15+ najboljih AI tečajeva za učenje u 2023.: besplatni i plaćeni
Ukratko
AI je razvoj računalnih sustava koji mogu obavljati zadatke koji obično zahtijevaju ljudsku inteligenciju.
Za rad u AI potrebno je znanje matematike, statistike, programiranja i algoritama strojnog učenja.
Etička pitanja povezana s umjetnom inteligencijom uključuju pristranost, privatnost i premještanje s posla.
Mnogi mrežni resursi, uključujući besplatne tečajeve i MOOC-ove, dostupni su za učenje o umjetnoj inteligenciji.
Umjetna inteligencija brzo je rastuće područje koje ima potencijal promijeniti način na koji živimo i radimo. Od samovozećih automobila do personalizirane zdravstvene skrbi, umjetna inteligencija je već značajno utjecala na mnoge industrije i nastavlja napredovati neviđenom brzinom.
Kako sve više tvrtki i organizacija uključuje umjetnu inteligenciju u svoje poslovanje, potražnja za kvalificiranim stručnjacima u ovom području brzo raste.
Pro Savjeti |
---|
To 10+ AI generatora sadržaja dizajnirani su za pomoć kreatorima sadržaja u brzoj i učinkovitoj proizvodnji visokokvalitetnog sadržaja. |
Kontakt visokokvalitetne 4K i 8K rezolucije, ova će umjetnička djela zasigurno impresionirati gledatelje svojim zapanjujućim detaljima i realizmom. |
To 10 AI kripto projekata odabrani su na temelju njihove inovativne upotrebe tehnologije umjetne inteligencije u industriji kriptovaluta. |
- AI za svakoga
- Nadzirano strojno učenje: regresija i klasifikacija
- Duboko učenje
- Primijenjena umjetna inteligencija iz IBM-a
- CS50-ov Uvod u umjetnu inteligenciju s Pythonom
- Podaci i osnove umjetne inteligencije
- Uvod u strojno učenje
- Učenje ojačanja
- TensorFlow Developer Professional Certificate
- Praktično dubinsko učenje za programere
- Crash tečaj strojnog učenja
- AI programiranje s Pythonom
- Umjetna inteligencija AZ: Naučite kako izgraditi AI
- Neuronske mreže i duboko učenje
- Bootcamp za znanost o podacima i strojno učenje s R
Kako bi se zadovoljila ova potražnja, sada je dostupan širok raspon tečajeva umjetne inteligencije, besplatnih i plaćenih, online i osobnih. Ovi tečajevi pokrivaju različite teme, od osnova stroj za učenje i dubinsko učenje u više specijaliziranih područja kao što su obrada prirodnog jezika i računalni vid. Namijenjeni su studentima, profesionalcima i svima koji žele učiti o ovom uzbudljivom području.
Popis sadrži trenutno najbolje dostupne tečajeve umjetne inteligencije, uključujući tečajeve vrhunskih sveučilišta poput Stanforda i MIT-a i industrija lideri poput Googlea i IBM-a. Pogodan je i za početnike koji su novi u strojnom učenju i za iskusne profesionalce koji žele proširiti svoje znanje.
Pro Savjeti |
---|
To AI generatori i AI marketinške strategije može pomoći tvrtkama da optimiziraju svoje marketinške kampanje i dosegnu više potencijalnih kupaca. |
To AI dodaci i AI SEO alati može dovesti do povećane vidljivosti i poboljšanog angažmana korisnika, što rezultira višim konverzijama i povećanim prihodom. |
AI izrađivač logotipa može pomoći u uštedi dragocjenog vremena i resursa, omogućujući dizajnerima da se usredotoče na druge važne aspekte svog rada. |
To videos pružite korak po korak upute za korištenje ChatGPT kako biste maksimalno povećali svoj potencijalni prihod. |
AI uređivači fotografija također može pružiti moćne mogućnosti retuširanja, poput uklanjanja mrlja ili izglađivanja bora. |
Usporedna tablica najboljih AI tečajeva
Postoje brojni tečajevi AI dostupni online i offline, besplatni i plaćeni, od raznih renomiranih institucija diljem svijeta. Evo nekih od najboljih tečajeva umjetne inteligencije:
Ime i Prezime | Ocjena | Autor | Platforma | $ |
AI za svakoga | ⭐⭐⭐⭐ | Andrew Ng | Coursera | Besplatno |
Nadzirano strojno učenje | ⭐⭐⭐ | Andrew Ng | Coursera | Besplatno |
Duboko učenje | ⭐⭐⭐⭐ | Andrew Ng | Coursera | Besplatno |
Profesionalna certifikacija Primijenjena umjetna inteligencija od IBM-a | ⭐⭐⭐ | IBM | Coursera | Besplatno |
CS50 Uvod u AI s Pythonom | ⭐⭐⭐ | Sveučilište Harvard | EDX | Besplatno |
AI programiranje s Pythonom | ⭐⭐⭐⭐ | Udacity | Udacity | Plaćen |
Podaci i osnove umjetne inteligencije | ⭐⭐ | Linux Foundation | EDX | Besplatno |
Uvod u strojno učenje | ⭐⭐⭐⭐ | Udacity | Besplatno | |
Umjetna inteligencija AZ: Naučite kako izgraditi AI | ⭐⭐⭐⭐ | Udemy | Udemy | Plaćen |
Učenje ojačanja | ⭐⭐ | David Silver | YouTube | Besplatno |
Neuronske mreže i duboko učenje | ⭐⭐⭐⭐ | produbljivanje.ai | Coursera | Plaćen |
TensorFlow Developer Professional Certificate | ⭐⭐⭐ | TensorFlow | Coursera | Besplatno |
Bootcamp za znanost o podacima i strojno učenje s R | ⭐⭐⭐⭐ | Udemy | Udemy | Plaćen |
Praktično dubinsko učenje za programere | ⭐⭐⭐ | brzo.ai | brzo.ai | Besplatno |
Crash tečaj strojnog učenja | ⭐⭐⭐ | Besplatno |
Istražite i usporedite tečajeve umjetne inteligencije kako biste pronašli ono što najbolje odgovara vašim potrebama i ciljevima učenja. Imajte na umu da je umjetna inteligencija polje koje se brzo razvija, stoga je ključno biti u tijeku s najnovijim razvojem i napretkom.
Proučavanje umjetne inteligencije također je važno u dizajniranju programa naše budućnosti: 120+ najpopularnijih sadržaja generiranih umjetnom inteligencijom u 2023.: slike, glazba, videozapisi
Najbolji besplatni tečajevi umjetne inteligencije
AI za svakoga
"AI za svakoga” tečaj na Courseri je uvodni tečaj koji pruža sveobuhvatan pregled područja umjetne inteligencije (AI). Tečaj je osmišljen za pojedince koji su zainteresirani za učenje o umjetnoj inteligenciji, ali ne moraju nužno imati tehničko iskustvo u tom području.
Tečaj predaje Andrew Ng, vodeći istraživač umjetne inteligencije i suosnivač Coursere. Sastoji se od četiri tjedna materijala, od kojih svaki sadrži nekoliko video predavanja i kvizova. Tečaj pokriva širok raspon tema povezanih s umjetnom inteligencijom, uključujući strojno učenje, neuronske mreže, računalni vid, obradu prirodnog jezika i robotiku.
Tečaj pokriva temeljna načela umjetne inteligencije, uključujući algoritme i tehnike strojnog učenja te njihove praktične primjene. Polaznici će istražiti etička i društvena razmatranja povezana s umjetnom inteligencijom. Tečaj pokriva korištenje umjetne inteligencije u različitim sektorima kao što su zdravstvo, financije i transport.
Sve u svemu, tečaj “AI za svakoga” izvrstan je uvod u područje umjetne inteligencije i prikladan je za svakoga tko želi steći temeljno razumijevanje teme. Ne zahtijeva nikakvo prethodno tehničko znanje i možete ga dovršiti vlastitim tempom.
Nadzirano strojno učenje: regresija i klasifikacija
"Nadzirano strojno učenje: regresija i klasifikacija” tečaj na Courseri popularan je online tečaj koji predaje Andrew Ng, vodeći istraživač umjetne inteligencije i suosnivač Coursere. Ovaj je tečaj osmišljen kako bi pružio sveobuhvatan uvod u strojno učenje, koje je potpodručje umjetna inteligencija koji se fokusira na razvoj algoritama koji mogu učiti iz podataka.
Tečaj se sastoji od 11 tjedana materijala, od kojih svaki sadrži nekoliko video predavanja, kvizova i programskih zadataka. Međutim, tečaj pokriva širok raspon tema povezanih sa strojnim učenjem, uključujući linearnu regresiju, logističku regresiju, neuronske mreže, vektorske strojeve podrške, klasteriranje i otkrivanje anomalija.
Sve u svemu, tečaj “Strojno učenje” na Courseri izvrstan je resurs za svakoga tko želi steći čvrste temelje strojnog učenja. Jedan od najuglednijih stručnjaka u tom području predaje tečaj i daje sveobuhvatan pregled predmeta.
Preporučeni post: 8 najboljih uređivača videa i softvera s umjetnom inteligencijom u 2023 |
Duboko učenje
"Duboko učenje” specijalizacija na Courseri sveobuhvatan je online tečaj koji predaje Andrew Ng i tim stručnih instruktora. Dizajn ove specijalizacije je ponuditi temeljit uvod u duboko učenje. To je potpodručje strojnog učenja koje se usredotočuje na podučavanje umjetnih neuronskih mreža s više slojeva kako bi se poboljšala točnost predviđanja i klasifikacija.
Specijalizacija se sastoji od pet tečajeva, od kojih svaki pokriva različite aspekte dubokog učenja. Tečajevi su:
- Neuronske mreže i duboko učenje: Ovaj tečaj pokriva osnove dubokog učenja i neuronskih mreža, uključujući kako ih izgraditi i trenirati.
- Poboljšanje dubokih neuronskih mreža: Hiperparametarsko podešavanje, regularizacija i optimizacija: Ovaj tečaj pokriva napredne tehnike za poboljšanje performansi dubokih neuronskih mreža, uključujući hiperparametarsko podešavanje, regularizaciju i optimizaciju.
- Strukturiranje projekata strojnog učenja: Ovaj tečaj vas uči kako strukturirati projekte strojnog učenja, uključujući kako dijagnosticirati i popraviti pogreške u svojim modelima.
- Konvolucijske neuronske mreže: Ovaj tečaj pokriva konvolucijske neuronske mreže koje se obično koriste u zadacima računalnog vida kao što je prepoznavanje slike.
- Modeli sekvenci: Ovaj tečaj pokriva modele sekvenci, koji se koriste u obradi prirodnog jezika i drugim aplikacijama koje uključuju sekvencijalne podatke.
Sveukupno, tisuće studenata diljem svijeta završilo je visoko cijenjenu specijalizaciju "Duboko učenje" na Courseri. Tečaj je namijenjen pojedincima s temeljnim znanjem o programiranju i strojnom učenju i ima za cilj naučiti ih najnovijim tehnikama dubinskog učenja.
Primijenjena umjetna inteligencija iz IBM-a
"Primijenjena umjetna inteligencija iz IBM-a” profesionalni certifikat na Courseri je program koji nudi IBM Watson AI. Ovaj je certifikat osmišljen kako bi učenicima pružio vještine i znanja potrebna za izgradnju i implementaciju AI rješenja u stvarnim okruženjima.
Program se sastoji od šest tečajeva, od kojih svaki pokriva različite aspekte primijenjenog umjetna inteligencija. Tečajevi su:
- Uvod u Umjetna inteligencija: Ovaj tečaj pruža pregled umjetne inteligencije, uključujući njezinu povijest, osnovne principe i primjene.
- Početak rada s AI pomoću IBM Watsona: Ovaj tečaj vas uči kako koristiti IBM Watson za izgradnju i implementaciju AI rješenja.
- Izrada AI aplikacija s Watson API-jima: Ovaj tečaj pokriva kako koristiti različite Watson API-je za izradu i implementaciju AI aplikacija.
- Izrada chatbota s Watson API-jima: Ovaj tečaj vas uči kako koristiti Watson API-je za izradu chatbota za korisničku službu i druge aplikacije.
- Uvod u računalni vid uz Watson i OpenCV: Ovaj tečaj pokriva računalni vid i kako koristiti Watson i OpenCV za izradu aplikacija računalnog vida.
- Izrada AI aplikacija s TensorFlowom: Ovaj tečaj pokriva TensorFlow, koji je popularan okvir za izgradnju i implementaciju modeli dubokog učenja.
Ukratko, tijekom programa naučit ćete o praktičnim aspektima izgradnje i implementacije AI rješenja, uključujući kako unaprijed obraditi podatke, modeli vlakova, te procijeniti izvedbu. Također ćete naučiti o etičkim i društvenim implikacijama umjetne inteligencije, uključujući pristranost i pravednost.
Preporučeni post: 50+ najboljih AI glazbenih startupa u 2023.: Metaverse Post Izvještaj o industriji |
CS50-ov Uvod u umjetnu inteligenciju s Pythonom
"CS50-ov Uvod u umjetnu inteligenciju s Pythonom” je online tečaj koji nudi Sveučilište Harvard putem edX-a. Ovaj je tečaj osmišljen kako bi pružio uvod u umjetnu inteligenciju i strojno učenje pomoću programskog jezika Python.
Tečaj se sastoji od nekoliko modula, od kojih svaki sadrži video predavanja, kvizove i programerske zadatke. Tečaj pokriva niz tema povezanih s umjetnom inteligencijom i strojnim učenjem, uključujući algoritme pretraživanja, optimizaciju, strojno učenje i duboko učenje.
Ukratko, “Uvod u umjetnu inteligenciju s Pythonom” vrlo je cijenjen tečaj koji pruža čvrstu osnovu za umjetnu inteligenciju i strojno učenje. Međutim, tečaj su završile tisuće polaznika širom svijeta. Prikladan je za svakoga tko je zainteresiran za učenje o ovim temama, a osmišljen je za pojedince s određenim iskustvom u programiranju. Prethodno poznavanje umjetne inteligencije ili strojnog učenja nije potrebno. Dakle, nakon završetka tečaja, polaznici će imati vještine i znanje za primjenu AI i tehnika strojnog učenja na probleme iz stvarnog svijeta.
Podaci i osnove umjetne inteligencije
"Podaci i osnove umjetne inteligencije” je online tečaj koji nudi Microsoft putem edX-a. Ovaj je tečaj osmišljen kako bi pružio uvod u analizu podataka i umjetnu inteligenciju (AI).
Tečaj se sastoji od nekoliko modula, od kojih svaki sadrži videopredavanja, kvizove i praktične vježbe. Tečaj pokriva niz tema povezanih s analizom podataka i umjetnom inteligencijom, uključujući vrste podataka i izvore, prepirku podataka, vizualizaciju podataka, strojno učenje i duboko učenje.
Tijekom tečaja naučit ćete kako koristiti različite alate i platforme, uključujući Azure Strojno učenje, Python i Jupyter Notebooks, za izvođenje analize podataka i izradu AI modela. Također ćete naučiti o etičkim i društvenim implikacijama umjetne inteligencije, uključujući pravednost, privatnost i sigurnost.
Općenito, tečaj mogu pohađati pojedinci s određenim iskustvom u programiranju i nije im potrebno prethodno znanje o analizi podataka ili umjetnoj inteligenciji. To je tečaj s vlastitim ritmom, a polaznici mogu odvojiti onoliko vremena koliko im je potrebno da završe gradivo tečaja.
Preporučeni post: 3 nova načina za implementaciju umjetne inteligencije u svemirske misije |
Uvod u strojno učenje
"Uvod u strojno učenje” je online tečaj koji nudi Udacity koji pruža uvod u osnove strojnog učenja. Tečaj je namijenjen pojedincima koji posjeduju određeno iskustvo u programiranju, ali ne nužno prethodno izlaganje strojnom učenju.
Svaka lekcija tečaja pokriva različiti aspekt strojnog učenja. To uključuje nadzirano i nenadzirano učenje, skaliranje značajki, unakrsnu provjeru valjanosti, prekomjerno opremanje i metriku izvedbe. Štoviše, tečaj koristi programski jezik Python i biblioteku scikit-learn za implementaciju i primjenu algoritama strojnog učenja.
Ukratko, tečaj omogućuje polaznicima da ga završe vlastitim tempom, bez ikakvih vremenskih ograničenja. Tečaj uključuje videopredavanja, kvizove i zadatke programiranja kako bi se omogućilo praktično iskustvo s algoritmima strojnog učenja. Tečaj je osmišljen kako bi pomogao polaznicima da poboljšaju svoje razumijevanje koncepata i tehnika strojnog učenja.
Učenje ojačanja
"Učenje ojačanja Tečaj Davida Silvera” serija je videopredavanja o učenju s potkrepljenjem (RL) koju je prvi put ponudio David Silver, istraživač u DeepMindu, 2015. godine. Tečaj se sastoji od 10 videopredavanja, od kojih svako traje otprilike 1-2 sata, a pokriva širok raspon tema povezanih s RL-om, uključujući Markovljeve procese odlučivanja, Monte Carlo metode, učenje vremenske razlike i duboko potkrepljeno učenje.
Tečaj je prikladan za pojedince s iskustvom u matematici, informatici ili srodnim područjima. Pruža opsežan uvod u RL, uključujući teoriju i praktične primjere.
Tisuće učenika diljem svijeta pogledalo je predavanja. Tečaj je popularan izvor za studente i istraživače zainteresirane za RL.
Kao AI jezični model, ne mogu pružiti ažuriranja u stvarnom vremenu o trenutnom stanju tečaja u 2023. Međutim, s obzirom na njegovu popularnost i korisnost, vjerojatno je da je materijal još uvijek relevantan i vrijedan za svakoga tko je zainteresiran za učenje o RL-u.
Preporučeni post: 6 AI ChatBot problema i izazova: ChatGPT, Bard, Claude |
TensorFlow Developer Professional Certificate
"TensorFlow Developer” Professional Certificate je online program koji nudi Coursera u suradnji s deeplearning.ai. Program ima za cilj uputiti učenike u izgradnju i implementaciju modela dubokog učenja pomoću TensorFlow, an softver otvorenog izvora biblioteka koju je stvorio Google.
Program se sastoji od četiri tečaja od kojih svaki pokriva različite aspekte korištenja dubokog učenja TensorFlow. Tečajevi su:
- Uvod u TensorFlow za AI, strojno učenje i duboko učenje: Ovaj tečaj pruža uvod u TensorFlow i pokriva osnove izgradnje i obuke modela dubokog učenja.
- Konvolucijske neuronske mreže u TensorFlowu: Ovaj se tečaj usredotočuje na konvolucijske neuronske mreže (CNN), vrstu neuronske mreže koja se obično koristi za klasifikaciju slika, i uči učenike kako izgraditi i trenirati CNN pomoću TensorFlowa.
- Obrada prirodnog jezika u TensorFlowu: Ovaj tečaj pokriva tehnike obrade prirodnog jezika (NLP), kao što su klasifikacija teksta i analiza sentimenta, i uči učenike kako primijeniti te tehnike koristeći TensorFlow.
- Sekvence, vremenske serije i predviđanje: Ovaj tečaj podučava polaznike kako izgraditi i trenirati rekurentne neuronske mreže (RNN) i druge modele dubokog učenja za analizu podataka vremenskih serija.
Program je vlastiti tempo, a polaznici mogu uzeti onoliko vremena koliko im je potrebno da završe svaki tečaj. Svaki tečaj uključuje video predavanja, kvizove i zadatke programiranja koje polaznici moraju ispuniti kako bi stekli certifikat.
Praktično dubinsko učenje za programere
Fast.ai tečaj je online tečaj o dubinskom i strojnom učenju koji nudi fast.ai. Fast.ai je istraživački laboratorij i obrazovna organizacija koju su osnovali Jeremy Howard i Rachel Thomas. Tečaj ima za cilj biti pragmatičan i iskustven. Dakle, tečaj obrazuje polaznike o tome kako izraditi modele dubokog učenja koristeći Python i biblioteku fastai.
Tečaj se sastoji od dva dijela: “Praktično dubinsko učenje za programere” te tečaj „Cutting Edge Deep Learning for Coders”. Prvi dio tečaja pokriva osnove dubokog učenja, uključujući neuronske mreže, konvolucijske neuronske mreže i rekurentne neuronske mreže. Dakle, drugi dio tečaja pokriva naprednije teme dubokog učenja, uključujući generativne modele, učenje s potkrepljenjem i obradu prirodnog jezika.
Cilj je tečaja biti inkluzivan za polaznike svih razina znanja i ne zahtijeva nikakvo prethodno znanje o strojnom ili dubokom učenju. Štoviše, tečaj koristi Jupyterove bilježnice za podučavanje i uključuje praktične vježbe kodiranja koje polaznici mogu izvesti koristeći Google Collaboratory.
Neke od ključnih tema koje se obrađuju na tečaju uključuju:
- Klasifikacija slika
- Otkrivanje predmeta
- Obrada prirodnog jezika
- Sustavi preporuka
- Generativni modeli
- Ojačavanje učenja
Dakle, polaznici koji završe tečaj razumjet će koncepte dubokog učenja i strojnog učenja te će imati vještine za izgradnju i implementaciju modela dubokog učenja za različite aplikacije. Tečaj je cijenjen u području strojnog učenja, a stručnjaci ga preporučuju kao početnu točku za početnike.
Preporučeni post: Top 9 besplatno Stable Diffusion resursi za generiranje slika |
Crash tečaj strojnog učenja
Google Crash tečaj strojnog učenja besplatni je online tečaj koji nudi Google koji pruža uvod u koncepte, alate i tehnike strojnog učenja. Tečaj je namijenjen programerima s minimalnim ili nikakvim iskustvom u strojnom učenju, a cilj mu je ponuditi brz i pragmatičan pregled područja.
Dakle, tečaj je segmentiran u brojne module, od kojih svaki pokriva poseban aspekt strojnog učenja. Ovi moduli uključuju:
- Uvod u strojno učenje. Ovaj modul pruža pregled osnovnih koncepata i terminologije koja se koristi u strojnom učenju i uvodi učenike u nadzirano učenje, učenje bez nadzora i učenje s potkrepljenjem.
- Strojno učenje uz TensorFlow. Ovaj modul predstavlja uvod u okvir TensorFlow koji Google koristi za razvoj modela strojnog učenja.
- Generalizacija, overfitting i underfitting. Ovaj modul objašnjava koncepte generalizacije, prekomjernog i nedostatnog prilagođavanja te kako ih izbjeći pri izradi modela strojnog učenja.
- Neuronske mreže. Ovaj modul pruža uvod u neuronske mreže, koje su klasa modela strojnog učenja koji su inspirirani strukturom mozga.
- Obuka neuronskih mreža.Ovaj modul objašnjava kako trenirati neuronske mreže korištenjem povratnog širenja i uvodi tehnike za poboljšanje performansi neuronskih mreža.
- Duboke neuronske mreže: Ovaj modul pruža uvod u duboke neuronske mreže, a to su neuronske mreže s više slojeva.
- TensorFlow programiranje: Ovaj modul pruža uvod u TensorFlow programiranje i pokriva teme kao što su tenzori, operacije i grafikoni.
Ukratko, tečaj se sastoji od video predavanja, interaktivnih vježbi i programskih zadataka, a polaznici ga mogu završiti vlastitim tempom. Po završetku tečaja, polaznici će imati osnovno razumijevanje koncepata i tehnika strojnog učenja te će moći koristiti TensorFlow za izradu jednostavnih modela strojnog učenja.
Preporučena: 10+ najboljih AI uređivača fotografija 2023: online i besplatno
Najbolje plaćeni tečajevi umjetne inteligencije
AI programiranje s Pythonom
"AI programiranje s Pythonom” Program Nanodegree koji nudi Udacity osmišljen je kako bi učenicima pružio sveobuhvatan uvod u umjetnu inteligenciju i strojno učenje pomoću programskog jezika Python.
Program se sastoji od pet tečajeva, od kojih svaki pokriva različite aspekte umjetne inteligencije i strojnog učenja. Tečajevi su:
- Uvod u Python programiranje. Ovaj tečaj pokriva osnove programiranja u Pythonu, uključujući podatkovne strukture, kontrolne strukture i funkcije.
- Uvod u strojno učenje s Pythonom. Ovaj tečaj vas uči kako izgraditi i evaluirati modele strojnog učenja pomoću popularnih biblioteka kao što su NumPy, Pandas i Scikit-learn.
- Duboko učenje uz PyTorch. Ovaj tečaj pokriva duboko učenje, uključujući kako izgraditi i trenirati neuronske mreže pomoću biblioteke PyTorch.
- Primijenjena umjetna inteligencija: Ovaj tečaj pokriva različite primjene umjetne inteligencije, uključujući obradu prirodnog jezika, računalni vid i igranje igrica.
- Projekt AI Capstone. Na ovom tečaju primijenit ćete znanja i vještine koje ste naučili na prethodnim tečajevima na projekt iz stvarnog svijeta.
Tijekom programa naučit ćete kako unaprijed obraditi podatke, uvježbati modele i procijeniti izvedbu pomoću Pythona i raznih biblioteka. Također ćete naučiti o etičkim i društvenim implikacijama umjetne inteligencije, uključujući pristranost i pravednost.
Nanodegree program “AI Programming with Python” namijenjen je pojedincima s određenim iskustvom u programiranju, ali ne zahtijeva prethodno znanje o umjetnoj inteligenciji ili strojnom učenju. To je program s vlastitim ritmom i polaznici mogu uzeti onoliko vremena koliko im je potrebno da dovrše materijal tečaja.
Ukratko, program je visoko cijenjen i završile su ga tisuće učenika diljem svijeta. Po završetku programa, polaznici će imati vještine i znanja potrebna za primjenu tehnika umjetne inteligencije i strojnog učenja na probleme iz stvarnog svijeta. Također će imati portfelj projekata za izlaganje svojih vještina potencijalnim poslodavcima.
Umjetna inteligencija AZ: Naučite kako izgraditi AI
"Umjetna inteligencija AZ: Naučite kako izgraditi AI” je online tečaj koji nudi Udemy koji pruža sveobuhvatan uvod u umjetnu inteligenciju (AI) i strojno učenje. Tečaj je namijenjen osobama bez prethodnog znanja o umjetnoj inteligenciji ili programiranju.
Tečaj pokriva različite teme vezane uz AI i strojno učenje. Teme uključuju nadzirano i nenadzirano učenje, duboko učenje, obradu prirodnog jezika i računalni vid. Tečaj također nudi praktičnu obuku o tome kako koristiti različite alate i platforme, uključujući Python, TensorFlow i Keras.
Tečaj uključuje preko 40 sati video predavanja. Uključuje kvizove i vježbe kodiranja. Kvizovi i vježbe kodiranja omogućuju učenicima da vježbaju svoje vještine. Dakle, učenici stječu praktično iskustvo s AI i algoritmima strojnog učenja kroz ove kvizove i vježbe kodiranja. Tečaj također uključuje nekoliko projekata koji učenicima omogućuju primjenu znanja na probleme iz stvarnog svijeta.
Budući da se tečaj odvija samostalno, polaznici mogu uzeti onoliko vremena koliko im je potrebno da završe gradivo. Osim toga, tečaj je prikladan za svakoga tko je zainteresiran za stjecanje znanja o umjetnoj inteligenciji i strojnom učenju, bez obzira na njihovu pozadinu ili razinu iskustva.
Po završetku tečaja, polaznici će dobro razumjeti kako koristiti AI i strojno učenje za rješavanje problema. Tečaj također pruža temelj za daljnji studij i naprednije tečajeve u AI i strojnom učenju.
Preporučeni post: Top 5 GPTproširenja za Google tablice i dokumente u 2023 |
Neuronske mreže i duboko učenje
"Neuronske mreže i duboko učenje” tečaj je online tečaj koji nudi Coursera, a predaje ga Andrew Ng, profesor na Sveučilištu Stanford i suosnivač Google Braina. Tečaj pruža uvod u duboko učenje, potpolje strojnog učenja koje koristi umjetno učenje neuronske mreže modelirati složene obrasce i odnose u podacima.
Tečaj je namijenjen osobama koje posjeduju temeljno razumijevanje Python programiranja i linearne algebre. Pokriva niz tema povezanih s neuronskim mrežama i dubokim učenjem, uključujući konvolucijske neuronske mreže, rekurentne neuronske mreže i okvire dubokog učenja kao što su TensorFlow i Keras. Tečaj također uključuje praktične zadatke kodiranja koji učenicima omogućuju vježbanje svojih vještina i implementaciju različitih algoritama dubokog učenja.
Tečaj se sastoji od četiri modula od kojih svaki uključuje video predavanja, kvizove i programerske zadatke.
Budući da se tečaj odvija samostalno, polaznici mogu uzeti onoliko vremena koliko im je potrebno da ga završe.
Po završetku tečaja, polaznici će dobro razumjeti principe dubinskog učenja, uključujući sposobnost izgradnje i treniranja neuronskih mreža za različite primjene.
Ukratko, tečaj “Neuralne mreže i duboko učenje” dobro je poznat i popularan izvor učenja među pojedincima zainteresiranima za duboko učenje, a završile su ga tisuće učenika širom svijeta.
Bootcamp za znanost o podacima i strojno učenje s R
"Bootcamp za znanost o podacima i strojno učenje s R” je online tečaj koji nudi Udemy. Ovaj tečaj namjerava uputiti polaznike u osnove znanosti o podacima i strojnog učenja pomoću programskog jezika R.
Tečaj je namijenjen početnicima i ne zahtijeva nikakvo predznanje iz programiranja ili podatkovne znanosti. Tečaj pokriva širok raspon tema, uključujući manipulaciju podacima, vizualizaciju podataka, statističko zaključivanje, algoritme strojnog učenja i evaluaciju modela.
Dakle, tečaj Data Science and Machine Learning sastoji se od 19 sekcija, a nudi više od 100 predavanja, kvizova i programskih zadataka. Svaki dio pokriva određenu temu i uključuje videopredavanja, primjeri kodai vježbe koje učenicima pomažu uvježbati svoje vještine.
Neke od ključnih tema koje se obrađuju na tečaju uključuju:
- Prepirka i manipulacija podacima pomoću dplyr i tidyr
- Vizualizacija podataka pomoću ggplot2
- Vjerojatnost i statističko zaključivanje
- Linearna regresija i višestruka regresija
- Klasifikacijska i regresijska stabla
- Nasumične šume i povećanje gradijenta
- Grupiranje i smanjenje dimenzionalnosti
- Analiza vremenskih serija
Dakle, nakon završetka tečaja, polaznici će dobro razumjeti programski jezik R i njegove primjene u znanosti o podacima i strojnom učenju. Također će imati vještine analiziranja i tumačenja složenih skupova podataka, izgradnje i evaluacije prediktivnih modela i učinkovitog prenošenja svojih nalaza drugima.
Preporučeni post: Top 100+ izvješća o trendovima 2023: Globalna industrijska predviđanja |
Zaključak
Zaključno, učenje o umjetnoj inteligenciji postaje sve važnije u današnjem digitalnom dobu, kako AI ubrzano raste transformacija raznih industrija i mijenja način na koji živimo i radimo. Proučavanjem umjetne inteligencije pojedinci mogu razviti znanja i vještine potrebne za dizajn i razvoj inteligentnih sustava koji mogu učiti iz podataka i donositi predviđanja ili odluke.
Mnoga područja, uključujući zdravstvo, financije, prijevoz i obrazovanje, koriste AI, a stručnjaci predviđaju da će njegove primjene nastaviti rasti u nadolazeće godine.
Postoje mnogi online tečajevi i resursi dostupni za učenje o umjetnoj inteligenciji, u rasponu od uvodnih tečajeva do onih naprednijih koji pokrivaju teme kao što su dubinsko učenje i učenje s pojačanjem. Ulaganjem u obrazovanje o umjetnoj inteligenciji, pojedinci mogu biti u tijeku s najnovijim razvojem na tom području, steći vrijedne vještine za kojima postoji velika potražnja i potencijalno otvoriti nove prilike za karijeru.
Općenito, ostati konkurentan u današnjem tržište rada i biti spremni za budućnost rada, pojedinci moraju naučiti AI jer će ona imati sve značajniji utjecaj na različite aspekte naših života.
FAQ
AI, ili umjetna inteligencija, odnosi se na razvoj računalnih sustava koji mogu obavljati zadatke koji obično zahtijevaju ljudsku inteligenciju, kao što su učenje, rješavanje problema i donošenje odluka.
Postoje tri glavne vrste umjetne inteligencije: uska ili slaba umjetna inteligencija, opća umjetna inteligencija i superinteligencija. Uska umjetna inteligencija dizajnirana je za obavljanje određenog zadatka, dok je opća umjetna inteligencija sposobna izvršiti bilo koji intelektualni zadatak koji čovjek može. Superinteligencija, koja je još uvijek čisto teoretska, odnosi se na AI koja nadilazi ljudsku inteligenciju i sposobna je rješavati probleme izvan našeg razumijevanja.
AI ima mnogo praktičnih primjena u raznim industrijama, poput zdravstva, financija, transporta i obrazovanja. Primjeri uključuju prediktivno održavanje u proizvodnji, personaliziranu medicinu u zdravstvu, otkrivanje prijevara u financijama, te inteligentno upravljanje prometom u transportu.
Za rad u umjetnoj inteligenciji potrebna je snažna osnova iz matematike, statistike i programiranja, kao i poznavanje algoritama strojnog učenja i okvira kao što su TensorFlow, Keras i PyTorch.
Dostupni su mnogi online resursi za učenje o umjetnoj inteligenciji, uključujući besplatne online tečajeve, tutorijale i MOOC-ove koje nude vrhunska sveučilišta i tvrtke kao što su Google, Coursera, Udacity i edX.
AI izaziva mnoge etičke probleme, kao što su pristranost, privatnost i premještanje s posla. Za pojedince i organizacije važno je da razmotre ta pitanja pri razvoju i implementaciji AI sustava.
Pročitajte više:
- Bingovoj umjetnoj inteligenciji se ne može vjerovati; Tražilica zakopava svoje pogreške
- AI Service KickResume može vam pomoći da napravite savršen životopis
- 7 najboljih AI generatora glasa i kloniranje glasa za pretvaranje teksta u govor
- 10 potencijalnih AI aplikacija koje bi mogle revolucionirati sport
- 10 najboljih mobilnih aplikacija za generiranje umjetne inteligencije u 2023. za Android i IOS
Izjava o odricanju od odgovornosti
U skladu s Smjernice projekta povjerenja, imajte na umu da informacije navedene na ovoj stranici nemaju namjeru i ne smiju se tumačiti kao pravni, porezni, investicijski, financijski ili bilo koji drugi oblik savjeta. Važno je ulagati samo ono što si možete priuštiti izgubiti i potražiti neovisni financijski savjet ako imate bilo kakvih nedoumica. Za dodatne informacije predlažemo da pogledate odredbe i uvjete, kao i stranice za pomoć i podršku koje pruža izdavatelj ili oglašivač. MetaversePost je predan točnom, nepristranom izvješćivanju, ali tržišni uvjeti podložni su promjenama bez prethodne najave.
O autoru
Damir je voditelj tima, product manager i urednik u Metaverse Post, koji pokriva teme kao što su AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse i Web3- srodna polja. Njegovi članci privlače ogromnu publiku od preko milijun korisnika svakog mjeseca. Čini se da je stručnjak s 10 godina iskustva u SEO-u i digitalnom marketingu. Damir je spomenut u Mashableu, Wiredu, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i druge publikacije. Putuje između UAE, Turske, Rusije i CIS-a kao digitalni nomad. Damir je stekao diplomu prvostupnika fizike, za koju vjeruje da mu je dala vještine kritičkog razmišljanja potrebne za uspjeh u stalno promjenjivom okruženju interneta.
Više članakaDamir je voditelj tima, product manager i urednik u Metaverse Post, koji pokriva teme kao što su AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse i Web3- srodna polja. Njegovi članci privlače ogromnu publiku od preko milijun korisnika svakog mjeseca. Čini se da je stručnjak s 10 godina iskustva u SEO-u i digitalnom marketingu. Damir je spomenut u Mashableu, Wiredu, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i druge publikacije. Putuje između UAE, Turske, Rusije i CIS-a kao digitalni nomad. Damir je stekao diplomu prvostupnika fizike, za koju vjeruje da mu je dala vještine kritičkog razmišljanja potrebne za uspjeh u stalno promjenjivom okruženju interneta.