvoluční neuronové sítě a rekurentní neuronové sítě. Takže druhá část kurzu pokrývá pokročilejší témata hlubokého učení, včetně generativních modelů, posilování a zpracování přirozeného jazyka.

Cílem kurzu je být inkluzivní pro studenty všech úrovní znalostí a nevyžaduje žádné předchozí znalosti strojového učení nebo hlubokého učení. Kromě toho kurz využívá k výuce notebooky Jupyter a zahrnuje praktická cvičení kódování, která mohou studenti provádět pomocí Google Colaboratory.

Mezi klíčová témata kurzu patří:

• Klasifikace obrázků
• Detekce objektů
• Zpracování přirozeného jazyka
• Systémy doporučení
• Generativní modely
• Posílení učení

Studenti, kteří absolvují kurz, tedy porozumí konceptům hlubokého učení a strojového učení a budou mít dovednosti vytvářet a zavádět modely hlubokého učení pro různé aplikace. Kurz je respektován v oblasti strojového učení a odborníci jej doporučují jako výchozí bod pro začátečníky.

Doporučený příspěvek: Top 9 zdarma Stable Diffusion zdroje pro vytváření obrázků

Havarijní kurz strojového učení

Google Havarijní kurz strojového učení je bezplatný online kurz nabízený společností Google, který poskytuje úvod do konceptů, nástrojů a technik strojového učení. Kurz cílí na vývojáře s minimálními nebo žádnými zkušenostmi se strojovým učením a jeho cílem je nabídnout rychlý a pragmatický přehled v oboru.

Kurz je tedy rozdělen do mnoha modulů, z nichž každý pokrývá odlišný aspekt strojového učení. Tyto moduly zahrnují:

1. Úvod do strojového učení. Tento modul poskytuje přehled základních pojmů a terminologie používané ve strojovém učení a seznamuje studenty s učením pod dohledem, učením bez dozoru a učením s posilováním.
2. Strojové učení s TensorFlow. Tento modul poskytuje úvod do rámce TensorFlow, který Google používá k vývoji modelů strojového učení.
3. Generalizace, overfitting a underfitting. Tento modul vysvětluje koncepty zobecnění, overfitting a underfitting a jak se jim vyhnout při sestavování modelů strojového učení.
4. Neuronové sítě. Tento modul poskytuje úvod do neuronových sítí, které jsou třídou modelů strojového učení, které jsou inspirovány strukturou mozku.
5. Školení neuronových sítí.Tento modul vysvětluje, jak trénovat neuronové sítě pomocí zpětného šíření, a představuje techniky pro zlepšení výkonu neuronových sítí.
6. Hluboké neuronové sítě: Tento modul poskytuje úvod do hlubokých neuronových sítí, což jsou neuronové sítě s více vrstvami.
7. Programování TensorFlow: Tento modul poskytuje úvod do programování TensorFlow a pokrývá témata, jako jsou tenzory, operace a grafy.

Stručně řečeno, kurz obsahuje video přednášky, interaktivní cvičení a programovací úkoly a studenti jej mohou dokončit svým vlastním tempem. Po absolvování kurzu budou mít studenti základní znalosti o konceptech a technikách strojového učení a budou schopni používat TensorFlow k vytváření jednoduchých modelů strojového učení.

Doporučená: 10+ nejlepších editorů fotografií AI 2023: online a zdarma

---

Nejlépe placené kurzy umělé inteligence

AI Programování s Pythonem

"AI Programování s Pythonem” Program Nanodegree nabízený Udacity je navržen tak, aby studentům poskytl komplexní úvod do umělé inteligence a strojového učení pomocí programovacího jazyka Python.

Program se skládá z pěti kurzů, z nichž každý pokrývá různé aspekty umělé inteligence a strojového učení. Kurzy jsou:

1. Úvod do programování v Pythonu. Tento kurz pokrývá základy programování v Pythonu, včetně datových struktur, řídicích struktur a funkcí.
2. Úvod do strojového učení s Pythonem. Tento kurz vás naučí, jak vytvářet a vyhodnocovat modely strojového učení pomocí populárních knihoven, jako jsou NumPy, Pandas a Scikit-learn.
3. Hluboké učení s PyTorchem. Tento kurz pokrývá hluboké učení, včetně toho, jak budovat a trénovat neuronové sítě pomocí knihovny PyTorch.
4. Použitá AI: Tento kurz pokrývá různé aplikace umělé inteligence, včetně zpracování přirozeného jazyka, počítačového vidění a hraní her.
5. Projekt AI Capstone. V tomto kurzu uplatníte znalosti a dovednosti, které jste se naučili v předchozích kurzech, na skutečný projekt.

V průběhu programu se naučíte předzpracovávat data, trénovat modely a vyhodnocovat výkon pomocí Pythonu a různých knihoven. Dozvíte se také o etických a sociálních důsledcích umělé inteligence, včetně zaujatosti a spravedlnosti.

Program „AI Programming with Python“ Nanodegree se zaměřuje na jednotlivce s určitou zkušeností s programováním, ale nevyžaduje žádné předchozí znalosti AI nebo strojového učení. Jedná se o program, který si sami řídí, a studenti mohou na dokončení kurzu trvat tolik času, kolik potřebují.

Abych to shrnul, program je vysoce uznávaný a absolvovaly ho tisíce studentů po celém světě. Po dokončení programu budou mít studenti dovednosti a znalosti potřebné k aplikaci technik umělé inteligence a strojového učení na problémy reálného světa. Budou mít také portfolio projektů, které předvedou své dovednosti potenciálním zaměstnavatelům.

Umělá inteligence AZ: Naučte se, jak vytvořit AI

"Umělá inteligence AZ: Naučte se, jak vytvořit AI“ je online kurz nabízený společností Udemy, který poskytuje komplexní úvod do umělé inteligence (AI) a strojového učení. Kurz je určen pro jednotlivce bez předchozích znalostí AI nebo programování.

Kurz pokrývá různá témata související s AI a strojovým učením. Témata zahrnují řízené a neřízené učení, hluboké učení, zpracování přirozeného jazyka a počítačové vidění. Kurz také poskytuje praktické školení o tom, jak používat různé nástroje a platformy, včetně Pythonu, TensorFlow a Keras.

Kurz obsahuje přes 40 hodin videopřednášek. Zahrnuje kvízy a cvičení kódování. Kvízy a kódovací cvičení umožňují studentům procvičit si své dovednosti. Studenti tak získají praktické zkušenosti s AI a algoritmy strojového učení prostřednictvím těchto kvízů a cvičení kódování. Kurz také zahrnuje několik projektů, které studentům umožňují aplikovat své znalosti na problémy reálného světa.

Vzhledem k tomu, že kurz probíhá samostatně, mohou studenti na dokončení materiálu trvat tolik času, kolik potřebují. Kromě toho je kurz vhodný pro každého, kdo má zájem o získání znalostí o AI a strojovém učení, bez ohledu na jeho pozadí nebo úroveň zkušeností.

Po absolvování kurzu budou studenti dobře rozumět tomu, jak používat AI a strojové učení k řešení problémů. Kurz také poskytuje základ pro další studium a pokročilejší kurzy AI a strojového učení.

Doporučený příspěvek: Top 5 GPT– výkonná rozšíření pro Tabulky a Dokumenty Google v roce 2023

Neuronové sítě a hluboké učení

"Neuronové sítě a hluboké učení” kurz je online kurz nabízený společností Coursera a vyučovaný Andrewem Ngem, profesorem na Stanfordské univerzitě a spoluzakladatelem Google Brain. Kurz poskytuje úvod do hlubokého učení, podoblasti strojového učení, které využívá umělé neuronové sítě k modelování složitých vzorců a vztahů v datech.

Kurz se zaměřuje na jednotlivce, kteří mají základní znalosti programování v Pythonu a lineární algebry. Pokrývá řadu témat souvisejících s neuronovými sítěmi a hlubokým učením, včetně konvolučních neuronových sítí, rekurentních neuronových sítí a rámců hlubokého učení, jako jsou TensorFlow a Keras. Kurz také obsahuje praktické kódovací úlohy, které studentům umožňují procvičit si své dovednosti a implementovat různé algoritmy hlubokého učení.

Kurz se skládá ze čtyř modulů, z nichž každý obsahuje video přednášky, kvízy a programovací úkoly.

Vzhledem k tomu, že kurz probíhá samostatně, může studentům jeho dokončení zabrat tolik času, kolik potřebují.

Po absolvování kurzu budou studenti dobře rozumět principům hlubokého učení, včetně schopnosti budovat a trénovat neuronové sítě pro různé aplikace.

Stručně řečeno, kurz „Neurální sítě a hluboké učení“ je mezi jednotlivci se zájmem o hluboké učení dobře známým a oblíbeným učebním zdrojem a absolvovaly jej tisíce studentů po celém světě.

Bootcamp datové vědy a strojového učení s R

"Bootcamp datové vědy a strojového učení s R“ je online kurz nabízený společností Udemy. Cílem tohoto kurzu je naučit studenty základy datové vědy a strojového učení pomocí programovacího jazyka R.

Kurz je určen pro začátečníky a nevyžaduje žádné předchozí znalosti programování nebo datové vědy. Kurz pokrývá širokou škálu témat, včetně manipulace s daty, vizualizace dat, statistické inference, algoritmů strojového učení a vyhodnocování modelů.

Kurz Data Science and Machine Learning tedy obsahuje 19 sekcí a nabízí více než 100 přednášek, kvízů a programovacích úkolů. Každá sekce se zabývá konkrétním tématem a zahrnuje video přednášky, příklady kódua cvičení, která studentům pomáhají procvičovat jejich dovednosti.

Mezi klíčová témata kurzu patří:

• Spor s daty a manipulace s nimi pomocí dplyr a tidyr
• Vizualizace dat pomocí ggplot2
• Pravděpodobnost a statistická inference
• Lineární regrese a vícenásobná regrese
• Klasifikační a regresní stromy
• Náhodné lesy a zesílení gradientu
• Shlukování a redukce rozměrů
• Analýza časových řad

Po absolvování kurzu tedy budou studenti dobře rozumět programovacímu jazyku R a jeho aplikacím v datové vědě a strojovém učení. Budou mít také dovednosti analyzovat a interpretovat složité soubory dat, vytvářet a vyhodnocovat prediktivní modely a efektivně sdělovat svá zjištění ostatním.

Doporučený příspěvek: Top 100+ Trend Reports 2023: Global Industry Forecasting

---

Proč investovat do čističky vzduchu?

Závěrem lze říci, že učení o umělé inteligenci je v dnešní digitální době stále důležitější, protože umělá inteligence rychle narůstá transformace různých průmyslových odvětví a změnit způsob, jakým žijeme a pracujeme. Studiem umělé inteligence mohou jednotlivci rozvíjet znalosti a dovednosti potřebné k navrhování a vývoji inteligentních systémů, které se mohou učit z dat a činit předpovědi nebo rozhodnutí.

Mnoho oborů, včetně zdravotnictví, financí, dopravy a vzdělávání, využívá umělou inteligenci a odborníci předpokládají, že její aplikace budou v nadcházející roky.

Existuje mnoho online kurzů a zdrojů dostupných pro učení o AI, od úvodních kurzů až po ty pokročilejší, které pokrývají témata, jako je hluboké učení a posilování. Investováním do vzdělávání v oblasti AI mohou jednotlivci zůstat v obraze s nejnovějším vývojem v oboru, získat cenné dovednosti, po kterých je vysoká poptávka, a potenciálně otevřít nové kariérní příležitosti.

Celkově, abychom zůstali konkurenceschopní v dnešní době trh práce a být připraveni na budoucnost práce, jednotlivci se musí naučit umělou inteligenci, protože bude mít stále významnější dopad na různé aspekty našich životů.

FAQ

Umělá inteligence neboli umělá inteligence označuje vývoj počítačových systémů, které mohou provádět úkoly, které by obvykle vyžadovaly lidskou inteligenci, jako je učení, řešení problémů a rozhodování.

Existují tři hlavní typy AI: úzká nebo slabá AI, obecná AI a superinteligence. Úzká umělá inteligence je navržena tak, aby vykonávala konkrétní úkol, zatímco obecná umělá inteligence je schopna provádět jakýkoli intelektuální úkol, který člověk dokáže. Superinteligence, která je stále čistě teoretická, označuje AI, která překonává lidskou inteligenci a je schopna řešit problémy, které přesahují naše chápání.

Umělá inteligence má mnoho praktických aplikací v různých odvětvích, jako je zdravotnictví, finance, doprava a vzdělávání. Příklady zahrnují prediktivní údržbu ve výrobě, personalizovanou medicínu ve zdravotnictví, detekce podvodů ve financích a inteligentní řízení dopravy v dopravě.

Chcete-li pracovat v AI, potřebujete silné základy v matematice, statistice a programování a také znalost algoritmů a rámců strojového učení, jako jsou TensorFlow, Keras a PyTorch.

Existuje mnoho online zdrojů dostupných pro učení o AI, včetně bezplatných online kurzů, výukových programů a MOOC nabízených špičkovými univerzitami a společnostmi, jako je Google, Coursera, Udacity a edX.

Umělá inteligence vyvolává mnoho etických problémů, jako je předpojatost, soukromí a ztráta zaměstnání. Je důležité, aby jednotlivci a organizace při vývoji a zavádění systémů umělé inteligence tyto problémy zvážili.

Čtěte více:

• Bingově AI nelze věřit; Vyhledávač pohřbívá své chyby
• AI Service KickResume vám může pomoci vytvořit perfektní životopis
• 7 nejlepších hlasových generátorů AI a klonování hlasu pro převod textu na řeč
• 10 potenciálních aplikací umělé inteligence, které mohou způsobit revoluci ve sportu
• Top 10 mobilních aplikací AI Art Generator v roce 2023 pro Android a IOS