15+ καλύτερα μαθήματα AI για να μάθετε το 2023: Δωρεάν και επί πληρωμή

Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένας ταχέως αναπτυσσόμενος τομέας που έχει τη δυνατότητα να φέρει επανάσταση στον τρόπο που ζούμε και εργαζόμαστε. Από τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα μέχρι την εξατομικευμένη υγειονομική περίθαλψη, η τεχνητή νοημοσύνη έχει ήδη επηρεάσει σημαντικά πολλές βιομηχανίες και συνεχίζει να προοδεύει με πρωτοφανή ρυθμό.

Καθώς όλο και περισσότερες εταιρείες και οργανισμοί ενσωματώνουν την τεχνητή νοημοσύνη στις δραστηριότητές τους, η ζήτηση για ειδικευμένους επαγγελματίες σε αυτόν τον τομέα αυξάνεται ραγδαία.

Pro Συμβουλές
Αυτοί 10+ γεννήτριες περιεχομένου AI έχουν σχεδιαστεί για να βοηθούν τους δημιουργούς περιεχομένου να παράγουν περιεχόμενο υψηλής ποιότητας γρήγορα και αποτελεσματικά.
Με υψηλής ποιότητας ανάλυση 4K και 8K, αυτά τα έργα τέχνης είναι βέβαιο ότι θα εντυπωσιάσουν τους θεατές με την εκπληκτική λεπτομέρεια και τον ρεαλισμό τους.
Αυτοί 10 έργα κρυπτογράφησης AI έχουν επιλεγεί με βάση την καινοτόμο χρήση της τεχνολογίας τεχνητής νοημοσύνης στη βιομηχανία κρυπτονομισμάτων.

Για να καλυφθεί αυτή η ζήτηση, υπάρχει πλέον ένα ευρύ φάσμα μαθημάτων AI, δωρεάν και επί πληρωμή, διαδικτυακά και αυτοπροσώπως. Αυτά τα μαθήματα καλύπτουν μια ποικιλία θεμάτων, από τα βασικά μάθηση μηχανής και βαθιά μάθηση σε πιο εξειδικευμένους τομείς όπως η επεξεργασία φυσικής γλώσσας και η όραση υπολογιστή. Είναι σχεδιασμένα για φοιτητές, επαγγελματίες και οποιονδήποτε ενδιαφέρεται να μάθει για αυτόν τον συναρπαστικό τομέα.

Η λίστα περιέχει τα καλύτερα μαθήματα AI που είναι διαθέσιμα αυτήν τη στιγμή, συμπεριλαμβανομένων μαθημάτων από κορυφαία πανεπιστήμια όπως το Stanford και το MIT και βιομηχανία ηγέτες όπως η Google και η IBM. Απευθύνεται τόσο σε αρχάριους που είναι νέοι στη μηχανική μάθηση όσο και σε έμπειρους επαγγελματίες που επιδιώκουν να διευρύνουν τις γνώσεις τους.

Pro Συμβουλές
Αυτοί Γεννήτριες AI και Στρατηγικές μάρκετινγκ AI μπορεί να βοηθήσει τις επιχειρήσεις να βελτιστοποιήσουν τις καμπάνιες μάρκετινγκ και να προσεγγίσουν περισσότερους δυνητικούς πελάτες.
Αυτοί Πρόσθετα AI και  Εργαλεία AI SEO μπορεί να οδηγήσει σε αυξημένη ορατότητα και βελτιωμένη αφοσίωση πελατών, με αποτέλεσμα υψηλότερες μετατροπές και αυξημένα έσοδα.
Κατασκευαστής λογότυπου AI μπορεί να βοηθήσει στην εξοικονόμηση πολύτιμου χρόνου και πόρων, επιτρέποντας στους σχεδιαστές να επικεντρωθούν σε άλλες σημαντικές πτυχές της δουλειάς τους.
Αυτοί βίντεο παρέχετε οδηγίες βήμα προς βήμα για τον τρόπο χρήσης ChatGPT για να μεγιστοποιήσετε το πιθανό εισόδημά σας.
Επεξεργαστές φωτογραφιών AI μπορεί επίσης να παρέχει ισχυρές δυνατότητες ρετουσάρισμα, όπως αφαίρεση ατελειών ή εξομάλυνση των ρυτίδων.

Φύλλο σύγκρισης καλύτερων μαθημάτων AI

Υπάρχουν πολλά μαθήματα τεχνητής νοημοσύνης διαθέσιμα τόσο online όσο και εκτός σύνδεσης, δωρεάν και επί πληρωμή, από διάφορα αξιόπιστα ιδρύματα σε όλο τον κόσμο. Εδώ είναι μερικά από τα καλύτερα μαθήματα AI:

Όνομα	Βαθμολογία	Συγγραφέας	Πλατφόρμα	$
AI για όλους	⭐⭐⭐⭐	Andrew Ng	Coursera	Δωρεάν
Εποπτευόμενη μηχανική μάθηση	⭐⭐⭐	Andrew Ng	Coursera	Δωρεάν
Βαθιά μάθηση	⭐⭐⭐⭐	Andrew Ng	Coursera	Δωρεάν
Επαγγελματική Πιστοποίηση Εφαρμοσμένη AI από την IBM	⭐⭐⭐	IBM	Coursera	Δωρεάν
CS50 Εισαγωγή στην τεχνητή νοημοσύνη με την Python	⭐⭐⭐	Πανεπιστήμιο του Χάρβαρντ	EDX	Δωρεάν
AI Προγραμματισμός με την Python	⭐⭐⭐⭐	Udacity	Udacity	Αμειβόμενος
Δεδομένα και Βασικές αρχές AI	⭐⭐	Linux Foundation	EDX	Δωρεάν
Εισαγωγή στη Μηχανική Μάθηση	⭐⭐⭐⭐	Google	Udacity	Δωρεάν
Τεχνητή Νοημοσύνη AZ: Μάθετε πώς να δημιουργείτε ένα AI	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	Αμειβόμενος
Μάθηση Ενίσχυσης	⭐⭐	David Silver	YouTube	Δωρεάν
Νευρωνικά δίκτυα και βαθιά μάθηση	⭐⭐⭐⭐	βαθιά μάθηση.ai	Coursera	Αμειβόμενος
Επαγγελματικό πιστοποιητικό προγραμματιστή TensorFlow	⭐⭐⭐	TensorFlow	Coursera	Δωρεάν
Data Science and Machine Learning Bootcamp με τον R	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	Αμειβόμενος
Πρακτική βαθιά μάθηση για κωδικοποιητές	⭐⭐⭐	γρήγορα	γρήγορα	Δωρεάν
Μάθημα Crash Machine Machine	⭐⭐⭐	Google	Google	Δωρεάν

Ερευνήστε και συγκρίνετε μαθήματα τεχνητής νοημοσύνης για να βρείτε αυτό που ταιριάζει καλύτερα στις μαθησιακές σας ανάγκες και στόχους. Λάβετε υπόψη ότι η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένας ταχέως εξελισσόμενος τομέας, επομένως η παραμονή ενημερωμένος με τις τελευταίες εξελίξεις και εξελίξεις είναι ζωτικής σημασίας.

Η μελέτη της τεχνητής νοημοσύνης είναι επίσης σημαντική για τον σχεδιασμό των προγραμμάτων του μέλλοντός μας: Το κορυφαίο 120+ περιεχόμενο που δημιουργήθηκε με AI το 2023: Εικόνες, μουσική, βίντεο

Τα καλύτερα δωρεάν μαθήματα AI

AI για όλους

Ο "AI για όλουςΤο μάθημα για το Coursera είναι ένα εισαγωγικό μάθημα που παρέχει μια ολοκληρωμένη επισκόπηση του τομέα της τεχνητής νοημοσύνης (AI). Το μάθημα έχει σχεδιαστεί για άτομα που ενδιαφέρονται να μάθουν για την τεχνητή νοημοσύνη, αλλά δεν έχουν απαραίτητα τεχνικό υπόβαθρο στον τομέα.

Το μάθημα διδάσκεται από τον Andrew Ng, κορυφαίο ερευνητή AI και συνιδρυτή της Coursera. Αποτελείται από υλικό τεσσάρων εβδομάδων, η καθεμία από τις οποίες περιέχει πολλές διαλέξεις βίντεο και κουίζ. Το μάθημα καλύπτει ένα ευρύ φάσμα θεμάτων που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη, συμπεριλαμβανομένης της μηχανικής μάθησης, των νευρωνικών δικτύων, της όρασης υπολογιστών, της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας και της ρομποτικής.

Το μάθημα καλύπτει θεμελιώδεις αρχές της τεχνητής νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένων αλγορίθμων και τεχνικών μηχανικής μάθησης και τις πρακτικές εφαρμογές τους. Οι μαθητές θα διερευνήσουν ηθικές και κοινωνικές εκτιμήσεις που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη. Το μάθημα καλύπτει τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης σε διάφορους τομείς όπως η υγειονομική περίθαλψη, τα οικονομικά και οι μεταφορές.

Συνολικά, το μάθημα «AI for Everyone» είναι μια εξαιρετική εισαγωγή στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης και είναι κατάλληλο για όποιον θέλει να αποκτήσει μια θεμελιώδη κατανόηση του θέματος. Δεν απαιτεί καμία προηγούμενη τεχνική γνώση και μπορεί να ολοκληρωθεί με τον δικό σας ρυθμό.

Εποπτευόμενη Μηχανική Μάθηση: Παλινδρόμηση και Ταξινόμηση

Ο "Εποπτευόμενη Μηχανική Μάθηση: Παλινδρόμηση και ΤαξινόμησηΤο course on Coursera είναι ένα δημοφιλές διαδικτυακό μάθημα που διδάσκει ο Andrew Ng, κορυφαίος ερευνητής AI και συνιδρυτής της Coursera. Αυτό το μάθημα έχει σχεδιαστεί για να παρέχει μια ολοκληρωμένη εισαγωγή στη μηχανική μάθηση, η οποία είναι ένα υποπεδίο του τεχνητή νοημοσύνη που εστιάζει στην ανάπτυξη αλγορίθμων που μπορούν να μάθουν από δεδομένα.

Το μάθημα αποτελείται από υλικό διάρκειας 11 εβδομάδων, το καθένα από τα οποία περιέχει πολλές διαλέξεις βίντεο, κουίζ και εργασίες προγραμματισμού. Ωστόσο, το μάθημα καλύπτει ένα ευρύ φάσμα θεμάτων που σχετίζονται με τη μηχανική μάθηση, συμπεριλαμβανομένης της γραμμικής παλινδρόμησης, της λογιστικής παλινδρόμησης, των νευρωνικών δικτύων, των μηχανών διανυσμάτων υποστήριξης, της ομαδοποίησης και της ανίχνευσης ανωμαλιών.

Συνολικά, το μάθημα «Machine Learning» για το Coursera είναι μια εξαιρετική πηγή για όποιον θέλει να αποκτήσει γερές βάσεις στη μηχανική μάθηση. Ένας από τους πιο σεβαστούς ειδικούς στον τομέα διδάσκει το μάθημα και παρέχει μια ολοκληρωμένη επισκόπηση του θέματος.

Προτεινόμενη ανάρτηση: 8 Καλύτεροι επεξεργαστές βίντεο και λογισμικό με τεχνητή νοημοσύνη το 2023

Βαθιά μάθηση

Ο "Βαθιά μάθησηΗ εξειδίκευση στο Coursera είναι ένα ολοκληρωμένο διαδικτυακό μάθημα που διδάσκεται ο Andrew Ng και μια ομάδα ειδικών εκπαιδευτών. Ο σχεδιασμός αυτής της εξειδίκευσης είναι να προσφέρει μια διεξοδική εισαγωγή στη βαθιά μάθηση. Είναι ένα υποπεδίο της μηχανικής μάθησης που επικεντρώνεται στη διδασκαλία τεχνητών νευρωνικών δικτύων με πολλαπλά επίπεδα για να ενισχύσει την ακρίβεια των προβλέψεων και των ταξινομήσεων.

Η εξειδίκευση αποτελείται από πέντε μαθήματα, καθένα από τα οποία καλύπτει διαφορετικές πτυχές της βαθιάς μάθησης. Τα μαθήματα είναι:

1. Νευρωνικά δίκτυα και βαθιά μάθηση: Αυτό το μάθημα καλύπτει τα βασικά της βαθιάς μάθησης και των νευρωνικών δικτύων, συμπεριλαμβανομένου του τρόπου κατασκευής και εκπαίδευσης τους.
2. Βελτίωση των βαθιών νευρωνικών δικτύων: Συντονισμός υπερπαραμέτρων, τακτοποίηση και βελτιστοποίηση: Αυτό το μάθημα καλύπτει προηγμένες τεχνικές για τη βελτίωση της απόδοσης των βαθιών νευρωνικών δικτύων, συμπεριλαμβανομένου του συντονισμού υπερπαραμέτρων, της τακτοποίησης και της βελτιστοποίησης.
3. Δόμηση έργων μηχανικής μάθησης: Αυτό το μάθημα σάς διδάσκει πώς να δομείτε έργα μηχανικής μάθησης, συμπεριλαμβανομένου του τρόπου διάγνωσης και διόρθωσης σφαλμάτων στα μοντέλα σας.
4. Συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα: Αυτό το μάθημα καλύπτει συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα, τα οποία χρησιμοποιούνται συνήθως σε εργασίες όρασης υπολογιστή, όπως η αναγνώριση εικόνας.
5. Μοντέλα ακολουθίας: Αυτό το μάθημα καλύπτει μοντέλα ακολουθιών, τα οποία χρησιμοποιούνται στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας και άλλες εφαρμογές που περιλαμβάνουν διαδοχικά δεδομένα.

Συνολικά, χιλιάδες μαθητές σε όλο τον κόσμο έχουν ολοκληρώσει την εξειδίκευση της «Deep Learning» με μεγάλη εκτίμηση στο Coursera. Το μάθημα απευθύνεται σε άτομα με θεμελιώδεις γνώσεις προγραμματισμού και μηχανικής μάθησης και στοχεύει να τους διδάξει τις πιο πρόσφατες τεχνικές βαθιάς μάθησης.

Εφαρμοσμένη Τεχνητή Νοημοσύνη από την IBM

Ο "Εφαρμοσμένη Τεχνητή Νοημοσύνη από την IBMΤο επαγγελματικό πιστοποιητικό στο Coursera είναι ένα πρόγραμμα που προσφέρεται από IBM Watson AI. Αυτό το πιστοποιητικό έχει σχεδιαστεί για να παρέχει στους εκπαιδευόμενους τις δεξιότητες και τις γνώσεις που απαιτούνται για τη δημιουργία και την ανάπτυξη λύσεων τεχνητής νοημοσύνης σε πραγματικές ρυθμίσεις.

Το πρόγραμμα αποτελείται από έξι μαθήματα, καθένα από τα οποία καλύπτει διαφορετικές πτυχές της εφαρμογής τεχνητή νοημοσύνη. Τα μαθήματα είναι:

1. Εισαγωγή στην Τεχνητή Νοημοσύνη: Αυτό το μάθημα παρέχει μια επισκόπηση της τεχνητής νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένης της ιστορίας, των βασικών αρχών και των εφαρμογών της.
2. Ξεκινώντας με την τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιώντας την IBM Watson: Αυτό το μάθημα σάς διδάσκει πώς να χρησιμοποιείτε το IBM Watson για τη δημιουργία και την ανάπτυξη λύσεων τεχνητής νοημοσύνης.
3. Δημιουργία εφαρμογών AI με Watson API: Αυτό το μάθημα καλύπτει τον τρόπο χρήσης διαφόρων Watson API για τη δημιουργία και την ανάπτυξη εφαρμογών AI.
4. Δημιουργία Chatbots με Watson API: Αυτό το μάθημα σάς διδάσκει πώς να χρησιμοποιείτε Watson API για τη δημιουργία chatbot για εξυπηρέτηση πελατών και άλλες εφαρμογές.
5. Εισαγωγή στο Computer Vision με Watson και OpenCV: Αυτό το μάθημα καλύπτει την όραση υπολογιστή και τον τρόπο χρήσης των Watson και OpenCV για τη δημιουργία εφαρμογών υπολογιστικής όρασης.
6. Δημιουργία εφαρμογών AI με το TensorFlow: Αυτό το μάθημα καλύπτει το TensorFlow, το οποίο είναι ένα δημοφιλές πλαίσιο για την κατασκευή και την ανάπτυξη μοντέλα βαθιάς μάθησης.

Συνοψίζοντας, σε όλο το πρόγραμμα, θα μάθετε για τις πρακτικές πτυχές της δημιουργίας και της ανάπτυξης λύσεων τεχνητής νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένου του τρόπου προεπεξεργασίας δεδομένων, μοντέλα τρένωνκαι αξιολογήστε την απόδοση. Θα μάθετε επίσης για τις ηθικές και κοινωνικές επιπτώσεις της τεχνητής νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένης της μεροληψίας και της δικαιοσύνης.

Προτεινόμενη ανάρτηση: 50+ καλύτερες startups μουσικής AI το 2023: Metaverse Post Έκθεση βιομηχανίας

CS50 Εισαγωγή στην Τεχνητή Νοημοσύνη με Python

"CS50 Εισαγωγή στην Τεχνητή Νοημοσύνη με Python” είναι ένα διαδικτυακό μάθημα που προσφέρεται από το Πανεπιστήμιο του Χάρβαρντ μέσω του edX. Αυτό το μάθημα έχει σχεδιαστεί για να παρέχει μια εισαγωγή στην τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση χρησιμοποιώντας τη γλώσσα προγραμματισμού Python.

Το μάθημα αποτελείται από πολλές ενότητες, καθεμία από τις οποίες περιέχει διαλέξεις βίντεο, κουίζ και εργασίες προγραμματισμού. Το μάθημα καλύπτει μια σειρά θεμάτων που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση, συμπεριλαμβανομένων αλγορίθμων αναζήτησης, βελτιστοποίησης, μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης.

Συνοψίζοντας, η "Εισαγωγή στην τεχνητή νοημοσύνη με Python" είναι ένα μάθημα με μεγάλη εκτίμηση που παρέχει μια σταθερή βάση στην τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση. Ωστόσο, το μάθημα έχει ολοκληρωθεί από χιλιάδες μαθητές σε όλο τον κόσμο. Είναι κατάλληλο για όποιον ενδιαφέρεται να μάθει για αυτά τα θέματα και έχει σχεδιαστεί για άτομα με κάποια εμπειρία προγραμματισμού. Δεν απαιτείται προηγούμενη γνώση τεχνητής νοημοσύνης ή μηχανικής μάθησης. Έτσι, με την ολοκλήρωση του μαθήματος, οι εκπαιδευόμενοι θα έχουν τις δεξιότητες και τις γνώσεις για να εφαρμόσουν τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης σε προβλήματα του πραγματικού κόσμου.

Δεδομένα και Βασικές αρχές AI

"Δεδομένα και Βασικές αρχές AI” είναι ένα διαδικτυακό μάθημα που προσφέρεται από τη Microsoft μέσω του edX. Αυτό το μάθημα έχει σχεδιαστεί για να παρέχει μια εισαγωγή στην ανάλυση δεδομένων και την τεχνητή νοημοσύνη (AI).

Το μάθημα αποτελείται από πολλές ενότητες, καθεμία από τις οποίες περιέχει διαλέξεις βίντεο, κουίζ και πρακτικά εργαστήρια. Το μάθημα καλύπτει μια σειρά θεμάτων που σχετίζονται με την ανάλυση δεδομένων και την τεχνητή νοημοσύνη, συμπεριλαμβανομένων τύπων και πηγών δεδομένων, διαμάχη δεδομένων, οπτικοποίηση δεδομένων, μηχανική μάθηση και βαθιά μάθηση.

Κατά τη διάρκεια του μαθήματος, θα μάθετε πώς να χρησιμοποιείτε διάφορα εργαλεία και πλατφόρμες, συμπεριλαμβανομένου του Azure Μηχανική μάθηση, Python και Jupyter Notebook, για την εκτέλεση ανάλυσης δεδομένων και τη δημιουργία μοντέλων AI. Θα μάθετε επίσης για τις ηθικές και κοινωνικές επιπτώσεις της τεχνητής νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένης της δικαιοσύνης, της ιδιωτικότητας και της ασφάλειας.

Συνολικά, άτομα με κάποια εμπειρία προγραμματισμού μπορούν να παρακολουθήσουν το μάθημα και δεν χρειάζονται προηγούμενη γνώση ανάλυσης δεδομένων ή τεχνητής νοημοσύνης. Είναι ένα μάθημα με αυτόνομα ρυθμό και οι εκπαιδευόμενοι μπορούν να αφιερώσουν όσο χρόνο χρειάζονται για να ολοκληρώσουν το υλικό του μαθήματος.

Προτεινόμενη ανάρτηση: 3 Νέοι τρόποι για την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης σε διαστημικές αποστολές

Εισαγωγή στη Μηχανική Μάθηση

"Εισαγωγή στη Μηχανική Μάθηση” είναι ένα διαδικτυακό μάθημα που προσφέρεται από το Udacity που παρέχει μια εισαγωγή στις βασικές αρχές της μηχανικής μάθησης. Το μάθημα απευθύνεται σε άτομα που διαθέτουν κάποια εμπειρία προγραμματισμού, αλλά όχι απαραίτητα προηγούμενη έκθεση στη μηχανική μάθηση.

Κάθε μάθημα του μαθήματος καλύπτει μια διαφορετική πτυχή της μηχανικής μάθησης. Αυτές περιλαμβάνουν μετρήσεις εποπτευόμενης και χωρίς επίβλεψη, κλιμάκωση χαρακτηριστικών, διασταυρούμενη επικύρωση, υπερπροσαρμογή και μετρήσεις απόδοσης. Επιπλέον, το μάθημα χρησιμοποιεί τη γλώσσα προγραμματισμού Python και τη βιβλιοθήκη scikit-learn για την υλοποίηση και εφαρμογή των αλγορίθμων μηχανικής μάθησης.

Συνοψίζοντας, το μάθημα επιτρέπει στους μαθητές να το ολοκληρώσουν με τον δικό τους ρυθμό, χωρίς χρονικούς περιορισμούς. Το μάθημα περιλαμβάνει διαλέξεις βίντεο, κουίζ και εργασίες προγραμματισμού για την παροχή πρακτικής εμπειρίας με αλγόριθμους μηχανικής μάθησης. Το μάθημα έχει σχεδιαστεί για να βοηθήσει τους μαθητές να βελτιώσουν την κατανόησή τους για τις έννοιες και τις τεχνικές μηχανικής μάθησης.

Μάθηση Ενίσχυσης

Ο "Μάθηση Ενίσχυσης Course by David Silver» είναι μια σειρά βιντεοδιαλέξεων για την Ενισχυτική Μάθηση (RL) που προσφέρθηκε για πρώτη φορά το 2015 από τον David Silver, ερευνητή στο DeepMind. Το μάθημα αποτελείται από 10 διαλέξεις βίντεο, η καθεμία διαρκεί περίπου 1-2 ώρες, και καλύπτει ένα ευρύ φάσμα θεμάτων που σχετίζονται με το RL, συμπεριλαμβανομένων των Διαδικασιών Αποφάσεων Markov, των μεθόδων Monte Carlo, της μάθησης με χρονική διαφορά και της μάθησης βαθιάς ενίσχυσης.

Το μάθημα είναι κατάλληλο για άτομα με υπόβαθρο στα μαθηματικά, την επιστήμη των υπολογιστών ή συναφείς τομείς. Παρέχει μια ολοκληρωμένη εισαγωγή στο RL, συμπεριλαμβανομένων τόσο θεωρητικών όσο και πρακτικών παραδειγμάτων.
Χιλιάδες μαθητές σε όλο τον κόσμο έχουν παρακολουθήσει τις διαλέξεις. Το μάθημα είναι μια δημοφιλής πηγή για φοιτητές και ερευνητές που ενδιαφέρονται για το RL.

Ως AI γλωσσικό μοντέλο, δεν μπορώ να παράσχω ενημερώσεις σε πραγματικό χρόνο για την τρέχουσα κατάσταση του μαθήματος το 2023. Ωστόσο, λόγω της δημοτικότητας και της χρησιμότητάς του, είναι πιθανό ότι το υλικό εξακολουθεί να είναι σχετικό και πολύτιμο για όποιον ενδιαφέρεται να μάθει για το RL.

Προτεινόμενη ανάρτηση: 6 Ζητήματα και προκλήσεις AI ChatBot: ChatGPT, Βαρντ, Κλοντ

Επαγγελματικό πιστοποιητικό προγραμματιστή TensorFlow

Ο "Προγραμματιστής TensorFlowΤο Professional Certificate είναι ένα διαδικτυακό πρόγραμμα που προσφέρεται από την Coursera σε συνεργασία με το deeplearning.ai. Το πρόγραμμα στοχεύει να καθοδηγήσει τους μαθητές σχετικά με τη δημιουργία και την ανάπτυξη μοντέλων βαθιάς μάθησης χρησιμοποιώντας το TensorFlow, an λογισμικό ανοικτού κώδικα βιβλιοθήκη που δημιουργήθηκε από την Google.

Το πρόγραμμα αποτελείται από τέσσερα μαθήματα, καθένα από τα οποία καλύπτει μια διαφορετική πτυχή της βαθιάς μάθησης χρησιμοποιώντας TensorFlow. Τα μαθήματα είναι:

1. Εισαγωγή στο TensorFlow για AI, Machine Learning και Deep Learning: Αυτό το μάθημα παρέχει μια εισαγωγή στο TensorFlow και καλύπτει τα βασικά της δημιουργίας και της εκπαίδευσης μοντέλων βαθιάς μάθησης.
2. Συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα στο TensorFlow: Αυτό το μάθημα εστιάζει στα συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα (CNN), έναν τύπο νευρωνικού δικτύου που χρησιμοποιείται συνήθως για ταξινόμηση εικόνων, και διδάσκει στους μαθητές πώς να δημιουργούν και να εκπαιδεύουν CNN χρησιμοποιώντας το TensorFlow.
3. Επεξεργασία φυσικής γλώσσας στο TensorFlow: Αυτό το μάθημα καλύπτει τεχνικές επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP), όπως ταξινόμηση κειμένου και ανάλυση συναισθήματος, και διδάσκει στους μαθητές πώς να εφαρμόζουν αυτές τις τεχνικές χρησιμοποιώντας το TensorFlow.
4. Ακολουθίες, χρονοσειρές και πρόβλεψη: Αυτό το μάθημα διδάσκει στους μαθητές πώς να δημιουργούν και να εκπαιδεύουν επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα (RNN) και άλλα μοντέλα βαθιάς μάθησης για την ανάλυση δεδομένων χρονοσειρών.

Το πρόγραμμα είναι αυτορυθμισμένο και οι μαθητές μπορούν να αφιερώσουν όσο χρόνο χρειάζονται για να ολοκληρώσουν κάθε μάθημα. Κάθε μάθημα περιλαμβάνει διαλέξεις βίντεο, κουίζ και εργασίες προγραμματισμού, τις οποίες οι εκπαιδευόμενοι πρέπει να ολοκληρώσουν για να αποκτήσουν πιστοποιητικό.

Πρακτική βαθιά μάθηση για κωδικοποιητές

Το μάθημα fast.ai είναι ένα διαδικτυακό μάθημα για τη βαθιά μάθηση και τη μηχανική μάθηση που προσφέρεται από το fast.ai. Το Fast.ai είναι ένα ερευνητικό εργαστήριο και εκπαιδευτικός οργανισμός που ιδρύθηκε από τους Jeremy Howard και Rachel Thomas. Το μάθημα στοχεύει να είναι ρεαλιστικό και βιωματικό. Έτσι, το μάθημα εκπαιδεύει τους μαθητές πώς να κατασκευάζουν μοντέλα βαθιάς μάθησης χρησιμοποιώντας Python και τη βιβλιοθήκη fastai.

Το μάθημα αποτελείται από δύο μέρη: το «Πρακτική βαθιά μάθηση για κωδικοποιητές” και το μάθημα “Cutting Edge Deep Learning for Coders”. Το πρώτο μέρος του μαθήματος καλύπτει τα βασικά της βαθιάς μάθησης, συμπεριλαμβανομένων νευρωνικά δίκτυα, συνελικτικά νευρωνικά δίκτυα και επαναλαμβανόμενα νευρωνικά δίκτυα. Έτσι, το δεύτερο μέρος του μαθήματος καλύπτει πιο προχωρημένα θέματα στη βαθιά μάθηση, συμπεριλαμβανομένων των μοντέλων παραγωγής, της ενισχυτικής μάθησης και της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας.

Το μάθημα στοχεύει να περιλαμβάνει μαθητές όλων των επιπέδων επάρκειας και δεν απαιτεί προηγούμενη γνώση μηχανικής μάθησης ή βαθιάς μάθησης. Επιπλέον, το μάθημα χρησιμοποιεί σημειωματάρια Jupyter για διδασκαλία και περιλαμβάνει πρακτικές ασκήσεις κωδικοποίησης που οι εκπαιδευόμενοι μπορούν να πραγματοποιήσουν χρησιμοποιώντας το Google Colaboratory.

Μερικά από τα βασικά θέματα που καλύπτονται στο μάθημα περιλαμβάνουν:

• Ταξινόμηση εικόνας
• Ανίχνευση αντικειμένων
• Επεξεργασία φυσικής γλώσσας
• Συστήματα σύστασης
• Μοντέλα παραγωγής
• Ενίσχυση μάθησης

Έτσι, οι μαθητές που θα ολοκληρώσουν το μάθημα θα κατανοήσουν έννοιες βαθιάς μάθησης και μηχανικής μάθησης και θα έχουν τις δεξιότητες να δημιουργήσουν και να αναπτύξουν μοντέλα βαθιάς μάθησης για διάφορες εφαρμογές. Το μάθημα είναι σεβαστό στον τομέα της μηχανικής μάθησης και οι ειδικοί το συνιστούν ως σημείο εκκίνησης για αρχάριους.

Προτεινόμενη ανάρτηση: Κορυφαία 9 δωρεάν Stable Diffusion πόρους δημιουργίας εικόνας

Μάθημα Crash Machine Machine

Η Google Μάθημα Crash Machine Machine είναι ένα δωρεάν διαδικτυακό μάθημα που προσφέρεται από την Google και παρέχει μια εισαγωγή στις έννοιες, τα εργαλεία και τις τεχνικές μηχανικής μάθησης. Το μάθημα απευθύνεται σε προγραμματιστές με ελάχιστη ή καθόλου εμπειρία στη μηχανική μάθηση και στόχος του είναι να προσφέρει μια γρήγορη και ρεαλιστική επισκόπηση του τομέα.

Έτσι, το μάθημα χωρίζεται σε πολλές ενότητες, καθεμία από τις οποίες καλύπτει μια ξεχωριστή πτυχή της μηχανικής μάθησης. Αυτές οι ενότητες περιλαμβάνουν:

1. Εισαγωγή στη Μηχανική Μάθηση. Αυτή η ενότητα παρέχει μια επισκόπηση των βασικών εννοιών και της ορολογίας που χρησιμοποιούνται στη μηχανική μάθηση και εισάγει τους εκπαιδευόμενους στην εποπτευόμενη μάθηση, την μάθηση χωρίς επίβλεψη και την ενισχυτική μάθηση.
2. Μηχανική Μάθηση με το TensorFlow. Αυτή η ενότητα παρέχει μια εισαγωγή στο πλαίσιο TensorFlow, το οποίο χρησιμοποιείται από την Google για την ανάπτυξη μοντέλων μηχανικής εκμάθησης.
3. Γενίκευση, Υπερπροσαρμογή και Υποπροσαρμογή. Αυτή η ενότητα εξηγεί τις έννοιες της γενίκευσης, της υπερπροσαρμογής και της υποπροσαρμογής και πώς να τις αποφύγετε κατά τη δημιουργία μοντέλων μηχανικής μάθησης.
4. Νευρωνικά δίκτυα. Αυτή η ενότητα παρέχει μια εισαγωγή στα νευρωνικά δίκτυα, τα οποία είναι μια κατηγορία μοντέλων μηχανικής μάθησης που εμπνέονται από τη δομή του εγκεφάλου.
5. Εκπαίδευση Νευρωνικών Δικτύων.Αυτή η ενότητα εξηγεί πώς να εκπαιδεύσετε νευρωνικά δίκτυα χρησιμοποιώντας backpropagation και εισάγει τεχνικές για τη βελτίωση της απόδοσης των νευρωνικών δικτύων.
6. Βαθιά νευρωνικά δίκτυα: Αυτή η ενότητα παρέχει μια εισαγωγή στα βαθιά νευρωνικά δίκτυα, τα οποία είναι νευρωνικά δίκτυα με πολλαπλά επίπεδα.
7. Προγραμματισμός TensorFlow: Αυτή η ενότητα παρέχει μια εισαγωγή στον προγραμματισμό TensorFlow και καλύπτει θέματα όπως τανυστές, λειτουργίες και γραφήματα.

Συνοψίζοντας, το μάθημα περιλαμβάνει διαλέξεις βίντεο, διαδραστικές ασκήσεις και προγραμματιστικές εργασίες και οι μαθητές μπορούν να το ολοκληρώσουν με τον δικό τους ρυθμό. Με την ολοκλήρωση του μαθήματος, οι εκπαιδευόμενοι θα έχουν μια βασική κατανόηση των εννοιών και των τεχνικών μηχανικής μάθησης και θα μπορούν να χρησιμοποιούν το TensorFlow για να δημιουργήσουν απλά μοντέλα μηχανικής μάθησης.

Συνιστάται: 10+ καλύτεροι επεξεργαστές φωτογραφιών AI 2023: Online και δωρεάν

---

Καλύτερα πληρωμένα μαθήματα AI

AI Προγραμματισμός με την Python

Ο "AI Προγραμματισμός με την PythonΤο πρόγραμμα Nanodegree που προσφέρεται από το Udacity έχει σχεδιαστεί για να παρέχει στους μαθητές μια ολοκληρωμένη εισαγωγή στην τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση χρησιμοποιώντας τη γλώσσα προγραμματισμού Python.

Το πρόγραμμα αποτελείται από πέντε μαθήματα, καθένα από τα οποία καλύπτει διαφορετικές πτυχές της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης. Τα μαθήματα είναι:

1. Εισαγωγή στον προγραμματισμό Python. Αυτό το μάθημα καλύπτει τα βασικά του προγραμματισμού Python, συμπεριλαμβανομένων των δομών δεδομένων, των δομών ελέγχου και των συναρτήσεων.
2. Εισαγωγή στη Μηχανική Μάθηση με Python. Αυτό το μάθημα σάς διδάσκει πώς να δημιουργείτε και να αξιολογείτε μοντέλα μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας δημοφιλείς βιβλιοθήκες όπως οι NumPy, Pandas και Scikit-learn.
3. Βαθιά μάθηση με το PyTorch. Αυτό το μάθημα καλύπτει τη βαθιά μάθηση, συμπεριλαμβανομένου του τρόπου δημιουργίας και εκπαίδευσης νευρωνικών δικτύων χρησιμοποιώντας τη βιβλιοθήκη PyTorch.
4. Εφαρμοσμένη τεχνητή νοημοσύνη: Αυτό το μάθημα καλύπτει διάφορες εφαρμογές της AI, συμπεριλαμβανομένης της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας, της όρασης υπολογιστή και του παιχνιδιού.
5. AI Capstone Project. Σε αυτό το μάθημα, θα εφαρμόσετε τις γνώσεις και τις δεξιότητες που έχετε μάθει στα προηγούμενα μαθήματα σε ένα έργο πραγματικού κόσμου.

Σε όλο το πρόγραμμα, θα μάθετε πώς να προεπεξεργάζεστε δεδομένα, να εκπαιδεύετε μοντέλα και να αξιολογείτε την απόδοση χρησιμοποιώντας Python και διάφορες βιβλιοθήκες. Θα μάθετε επίσης για τις ηθικές και κοινωνικές επιπτώσεις της τεχνητής νοημοσύνης, συμπεριλαμβανομένης της μεροληψίας και της δικαιοσύνης.

Το πρόγραμμα Nanodegree «Προγραμματισμός AI με Python» στοχεύει άτομα με κάποια εμπειρία προγραμματισμού, αλλά δεν απαιτεί προηγούμενη γνώση τεχνητής νοημοσύνης ή μηχανικής μάθησης. Είναι ένα πρόγραμμα με αυτορυθμισμένο και οι εκπαιδευόμενοι μπορούν να αφιερώσουν όσο χρόνο χρειάζονται για να ολοκληρώσουν το υλικό του μαθήματος.

Συνοψίζοντας, το πρόγραμμα έχει μεγάλη εκτίμηση και έχει ολοκληρωθεί από χιλιάδες μαθητές σε όλο τον κόσμο. Με την ολοκλήρωση του προγράμματος, οι εκπαιδευόμενοι θα έχουν τις δεξιότητες και τις γνώσεις που απαιτούνται για την εφαρμογή τεχνικών τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης σε προβλήματα του πραγματικού κόσμου. Θα έχουν επίσης ένα χαρτοφυλάκιο έργων για να επιδείξουν τις δεξιότητές τους σε πιθανούς εργοδότες.

Τεχνητή Νοημοσύνη AZ: Μάθετε πώς να δημιουργείτε ένα AI

"Τεχνητή Νοημοσύνη AZ: Μάθετε πώς να δημιουργείτε ένα AI” είναι ένα διαδικτυακό μάθημα που προσφέρεται από την Udemy και παρέχει μια ολοκληρωμένη εισαγωγή στην τεχνητή νοημοσύνη (AI) και τη μηχανική μάθηση. Το μάθημα έχει σχεδιαστεί για άτομα χωρίς προηγούμενη γνώση τεχνητής νοημοσύνης ή προγραμματισμού.

Το μάθημα καλύπτει διάφορα θέματα που σχετίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση. Τα θέματα περιλαμβάνουν μάθηση υπό επίβλεψη και χωρίς επίβλεψη, βαθιά μάθηση, επεξεργασία φυσικής γλώσσας και όραση υπολογιστή. Το μάθημα παρέχει επίσης πρακτική εκπαίδευση σχετικά με τον τρόπο χρήσης διαφόρων εργαλείων και πλατφορμών, συμπεριλαμβανομένων των Python, TensorFlow και Keras.

Το μάθημα περιλαμβάνει πάνω από 40 ώρες βιντεοδιαλέξεων. Περιλαμβάνει κουίζ και ασκήσεις κωδικοποίησης. Τα κουίζ και οι ασκήσεις κωδικοποίησης επιτρέπουν στους μαθητές να εξασκήσουν τις δεξιότητές τους. Έτσι, οι μαθητές αποκτούν πρακτική εμπειρία με αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης μέσω αυτών των κουίζ και των ασκήσεων κωδικοποίησης. Το μάθημα περιλαμβάνει επίσης πολλά έργα που επιτρέπουν στους μαθητές να εφαρμόσουν τις γνώσεις τους σε προβλήματα του πραγματικού κόσμου.

Δεδομένου ότι το μάθημα είναι αυτορυθμισμένο, οι εκπαιδευόμενοι μπορούν να αφιερώσουν όσο χρόνο χρειάζονται για να ολοκληρώσουν την ύλη. Επιπλέον, το μάθημα είναι κατάλληλο για όποιον ενδιαφέρεται να αποκτήσει γνώσεις σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση, ανεξάρτητα από το υπόβαθρο ή το επίπεδο εμπειρίας του.

Με την ολοκλήρωση του μαθήματος, οι εκπαιδευόμενοι θα έχουν μια σταθερή κατανόηση του τρόπου χρήσης της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης για την επίλυση προβλημάτων. Το μάθημα παρέχει επίσης τη βάση για περαιτέρω μελέτη και πιο προχωρημένα μαθήματα στην τεχνητή νοημοσύνη και τη μηχανική μάθηση.

Προτεινόμενη ανάρτηση: Top 5 GPT-Επεκτάσεις με τροφοδοσία για τα Φύλλα και τα Έγγραφα Google το 2023

Νευρωνικά δίκτυα και βαθιά μάθηση

Ο "Νευρωνικά δίκτυα και βαθιά μάθησηΤο μάθημα είναι ένα διαδικτυακό μάθημα που προσφέρεται από την Coursera και διδάσκεται από τον Andrew Ng, καθηγητή στο Πανεπιστήμιο του Στάνφορντ και συνιδρυτή της Google Brain. Το μάθημα παρέχει μια εισαγωγή στη βαθιά μάθηση, ένα υποπεδίο της μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιεί τεχνητή νευρωνικά δίκτυα να μοντελοποιήσει πολύπλοκα μοτίβα και σχέσεις σε δεδομένα.

Το μάθημα απευθύνεται σε άτομα που κατέχουν θεμελιώδη κατανόηση του προγραμματισμού Python και της γραμμικής άλγεβρας. Καλύπτει μια σειρά θεμάτων που σχετίζονται με τα νευρωνικά δίκτυα και τη βαθιά μάθηση, συμπεριλαμβανομένων των συνελικτικών νευρωνικών δικτύων, των επαναλαμβανόμενων νευρωνικών δικτύων και των πλαισίων βαθιάς μάθησης όπως το TensorFlow και το Keras. Το μάθημα περιλαμβάνει επίσης πρακτικές εργασίες κωδικοποίησης που επιτρέπουν στους μαθητές να εξασκήσουν τις δεξιότητές τους και να εφαρμόσουν διάφορους αλγόριθμους βαθιάς μάθησης.

Το μάθημα αποτελείται από τέσσερις ενότητες, καθεμία από τις οποίες περιλαμβάνει διαλέξεις βίντεο, κουίζ και εργασίες προγραμματισμού.

Δεδομένου ότι το μάθημα είναι αυτορυθμισμένο, οι εκπαιδευόμενοι μπορούν να αφιερώσουν όσο χρόνο χρειάζονται για να το ολοκληρώσουν.

Με την ολοκλήρωση του μαθήματος, οι εκπαιδευόμενοι θα έχουν μια σταθερή κατανόηση των αρχών της βαθιάς μάθησης, συμπεριλαμβανομένης της ικανότητας κατασκευής και εκπαίδευσης νευρωνικών δικτύων για διάφορες εφαρμογές.

Συνοψίζοντας, το μάθημα «Νευρωνικά δίκτυα και βαθιά μάθηση» είναι μια πολύ γνωστή και δημοφιλής πηγή μάθησης μεταξύ ατόμων που ενδιαφέρονται για τη βαθιά μάθηση, και χιλιάδες μαθητές σε όλο τον κόσμο το έχουν ολοκληρώσει.

Data Science and Machine Learning Bootcamp με τον R

Ο "Data Science and Machine Learning Bootcamp με τον R” είναι ένα διαδικτυακό μάθημα που προσφέρεται από την Udemy. Αυτό το μάθημα σκοπεύει να καθοδηγήσει τους μαθητές στα βασικά της επιστήμης δεδομένων και της μηχανικής μάθησης χρησιμοποιώντας τη γλώσσα προγραμματισμού R.

Το μάθημα απευθύνεται σε αρχάριους και δεν απαιτεί προηγούμενη γνώση προγραμματισμού ή επιστήμης δεδομένων. Το μάθημα καλύπτει ένα ευρύ φάσμα θεμάτων, όπως χειραγώγηση δεδομένων, οπτικοποίηση δεδομένων, στατιστικά συμπεράσματα, αλγόριθμους μηχανικής μάθησης και αξιολόγηση μοντέλων.

Έτσι, το μάθημα Data Science and Machine Learning περιλαμβάνει 19 ενότητες και προσφέρει πάνω από 100 διαλέξεις, κουίζ και εργασίες προγραμματισμού. Κάθε ενότητα καλύπτει ένα συγκεκριμένο θέμα και περιλαμβάνει διαλέξεις βίντεο, παραδείγματα κώδικακαι ασκήσεις που βοηθούν τους μαθητές να εξασκήσουν τις δεξιότητές τους.

Μερικά από τα βασικά θέματα που καλύπτονται στο μάθημα περιλαμβάνουν:

• Διαμάχη δεδομένων και χειραγώγηση με χρήση dplyr και tidyr
• Οπτικοποίηση δεδομένων με χρήση ggplot2
• Πιθανότητες και στατιστικά συμπεράσματα
• Γραμμική παλινδρόμηση και πολλαπλή παλινδρόμηση
• Δέντρα ταξινόμησης και παλινδρόμησης
• Τυχαία δάση και ενίσχυση κλίσης
• Ομαδοποίηση και μείωση διαστάσεων
• Ανάλυση χρονικών σειρών

Έτσι, με την ολοκλήρωση του μαθήματος, οι εκπαιδευόμενοι θα έχουν μια σταθερή κατανόηση της γλώσσας προγραμματισμού R και των εφαρμογών της στην επιστήμη δεδομένων και τη μηχανική μάθηση. Θα έχουν επίσης τις δεξιότητες να αναλύουν και να ερμηνεύουν πολύπλοκα σύνολα δεδομένων, να δημιουργούν και να αξιολογούν μοντέλα πρόβλεψης και να επικοινωνούν αποτελεσματικά τα ευρήματά τους σε άλλους.

Προτεινόμενη ανάρτηση: Top 100+ Trend Reports 2023: Global Industry Forecasting

---

Συμπέρασμα

Συμπερασματικά, η μάθηση για την τεχνητή νοημοσύνη γίνεται ολοένα και πιο σημαντική στη σημερινή ψηφιακή εποχή, καθώς η τεχνητή νοημοσύνη γίνεται ραγδαία μετασχηματίζοντας διάφορες βιομηχανίες και αλλάζοντας τον τρόπο που ζούμε και εργαζόμαστε. Μελετώντας την τεχνητή νοημοσύνη, τα άτομα μπορούν να αναπτύξουν τις γνώσεις και τις δεξιότητες που είναι απαραίτητες για να σχεδιάσουν και να αναπτύξουν έξυπνα συστήματα που μπορούν να μάθουν από δεδομένα και να κάνουν προβλέψεις ή αποφάσεις.

Πολλοί τομείς, συμπεριλαμβανομένης της υγειονομικής περίθαλψης, των οικονομικών, των μεταφορών και της εκπαίδευσης, χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη και οι ειδικοί προβλέπουν ότι οι εφαρμογές της θα συνεχίσουν να αυξάνονται στην ερχόμενα χρόνια.

Υπάρχουν πολλά διαδικτυακά μαθήματα και πόροι που διατίθενται για εκμάθηση σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη, που κυμαίνονται από εισαγωγικά έως πιο προχωρημένα που καλύπτουν θέματα όπως η βαθιά μάθηση και η ενισχυτική μάθηση. Επενδύοντας στην εκπαίδευση τεχνητής νοημοσύνης, τα άτομα μπορούν να παραμένουν ενημερωμένα με τις τελευταίες εξελίξεις στον τομέα, να αποκτήσουν πολύτιμες δεξιότητες που έχουν μεγάλη ζήτηση και ενδεχομένως να ανοίξουν νέες ευκαιρίες σταδιοδρομίας.

Συνολικά, να παραμείνουμε ανταγωνιστικοί στο σημερινό αγορά εργασίας και να είστε έτοιμοι για το μέλλον της εργασίας, τα άτομα πρέπει να μάθουν την τεχνητή νοημοσύνη καθώς θα έχει ολοένα και πιο σημαντικό αντίκτυπο σε διάφορες πτυχές της ζωής μας.

FAQ

Η τεχνητή νοημοσύνη, ή τεχνητή νοημοσύνη, αναφέρεται στην ανάπτυξη συστημάτων υπολογιστών που μπορούν να εκτελούν εργασίες που απαιτούν συνήθως ανθρώπινη νοημοσύνη, όπως μάθηση, επίλυση προβλημάτων και λήψη αποφάσεων.

Υπάρχουν τρεις κύριοι τύποι τεχνητής νοημοσύνης: στενή ή αδύναμη τεχνητή νοημοσύνη, γενική τεχνητή νοημοσύνη και υπερευφυΐα. Το Narrow AI έχει σχεδιαστεί για να εκτελεί μια συγκεκριμένη εργασία, ενώ το γενικό AI είναι ικανό να εκτελέσει οποιαδήποτε πνευματική εργασία μπορεί ένας άνθρωπος. Η υπερευφυΐα, η οποία εξακολουθεί να είναι καθαρά θεωρητική, αναφέρεται σε τεχνητή νοημοσύνη που ξεπερνά την ανθρώπινη νοημοσύνη και είναι ικανή να λύνει προβλήματα πέρα ​​από την αντίληψή μας.

Η τεχνητή νοημοσύνη έχει πολλές πρακτικές εφαρμογές σε διάφορους κλάδους, όπως η υγειονομική περίθαλψη, τα οικονομικά, οι μεταφορές και η εκπαίδευση. Παραδείγματα περιλαμβάνουν προγνωστική συντήρηση στην κατασκευή, εξατομικευμένη ιατρική στην υγειονομική περίθαλψη, ανίχνευση απάτης στα οικονομικά και στην έξυπνη διαχείριση της κυκλοφορίας στις μεταφορές.

Για να εργαστεί κανείς στην τεχνητή νοημοσύνη, χρειάζεται μια ισχυρή βάση στα μαθηματικά, στα στατιστικά και στον προγραμματισμό, καθώς και γνώση αλγορίθμων και πλαισίων μηχανικής μάθησης όπως το TensorFlow, το Keras και το PyTorch.

Υπάρχουν πολλοί διαθέσιμοι διαδικτυακοί πόροι για εκμάθηση σχετικά με την τεχνητή νοημοσύνη, συμπεριλαμβανομένων δωρεάν διαδικτυακών μαθημάτων, σεμιναρίων και MOOC που προσφέρονται από κορυφαία πανεπιστήμια και εταιρείες όπως το Google, το Coursera, το Udacity και το edX.

Η τεχνητή νοημοσύνη εγείρει πολλές ηθικές ανησυχίες, όπως μεροληψία, ιδιωτικότητα και εκτόπιση εργασίας. Είναι σημαντικό για άτομα και οργανισμούς να εξετάζουν αυτά τα ζητήματα κατά την ανάπτυξη και την ανάπτυξη συστημάτων AI.

Διαβάστε περισσότερα:

• Το AI του Bing δεν μπορεί να είναι αξιόπιστο. Η μηχανή αναζήτησης θάβει τα λάθη της
• Το AI Service KickResume μπορεί να σας βοηθήσει να δημιουργήσετε το τέλειο βιογραφικό
• Κορυφαίες 7 γεννήτριες φωνής AI και κλωνοποίηση φωνής για μετατροπή κειμένου σε ομιλία
• Οι 10 πιθανές εφαρμογές AI που θα μπορούσαν να φέρουν επανάσταση στον αθλητισμό
• Οι 10 κορυφαίες εφαρμογές Mobile AI Art Generator το 2023 για Android και IOS