Yli 15 parasta tekoälykurssia vuonna 2023: ilmaisia ​​ja maksullisia

Tekoäly on nopeasti kasvava ala, jolla on potentiaalia mullistaa tapamme elää ja työskennellä. Itseajavista autoista yksilölliseen terveydenhuoltoon tekoäly on jo vaikuttanut merkittävästi monille teollisuudenaloille ja etenee edelleen ennennäkemättömällä vauhdilla.

Kun yhä useammat yritykset ja organisaatiot ottavat tekoälyn osaksi toimintaansa, alan osaavien ammattilaisten kysyntä kasvaa nopeasti.

Pro Vinkkejä
Nämä 10+ AI-sisältögeneraattoria on suunniteltu auttamaan sisällöntuottajia tuottamaan korkealaatuista sisältöä nopeasti ja tehokkaasti.
Kanssa korkealaatuinen 4K- ja 8K-resoluutio, nämä taideteokset tekevät varmasti vaikutuksen katsojiin upeilla yksityiskohdilla ja realistisuudellaan.
Nämä 10 tekoälyn kryptoprojektia on valittu tekoälyteknologian innovatiivisen käytön perusteella kryptovaluuttateollisuudessa.

Vastatakseen tähän kysyntään on nyt saatavilla laaja valikoima AI-kursseja, sekä ilmaisia ​​että maksullisia, verkossa ja henkilökohtaisesti. Nämä kurssit kattavat erilaisia ​​aiheita alkeista alkaen koneoppiminen ja syväoppiminen erikoistuneemmille alueille, kuten luonnollisen kielen käsittelyyn ja tietokonenäköön. Ne on suunniteltu opiskelijoille, ammattilaisille ja kaikille, jotka ovat kiinnostuneita oppimaan tästä jännittävästä alasta.

Luettelo sisältää parhaat tällä hetkellä saatavilla olevat tekoälykurssit, mukaan lukien kurssit huippuyliopistoilta, kuten Stanford ja MIT ja teollisuus johtajia, kuten Google ja IBM. Se sopii sekä aloittelijoille, jotka ovat uusia koneoppimisen parissa, että kokeneille ammattilaisille, jotka haluavat laajentaa tietojaan.

Pro Vinkkejä
Nämä AI generaattorit ja AI-markkinointistrategiat voi auttaa yrityksiä optimoimaan markkinointikampanjansa ja tavoittamaan enemmän potentiaalisia asiakkaita.
Nämä AI-laajennukset ja AI SEO työkalut voi lisätä näkyvyyttä ja parantaa asiakkaiden sitoutumista, mikä johtaa suurempiin konversioihin ja tulojen kasvuun.
AI-logon tekijä voi auttaa säästämään arvokasta aikaa ja resursseja, jolloin suunnittelijat voivat keskittyä muihin tärkeisiin työnsä näkökohtiin.
Nämä videot antaa vaiheittaiset ohjeet käyttöön ChatGPT maksimoidaksesi mahdolliset tulot.
AI valokuvaeditorit voi myös tarjota tehokkaita retusointiominaisuuksia, kuten poistaa epäpuhtauksia tai tasoittaa ryppyjä.

Parhaiden tekoälykurssien vertailutaulukko

On olemassa lukuisia AI-kursseja sekä online- että offline-tilassa, ilmaisia ​​ja maksullisia useilta arvostetuilta oppilaitoksilta ympäri maailmaa. Tässä on joitain parhaista tekoälykursseista:

Nimi	Arvosana	Kirjailija	foorumi	$
AI kaikille	⭐⭐⭐⭐	Andrew Ng	Coursera	Ilmainen
Valvottu koneoppiminen	⭐⭐⭐	Andrew Ng	Coursera	Ilmainen
Deep Learning	⭐⭐⭐⭐	Andrew Ng	Coursera	Ilmainen
Professional Certified Applied AI IBM:ltä	⭐⭐⭐	IBM	Coursera	Ilmainen
CS50:n Johdatus Pythonilla käytettävään tekoälyyn	⭐⭐⭐	Harvardin yliopisto	EDX	Ilmainen
AI-ohjelmointi Pythonilla	⭐⭐⭐⭐	Udacity	Udacity	Maksettu
Data ja tekoälyn perusteet	⭐⭐	Linux-säätiö	EDX	Ilmainen
Johdatus koneoppimiseen	⭐⭐⭐⭐	Google	Udacity	Ilmainen
Tekoäly AZ: Opi rakentamaan tekoäly	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	Maksettu
Vahvistusoppiminen	⭐⭐	David Silver	YouTube	Ilmainen
Neuroverkot ja syvä oppiminen	⭐⭐⭐⭐	deepLearning.ai	Coursera	Maksettu
TensorFlow Developer Professional -sertifikaatti	⭐⭐⭐	TensorFlow	Coursera	Ilmainen
Datatieteen ja koneoppimisen bootcamp R:n kanssa	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	Maksettu
Käytännöllinen syvällinen oppiminen koodereille	⭐⭐⭐	nopeasti.ai	nopeasti.ai	Ilmainen
Koneoppimisen kaatumiskurssi	⭐⭐⭐	Google	Google	Ilmainen

Tutki ja vertaa tekoälykursseja löytääksesi parhaiten sopivat oppimistarpeesi ja -tavoitteesi. Muista, että tekoäly on nopeasti kehittyvä ala, joten on erittäin tärkeää pysyä ajan tasalla viimeisimmästä kehityksestä ja edistysaskelista.

Tekoälyn tutkiminen on tärkeää myös tulevaisuutemme ohjelmien suunnittelussa: Yli 120 parasta tekoälyn tuottamaa sisältöä vuonna 2023: kuvat, musiikki, videot

Parhaat ilmaiset AI-kurssit

AI kaikille

"AI kaikille” Coursera-kurssi on johdantokurssi, joka tarjoaa kattavan yleiskatsauksen tekoälyn (AI) alaan. Kurssi on tarkoitettu henkilöille, jotka ovat kiinnostuneita tekoälyn oppimisesta, mutta joilla ei välttämättä ole alan teknistä taustaa.

Kurssin opettaa Andrew Ng, johtava tekoälytutkija ja Courseran perustaja. Se koostuu neljän viikon materiaalista, joista jokainen sisältää useita videoluentoja ja tietokilpailuja. Kurssi kattaa laajan valikoiman tekoälyyn liittyviä aiheita, mukaan lukien koneoppiminen, hermoverkot, tietokonenäkö, luonnollisen kielen käsittely ja robotiikka.

Kurssi kattaa tekoälyn perusperiaatteet, mukaan lukien koneoppimisalgoritmit ja -tekniikat sekä niiden käytännön sovellukset. Oppijat tutkivat tekoälyyn liittyviä eettisiä ja sosiaalisia näkökohtia. Kurssi kattaa tekoälyn käytön eri aloilla, kuten terveydenhuollossa, rahoituksessa ja liikenteessä.

Kaiken kaikkiaan "AI for Every" -kurssi on loistava johdatus tekoälyn alaan, ja se sopii kaikille, jotka haluavat saada perusteellisen käsityksen aiheesta. Se ei vaadi aiempaa teknistä tietämystä, ja se voidaan suorittaa omaan tahtiisi.

Valvottu koneoppiminen: Regressio ja luokittelu

"Valvottu koneoppiminen: Regressio ja luokitteluCourseran kurssi on suosittu verkkokurssi, jota opettaa Andrew Ng, johtava tekoälytutkija ja Courseran perustaja. Tämä kurssi on suunniteltu tarjoamaan kattava johdatus koneoppimiseen, joka on osa-alue tekoäly joka keskittyy datasta oppivien algoritmien kehittämiseen.

Kurssi koostuu 11 viikon materiaalista, joista jokainen sisältää useita videoluentoja, tietokilpailuja ja ohjelmointitehtäviä. Kurssi kattaa kuitenkin laajan valikoiman koneoppimiseen liittyviä aiheita, mukaan lukien lineaarinen regressio, logistinen regressio, hermoverkot, tukivektorikoneet, klusterointi ja poikkeamien havaitseminen.

Kaiken kaikkiaan Courseran "Machine Learning" -kurssi on erinomainen resurssi kaikille, jotka haluavat saada vankan pohjan koneoppimiseen. Yksi alan arvostetuimmista asiantuntijoista opettaa kurssin ja tarjoaa kattavan yleiskatsauksen aiheesta.

Suositeltu postaus: 8 parasta tekoälyllä toimivaa videoeditoria ja ohjelmistoa vuonna 2023

Deep Learning

"Deep Learning” Courseran erikoistuminen on kattava verkkokurssi, jota opettaa Andrew Ng ja joukko asiantuntijaohjaajia. Tämän erikoistumisen tarkoituksena on tarjota perusteellinen johdatus syvään oppimiseen. Se on koneoppimisen alakenttä, joka keskittyy monikerroksisten keinotekoisten hermoverkkojen opettamiseen ennusteiden ja luokittelujen tarkkuuden parantamiseksi.

Erikoistuminen koostuu viidestä kurssista, joista jokainen kattaa syvän oppimisen eri näkökohdat. Kurssit ovat:

1. Neuraaliverkot ja syväoppiminen: Tämä kurssi kattaa syväoppimisen ja hermoverkkojen perusteet, mukaan lukien niiden rakentamisen ja harjoittamisen.
2. Syvien hermoverkkojen parantaminen: Hyperparametrien viritys, laillistaminen ja optimointi: Tämä kurssi kattaa edistyneitä tekniikoita syvien hermoverkkojen suorituskyvyn parantamiseksi, mukaan lukien hyperparametrien viritys, regularisointi ja optimointi.
3. Koneoppimisprojektien jäsentäminen: Tällä kurssilla opit jäsentämään koneoppimisprojekteja, mukaan lukien kuinka diagnosoida ja korjata mallien virheitä.
4. Konvoluutiohermoverkot: Tämä kurssi kattaa konvoluutiohermoverkot, joita käytetään yleisesti tietokonenäkötehtävissä, kuten kuvantunnistuksessa.
5. Sekvenssimallit: Tämä kurssi kattaa sekvenssimallit, joita käytetään luonnollisen kielen käsittelyssä ja muissa peräkkäistä dataa sisältävissä sovelluksissa.

Kaiken kaikkiaan tuhannet opiskelijat ympäri maailmaa ovat suorittaneet Courserassa arvostetun "Deep Learning" -erikoisalan. Kurssi on suunnattu ohjelmoinnin ja koneoppimisen perustavanlaatuisille henkilöille ja tavoitteena on opettaa heille viimeisimmät syväoppimisen tekniikat.

Sovellettu tekoäly IBM:ltä

"Sovellettu tekoäly IBM:ltä” Courseran ammattitodistus on tarjoama ohjelma IBM Watson AI. Tämä sertifikaatti on suunniteltu tarjoamaan opiskelijoille taidot ja tiedot, joita tarvitaan tekoälyratkaisujen rakentamiseen ja käyttöönottoon tosielämässä.

Ohjelma koostuu kuudesta kurssista, joista jokainen kattaa erilaisia ​​soveltamisen näkökohtia tekoäly. Kurssit ovat:

1. Johdatus Tekoäly: Tämä kurssi tarjoaa yleiskuva tekoälystä, mukaan lukien sen historia, perusperiaatteet ja sovellukset.
2. Tekoälyn käytön aloittaminen IBM Watsonin avulla: Tämä kurssi opettaa sinulle, kuinka IBM Watsonilla voit rakentaa ja ottaa käyttöön tekoälyratkaisuja.
3. AI-sovellusten rakentaminen Watson-sovellusliittymien avulla: Tämä kurssi kattaa kuinka käyttää erilaisia ​​Watson-sovellusliittymiä tekoälysovellusten rakentamiseen ja käyttöönottoon.
4. Chatbottien rakentaminen Watson-sovellusliittymien avulla: Tämä kurssi opettaa sinulle, kuinka Watson API:iden avulla voit rakentaa chatbotteja asiakaspalvelua ja muita sovelluksia varten.
5. Johdatus tietokonenäköön Watsonin ja OpenCV:n kanssa: Tämä kurssi kattaa tietokonenäön sekä Watsonin ja OpenCV:n käyttämisen tietokonenäkösovellusten rakentamiseen.
6. AI-sovellusten rakentaminen TensorFlow'n avulla: Tämä kurssi kattaa TensorFlow'n, joka on suosittu kehys rakentamiseen ja käyttöönottoon syvällisen oppimisen mallit.

Yhteenvetona totean, että koko ohjelman aikana opit AI-ratkaisujen rakentamisen ja käyttöönoton käytännön näkökohdista, mukaan lukien tietojen esikäsittelystä, junamallitja arvioi suorituskykyä. Opit myös tekoälyn eettisistä ja sosiaalisista vaikutuksista, mukaan lukien puolueellisuudesta ja oikeudenmukaisuudesta.

Suositeltu postaus: Yli 50 parasta tekoälymusiikkialustaa vuonna 2023: Metaverse Post Toimialaraportti

CS50: n esittely tekoälyyn Pythonin kanssa

"CS50: n esittely tekoälyyn Pythonin kanssa” on Harvardin yliopiston edX:n kautta tarjoama verkkokurssi. Tämä kurssi on suunniteltu johdattamaan tekoälyyn ja koneoppimiseen Python-ohjelmointikielellä.

Kurssi koostuu useista moduuleista, joista jokainen sisältää videoluentoja, tietokilpailuja ja ohjelmointitehtäviä. Kurssi kattaa useita tekoälyyn ja koneoppimiseen liittyviä aiheita, mukaan lukien hakualgoritmit, optimointi, koneoppiminen ja syväoppiminen.

Yhteenvetona voidaan todeta, että "Johdatus Pythonin tekoälyyn" on arvostettu kurssi, joka tarjoaa vankan perustan tekoälylle ja koneoppimiselle. Kurssin ovat kuitenkin suorittaneet tuhansia oppijoita ympäri maailmaa. Se sopii kaikille, jotka ovat kiinnostuneita oppimaan näistä aiheista, ja se on suunniteltu henkilöille, joilla on jonkin verran ohjelmointikokemusta. Aiempaa tietämystä tekoälystä tai koneoppimisesta ei vaadita. Joten kurssin päätyttyä oppijoilla on taidot ja tiedot soveltaa tekoäly- ja koneoppimistekniikoita todellisiin ongelmiin.

Data ja tekoälyn perusteet

"Data ja tekoälyn perusteet” on Microsoftin edX:n kautta tarjoama verkkokurssi. Tämä kurssi on suunniteltu antamaan johdannon data-analyysiin ja tekoälyyn (AI).

Kurssi koostuu useista moduuleista, joista jokainen sisältää videoluentoja, tietokilpailuja ja käytännön laboratorioita. Kurssi kattaa useita data-analyysiin ja tekoälyyn liittyviä aiheita, mukaan lukien tietotyypit ja -lähteet, datan kiistan, datan visualisoinnin, koneoppimisen ja syväoppimisen.

Kurssin aikana opit käyttämään erilaisia ​​työkaluja ja alustoja, mukaan lukien Azure Koneen oppiminen, Python- ja Jupyter Notebookit tietojen analysointiin ja tekoälymallien rakentamiseen. Opit myös tekoälyn eettisistä ja sosiaalisista vaikutuksista, mukaan lukien oikeudenmukaisuus, yksityisyys ja turvallisuus.

Kaiken kaikkiaan henkilöt, joilla on jonkin verran ohjelmointikokemusta, voivat suorittaa kurssin, eivätkä he tarvitse aiempaa tietoa data-analyysistä tai tekoälystä. Kurssi on omatoiminen, ja oppijat voivat käyttää kurssimateriaalin suorittamiseen niin paljon aikaa kuin tarvitsevat.

Suositeltu postaus: 3 uutta tapaa toteuttaa tekoäly avaruustehtävissä

Johdatus koneoppimiseen

"Johdatus koneoppimiseen” on Udacityn tarjoama verkkokurssi, joka tarjoaa johdannon koneoppimisen perusteisiin. Kurssi on suunnattu henkilöille, joilla on jonkin verran ohjelmointikokemusta, mutta ei välttämättä aikaisempaa kokemusta koneoppimisesta.

Jokainen kurssin oppitunti kattaa eri näkökulman koneoppimiseen. Näitä ovat valvottu ja valvomaton oppiminen, ominaisuuksien skaalaus, ristiinvalidointi, ylisovitus ja suorituskykymittarit. Lisäksi kurssilla käytetään Python-ohjelmointikieltä ja scikit-learn-kirjastoa koneoppimisalgoritmien toteuttamiseen ja soveltamiseen.

Yhteenvetona voidaan todeta, että kurssi antaa opiskelijoille mahdollisuuden suorittaa se omaan tahtiinsa ilman aikarajoituksia. Kurssi sisältää videoluentoja, tietokilpailuja ja ohjelmointitehtäviä, jotka tarjoavat käytännön kokemusta koneoppimisalgoritmeista. Kurssi on suunniteltu auttamaan oppijoita parantamaan ymmärrystään koneoppimisen käsitteistä ja tekniikoista.

Vahvistusoppiminen

"Vahvistusoppiminen David Silverin kurssi” on videoluentojen sarja vahvistusoppimisesta (RL), jonka DeepMindin tutkija David Silver tarjosi ensimmäisen kerran vuonna 2015. Kurssi koostuu 10 videoluennosta, joista kukin kestää noin 1-2 tuntia ja kattaa laajan valikoiman RL:n aiheita, mukaan lukien Markovin päätöksentekoprosessit, Monte Carlo -menetelmät, Temporal Difference -oppiminen ja syvävahvistusoppiminen.

Kurssi sopii henkilöille, joilla on tausta matematiikan, tietojenkäsittelytieteen tai niihin liittyvien alojen parissa. Se tarjoaa kattavan johdannon RL:ään, sisältäen sekä teorian että käytännön esimerkkejä.
Tuhannet oppijat ympäri maailmaa ovat katsoneet luentoja. Kurssi on suosittu resurssi RL:stä kiinnostuneille opiskelijoille ja tutkijoille.

AI:na kielimalli, en voi tarjota reaaliaikaisia ​​päivityksiä kurssin nykytilasta vuonna 2023. Sen suosion ja hyödyllisyyden vuoksi on kuitenkin todennäköistä, että materiaali on edelleen ajankohtainen ja arvokas kaikille RL:n oppimisesta kiinnostuneille.

Suositeltu postaus: 6 AI ChatBot -ongelmaa ja -haastetta: ChatGPT, Bard, Claude

TensorFlow Developer Professional -sertifikaatti

"TensorFlow-kehittäjä” Professional Certificate on online-ohjelma, jonka Coursera tarjoaa yhteistyössä deeplearning.ai:n kanssa. Ohjelman tavoitteena on opastaa oppijoita rakentamaan ja ottamaan käyttöön syväoppimismalleja TensorFlow'n avulla avoimen lähdekoodin ohjelmisto Googlen luoma kirjasto.

Ohjelma koostuu neljästä kurssista, joista jokainen kattaa eri puolen syvällisen oppimisen käytöstä TensorFlow. Kurssit ovat:

1. TensorFlow'n esittely tekoälyä, koneoppimista ja syväoppimista varten: Tämä kurssi tarjoaa johdannon TensorFlow'hun ja kattaa perusteet syvän oppimismallien rakentamisesta ja koulutuksesta.
2. Konvoluutiohermoverkot TensorFlowissa: Tämä kurssi keskittyy konvoluutiohermoverkkoihin (CNN), eräänlaisiin hermoverkkoihin, joita käytetään yleisesti kuvien luokittelussa, ja opettaa oppijoille kuinka rakentaa ja kouluttaa CNN-verkkoja TensorFlow'n avulla.
3. Luonnollisen kielen käsittely TensorFlowissa: Tämä kurssi kattaa luonnollisen kielenkäsittelyn (NLP) tekniikat, kuten tekstin luokittelun ja tunneanalyysin, ja opettaa oppijoille näiden tekniikoiden soveltamista TensorFlow'n avulla.
4. Jaksot, aikasarjat ja ennusteet: Tämä kurssi opettaa oppijoille kuinka rakentaa ja kouluttaa toistuvia hermoverkkoja (RNN) ja muita syväoppimismalleja aikasarjatietojen analysoimiseksi.

Ohjelma on omatahtoinen, ja oppijat voivat käyttää niin paljon aikaa kuin he tarvitsevat kunkin kurssin suorittamiseen. Jokainen kurssi sisältää videoluentoja, tietokilpailuja ja ohjelmointitehtäviä, jotka opiskelijoiden on suoritettava ansaitakseen todistuksen.

Käytännöllinen syvällinen oppiminen koodereille

Fast.ai-kurssi on fast.ai:n tarjoama verkkokurssi syväoppimisesta ja koneoppimisesta. Fast.ai on Jeremy Howardin ja Rachel Thomasin perustama tutkimuslaboratorio ja koulutusorganisaatio. Kurssin tavoitteena on olla pragmaattinen ja kokemuksellinen. Joten kurssi kouluttaa oppijoita kuinka rakentaa syväoppimismalleja käyttämällä Pythonia ja fastai-kirjastoa.

Kurssi koostuu kahdesta osasta: "Käytännöllinen syvällinen oppiminen koodereille" -kurssi ja "Cutting Edge Deep Learning for Coders" -kurssi. Kurssin ensimmäinen osa kattaa syväoppimisen perusteet, mm hermoverkkoihin, konvoluutiohermoverkot ja toistuvat hermoverkot. Kurssin toinen osa siis kattaa syvemmän oppimisen edistyneempiä aiheita, mukaan lukien generatiiviset mallit, vahvistusoppiminen ja luonnollisen kielen käsittely.

Kurssin tavoitteena on olla osallistava kaiken tasoisille oppijoille, eikä se edellytä koneoppimisen tai syväoppimisen aiempaa tietoa. Lisäksi kurssilla käytetään opetuksessa Jupyter-muistikirjoja ja siihen sisältyy käytännön koodausharjoituksia, joita oppijat voivat suorittaa Google Colaboratoryn avulla.

Jotkut kurssin tärkeimmistä aiheista ovat:

• Kuvaluokitus
• Objektien havaitseminen
• Luonnollisen kielen käsittely
• Suositusjärjestelmät
• Generatiiviset mallit
• Vahvistusoppiminen

Joten kurssin suorittaneet oppijat ymmärtävät syväoppimisen ja koneoppimisen käsitteet ja heillä on taidot rakentaa ja ottaa käyttöön syväoppimismalleja erilaisiin sovelluksiin. Kurssi on arvostettu koneoppimisen saralla ja asiantuntijat suosittelevat sitä aloittelijan lähtökohtana.

Suositeltu postaus: Top 9 ilmaiseksi Stable Diffusion kuvanluontiresurssit

Koneoppimisen kaatumiskurssi

Google Koneoppimisen kaatumiskurssi on Googlen tarjoama ilmainen verkkokurssi, joka tarjoaa johdannon koneoppimisen käsitteisiin, työkaluihin ja tekniikoihin. Kurssi on suunnattu kehittäjille, joilla on vähän tai ei lainkaan kokemusta koneoppimisesta, ja sen tavoitteena on tarjota nopea ja käytännöllinen yleiskuva alasta.

Kurssi on siis jaettu useisiin moduuleihin, joista jokainen kattaa tietyn osan koneoppimisesta. Nämä moduulit sisältävät:

1. Johdatus koneoppimiseen. Tämä moduuli antaa yleiskatsauksen koneoppimisen peruskäsitteistä ja terminologiasta sekä tutustuttaa oppijat ohjattuun oppimiseen, ohjaamattomaan oppimiseen ja vahvistusoppimiseen.
2. Koneoppiminen TensorFlow'n avulla. Tämä moduuli esittelee TensorFlow-kehyksen, jota Google käyttää koneoppimismallien kehittämiseen.
3. Yleistäminen, ylisovitus ja alisovitus. Tämä moduuli selittää yleistyksen, ylisovituksen ja alisovituksen käsitteet ja niiden välttämisen koneoppimismalleja rakennettaessa.
4. Neuraaliverkot. Tämä moduuli tarjoaa johdannon hermoverkkoihin, jotka ovat aivojen rakenteesta inspiroituneita koneoppimismalleja.
5. Neuraaliverkkojen koulutus.Tämä moduuli selittää, kuinka neuroverkkoja koulutetaan takaisin leviämisen avulla, ja esittelee tekniikoita hermoverkkojen suorituskyvyn parantamiseksi.
6. Syvät neuroverkot: Tämä moduuli tarjoaa johdannon syviin hermoverkkoihin, jotka ovat hermoverkkoja, joissa on useita kerroksia.
7. TensorFlow-ohjelmointi: Tämä moduuli tarjoaa johdannon TensorFlow-ohjelmointiin ja kattaa aiheita, kuten tensorit, operaatiot ja kaaviot.

Yhteenvetona voidaan todeta, että kurssi sisältää videoluentoja, interaktiivisia harjoituksia ja ohjelmointitehtäviä, ja opiskelijat voivat suorittaa sen omaan tahtiinsa. Kurssin suoritettuaan oppijoilla on perusymmärrys koneoppimisen käsitteistä ja tekniikoista, ja he voivat käyttää TensorFlow'ta yksinkertaisten koneoppimismallien rakentamiseen.

Suositus: Yli 10 parasta tekoälykuvaeditoria 2023: verkossa ja ilmaiseksi

---

Parhaat maksetut tekoälykurssit

AI-ohjelmointi Pythonilla

"AI-ohjelmointi Pythonilla” Udacityn tarjoama Nanodegree-ohjelma on suunniteltu tarjoamaan opiskelijoille kattava johdatus tekoälyyn ja koneoppimiseen Python-ohjelmointikielellä.

Ohjelma koostuu viidestä kurssista, joista jokainen kattaa tekoälyn ja koneoppimisen eri näkökohdat. Kurssit ovat:

1. Johdanto Python -ohjelmointiin. Tämä kurssi kattaa Python-ohjelmoinnin perusteet, mukaan lukien tietorakenteet, ohjausrakenteet ja toiminnot.
2. Johdatus koneoppimiseen Pythonilla. Tämä kurssi opettaa sinua rakentamaan ja arvioimaan koneoppimismalleja käyttämällä suosittuja kirjastoja, kuten NumPy, Pandas ja Scikit-learn.
3. Syvä oppiminen PyTorchin kanssa. Tämä kurssi kattaa syväoppimisen, mukaan lukien kuinka rakentaa ja kouluttaa hermoverkkoja PyTorch-kirjaston avulla.
4. Sovellettu tekoäly: Tämä kurssi kattaa erilaisia ​​tekoälyn sovelluksia, mukaan lukien luonnollisen kielen käsittelyn, tietokonenäön ja pelien pelaamisen.
5. AI Capstone -projekti. Tällä kurssilla käytät aiemmilla kursseilla oppimaasi tietoa ja taitoja tosielämän projektissa.

Koko ohjelman aikana opit esikäsittelemään dataa, kouluttamaan malleja ja arvioimaan suorituskykyä Pythonin ja eri kirjastojen avulla. Opit myös tekoälyn eettisistä ja sosiaalisista vaikutuksista, mukaan lukien puolueellisuudesta ja oikeudenmukaisuudesta.

"AI Programming with Python" Nanodegree -ohjelma on suunnattu henkilöille, joilla on jonkin verran ohjelmointikokemusta, mutta se ei vaadi aiempaa tietämystä tekoälystä tai koneoppimisesta. Se on itseohjautuva ohjelma, ja oppijat voivat käyttää niin paljon aikaa kuin he tarvitsevat kurssimateriaalin suorittamiseen.

Yhteenvetona voidaan todeta, että ohjelma on erittäin arvostettu, ja sen ovat suorittaneet tuhannet oppijat ympäri maailmaa. Ohjelman päätyttyä opiskelijoilla on taidot ja tiedot, joita tarvitaan tekoälyn ja koneoppimistekniikoiden soveltamiseen tosielämän ongelmiin. Heillä on myös portfolio projekteja esitelläkseen taitojaan mahdollisille työnantajille.

Tekoäly AZ: Opi rakentamaan tekoäly

"Tekoäly AZ: Opi rakentamaan tekoäly” on Udemyn tarjoama verkkokurssi, joka tarjoaa kattavan johdannon tekoälyyn (AI) ja koneoppimiseen. Kurssi on tarkoitettu henkilöille, joilla ei ole aiempaa tietoa tekoälystä tai ohjelmoinnista.

Kurssilla käsitellään erilaisia ​​tekoälyyn ja koneoppimiseen liittyviä aiheita. Aiheita ovat ohjattu ja ohjaamaton oppiminen, syväoppiminen, luonnollisen kielen käsittely ja tietokonenäkö. Kurssi tarjoaa myös käytännön koulutusta erilaisten työkalujen ja alustojen käyttöön, mukaan lukien Python, TensorFlow ja Keras.

Kurssi sisältää yli 40 tuntia videoluentoja. Se sisältää tietokilpailuja ja koodausharjoituksia. Tietokilpailut ja koodausharjoitukset antavat oppijoille mahdollisuuden harjoitella taitojaan. Joten oppijat saavat käytännön kokemusta tekoälystä ja koneoppimisalgoritmeista näiden tietokilpailujen ja koodausharjoitusten avulla. Kurssi sisältää myös useita projekteja, joiden avulla oppijat voivat soveltaa tietojaan todellisiin ongelmiin.

Koska kurssi on omatahtoinen, oppijat voivat käyttää niin paljon aikaa kuin he tarvitsevat materiaalin suorittamiseen. Lisäksi kurssi sopii kaikille, jotka ovat kiinnostuneita hankkimaan tietoa tekoälystä ja koneoppimisesta taustasta tai kokemustasosta riippumatta.

Kurssin suoritettuaan oppijoilla on vankka käsitys tekoälyn ja koneoppimisen käytöstä ongelmien ratkaisemiseen. Kurssi tarjoaa myös pohjan jatko-opiskelulle ja edistyneemmille tekoälyn ja koneoppimisen kursseille.

Suositeltu postaus: Top 5 GPT-tehokkaat laajennukset Google Sheetsille ja Docsille vuonna 2023

Neuroverkot ja syvä oppiminen

"Neuroverkot ja syvä oppiminenkurssi on Courseran tarjoama verkkokurssi, jota opettaa Andrew Ng, Stanfordin yliopiston professori ja Google Brainin perustaja. Kurssi tarjoaa johdannon syväoppimiseen, koneoppimisen osa-alueeseen, jossa käytetään keinotekoista oppimista hermoverkkoihin mallintaa monimutkaisia ​​malleja ja suhteita datassa.

Kurssi on suunnattu henkilöille, joilla on perusymmärrys Python-ohjelmoinnista ja lineaarisesta algebrasta. Se kattaa joukon hermoverkkoihin ja syväoppimiseen liittyviä aiheita, mukaan lukien konvoluutiohermoverkot, toistuvat hermoverkot ja syväoppimiskehykset, kuten TensorFlow ja Keras. Kurssilla on myös käytännön koodaustehtäviä, joiden avulla opiskelijat voivat harjoitella taitojaan ja toteuttaa erilaisia ​​syväoppimisalgoritmeja.

Kurssi koostuu neljästä moduulista, joista jokainen sisältää videoluentoja, tietokilpailuja ja ohjelmointitehtäviä.

Koska kurssi on omatahtoinen, opiskelijoilla voi olla niin paljon aikaa kuin he tarvitsevat sen suorittamiseen.

Kurssin päätyttyä opiskelijat ymmärtävät syvän oppimisen periaatteet, mukaan lukien kyvyn rakentaa ja kouluttaa hermoverkkoja eri sovelluksiin.

Yhteenvetona voidaan todeta, että "Neural Networks and Deep Learning" -kurssi on hyvin tunnettu ja suosittu oppimisresurssi syväoppimisesta kiinnostuneiden henkilöiden keskuudessa, ja tuhannet oppijat ympäri maailmaa ovat suorittaneet sen.

Datatieteen ja koneoppimisen bootcamp R:n kanssa

"Datatieteen ja koneoppimisen bootcamp R:n kanssa” on Udemyn tarjoama verkkokurssi. Tämän kurssin tarkoituksena on opastaa opiskelijoita datatieteen ja koneoppimisen perusteissa R-ohjelmointikielellä.

Kurssi on suunnattu aloittelijoille, eikä se vaadi ohjelmoinnin tai datatieteen aiempaa tietoa. Kurssi kattaa laajan valikoiman aiheita, mukaan lukien tietojen käsittely, tietojen visualisointi, tilastolliset päätelmät, koneoppimisalgoritmit ja mallien arviointi.

Tietotieteen ja koneoppimisen kurssi koostuu siis 19 osiosta, ja se sisältää yli 100 luentoa, tietokilpailua ja ohjelmointitehtävää. Jokainen osio kattaa tietyn aiheen ja sisältää videoluentoja, koodiesimerkkejäja harjoituksia, jotka auttavat oppijoita harjoittamaan taitojaan.

Jotkut kurssin tärkeimmistä aiheista ovat:

• Tietojen riitauttaminen ja käsittely dplyr:n ja tidyr:n avulla
• Tietojen visualisointi ggplot2:lla
• Todennäköisyys ja tilastollinen päättely
• Lineaarinen regressio ja moninkertainen regressio
• Luokittelu- ja regressiopuut
• Satunnaiset metsät ja kaltevuudet
• Klusterointi ja dimensioiden vähentäminen
• Aikasarjan analyysi

Joten kurssin suoritettuaan oppijoilla on vankka käsitys R-ohjelmointikielestä ja sen sovelluksista datatieteessä ja koneoppimisessa. Heillä on myös taidot analysoida ja tulkita monimutkaisia ​​tietojoukkoja, rakentaa ja arvioida ennakoivia malleja ja viestiä havainnoistaan ​​tehokkaasti muille.

Suositeltu postaus: Yli 100 suosituinta trendiraporttia 2023: Global Industry Forecasting

---

Yhteenveto

Yhteenvetona voidaan todeta, että tekoälyn oppimisesta on tulossa yhä tärkeämpää nykypäivän digitaaliaikana, koska tekoäly on nopeaa muuttaa eri toimialoja ja muuttaa tapaamme elää ja työskennellä. Tekoälyä tutkimalla yksilöt voivat kehittää tietoja ja taitoja, joita tarvitaan älykkäiden järjestelmien suunnitteluun ja kehittämiseen, jotka voivat oppia tiedosta ja tehdä ennusteita tai päätöksiä.

Monet alat, mukaan lukien terveydenhuolto, rahoitus, liikenne ja koulutus, käyttävät tekoälyä, ja asiantuntijat ennustavat sen sovellusten kasvavan edelleen tulevina vuosina.

Tekoälyn oppimiseen on saatavilla monia verkkokursseja ja -resursseja, jotka vaihtelevat johdantokursseista edistyneempiin kursseihin, jotka kattavat esimerkiksi syvällisen oppimisen ja vahvistusoppimisen. Tekoälykoulutukseen investoimalla ihmiset voivat pysyä ajan tasalla alan viimeisimmistä tapahtumista, hankkia arvokkaita taitoja, joille on suuri kysyntä, ja mahdollisesti avata uusia uramahdollisuuksia.

Kaiken kaikkiaan pysyä kilpailukykyisenä nykypäivänä työmarkkinat ja olla valmiita tulevaan työhön, ihmisten on opittava tekoäly, sillä sillä on yhä merkittävämpi vaikutus elämämme eri osa-alueisiin.

FAQ

Tekoälyllä eli tekoälyllä tarkoitetaan sellaisten tietokonejärjestelmien kehittämistä, jotka pystyvät suorittamaan tehtäviä, jotka vaativat tyypillisesti ihmisälyä, kuten oppimista, ongelmanratkaisua ja päätöksentekoa.

Tekoälyä on kolme päätyyppiä: kapea tai heikko tekoäly, yleinen tekoäly ja superäly. Kapea tekoäly on suunniteltu suorittamaan tietty tehtävä, kun taas yleinen tekoäly pystyy suorittamaan minkä tahansa älyllisen tehtävän, jonka ihminen pystyy. Superälykkyys, joka on edelleen puhtaasti teoreettinen, viittaa tekoälyyn, joka ylittää ihmisen älykkyyden ja pystyy ratkaisemaan ongelmia, jotka ylittävät ymmärryksemme.

Tekoälyllä on monia käytännön sovelluksia eri aloilla, kuten terveydenhuollossa, rahoituksessa, liikenteessä ja koulutuksessa. Esimerkkejä ovat ennakoiva kunnossapito valmistuksessa, henkilökohtainen lääketiede terveydenhuollossa, petosten havaitseminen taloudessa ja älykkään liikenteenohjauksen liikenteessä.

Tekoälyssä työskentely edellyttää vahvaa matematiikan, tilastojen ja ohjelmoinnin perustaa sekä tietämystä koneoppimisalgoritmeista ja -kehyksistä, kuten TensorFlow, Keras ja PyTorch.

Tekoälystä oppimiseen on saatavilla monia verkkoresursseja, kuten ilmaisia ​​verkkokursseja, opetusohjelmia ja MOOC-kursseja, joita tarjoavat huippuyliopistot ja yritykset, kuten Google, Coursera, Udacity ja edX.

Tekoäly herättää monia eettisiä huolenaiheita, kuten ennakkoluuloja, yksityisyyttä ja työpaikan siirtymistä. Yksityishenkilöiden ja organisaatioiden on tärkeää ottaa nämä asiat huomioon tekoälyjärjestelmiä kehitettäessä ja ottaessaan käyttöön.

Lue lisää:

• Bingin tekoälyyn ei voi luottaa; Hakukone hautaa virheensä
• Tekoälypalvelu KickResume voi auttaa sinua luomaan täydellisen CV:n
• 7 parasta tekoälyn äänigeneraattoria ja äänen kloonaus tekstistä puheeksi
• 10 mahdollista tekoälysovellusta, jotka voivat mullistaa urheilun
• Top 10 Mobile AI Art Generator -sovellusta vuonna 2023 Androidille ja IOS:lle