15+ بهترین دوره هوش مصنوعی برای یادگیری در سال 2023: رایگان و پولی

هوش مصنوعی زمینه‌ای است که به سرعت در حال رشد است و این پتانسیل را دارد که شیوه زندگی و کار ما را متحول کند. از خودروهای خودران گرفته تا مراقبت های بهداشتی شخصی، هوش مصنوعی در حال حاضر تأثیر قابل توجهی بر بسیاری از صنایع داشته است و با سرعت بی سابقه ای به پیشرفت خود ادامه می دهد.

از آنجایی که شرکت ها و سازمان های بیشتری از هوش مصنوعی در عملیات خود استفاده می کنند، تقاضا برای متخصصان ماهر در این زمینه به سرعت در حال افزایش است.

نکات طرفدار
اینها 10+ تولید کننده محتوای هوش مصنوعی برای کمک به سازندگان محتوا در تولید سریع و کارآمد محتوای با کیفیت بالا طراحی شده اند.
با وضوح 4K و 8K با کیفیت بالا، این آثار هنری مطمئناً بینندگان را با جزئیات خیره کننده و واقع گرایی خود تحت تأثیر قرار می دهند.
اینها 10 پروژه رمزنگاری هوش مصنوعی بر اساس استفاده نوآورانه آنها از فناوری هوش مصنوعی در صنعت ارزهای دیجیتال انتخاب شده اند.

برای پاسخگویی به این تقاضا، اکنون طیف گسترده ای از دوره های هوش مصنوعی، هم رایگان و هم پولی، آنلاین و حضوری در دسترس است. این دوره ها موضوعات مختلفی را پوشش می دهند، از مبانی فراگیری ماشین و یادگیری عمیق در زمینه های تخصصی تر مانند پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتر. آنها برای دانش آموزان، متخصصان و هر کسی که علاقه مند به یادگیری در مورد این زمینه هیجان انگیز است طراحی شده است.

این لیست شامل بهترین دوره های هوش مصنوعی در حال حاضر موجود است، از جمله دوره هایی از دانشگاه های برتر مانند استنفورد و MIT و صنعت رهبرانی مانند گوگل و آی بی ام. هم به مبتدیان تازه وارد در یادگیری ماشین و هم به متخصصان با تجربه ای که به دنبال گسترش دانش خود هستند، پاسخگو است.

نکات طرفدار
اینها ژنراتورهای هوش مصنوعی و استراتژی های بازاریابی هوش مصنوعی می تواند به کسب و کارها کمک کند تا کمپین های بازاریابی خود را بهینه کنند و به مشتریان بالقوه بیشتری دست یابند.
اینها پلاگین های هوش مصنوعی و ابزارهای سئو هوش مصنوعی می تواند منجر به افزایش دید و تعامل بهتر با مشتری شود که منجر به تبدیل بیشتر و افزایش درآمد می شود.
سازنده آرم هوش مصنوعی می تواند به صرفه جویی در زمان و منابع با ارزش کمک کند و به طراحان این امکان را می دهد تا بر سایر جنبه های مهم کار خود تمرکز کنند.
اینها فیلم های راهنمایی گام به گام در مورد نحوه استفاده ارائه دهید ChatGPT تا درآمد بالقوه خود را به حداکثر برسانید.
ویرایشگرهای عکس هوش مصنوعی همچنین می تواند قابلیت روتوش قدرتمند مانند از بین بردن لکه ها یا صاف کردن چین و چروک ها را ارائه دهد.

برگه مقایسه بهترین دوره های هوش مصنوعی

دوره های متعدد هوش مصنوعی به صورت آنلاین و آفلاین، رایگان و پولی، از موسسات مختلف معتبر در سراسر جهان وجود دارد. در اینجا برخی از بهترین دوره های AI آورده شده است:

نام	رتبه	نویسنده	سکو	$
هوش مصنوعی برای همه	⭐⭐⭐⭐	اندرو نانگ	Coursera	رایگان
یادگیری ماشینی تحت نظارت	⭐ ⭐ ⭐	اندرو نانگ	Coursera	رایگان
یادگیری عمیق	⭐⭐⭐⭐	اندرو نانگ	Coursera	رایگان
گواهینامه حرفه ای هوش مصنوعی کاربردی از IBM	⭐ ⭐ ⭐	آی بی ام	Coursera	رایگان
CS50 مقدمه ای بر هوش مصنوعی با پایتون	⭐ ⭐ ⭐	دانشگاه هاروارد	EDX	رایگان
برنامه نویسی AI با پایتون	⭐⭐⭐⭐	یوداسیتی	یوداسیتی	پرداخت
داده ها و مبانی هوش مصنوعی	⭐⭐	بنیاد لینوکس	EDX	رایگان
آشنایی با یادگیری ماشین	⭐⭐⭐⭐	گوگل	یوداسیتی	رایگان
هوش مصنوعی AZ: یاد بگیرید چگونه یک هوش مصنوعی بسازید	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	پرداخت
یادگیری تقویتی	⭐⭐	دیوید سیلور	یوتیوب	رایگان
شبکه های عصبی و یادگیری عمیق	⭐⭐⭐⭐	deeplearning.ai	Coursera	پرداخت
گواهینامه حرفه ای توسعه دهنده TensorFlow	⭐ ⭐ ⭐	TensorFlow	Coursera	رایگان
Bootcamp Science Data و Learning Machine با R	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	پرداخت
یادگیری عمیق عملی برای کدنویسان	⭐ ⭐ ⭐	سریع .ai	سریع .ai	رایگان
دوره آموزش تصادف ماشین	⭐ ⭐ ⭐	گوگل	گوگل	رایگان

برای یافتن بهترین مناسب برای نیازها و اهداف یادگیری خود، دوره های هوش مصنوعی را تحقیق و مقایسه کنید. به خاطر داشته باشید که هوش مصنوعی یک زمینه به سرعت در حال توسعه است، بنابراین به‌روز ماندن با آخرین پیشرفت‌ها و پیشرفت‌ها بسیار مهم است.

مطالعه هوش مصنوعی نیز در طراحی برنامه های آینده ما مهم است: 120+ محتوای برتر تولید شده با هوش مصنوعی در سال 2023: تصاویر، موسیقی، ویدیوها

بهترین دوره های رایگان هوش مصنوعی

هوش مصنوعی برای همه

"هوش مصنوعی برای همهدوره آموزشی Coursera یک دوره مقدماتی است که یک نمای کلی از حوزه هوش مصنوعی (AI) ارائه می دهد. این دوره برای افرادی طراحی شده است که علاقه مند به یادگیری در مورد هوش مصنوعی هستند اما لزوماً پیشینه فنی در این زمینه ندارند.

این دوره توسط Andrew Ng، محقق برجسته هوش مصنوعی و یکی از بنیانگذاران Coursera تدریس می شود. این شامل چهار هفته مطالب است که هر کدام شامل چندین سخنرانی ویدیویی و آزمون است. دوره طیف گسترده ای از موضوعات مرتبط با هوش مصنوعی، از جمله یادگیری ماشینی، شبکه های عصبی، بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و روباتیک را پوشش می دهد.

این دوره اصول اساسی هوش مصنوعی، از جمله الگوریتم ها و تکنیک های یادگیری ماشین و کاربردهای عملی آنها را پوشش می دهد. یادگیرندگان ملاحظات اخلاقی و اجتماعی مرتبط با هوش مصنوعی را بررسی خواهند کرد. این دوره استفاده از هوش مصنوعی را در بخش های مختلف مانند مراقبت های بهداشتی، مالی و حمل و نقل پوشش می دهد.

به طور کلی، دوره "AI for Everyone" یک مقدمه عالی برای حوزه هوش مصنوعی است و برای هر کسی که می خواهد درک اساسی از این موضوع به دست آورد مناسب است. این به هیچ دانش فنی قبلی نیاز ندارد و می تواند با سرعت خود تکمیل شود.

یادگیری ماشینی نظارت شده: رگرسیون و طبقه بندی

"یادگیری ماشینی نظارت شده: رگرسیون و طبقه بندیدوره آموزشی Coursera یک دوره آنلاین محبوب است که توسط Andrew Ng، محقق برجسته هوش مصنوعی و یکی از بنیانگذاران Coursera تدریس می شود. این دوره برای ارائه مقدمه ای جامع برای یادگیری ماشینی طراحی شده است که زیرشاخه ای از آن است هوش مصنوعی که بر توسعه الگوریتم هایی تمرکز دارد که می توانند از داده ها یاد بگیرند.

این دوره شامل 11 هفته مطالب است که هر کدام شامل چندین سخنرانی ویدیویی، آزمون ها و تکالیف برنامه نویسی است. با این حال، این دوره طیف گسترده ای از موضوعات مرتبط با یادگیری ماشین را پوشش می دهد، از جمله رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، شبکه های عصبی، ماشین های بردار پشتیبانی، خوشه بندی و تشخیص ناهنجاری.

به طور کلی، دوره "یادگیری ماشین" در Coursera یک منبع عالی برای هر کسی است که می خواهد پایه ای محکم در یادگیری ماشین به دست آورد. یکی از معتبرترین کارشناسان در این زمینه دوره را تدریس می کند و یک نمای کلی از موضوع ارائه می دهد.

پست پیشنهادی: 8 بهترین ویرایشگرها و نرم افزارهای ویدئویی مبتنی بر هوش مصنوعی در سال 2023

یادگیری عمیق

"یادگیری عمیق” تخصص در Coursera یک دوره آنلاین جامع است که توسط Andrew Ng و تیمی از مدرسان متخصص تدریس می شود. طراحی این تخصص برای ارائه مقدمه ای کامل بر یادگیری عمیق است. این زیرشاخه‌ای از یادگیری ماشینی است که بر آموزش شبکه‌های عصبی مصنوعی با لایه‌های متعدد تمرکز دارد تا دقت پیش‌بینی‌ها و طبقه‌بندی‌ها را افزایش دهد.

این تخصص شامل پنج دوره است که هر کدام جنبه های مختلف یادگیری عمیق را پوشش می دهد. دوره ها عبارتند از:

1. شبکه های عصبی و یادگیری عمیق: این دوره اصول یادگیری عمیق و شبکه های عصبی، از جمله نحوه ساخت و آموزش آنها را پوشش می دهد.
2. بهبود شبکه های عصبی عمیق: تنظیم Hyperparameter, Regularization و Optimization: این دوره تکنیک های پیشرفته ای را برای بهبود عملکرد شبکه های عصبی عمیق شامل تنظیم هایپرپارامتر، منظم سازی و بهینه سازی پوشش می دهد.
3. ساختار پروژه های یادگیری ماشین: این دوره به شما می آموزد که چگونه پروژه های یادگیری ماشین را ساختار دهید، از جمله نحوه تشخیص و رفع خطاها در مدل های خود.
4. شبکه های عصبی کانولوشنال: این دوره شبکه های عصبی کانولوشن را پوشش می دهد که معمولاً در وظایف بینایی کامپیوتری مانند تشخیص تصویر استفاده می شود.
5. مدل های دنباله ای: این دوره مدل‌های توالی را پوشش می‌دهد که در پردازش زبان طبیعی و سایر برنامه‌های کاربردی شامل داده‌های متوالی استفاده می‌شوند.

به طور کلی، هزاران دانش آموز در سراسر جهان تخصص بسیار مورد توجه "آموزش عمیق" را در Coursera تکمیل کرده اند. این دوره افراد با دانش اساسی برنامه نویسی و یادگیری ماشین را هدف قرار می دهد و هدف آن آموزش جدیدترین تکنیک ها در یادگیری عمیق است.

هوش مصنوعی کاربردی از IBM

"هوش مصنوعی کاربردی از IBM” گواهی حرفه ای در Coursera برنامه ای است که توسط آی بی ام هوش مصنوعی واتسون این گواهی طراحی شده است تا مهارت ها و دانش مورد نیاز برای ساخت و استقرار راه حل های هوش مصنوعی در تنظیمات دنیای واقعی را در اختیار زبان آموزان قرار دهد.

این برنامه شامل شش دوره است که هر کدام جنبه های مختلف کاربردی را پوشش می دهد هوش مصنوعی. دوره ها عبارتند از:

1. مقدمه ای بر هوش مصنوعی: این دوره آموزشی ارائه می دهد مروری بر هوش مصنوعی، از جمله تاریخچه، اصول اولیه و کاربردهای آن.
2. شروع کار با هوش مصنوعی با استفاده از IBM Watson: این دوره به شما می آموزد که چگونه از IBM Watson برای ساخت و استقرار راه حل های هوش مصنوعی استفاده کنید.
3. ساخت برنامه های کاربردی هوش مصنوعی با API های Watson: این دوره نحوه استفاده از API های مختلف Watson برای ساخت و استقرار برنامه های کاربردی هوش مصنوعی را پوشش می دهد.
4. ساخت چت بات با API های Watson: این دوره به شما می آموزد که چگونه از API های Watson برای ساخت ربات های گفتگو برای خدمات مشتری و سایر برنامه ها استفاده کنید.
5. مقدمه ای بر بینایی کامپیوتر با Watson و OpenCV: این دوره آموزشی بینایی کامپیوتر و نحوه استفاده از Watson و OpenCV برای ساخت برنامه های بینایی کامپیوتر را پوشش می دهد.
6. ساخت اپلیکیشن های هوش مصنوعی با TensorFlow: این دوره TensorFlow را پوشش می دهد که یک چارچوب محبوب برای ساخت و استقرار است مدل های یادگیری عمیق.

به طور خلاصه، در طول برنامه، با جنبه های عملی ساخت و استقرار راه حل های هوش مصنوعی، از جمله نحوه پیش پردازش داده ها آشنا خواهید شد. مدل های قطار، و عملکرد را ارزیابی کنید. همچنین در مورد پیامدهای اخلاقی و اجتماعی هوش مصنوعی، از جمله تعصب و انصاف، یاد خواهید گرفت.

پست پیشنهادی: 50+ بهترین استارت‌آپ موسیقی هوش مصنوعی در سال 2023: Metaverse Post گزارش صنعت

مقدمه CS50 در هوش مصنوعی با پایتون

"مقدمه CS50 در هوش مصنوعی با پایتون” یک دوره آنلاین است که توسط دانشگاه هاروارد از طریق edX ارائه می شود. این دوره به منظور ارائه مقدمه ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون طراحی شده است.

این دوره شامل چندین ماژول است که هر کدام شامل سخنرانی های ویدئویی، آزمون ها و تکالیف برنامه نویسی است. این دوره طیف وسیعی از موضوعات مرتبط با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را پوشش می دهد، از جمله الگوریتم های جستجو، بهینه سازی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق.

به طور خلاصه، "مقدمه ای بر هوش مصنوعی با پایتون" یک دوره بسیار مورد توجه است که پایه ای محکم در هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ارائه می دهد. با این حال، این دوره توسط هزاران زبان آموز در سراسر جهان تکمیل شده است. برای هر کسی که علاقه مند به یادگیری در مورد این موضوعات است مناسب است و برای افرادی با تجربه برنامه نویسی طراحی شده است. دانش قبلی هوش مصنوعی یا یادگیری ماشینی لازم نیست. بنابراین، پس از اتمام دوره، فراگیران مهارت ها و دانش لازم برای به کارگیری تکنیک های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را در مسائل دنیای واقعی خواهند داشت.

داده ها و مبانی هوش مصنوعی

"داده ها و مبانی هوش مصنوعی” یک دوره آنلاین است که توسط مایکروسافت از طریق edX ارائه می شود. این دوره به منظور ارائه مقدمه ای بر تجزیه و تحلیل داده ها و هوش مصنوعی (AI) طراحی شده است.

این دوره شامل چندین ماژول است که هر کدام شامل سخنرانی های ویدئویی، آزمون ها و آزمایشگاه های عملی است. این دوره طیفی از موضوعات مرتبط با تجزیه و تحلیل داده ها و هوش مصنوعی را پوشش می دهد، از جمله انواع داده ها و منابع، جدال داده ها، تجسم داده ها، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق.

در طول دوره، نحوه استفاده از ابزارها و پلتفرم های مختلف از جمله Azure را یاد خواهید گرفت فراگیری ماشیننوت بوک های پایتون و ژوپیتر، برای انجام تجزیه و تحلیل داده ها و ساخت مدل های هوش مصنوعی. همچنین در مورد پیامدهای اخلاقی و اجتماعی هوش مصنوعی، از جمله انصاف، حریم خصوصی و امنیت خواهید آموخت.

به طور کلی، افراد با تجربه برنامه نویسی می توانند این دوره را بگذرانند و نیازی به دانش قبلی در مورد تجزیه و تحلیل داده ها یا هوش مصنوعی ندارند. این یک دوره خود گام است و فراگیران می توانند به همان اندازه که برای تکمیل مطالب دوره نیاز دارند وقت بگذارند.

پست پیشنهادی: 3 روش جدید برای پیاده سازی هوش مصنوعی در ماموریت های فضایی

آشنایی با یادگیری ماشین

"آشنایی با یادگیری ماشین” یک دوره آنلاین ارائه شده توسط Udacity است که مقدمه ای بر اصول یادگیری ماشینی ارائه می دهد. این دوره افرادی را هدف قرار می دهد که دارای برخی از تجربه های برنامه نویسی هستند، اما لزوماً هیچ گونه مواجهه قبلی با یادگیری ماشین را ندارند.

هر درس از این دوره جنبه متفاوتی از یادگیری ماشین را پوشش می دهد. اینها شامل یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت، مقیاس بندی ویژگی ها، اعتبارسنجی متقابل، برازش بیش از حد و معیارهای عملکرد است. علاوه بر این، این دوره از زبان برنامه نویسی پایتون و کتابخانه scikit-learn برای پیاده سازی و اعمال الگوریتم های یادگیری ماشین استفاده می کند.

به طور خلاصه، این دوره به زبان آموزان اجازه می دهد تا آن را با سرعت خود و بدون هیچ محدودیت زمانی تکمیل کنند. این دوره شامل سخنرانی های ویدئویی، آزمون ها و تکالیف برنامه نویسی برای ارائه تجربه عملی با الگوریتم های یادگیری ماشین است. این دوره برای کمک به فراگیران برای بهبود درک خود از مفاهیم و تکنیک های یادگیری ماشین طراحی شده است.

یادگیری تقویتی

"یادگیری تقویتی دوره توسط دیوید سیلور" مجموعه ای از سخنرانی های ویدئویی در مورد یادگیری تقویتی (RL) است که برای اولین بار در سال 2015 توسط دیوید سیلور، محقق DeepMind ارائه شد. این دوره شامل 10 سخنرانی ویدیویی است که هر یک تقریباً 1-2 ساعت طول می کشد و طیف گسترده ای از موضوعات مرتبط با RL از جمله فرآیندهای تصمیم گیری مارکوف، روش های مونت کارلو، یادگیری تفاوت زمانی و یادگیری تقویتی عمیق را پوشش می دهد.

این دوره برای افرادی مناسب است که در زمینه های ریاضی، علوم کامپیوتر و یا رشته های مرتبط با آن سابقه دارند. این یک مقدمه جامع برای RL، شامل مثال‌های تئوری و عملی ارائه می‌کند.
هزاران زبان آموز در سراسر جهان این سخنرانی ها را مشاهده کرده اند. این دوره یک منبع محبوب برای دانشجویان و محققان علاقه مند به RL است.

به عنوان یک هوش مصنوعی مدل زباننمی‌توانم به‌روزرسانی‌های بی‌درنگ در مورد وضعیت فعلی دوره در سال 2023 ارائه کنم. با این حال، با توجه به محبوبیت و مفید بودن آن، این احتمال وجود دارد که مطالب همچنان برای هر کسی که علاقه مند به یادگیری در مورد RL است مرتبط و ارزشمند باشد.

پست پیشنهادی: 6 مشکل و چالش ربات چت هوش مصنوعی: ChatGPT، بارد، کلود

گواهینامه حرفه ای توسعه دهنده TensorFlow

"توسعه دهنده TensorFlow” گواهی حرفه ای یک برنامه آنلاین است که توسط Coursera با همکاری deeplearning.ai ارائه می شود. هدف این برنامه آموزش فراگیران در ساخت و استقرار مدل های یادگیری عمیق با استفاده از TensorFlow است نرم افزار منبع باز کتابخانه ایجاد شده توسط گوگل

این برنامه از چهار دوره تشکیل شده است که هر کدام جنبه متفاوتی از یادگیری عمیق با استفاده را پوشش می دهد TensorFlow. دوره ها عبارتند از:

1. مقدمه ای بر TensorFlow برای هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق: این دوره مقدمه ای بر TensorFlow ارائه می دهد و مبانی ساخت و آموزش مدل های یادگیری عمیق را پوشش می دهد.
2. شبکه های عصبی کانولوشن در TensorFlow: این دوره بر روی شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNN)، نوعی شبکه عصبی که معمولاً برای طبقه‌بندی تصاویر استفاده می‌شود، تمرکز دارد و به یادگیرندگان می‌آموزد که چگونه با استفاده از TensorFlow CNN بسازند و آموزش دهند.
3. پردازش زبان طبیعی در TensorFlow: این دوره تکنیک های پردازش زبان طبیعی (NLP) مانند طبقه بندی متن و تجزیه و تحلیل احساسات را پوشش می دهد و به یادگیرندگان می آموزد که چگونه با استفاده از TensorFlow از این تکنیک ها استفاده کنند.
4. توالی، سری زمانی و پیش بینی: این دوره به یادگیرندگان می آموزد که چگونه شبکه های عصبی مکرر (RNN) و سایر مدل های یادگیری عمیق را برای تجزیه و تحلیل داده های سری زمانی بسازند و آموزش دهند.

این برنامه به صورت خود گام است و فراگیران می توانند به همان اندازه که برای تکمیل هر دوره نیاز دارند وقت بگذارند. هر دوره شامل سخنرانی های ویدئویی، آزمون ها و تکالیف برنامه نویسی است که زبان آموزان باید برای دریافت گواهینامه آن را تکمیل کنند.

یادگیری عمیق عملی برای کدنویسان

دوره fast.ai یک دوره آنلاین در زمینه یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی است که توسط fast.ai ارائه می شود. Fast.ai یک آزمایشگاه تحقیقاتی و سازمان آموزشی است که توسط جرمی هوارد و ریچل توماس تأسیس شده است. هدف این دوره عملی و تجربی است. بنابراین، این دوره به یادگیرندگان نحوه ساخت مدل های یادگیری عمیق با استفاده از پایتون و کتابخانه fastai را آموزش می دهد.

این دوره از دو بخش تشکیل شده است: "یادگیری عمیق عملی برای کدنویساندوره آموزشی و دوره آموزشی «آموزش عمیق برای کدنویسان». بخش اول این دوره اصول یادگیری عمیق را پوشش می دهد، از جمله شبکه های عصبی، شبکه های عصبی کانولوشنال و شبکه های عصبی تکراری. بنابراین، بخش دوم این دوره موضوعات پیشرفته تری را در یادگیری عمیق، از جمله مدل های مولد، یادگیری تقویتی و پردازش زبان طبیعی پوشش می دهد.

هدف این دوره شامل فراگیران در تمام سطوح مهارت است و نیازی به دانش قبلی در مورد یادگیری ماشین یا یادگیری عمیق ندارد. علاوه بر این، این دوره از نوت بوک های Jupyter برای آموزش استفاده می کند و شامل تمرین های کدگذاری عملی است که زبان آموزان می توانند با استفاده از Google Colaboratory انجام دهند.

برخی از موضوعات کلیدی تحت پوشش در این دوره عبارتند از:

• طبقه بندی تصویر
• تشخیص اشیا
• پردازش زبان طبیعی
• سیستم های توصیه
• مدل های مولد
• تقویت یادگیری

بنابراین، فراگیرانی که دوره را کامل می کنند، مفاهیم یادگیری عمیق و یادگیری ماشین را درک می کنند و مهارت های ساخت و استقرار مدل های یادگیری عمیق را برای کاربردهای مختلف دارند. این دوره در زمینه یادگیری ماشینی محترم است و کارشناسان آن را به عنوان نقطه شروعی برای مبتدیان توصیه می کنند.

پست پیشنهادی: 9 مورد رایگان Stable Diffusion منابع تولید تصویر

دوره آموزش تصادف ماشین

Google دوره آموزش تصادف ماشین یک دوره آنلاین رایگان ارائه شده توسط Google است که مقدمه ای بر مفاهیم، ​​ابزارها و تکنیک های یادگیری ماشین ارائه می دهد. این دوره توسعه دهندگانی را با حداقل یا بدون تجربه در یادگیری ماشین هدف قرار می دهد و هدف آن ارائه یک نمای کلی سریع و عملی از این زمینه است.

بنابراین، این دوره به ماژول های متعددی تقسیم می شود که هر یک جنبه متمایز از یادگیری ماشین را پوشش می دهد. این ماژول ها عبارتند از:

1. آشنایی با یادگیری ماشین. این ماژول یک نمای کلی از مفاهیم اساسی و اصطلاحات مورد استفاده در یادگیری ماشین ارائه می دهد و یادگیرندگان را با یادگیری نظارت شده، یادگیری بدون نظارت و یادگیری تقویتی آشنا می کند.
2. یادگیری ماشین با TensorFlow. این ماژول مقدمه ای بر چارچوب TensorFlow ارائه می دهد که توسط گوگل برای توسعه مدل های یادگیری ماشین استفاده می شود.
3. تعمیم، برازش بیش از حد و کم تناسب. این ماژول مفاهیم تعمیم، برازش بیش از حد، و عدم تناسب و نحوه اجتناب از آنها را هنگام ساخت مدل های یادگیری ماشین توضیح می دهد.
4. شبکه های عصبی. این ماژول مقدمه ای بر شبکه های عصبی، که کلاسی از مدل های یادگیری ماشینی هستند که از ساختار مغز الهام گرفته شده اند، ارائه می دهد.
5. آموزش شبکه های عصبیاین ماژول نحوه آموزش شبکه های عصبی با استفاده از پس انتشار را توضیح می دهد و تکنیک هایی را برای بهبود عملکرد شبکه های عصبی معرفی می کند.
6. شبکه های عصبی عمیق: این ماژول مقدمه ای بر شبکه های عصبی عمیق، که شبکه های عصبی با چندین لایه هستند، ارائه می دهد.
7. برنامه نویسی TensorFlow: این ماژول مقدمه ای بر برنامه نویسی TensorFlow ارائه می دهد و موضوعاتی مانند تانسورها، عملیات ها و نمودارها را پوشش می دهد.

به طور خلاصه، این دوره شامل سخنرانی های ویدئویی، تمرین های تعاملی، و تکالیف برنامه نویسی است و زبان آموزان می توانند آن را با سرعت خود به پایان برسانند. پس از اتمام دوره، فراگیران درک اولیه ای از مفاهیم و تکنیک های یادگیری ماشین خواهند داشت و می توانند از TensorFlow برای ساخت مدل های یادگیری ماشینی ساده استفاده کنند.

توصیه می شود: 10+ بهترین ویرایشگر عکس هوش مصنوعی 2023: آنلاین و رایگان

---

بهترین دوره های پولی هوش مصنوعی

برنامه نویسی AI با پایتون

"برنامه نویسی AI با پایتونبرنامه Nanodegree ارائه شده توسط Udacity به منظور ارائه مقدمه ای جامع به هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با استفاده از زبان برنامه نویسی پایتون به زبان آموزان طراحی شده است.

این برنامه شامل پنج دوره است که هر کدام جنبه های مختلف هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را پوشش می دهد. دوره ها عبارتند از:

1. مقدمه ای بر برنامه نویسی پایتون. این دوره اصول برنامه نویسی پایتون شامل ساختارهای داده، ساختارهای کنترل و توابع را پوشش می دهد.
2. مقدمه ای بر یادگیری ماشین با پایتون. این دوره به شما می آموزد که چگونه با استفاده از کتابخانه های محبوب مانند NumPy، Pandas و Scikit-learn مدل های یادگیری ماشینی بسازید و ارزیابی کنید.
3. یادگیری عمیق با PyTorch. این دوره آموزشی عمیق شامل نحوه ساخت و آموزش شبکه های عصبی با استفاده از کتابخانه PyTorch را پوشش می دهد.
4. هوش مصنوعی کاربردی: این دوره کاربردهای مختلف هوش مصنوعی از جمله پردازش زبان طبیعی، بینایی کامپیوتر و بازی کردن را پوشش می دهد.
5. پروژه AI Capstone. در این دوره، دانش و مهارت هایی که در دوره های قبلی آموخته اید را در یک پروژه واقعی به کار خواهید برد.

در طول این برنامه، نحوه پیش پردازش داده ها، آموزش مدل ها و ارزیابی عملکرد با استفاده از پایتون و کتابخانه های مختلف را خواهید آموخت. همچنین در مورد پیامدهای اخلاقی و اجتماعی هوش مصنوعی، از جمله تعصب و انصاف، یاد خواهید گرفت.

برنامه Nanodegree "برنامه نویسی هوش مصنوعی با پایتون" افرادی را هدف قرار می دهد که تجربه برنامه نویسی دارند، اما نیازی به دانش قبلی در مورد هوش مصنوعی یا یادگیری ماشین ندارد. این یک برنامه خود گام است و فراگیران می توانند به همان اندازه که برای تکمیل مطالب دوره نیاز دارند وقت بگذارند.

به طور خلاصه، این برنامه بسیار مورد توجه است و توسط هزاران زبان آموز در سراسر جهان تکمیل شده است. پس از اتمام برنامه، فراگیران مهارت ها و دانش مورد نیاز برای به کارگیری تکنیک های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را در مسائل دنیای واقعی خواهند داشت. آنها همچنین مجموعه ای از پروژه ها را برای نشان دادن مهارت های خود به کارفرمایان بالقوه خواهند داشت.

هوش مصنوعی AZ: یاد بگیرید چگونه یک هوش مصنوعی بسازید

"هوش مصنوعی AZ: یاد بگیرید چگونه یک هوش مصنوعی بسازید” یک دوره آنلاین ارائه شده توسط Udemy است که مقدمه ای جامع بر هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین ارائه می دهد. این دوره برای افرادی طراحی شده است که هیچ دانش قبلی از هوش مصنوعی یا برنامه نویسی ندارند.

این دوره موضوعات مختلفی را در رابطه با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پوشش می دهد. موضوعات شامل یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتری است. این دوره همچنین آموزش های عملی در مورد نحوه استفاده از ابزارها و پلتفرم های مختلف از جمله Python، TensorFlow و Keras را ارائه می دهد.

این دوره شامل بیش از 40 ساعت سخنرانی ویدیویی است. این شامل آزمون ها و تمرین های کدنویسی است. آزمون‌ها و تمرین‌های کدنویسی، فراگیران را قادر می‌سازد تا مهارت‌های خود را تمرین کنند. بنابراین، فراگیران از طریق این آزمون‌ها و تمرین‌های کدنویسی، تجربه عملی با هوش مصنوعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین کسب می‌کنند. این دوره همچنین شامل چندین پروژه است که به زبان آموزان اجازه می دهد دانش خود را در مسائل دنیای واقعی به کار گیرند.

از آنجایی که دوره به صورت خود گام است، فراگیران می توانند به همان اندازه که برای تکمیل مطالب نیاز دارند وقت بگذارند. علاوه بر این، این دوره برای هر کسی که علاقه مند به کسب دانش در مورد هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است، صرف نظر از سابقه یا سطح تجربه مناسب است.

پس از اتمام دوره، زبان آموزان درک کاملی از نحوه استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای حل مشکلات خواهند داشت. این دوره همچنین پایه ای برای مطالعه بیشتر و دوره های پیشرفته تر در هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی فراهم می کند.

پست پیشنهادی: بالا 5 GPT-برنامه‌های افزودنی قدرتمند برای Google Sheets و Docs در سال 2023

شبکه های عصبی و یادگیری عمیق

"شبکه های عصبی و یادگیری عمیقدوره آموزشی یک دوره آنلاین است که توسط Coursera ارائه می شود و توسط اندرو نگ، استاد دانشگاه استنفورد و یکی از بنیانگذاران Google Brain تدریس می شود. این دوره مقدمه ای بر یادگیری عمیق، زیرشاخه ای از یادگیری ماشینی است که از مصنوعی استفاده می کند شبکه های عصبی برای مدل سازی الگوها و روابط پیچیده در داده ها.

این دوره افرادی را هدف قرار می دهد که درک اساسی از برنامه نویسی پایتون و جبر خطی دارند. طیف وسیعی از موضوعات مرتبط با شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق، از جمله شبکه‌های عصبی کانولوشن، شبکه‌های عصبی مکرر و چارچوب‌های یادگیری عمیق مانند TensorFlow و Keras را پوشش می‌دهد. این دوره همچنین شامل تکالیف کدگذاری عملی است که زبان آموزان را قادر می سازد تا مهارت های خود را تمرین کرده و الگوریتم های مختلف یادگیری عمیق را پیاده سازی کنند.

این دوره شامل چهار ماژول است که هر کدام شامل سخنرانی های ویدئویی، آزمون ها و تکالیف برنامه نویسی می باشد.

از آنجایی که دوره به صورت خود گام است، فراگیران می توانند به همان اندازه که برای تکمیل آن نیاز دارند، وقت بگذارند.

پس از اتمام دوره، فراگیران درک کاملی از اصول یادگیری عمیق از جمله توانایی ساخت و آموزش شبکه های عصبی برای کاربردهای مختلف خواهند داشت.

به طور خلاصه، دوره "شبکه های عصبی و یادگیری عمیق" یک منبع یادگیری شناخته شده و محبوب در بین افراد علاقه مند به یادگیری عمیق است و هزاران زبان آموز در سراسر جهان آن را تکمیل کرده اند.

Bootcamp Science Data و Learning Machine با R

"Bootcamp Science Data و Learning Machine با R” یک دوره آنلاین ارائه شده توسط Udemy است. این دوره قصد دارد با استفاده از زبان برنامه نویسی R به زبان آموزان مبانی علم داده و یادگیری ماشین را آموزش دهد.

این دوره افراد مبتدی را هدف قرار می دهد و نیازی به دانش قبلی از برنامه نویسی یا علم داده ندارد. این دوره طیف گسترده ای از موضوعات، از جمله دستکاری داده ها، تجسم داده ها، استنتاج آماری، الگوریتم های یادگیری ماشین و ارزیابی مدل را پوشش می دهد.

بنابراین، دوره علوم داده و یادگیری ماشین شامل 19 بخش است و بیش از 100 سخنرانی، آزمون ها و تکالیف برنامه نویسی را ارائه می دهد. هر بخش موضوع خاصی را پوشش می دهد و شامل سخنرانی های ویدئویی است، نمونه های کدو تمرین هایی که به فراگیران کمک می کند تا مهارت های خود را تمرین کنند.

برخی از موضوعات کلیدی تحت پوشش در این دوره عبارتند از:

• جدال و دستکاری داده ها با استفاده از dplyr و tidyr
• تجسم داده ها با استفاده از ggplot2
• احتمال و استنتاج آماری
• رگرسیون خطی و رگرسیون چندگانه
• درختان طبقه بندی و رگرسیون
• جنگل های تصادفی و افزایش گرادیان
• خوشه بندی و کاهش ابعاد
• تجزیه و تحلیل سری

بنابراین، پس از اتمام دوره، زبان آموزان درک کاملی از زبان برنامه نویسی R و کاربردهای آن در علم داده و یادگیری ماشین خواهند داشت. آنها همچنین مهارت هایی برای تجزیه و تحلیل و تفسیر مجموعه داده های پیچیده، ساخت و ارزیابی مدل های پیش بینی و انتقال یافته های خود به طور موثر به دیگران خواهند داشت.

پست پیشنهادی: 100+ گزارش روند برتر 2023: پیش بینی صنعت جهانی

---

نتیجه

در نتیجه، یادگیری در مورد هوش مصنوعی در عصر دیجیتال امروزی اهمیت فزاینده ای پیدا می کند، زیرا هوش مصنوعی به سرعت در حال افزایش است تبدیل صنایع مختلف و تغییر روش زندگی و کار. با مطالعه هوش مصنوعی، افراد می توانند دانش و مهارت های لازم برای طراحی و توسعه سیستم های هوشمندی را که می توانند از داده ها یاد بگیرند و پیش بینی یا تصمیم بگیرند، توسعه دهند.

بسیاری از زمینه‌ها، از جمله مراقبت‌های بهداشتی، مالی، حمل‌ونقل و آموزش، از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند و کارشناسان پیش‌بینی می‌کنند که کاربردهای آن همچنان در حال رشد است. سالهای آینده.

دوره ها و منابع آنلاین زیادی برای یادگیری در مورد هوش مصنوعی وجود دارد، از دوره های مقدماتی تا دوره های پیشرفته تر که موضوعاتی مانند یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی را پوشش می دهند. با سرمایه‌گذاری در آموزش هوش مصنوعی، افراد می‌توانند از آخرین پیشرفت‌ها در این زمینه به‌روز بمانند، مهارت‌های ارزشمندی را کسب کنند که تقاضای بالایی دارند، و به طور بالقوه فرصت‌های شغلی جدیدی را باز کنند.

به طور کلی، برای حفظ رقابت در امروز بازار کار و برای آینده کاری آماده باشید، افراد باید هوش مصنوعی را بیاموزند زیرا تأثیر فزاینده‌ای بر جنبه‌های مختلف زندگی ما خواهد داشت.

پاسخ به برخی سوالات مهم

هوش مصنوعی یا هوش مصنوعی به توسعه سیستم‌های کامپیوتری اشاره دارد که می‌توانند وظایفی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، مانند یادگیری، حل مسئله و تصمیم‌گیری.

سه نوع اصلی هوش مصنوعی وجود دارد: هوش مصنوعی باریک یا ضعیف، هوش مصنوعی عمومی و هوش فوق العاده. هوش مصنوعی باریک برای انجام یک کار خاص طراحی شده است، در حالی که هوش مصنوعی عمومی قادر است هر کار فکری را که یک انسان می تواند انجام دهد. ابر هوش که هنوز کاملاً نظری است، به هوش مصنوعی اطلاق می‌شود که از هوش انسان پیشی گرفته و قادر به حل مشکلات فراتر از درک ما است.

هوش مصنوعی کاربردهای عملی بسیاری در صنایع مختلف مانند مراقبت های بهداشتی، مالی، حمل و نقل و آموزش دارد. مثال‌ها شامل نگهداری پیش‌بینی‌کننده در تولید، پزشکی شخصی‌شده در مراقبت‌های بهداشتی، کشف تقلب در امور مالی و مدیریت هوشمند ترافیک در حمل و نقل.

برای کار در هوش مصنوعی، به یک پایه قوی در ریاضیات، آمار و برنامه نویسی و همچنین دانش الگوریتم ها و چارچوب های یادگیری ماشین مانند TensorFlow، Keras و PyTorch نیاز است.

منابع آنلاین زیادی برای یادگیری در مورد هوش مصنوعی در دسترس هستند، از جمله دوره های آنلاین رایگان، آموزش ها و MOOC های ارائه شده توسط دانشگاه ها و شرکت های برتر مانند Google، Coursera، Udacity و edX.

هوش مصنوعی بسیاری از نگرانی‌های اخلاقی مانند تعصب، حریم خصوصی و جابجایی شغلی را ایجاد می‌کند. برای افراد و سازمان ها مهم است که این مسائل را هنگام توسعه و استقرار سیستم های هوش مصنوعی در نظر بگیرند.

ادامه مطلب:

• نمی توان به هوش مصنوعی بینگ اعتماد کرد. موتور جستجو اشتباهات خود را دفن می کند
• سرویس هوش مصنوعی KickResume می تواند به شما در ایجاد رزومه کامل کمک کند
• 7 تولید کننده صدای برتر هوش مصنوعی و شبیه سازی صدا برای تبدیل متن به گفتار
• 10 اپلیکیشن بالقوه هوش مصنوعی که می توانند ورزش را متحول کنند
• 10 برنامه برتر مولد هنر هوش مصنوعی موبایل در سال 2023 برای اندروید و IOS