15+ bedste AI-kurser at lære i 2023: Gratis og betalt

Kunstig intelligens er et hastigt voksende felt, som har potentialet til at revolutionere den måde, vi lever og arbejder på. Fra selvkørende biler til personlig sundhedspleje har kunstig intelligens allerede haft en betydelig indvirkning på mange industrier og fortsætter med at udvikle sig i et hidtil uset tempo.

Efterhånden som flere og flere virksomheder og organisationer inkorporerer AI i deres operationer, er efterspørgslen efter dygtige fagfolk inden for dette felt hastigt stigende.

Pro Tips
Disse 10+ AI-indholdsgeneratorer er designet til at hjælpe indholdsskabere med at producere indhold af høj kvalitet hurtigt og effektivt.
Med højkvalitets 4K og 8K opløsning, vil disse kunstværker helt sikkert imponere seerne med deres fantastiske detaljer og realisme.
Disse 10 AI kryptoprojekter er blevet udvalgt på baggrund af deres innovative brug af kunstig intelligens-teknologi i kryptovalutaindustrien.

For at imødekomme denne efterspørgsel er der nu en bred vifte af AI-kurser tilgængelige, både gratis og betalt, online og personligt. Disse kurser dækker en række forskellige emner, lige fra det grundlæggende machine learning og dyb læring til mere specialiserede områder såsom naturlig sprogbehandling og computersyn. De er designet til studerende, fagfolk og alle, der er interesseret i at lære om dette spændende felt.

Listen indeholder de bedste AI-kurser, der er tilgængelige i øjeblikket, inklusive kurser fra topuniversiteter som Stanford og MIT og industrien ledere som Google og IBM. Det henvender sig til både begyndere, der er nybegyndere inden for maskinlæring, og erfarne fagfolk, der søger at udvide deres viden.

Pro Tips
Disse AI generatorer , AI marketingstrategier kan hjælpe virksomheder med at optimere deres marketingkampagner og nå ud til flere potentielle kunder.
Disse AI plugins , AI SEO værktøjer kan føre til øget synlighed og forbedret kundeengagement, hvilket resulterer i højere konverteringer og øget omsætning.
AI logo maker kan hjælpe med at spare værdifuld tid og ressourcer, hvilket giver designere mulighed for at fokusere på andre vigtige aspekter af deres arbejde.
Disse videoer give trin-for-trin vejledning i, hvordan du bruger ChatGPT for at maksimere din potentielle indkomst.
AI foto editorer kan også give kraftfulde retoucheringsfunktioner, såsom fjernelse af pletter eller udjævning af rynker.

Bedste AI-kurser sammenligningsark

Der er adskillige AI-kurser tilgængelige både online og offline, gratis og betalt, fra forskellige velrenommerede institutioner over hele verden. Her er nogle af de bedste AI-kurser:

Navn	Rating	Forfatter	perron	$
AI for alle	⭐⭐⭐⭐	Andrew Ng	Coursera	Gratis
Supervised Machine Learning	⭐⭐⭐	Andrew Ng	Coursera	Gratis
Deep Learning	⭐⭐⭐⭐	Andrew Ng	Coursera	Gratis
Professionel certificering Applied AI fra IBM	⭐⭐⭐	IBM	Coursera	Gratis
CS50's introduktion til kunstig intelligens med Python	⭐⭐⭐	Harvard University	EDX	Gratis
AI Programmering med Python	⭐⭐⭐⭐	Udacity	Udacity	Betalt
Data og AI Fundamentals	⭐⭐	Linux Foundation	EDX	Gratis
Introduktion til Machine Learning	⭐⭐⭐⭐	Google	Udacity	Gratis
Artificial Intelligence AZ: Lær hvordan man bygger en AI	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	Betalt
Forstærkningslæring	⭐⭐	David Silver	YouTube	Gratis
Neurale netværk og dyb læring	⭐⭐⭐⭐	deeplearning.ai	Coursera	Betalt
TensorFlow Developer Professional Certificate	⭐⭐⭐	TensorFlow	Coursera	Gratis
Data Science og Machine Learning Bootcamp med R	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	Betalt
Praktisk dyb læring for kodere	⭐⭐⭐	hurtigt.ai	hurtigt.ai	Gratis
Machine Learning Crash -kursus	⭐⭐⭐	Google	Google	Gratis

Undersøg og sammenlign AI-kurser for at finde den, der passer bedst til dine læringsbehov og -mål. Husk, at kunstig intelligens er et felt i hastig udvikling, så det er afgørende at holde sig ajour med den seneste udvikling og fremskridt.

Studiet af kunstig intelligens er også vigtigt i udformningen af ​​vores fremtids programmer: Top 120+ AI-genereret indhold i 2023: Billeder, musik, videoer

Bedste gratis AI-kurser

AI for alle

Den "AI for alle” kursus om Coursera er et introduktionskursus, der giver et samlet overblik over feltet kunstig intelligens (AI). Kurset er designet til personer, der er interesserede i at lære om AI, men som ikke nødvendigvis har en teknisk baggrund inden for området.

Kurset undervises af Andrew Ng, en førende AI-forsker og medstifter af Coursera. Den består af fire ugers materiale, der hver indeholder adskillige videoforedrag og quizzer. Kurset dækker en bred vifte af emner relateret til AI, herunder maskinlæring, neurale netværk, computersyn, naturlig sprogbehandling og robotteknologi.

Kurset dækker grundlæggende principper for AI, herunder maskinlæringsalgoritmer og -teknikker og deres praktiske anvendelser. Eleverne vil udforske etiske og sociale overvejelser forbundet med kunstig intelligens. Kurset dækker AI-udnyttelse i forskellige sektorer såsom sundhedspleje, finans og transport.

Samlet set er "AI for Everyone"-kurset en god introduktion til AI-området og er velegnet til alle, der ønsker at opnå en grundlæggende forståelse af emnet. Det kræver ingen forudgående teknisk viden og kan gennemføres i dit eget tempo.

Supervised Machine Learning: Regression og klassifikation

Den "Supervised Machine Learning: Regression og klassifikation” kursus om Coursera er et populært online kursus undervist af Andrew Ng, en førende AI-forsker og medstifter af Coursera. Dette kursus er designet til at give en omfattende introduktion til maskinlæring, som er et underområde af kunstig intelligens der fokuserer på udvikling af algoritmer, der kan lære af data.

Kurset består af 11 ugers materiale, der hver indeholder adskillige videoforelæsninger, quizzer og programmeringsopgaver. Kurset dækker dog en bred vifte af emner relateret til maskinlæring, herunder lineær regression, logistisk regression, neurale netværk, støttevektormaskiner, klyngedannelse og anomalidetektion.

Samlet set er "Machine Learning"-kurset på Coursera en fremragende ressource for alle, der ønsker at få et solidt fundament i maskinlæring. En af de mest respekterede eksperter på området underviser i kurset og giver et samlet overblik over emnet.

Anbefalet indlæg: 8 bedste AI-drevne videoredigerere og software i 2023

Deep Learning

Den "Deep Learning” specialisering på Coursera er et omfattende onlinekursus undervist af Andrew Ng og et team af ekspertinstruktører. Designet af denne specialisering er at tilbyde en grundig introduktion til dyb læring. Det er et underområde af maskinlæring, der koncentrerer sig om undervisning i kunstige neurale netværk med flere lag for at forbedre nøjagtigheden af ​​forudsigelser og klassifikationer.

Specialiseringen består af fem kurser, der hver dækker forskellige aspekter af deep learning. Kurserne er:

1. Neurale netværk og dyb læring: Dette kursus dækker det grundlæggende i dyb læring og neurale netværk, herunder hvordan man opbygger og træner dem.
2. Forbedring af dybe neurale netværk: Hyperparametertuning, Regularisering og Optimering: Dette kursus dækker avancerede teknikker til at forbedre ydeevnen af ​​dybe neurale netværk, herunder hyperparametertuning, regularisering og optimering.
3. Strukturering af maskinlæringsprojekter: Dette kursus lærer dig, hvordan du strukturerer maskinlæringsprojekter, herunder hvordan du diagnosticerer og retter fejl i dine modeller.
4. Konvolutionelle neurale netværk: Dette kursus dækker foldede neurale netværk, som er almindeligt anvendte i computersynsopgaver såsom billedgenkendelse.
5. Sekvensmodeller: Dette kursus dækker sekvensmodeller, som bruges i naturlig sprogbehandling og andre applikationer, der involverer sekventielle data.

Samlet set har tusindvis af studerende over hele verden gennemført den højt respekterede "Deep Learning"-specialisering på Coursera. Kurset henvender sig til personer med en grundlæggende viden om programmering og maskinlæring og har til formål at lære dem de nyeste teknikker inden for deep learning.

Anvendt kunstig intelligens fra IBM

Den "Anvendt kunstig intelligens fra IBM” fagligt certifikat på Coursera er et program, der udbydes af IBM Watson AI. Dette certifikat er designet til at give elever de færdigheder og viden, der er nødvendige for at bygge og implementere AI-løsninger i virkelige omgivelser.

Programmet består af seks kurser, der hver dækker forskellige aspekter af anvendt kunstig intelligens. Kurserne er:

1. Introduktion til Kunstig intelligens: Dette kursus giver en oversigt over AI, herunder dets historie, grundlæggende principper og applikationer.
2. Kom godt i gang med kunstig intelligens ved hjælp af IBM Watson: Dette kursus lærer dig, hvordan du bruger IBM Watson til at bygge og implementere AI-løsninger.
3. Opbygning af AI-applikationer med Watson API'er: Dette kursus dækker, hvordan man bruger forskellige Watson API'er til at bygge og implementere AI-applikationer.
4. Opbygning af chatbots med Watson API'er: Dette kursus lærer dig, hvordan du bruger Watson API'er til at bygge chatbots til kundeservice og andre applikationer.
5. Introduktion til Computer Vision med Watson og OpenCV: Dette kursus dækker computervision og hvordan man bruger Watson og OpenCV til at bygge computervisionsapplikationer.
6. Opbygning af AI-applikationer med TensorFlow: Dette kursus dækker TensorFlow, som er en populær ramme til opbygning og implementering deep learning modeller.

For at opsummere vil du gennem hele programmet lære om de praktiske aspekter ved at bygge og implementere AI-løsninger, herunder hvordan man forbehandler data, tog modeller, og evaluere ydeevne. Du vil også lære om de etiske og sociale implikationer af AI, herunder bias og retfærdighed.

Anbefalet indlæg: 50+ Bedste AI Music Startups i 2023: Metaverse Post Industrirapport

CS50's introduktion til kunstig intelligens med Python

"CS50's introduktion til kunstig intelligens med Python” er et onlinekursus, der tilbydes af Harvard University gennem edX. Dette kursus er designet til at give en introduktion til kunstig intelligens og maskinlæring ved hjælp af Python-programmeringssproget.

Kurset består af flere moduler, der hver indeholder videoforelæsninger, quizzer og programmeringsopgaver. Kurset dækker en række emner relateret til kunstig intelligens og maskinlæring, herunder søgealgoritmer, optimering, machine learning og deep learning.

For at opsummere er "Introduktion til AI med Python" et højt anset kursus, der giver et solidt fundament inden for kunstig intelligens og maskinlæring. Kurset er dog blevet gennemført af tusindvis af elever verden over. Det er velegnet til alle, der er interesseret i at lære om disse emner, og det er designet til personer med en vis erfaring med programmering. Forudgående kendskab til AI eller machine learning er ikke påkrævet. Så efter afslutningen af ​​kurset vil eleverne have færdigheder og viden til at anvende AI og maskinlæringsteknikker på problemer i den virkelige verden.

Data og AI Fundamentals

"Data og AI Fundamentals” er et onlinekursus udbudt af Microsoft gennem edX. Dette kursus er designet til at give en introduktion til dataanalyse og kunstig intelligens (AI).

Kurset består af flere moduler, der hver indeholder videoforelæsninger, quizzer og praktiske laboratorier. Kurset dækker en række emner relateret til dataanalyse og AI, herunder datatyper og kilder, datastrid, datavisualisering, machine learning og deep learning.

Igennem kurset lærer du, hvordan du bruger forskellige værktøjer og platforme, herunder Azure Maskinelæring, Python og Jupyter Notebooks, til at udføre dataanalyse og bygge AI-modeller. Du vil også lære om de etiske og sociale implikationer af AI, herunder retfærdighed, privatliv og sikkerhed.

Samlet set kan personer med en vis programmeringserfaring tage kurset, og de behøver ikke nogen forudgående viden om dataanalyse eller AI. Det er et kursus i eget tempo, og eleverne kan bruge så meget tid, som de har brug for, til at færdiggøre kursusmaterialet.

Anbefalet indlæg: 3 nye måder at implementere AI i rummissioner

Introduktion til Machine Learning

"Introduktion til Machine Learning” er et online kursus, der tilbydes af Udacity, der giver en introduktion til det grundlæggende i maskinlæring. Kurset henvender sig til personer, der har en vis programmeringserfaring, men ikke nødvendigvis nogen tidligere eksponering for maskinlæring.

Hver lektion af kurset dækker et andet aspekt af maskinlæring. Disse omfatter overvåget og uovervåget læring, funktionsskalering, krydsvalidering, overtilpasning og præstationsmålinger. Desuden bruger kurset Python-programmeringssproget og scikit-learn-biblioteket til at implementere og anvende maskinlæringsalgoritmerne.

For at opsummere giver kurset eleverne mulighed for at gennemføre det i deres eget tempo uden tidsbegrænsninger. Kurset inkluderer videoforelæsninger, quizzer og programmeringsopgaver for at give praktisk erfaring med maskinlæringsalgoritmer. Kurset er designet til at hjælpe elever med at forbedre deres forståelse af maskinlæringskoncepter og -teknikker.

Forstærkningslæring

Den "Forstærkningslæring Course by David Silver" er en række videoforelæsninger om Reinforcement Learning (RL), der første gang blev tilbudt i 2015 af David Silver, en forsker ved DeepMind. Kurset består af 10 videoforelæsninger, der hver varer cirka 1-2 timer, og dækker en bred vifte af emner relateret til RL, herunder Markov-beslutningsprocesser, Monte Carlo-metoder, Temporal Difference learning og deep reinforcement learning.

Kurset er velegnet til personer med en baggrund inden for matematik, datalogi eller beslægtede områder. Det giver en omfattende introduktion til RL, herunder både teori og praktiske eksempler.
Tusindvis af elever verden over har set forelæsningerne. Kurset er en populær ressource for studerende og forskere, der er interesseret i RL.

Som en AI sprogmodel, Jeg kan ikke give opdateringer i realtid om kursets nuværende tilstand i 2023. Men givet dets popularitet og anvendelighed, er det sandsynligt, at materialet stadig er relevant og værdifuldt for alle, der er interesseret i at lære om RL.

Anbefalet indlæg: 6 AI ChatBot-problemer og udfordringer: ChatGPT, Bard, Claude

TensorFlow Developer Professional Certificate

Den "TensorFlow udvikler” Professional Certificate er et online program, der tilbydes af Coursera i samarbejde med deeplearning.ai. Programmet har til formål at instruere elever i at bygge og implementere dyb læringsmodeller ved hjælp af TensorFlow, en open source software bibliotek oprettet af Google.

Programmet består af fire kurser, som hver dækker et forskelligt aspekt af dyb læring ved hjælp af TensorFlow. Kurserne er:

1. Introduktion til TensorFlow for AI, Machine Learning og Deep Learning: Dette kursus giver en introduktion til TensorFlow og dækker det grundlæggende i at opbygge og træne deep learning-modeller.
2. Konvolutionelle neurale netværk i TensorFlow: Dette kursus fokuserer på konvolutionelle neurale netværk (CNN'er), en type neurale netværk, der almindeligvis bruges til billedklassificering, og lærer eleverne at bygge og træne CNN'er ved hjælp af TensorFlow.
3. Naturlig sprogbehandling i TensorFlow: Dette kursus dækker naturlige sprogbehandlingsteknikker (NLP), såsom tekstklassificering og sentimentanalyse, og lærer eleverne at anvende disse teknikker ved hjælp af TensorFlow.
4. Sekvenser, tidsserier og forudsigelse: Dette kursus lærer eleverne at bygge og træne tilbagevendende neurale netværk (RNN'er) og andre dybe læringsmodeller til at analysere tidsseriedata.

Programmet er i eget tempo, og eleverne kan bruge så meget tid, som de har brug for, til at gennemføre hvert kursus. Hvert kursus inkluderer videoforelæsninger, quizzer og programmeringsopgaver, som eleverne skal gennemføre for at opnå et certifikat.

Praktisk dyb læring for kodere

Fast.ai-kurset er et onlinekursus om deep learning og maskinlæring, der tilbydes af fast.ai. Fast.ai er et forskningslaboratorium og en uddannelsesorganisation grundlagt af Jeremy Howard og Rachel Thomas. Kurset sigter mod at være pragmatisk og erfaringsbaseret. Så kurset uddanner elever i, hvordan man fremstiller dybe læringsmodeller ved at bruge Python og fastai-biblioteket.

Kurset består af to dele: "Praktisk dyb læring for kodere” kurset og kurset “Cutting Edge Deep Learning for Coders”. Første del af kurset dækker det grundlæggende i deep learning, herunder neurale netværk, konvolutionelle neurale netværk og tilbagevendende neurale netværk. Så anden del af kurset dækker mere avancerede emner inden for dyb læring, herunder generative modeller, forstærkende læring og naturlig sprogbehandling.

Kurset sigter mod at være inkluderende for elever på alle færdighedsniveauer og kræver ikke nogen forudgående viden om machine learning eller deep learning. Desuden bruger kurset Jupyter-notesbøger til instruktion og involverer praktiske kodningsøvelser, som eleverne kan udføre ved hjælp af Google Colaboratory.

Nogle af de centrale emner, der behandles i kurset, omfatter:

• Billedklassificering
• Objektdetektion
• Naturlig sprogbehandling
• Anbefalingssystemer
• Generative modeller
• Forstærkning læring

Så elever, der gennemfører kurset, vil forstå dyb læring og maskinlæringskoncepter og have færdigheder til at bygge og implementere dyb læringsmodeller til forskellige applikationer. Kurset er respekteret inden for maskinlæring, og eksperter anbefaler det som udgangspunkt for begyndere.

Anbefalet indlæg: Top 9 gratis Stable Diffusion billedgenereringsressourcer

Machine Learning Crash -kursus

Google Machine Learning Crash -kursus er et gratis onlinekursus tilbudt af Google, der giver en introduktion til maskinlæringskoncepter, værktøjer og teknikker. Kurset henvender sig til udviklere med minimal eller ingen erfaring med maskinlæring, og dets formål er at tilbyde et hurtigt og pragmatisk overblik over feltet.

Så kurset er opdelt i adskillige moduler, der hver dækker et særskilt aspekt af maskinlæring. Disse moduler omfatter:

1. Introduktion til Machine Learning. Dette modul giver et overblik over de grundlæggende begreber og terminologi, der bruges i maskinlæring, og introducerer elever til overvåget læring, uovervåget læring og forstærkende læring.
2. Machine Learning med TensorFlow. Dette modul giver en introduktion til TensorFlow-rammeværket, som bruges af Google til at udvikle maskinlæringsmodeller.
3. Generalisering, Overfitting og Underfitting. Dette modul forklarer begreberne generalisering, overtilpasning og undertilpasning, og hvordan man undgår dem, når man bygger maskinlæringsmodeller.
4. Neurale netværk. Dette modul giver en introduktion til neurale netværk, som er en klasse af maskinlæringsmodeller, der er inspireret af hjernens struktur.
5. Træning af neurale netværk.Dette modul forklarer, hvordan man træner neurale netværk ved hjælp af backpropagation, og introducerer teknikker til at forbedre ydeevnen af ​​neurale netværk.
6. Dybe neurale netværk: Dette modul giver en introduktion til dybe neurale netværk, som er neurale netværk med flere lag.
7. TensorFlow programmering: Dette modul giver en introduktion til TensorFlow-programmering og dækker emner som tensorer, operationer og grafer.

For at opsummere omfatter kurset videoforelæsninger, interaktive øvelser og programmeringsopgaver, og eleverne kan afslutte det i deres eget tempo. Efter afslutningen af ​​kurset vil eleverne have en grundlæggende forståelse af maskinlæringskoncepter og -teknikker og vil være i stand til at bruge TensorFlow til at bygge simple maskinlæringsmodeller.

Anbefalet: 10+ bedste AI-fotoredigerere 2023: Online og gratis

---

Bedst betalte AI-kurser

AI Programmering med Python

Den "AI Programmering med Python” Nanodegree-programmet, der tilbydes af Udacity, er designet til at give eleverne en omfattende introduktion til kunstig intelligens og maskinlæring ved hjælp af Python-programmeringssproget.

Programmet består af fem kurser, der hver dækker forskellige aspekter af kunstig intelligens og maskinlæring. Kurserne er:

1. Introduktion til Python -programmering. Dette kursus dækker det grundlæggende i Python-programmering, herunder datastrukturer, kontrolstrukturer og funktioner.
2. Introduktion til Machine Learning med Python. Dette kursus lærer dig, hvordan du bygger og evaluerer maskinlæringsmodeller ved hjælp af populære biblioteker som NumPy, Pandas og Scikit-learn.
3. Dyb læring med PyTorch. Dette kursus dækker dyb læring, herunder hvordan man opbygger og træner neurale netværk ved hjælp af PyTorch-biblioteket.
4. Anvendt AI: Dette kursus dækker forskellige anvendelser af kunstig intelligens, herunder naturlig sprogbehandling, computersyn og spil.
5. AI Capstone-projekt. På dette kursus vil du anvende den viden og de færdigheder, du har lært i de tidligere kurser, til et projekt i den virkelige verden.

Gennem hele programmet lærer du, hvordan du forbehandler data, træner modeller og evaluerer ydeevne ved hjælp af Python og forskellige biblioteker. Du vil også lære om de etiske og sociale implikationer af AI, herunder bias og retfærdighed.

"AI-programmering med Python" Nanodegree-programmet henvender sig til personer med en vis programmeringserfaring, men det kræver ikke nogen forudgående viden om AI eller maskinlæring. Det er et program i eget tempo, og eleverne kan bruge så meget tid, som de har brug for, til at færdiggøre kursusmaterialet.

For at opsummere, er programmet højt respekteret og er blevet gennemført af tusindvis af elever over hele verden. Efter afslutningen af ​​programmet vil eleverne have de færdigheder og viden, der er nødvendige for at anvende kunstig intelligens og maskinlæringsteknikker på problemer i den virkelige verden. De vil også have en portefølje af projekter for at vise deres færdigheder til potentielle arbejdsgivere.

Artificial Intelligence AZ: Lær hvordan man bygger en AI

"Artificial Intelligence AZ: Lær hvordan man bygger en AI” er et onlinekursus udbudt af Udemy, der giver en omfattende introduktion til kunstig intelligens (AI) og maskinlæring. Kurset er designet til personer uden forudgående viden om kunstig intelligens eller programmering.

Kurset dækker forskellige emner relateret til AI og machine learning. Emnerne omfatter overvåget og uovervåget læring, dyb læring, naturlig sprogbehandling og computersyn. Kurset giver også praktisk træning i, hvordan man bruger forskellige værktøjer og platforme, herunder Python, TensorFlow og Keras.

Kurset omfatter over 40 timers videoforelæsninger. Det inkluderer quizzer og kodeøvelser. Quizzerne og kodeøvelserne gør det muligt for eleverne at øve deres færdigheder. Så eleverne får praktisk erfaring med AI og maskinlæringsalgoritmer gennem disse quizzer og kodningsøvelser. Kurset omfatter også flere projekter, der giver eleverne mulighed for at anvende deres viden på problemer i den virkelige verden.

Da kurset er i eget tempo, kan eleverne bruge så meget tid, som de har brug for, på at færdiggøre materialet. Derudover er kurset passende for alle, der er interesseret i at tilegne sig viden om AI og maskinlæring, uanset deres baggrund eller erfaringsniveau.

Efter afslutningen af ​​kurset vil eleverne have en solid forståelse af, hvordan man bruger AI og maskinlæring til at løse problemer. Kurset giver også et grundlag for videre studier og mere avancerede kurser i AI og machine learning.

Anbefalet indlæg: Top 5 GPT-drevne udvidelser til Google Sheets og Docs i 2023

Neurale netværk og dyb læring

Den "Neurale netværk og dyb læringKurset er et onlinekursus, der tilbydes af Coursera og undervises af Andrew Ng, professor ved Stanford University og medstifter af Google Brain. Kurset giver en introduktion til deep learning, et underområde af maskinlæring, der bruger kunstig neurale netværk at modellere komplekse mønstre og sammenhænge i data.

Kurset henvender sig til personer, der har en grundlæggende forståelse af Python-programmering og lineær algebra. Det dækker en række emner relateret til neurale netværk og dyb læring, herunder konvolutionelle neurale netværk, tilbagevendende neurale netværk og dybe læringsrammer såsom TensorFlow og Keras. Kurset indeholder også praktiske kodningsopgaver, der gør eleverne i stand til at øve deres færdigheder og implementere forskellige deep learning-algoritmer.

Kurset består af fire moduler, som hver indeholder videoforelæsninger, quizzer og programmeringsopgaver.

Da kurset er i eget tempo, kan eleverne bruge så meget tid, som de har brug for, for at gennemføre det.

Efter afslutningen af ​​kurset vil eleverne have en solid forståelse af principperne for dyb læring, herunder evnen til at opbygge og træne neurale netværk til forskellige applikationer.

For at opsummere er kurset "Neurale netværk og dyb læring" en velkendt og populær læringsressource blandt personer, der er interesseret i dyb læring, og tusindvis af elever verden over har gennemført det.

Data Science og Machine Learning Bootcamp med R

Den "Data Science og Machine Learning Bootcamp med R” er et onlinekursus udbudt af Udemy. Dette kursus har til formål at instruere eleverne i det grundlæggende inden for datavidenskab og maskinlæring ved hjælp af R-programmeringssproget.

Kurset henvender sig til begyndere og kræver ingen forudgående viden om programmering eller datavidenskab. Kurset dækker en bred vifte af emner, herunder datamanipulation, datavisualisering, statistisk inferens, maskinlæringsalgoritmer og modelevaluering.

Så Data Science og Machine Learning-kurset består af 19 sektioner, og det tilbyder over 100 forelæsninger, quizzer og programmeringsopgaver. Hvert afsnit dækker et specifikt emne og inkluderer videoforelæsninger, kodeeksemplerog øvelser, der hjælper eleverne med at øve deres færdigheder.

Nogle af de centrale emner, der behandles i kurset, omfatter:

• Datastrid og manipulation ved hjælp af dplyr og tidyr
• Datavisualisering ved hjælp af ggplot2
• Sandsynlighed og statistisk inferens
• Lineær regression og multipel regression
• Klassifikations- og regressionstræer
• Tilfældige skove og gradientboosting
• Klynger og dimensionsreduktion
• Tidsserieanalyse

Så efter afslutningen af ​​kurset vil eleverne have en solid forståelse af R-programmeringssproget og dets anvendelser inden for datavidenskab og maskinlæring. De vil også have færdigheder til at analysere og fortolke komplekse datasæt, opbygge og evaluere prædiktive modeller og kommunikere deres resultater effektivt til andre.

Anbefalet indlæg: Top 100+ trendrapporter 2023: Global Industry Forecasting

---

Konklusion

Afslutningsvis bliver det mere og mere vigtigt at lære om AI i nutidens digitale tidsalder, da AI er hurtigt transformation af forskellige industrier og ændre måden, vi lever og arbejder på. Ved at studere AI kan individer udvikle den viden og de færdigheder, der er nødvendige for at designe og udvikle intelligente systemer, der kan lære af data og træffe forudsigelser eller beslutninger.

Mange områder, herunder sundhedspleje, finans, transport og uddannelse, bruger kunstig intelligens, og eksperter forudser, at dets applikationer vil fortsætte med at vokse i kommende år.

Der er mange onlinekurser og ressourcer tilgængelige til at lære om AI, lige fra introduktionskurser til mere avancerede kurser, der dækker emner som deep learning og forstærkende læring. Ved at investere i AI-uddannelse kan enkeltpersoner holde sig ajour med den seneste udvikling på området, tilegne sig værdifulde færdigheder, der er meget efterspurgte, og potentielt åbne op for nye karrieremuligheder.

Samlet set at forblive konkurrencedygtig i nutidens jobmarkedet og være klar til fremtidens arbejde, skal enkeltpersoner lære AI, da det vil få en stadig større indflydelse på forskellige aspekter af vores liv.

FAQ

AI, eller kunstig intelligens, refererer til udviklingen af ​​computersystemer, der kan udføre opgaver, der typisk ville kræve menneskelig intelligens, såsom læring, problemløsning og beslutningstagning.

Der er tre hovedtyper af AI: smal eller svag AI, generel AI og superintelligens. Smal AI er designet til at udføre en specifik opgave, mens generel AI er i stand til at udføre enhver intellektuel opgave, som et menneske kan. Superintelligens, som stadig er rent teoretisk, refererer til kunstig intelligens, der overgår menneskelig intelligens og er i stand til at løse problemer ud over vores fatteevne.

AI har mange praktiske anvendelser på tværs af forskellige brancher, såsom sundhedspleje, finans, transport og uddannelse. Eksempler omfatter prædiktiv vedligeholdelse i fremstilling, personlig medicin i sundhedsvæsenet, bedrageri afsløring inden for økonomi og intelligent trafikstyring inden for transport.

For at arbejde i AI har man brug for et stærkt fundament inden for matematik, statistik og programmering, samt viden om maskinlæringsalgoritmer og rammer såsom TensorFlow, Keras og PyTorch.

Der er mange onlineressourcer tilgængelige for at lære om AI, inklusive gratis onlinekurser, tutorials og MOOC'er, der tilbydes af topuniversiteter og virksomheder som Google, Coursera, Udacity og edX.

AI rejser mange etiske bekymringer, såsom bias, privatliv og jobfortrængning. Det er vigtigt for enkeltpersoner og organisationer at overveje disse spørgsmål, når de udvikler og implementerer AI-systemer.

Læs mere:

• Bings AI kan ikke stole på; Søgemaskinen begraver sine fejl
• AI Service KickResume kan hjælpe dig med at skabe det perfekte CV
• Top 7 AI-stemmegeneratorer og stemmekloning til tekst-til-tale
• De 10 potentielle AI-apps, der kunne revolutionere sport
• Top 10 Mobile AI Art Generator Apps i 2023 til Android og IOS