15+ legjobb mesterséges intelligencia-tanfolyam 2023-ban: ingyenes és fizetős

A mesterséges intelligencia egy gyorsan növekvő terület, amely forradalmasíthatja élet- és munkamódszerünket. Az önvezető autóktól a személyre szabott egészségügyi ellátásig a mesterséges intelligencia már eddig is jelentős hatást gyakorolt ​​számos iparágra, és továbbra is példátlan ütemben fejlődik.

Ahogy egyre több vállalat és szervezet építi be a mesterséges intelligenciát a tevékenységébe, az ezen a területen képzett szakemberek iránti kereslet gyorsan növekszik.

Pro tippek
Ezek 10+ AI tartalomgenerátor célja, hogy segítse a tartalomkészítőket a kiváló minőségű tartalom gyors és hatékony előállításában.
A kiváló minőségű 4K és 8K felbontás, ezek a műalkotások biztosan lenyűgözik a nézőket lenyűgöző részletességükkel és valósághűségükkel.
Ezek 10 AI kriptoprojekt a mesterséges intelligencia technológiájának a kriptovaluta iparban való innovatív felhasználása alapján választották ki.

Ennek az igénynek a kielégítésére ma már ingyenes és fizetős, online és személyes AI-tanfolyamok széles skálája áll rendelkezésre. Ezek a kurzusok sokféle témát fednek le, az alapoktól kezdve gépi tanulás és mélyreható tanulás speciális területekre, mint például a természetes nyelvi feldolgozás és a számítógépes látás. Diákoknak, szakembereknek és bárkinek, aki érdeklődik ennek az izgalmas területnek a megismerése iránt.

A lista a jelenleg elérhető legjobb mesterséges intelligencia-tanfolyamokat tartalmazza, beleértve a legjobb egyetemek, például a Stanford és az MIT kurzusait ipar vezetők, mint a Google és az IBM. A gépi tanulásban kezdő kezdőknek és a tudásukat bővíteni kívánó tapasztalt szakembereknek egyaránt szól.

Pro tippek
Ezek AI generátorok és a AI marketing stratégiák segíthet a vállalkozásoknak optimalizálni marketingkampányaikat, és több potenciális ügyfelet elérni.
Ezek AI beépülő modulok és a AI SEO eszközök nagyobb láthatóságot és jobb ügyfélelköteleződést eredményezhet, ami magasabb konverziókat és nagyobb bevételt eredményez.
AI logó készítő értékes időt és erőforrásokat takaríthat meg, lehetővé téve a tervezők számára, hogy munkájuk más fontos szempontjaira összpontosítsanak.
Ezek videók lépésről lépésre adjon útmutatást a használathoz ChatGPT hogy maximalizálja potenciális bevételét.
AI fotószerkesztők hatékony retusálási lehetőségeket is biztosíthat, mint például a foltok eltávolítása vagy a ráncok kisimítása.

A legjobb AI-tanfolyamok összehasonlító lapja

Számos mesterséges intelligencia-tanfolyam érhető el online és offline egyaránt, ingyenes és fizetős formában a világ különböző neves intézményeitől. Íme néhány a legjobb AI-tanfolyamok közül:

Név	Értékelés	Szerző	Emelvény	$
AI mindenkinek	⭐⭐⭐⭐	Andrew Ng	Coursera	Ingyenes
Felügyelt gépi tanulás	⭐⭐⭐	Andrew Ng	Coursera	Ingyenes
Deep Learning	⭐⭐⭐⭐	Andrew Ng	Coursera	Ingyenes
Alkalmazott mesterséges intelligencia professzionális tanúsítása az IBM-től	⭐⭐⭐	IBM	Coursera	Ingyenes
A CS50 bemutatása a Pythonnal végzett mesterséges intelligencia használatába	⭐⭐⭐	Harvard Egyetem	EDX	Ingyenes
AI programozás Pythonnal	⭐⭐⭐⭐	Udacitynél	Udacitynél	Fizetett
Adatok és mesterséges intelligencia alapjai	⭐⭐	Linux Foundation	EDX	Ingyenes
Bevezetés a gépi tanulásba	⭐⭐⭐⭐	Google	Udacitynél	Ingyenes
Mesterséges intelligencia AZ: Tanuld meg, hogyan építs MI-t	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	Fizetett
Erősítő tanulás	⭐⭐	David Silver	Youtube	Ingyenes
Ideghálózatok és mély tanulás	⭐⭐⭐⭐	mélytanulás.ai	Coursera	Fizetett
TensorFlow fejlesztői szakmai bizonyítvány	⭐⭐⭐	TensorFlow	Coursera	Ingyenes
Adattudomány és gépi tanulás Bootcamp R-rel	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	Fizetett
Gyakorlati mélytanulás kódolóknak	⭐⭐⭐	gyorsan.ai	gyorsan.ai	Ingyenes
Gépi tanulás összeomlási tanfolyam	⭐⭐⭐	Google	Google	Ingyenes

Kutasson és hasonlítson össze mesterséges intelligencia-tanfolyamokat, hogy megtalálja a tanulási igényeinek és céljainak leginkább megfelelőt. Ne feledje, hogy az AI egy gyorsan fejlődő terület, ezért kulcsfontosságú, hogy naprakész maradjon a legújabb fejlesztésekkel és fejlesztésekkel.

Az AI tanulmányozása jövőnk programjainak megtervezésénél is fontos: Több mint 120 mesterséges intelligencia által generált tartalom 2023-ban: képek, zene, videók

A legjobb ingyenes AI-tanfolyamok

AI mindenkinek

AzAI mindenkinek” tanfolyam a Coursera egy bevezető tanfolyam, amely átfogó áttekintést nyújt a mesterséges intelligencia (AI) területéről. A tanfolyam olyan személyek számára készült, akik érdeklődnek a mesterséges intelligencia megismerése iránt, de nem feltétlenül rendelkeznek műszaki háttérrel ezen a területen.

A kurzust Andrew Ng, a mesterséges intelligencia vezető kutatója és a Coursera társalapítója tartja. Négy hetes anyagból áll, amelyek mindegyike több videó előadást és vetélkedőt tartalmaz. A kurzus az AI-val kapcsolatos témák széles skáláját fedi le, beleértve a gépi tanulást, a neurális hálózatokat, a számítógépes látást, a természetes nyelvi feldolgozást és a robotikát.

A kurzus az AI alapelveit tartalmazza, beleértve a gépi tanulási algoritmusokat és technikákat, valamint azok gyakorlati alkalmazásait. A tanulók megvizsgálják az AI-val kapcsolatos etikai és társadalmi megfontolásokat. A kurzus a mesterséges intelligencia felhasználását fedi le különféle ágazatokban, például az egészségügyben, a pénzügyekben és a közlekedésben.

Összességében az „AI mindenkinek” kurzus nagyszerű bevezetés az AI területébe, és mindenki számára alkalmas, aki szeretné alapjaiban megismerni a témát. Előzetes műszaki ismereteket nem igényel, saját tempójában teljesíthető.

Felügyelt gépi tanulás: regresszió és osztályozás

AzFelügyelt gépi tanulás: regresszió és osztályozásA Coursera című kurzus egy népszerű online kurzus, amelyet Andrew Ng, a Coursera vezető mesterséges intelligenciakutatója és társalapítója tart. Ez a kurzus átfogó bevezetést nyújt a gépi tanulásba, amely egy részterülete mesterséges intelligencia amely az adatokból tanulni tudó algoritmusok fejlesztésére összpontosít.

A kurzus 11 hetes anyagból áll, amelyek mindegyike több videó előadást, vetélkedőt és programozási feladatot tartalmaz. A kurzus azonban a gépi tanuláshoz kapcsolódó témák széles skáláját fedi le, beleértve a lineáris regressziót, a logisztikus regressziót, a neurális hálózatokat, a támogató vektorgépeket, a klaszterezést és az anomáliák észlelését.

Összességében elmondható, hogy a Coursera „Gépi tanulás” tanfolyama kiváló forrás mindenkinek, aki szilárd alapot szeretne szerezni a gépi tanulásban. A szakterület egyik legelismertebb szakértője tanítja a kurzust, és átfogó áttekintést nyújt a témáról.

Ajánlott bejegyzés: A 8 legjobb mesterséges intelligencia alapú videószerkesztő és szoftver 2023-ban

Deep Learning

AzDeep LearningA Coursera specializációja egy átfogó online kurzus, amelyet Andrew Ng és egy szakértő oktatói csapat tart. Ennek a specializációnak az a célja, hogy alapos bevezetést nyújtson a mély tanulásba. Ez a gépi tanulás egy részterülete, amely a többrétegű mesterséges neurális hálózatok tanítására összpontosít az előrejelzések és osztályozások pontosságának javítása érdekében.

A specializáció öt kurzusból áll, amelyek mindegyike a mély tanulás különböző aspektusait fedi le. A tanfolyamok a következők:

1. Neurális hálózatok és mély tanulás: Ez a tanfolyam lefedi a mély tanulás és a neurális hálózatok alapjait, beleértve azok felépítését és betanítását.
2. A mély neurális hálózatok fejlesztése: Hiperparaméterek hangolása, szabályosítás és optimalizálás: Ez a kurzus a mély neurális hálózatok teljesítményének javítására szolgáló fejlett technikákat tárgyalja, beleértve a hiperparaméterek hangolását, szabályozását és optimalizálását.
3. Gépi tanulási projektek strukturálása: Ez a tanfolyam megtanítja Önnek a gépi tanulási projektek felépítését, beleértve a modellek hibáinak diagnosztizálását és kijavítását.
4. Konvolúciós neurális hálózatok: Ez a kurzus a konvolúciós neurális hálózatokat fedi le, amelyeket gyakran használnak számítógépes látási feladatokban, például képfelismerésben.
5. Sorozatmodellek: Ez a kurzus a természetes nyelvi feldolgozásban és más, szekvenciális adatokat tartalmazó alkalmazásokban használt szekvenciamodelleket tárgyalja.

Összességében világszerte több ezer diák végezte el a Coursera nagyra értékelt „Mély tanulás” szakirányát. A tanfolyam olyan személyeket céloz meg, akik alapvető ismeretekkel rendelkeznek a programozásról és a gépi tanulásról, és célja, hogy megtanítsa nekik a mélytanulás legújabb technikáit.

Alkalmazott mesterséges intelligencia az IBM-től

AzAlkalmazott mesterséges intelligencia az IBM-től” szakmai bizonyítvány a Coursera által kínált program IBM Watson AI. Ez a tanúsítvány arra szolgál, hogy a tanulók elsajátítsák azokat a készségeket és ismereteket, amelyek szükségesek az AI-megoldások valós környezetben történő kiépítéséhez és bevezetéséhez.

A program hat kurzusból áll, amelyek mindegyike az alkalmazottak különböző aspektusait fedi le mesterséges intelligencia. A tanfolyamok a következők:

1. Bevezetés a Mesterséges intelligencia: Ez a kurzus egy az AI áttekintése, beleértve annak történetét, alapelveit és alkalmazásait.
2. Az AI használatának első lépései az IBM Watson használatával: Ez a kurzus megtanítja Önnek, hogyan használhatja az IBM Watsont mesterséges intelligencia-megoldások építésére és üzembe helyezésére.
3. AI-alkalmazások készítése Watson API-kkal: Ez a kurzus bemutatja, hogyan lehet különféle Watson API-kat használni mesterséges intelligencia-alkalmazások létrehozásához és üzembe helyezéséhez.
4. Chatbotok készítése Watson API-kkal: Ez a kurzus megtanítja Önnek, hogyan kell Watson API-kat használni chatbotok létrehozására ügyfélszolgálati és egyéb alkalmazások számára.
5. Bevezetés a számítógépes látásba Watson és OpenCV segítségével: Ez a kurzus a számítógépes látásról, valamint a Watson és az OpenCV használatával számítógépes látásalkalmazásokat készít.
6. AI alkalmazások készítése TensorFlow segítségével: Ez a tanfolyam a TensorFlow-val foglalkozik, amely egy népszerű keretrendszer az építéshez és telepítéshez mély tanulási modellek.

Összefoglalva, a program során megismerheti az AI-megoldások kiépítésének és bevezetésének gyakorlati vonatkozásait, beleértve az adatok előfeldolgozását, vonatmodellekés értékelje a teljesítményt. Megismerheti az AI etikai és társadalmi vonatkozásait is, beleértve az elfogultságot és a méltányosságot.

Ajánlott bejegyzés: Több mint 50 legjobb mesterséges intelligencia zene induló vállalkozás 2023-ban: Metaverse Post Iparági jelentés

CS50 Bevezetés a mesterséges intelligenciába Python-nal

"CS50 Bevezetés a mesterséges intelligenciába Python-nal” egy online kurzus, amelyet a Harvard Egyetem kínál az edX-en keresztül. Ez a kurzus célja, hogy bevezetést nyújtson a mesterséges intelligenciába és a Python programozási nyelvet használó gépi tanulásba.

A kurzus több modulból áll, amelyek mindegyike videó előadásokat, vetélkedőket és programozási feladatokat tartalmaz. A tanfolyam számos, a mesterséges intelligenciával és a gépi tanulással kapcsolatos témát ölel fel, beleértve a keresési algoritmusokat, az optimalizálást, a gépi tanulást és a mély tanulást.

Összefoglalva: „Bevezetés az AI-ba Pythonnal” egy nagyra értékelt tanfolyam, amely szilárd alapot biztosít a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás terén. A tanfolyamot azonban világszerte tanulók ezrei végezték el. Mindenki számára alkalmas, aki érdeklődik ezekről a témákról, és olyan egyének számára készült, akik némi programozási tapasztalattal rendelkeznek. Az AI vagy a gépi tanulás előzetes ismerete nem szükséges. Így a kurzus befejezése után a tanulók rendelkezni fognak az AI és a gépi tanulási technikák valós problémákra való alkalmazásához szükséges készségekkel és ismeretekkel.

Adatok és mesterséges intelligencia alapjai

"Adatok és mesterséges intelligencia alapjai” egy online tanfolyam, amelyet a Microsoft kínál az edX-en keresztül. Ez a kurzus célja az adatelemzés és a mesterséges intelligencia (AI) bevezetése.

A kurzus több modulból áll, amelyek mindegyike videó előadásokat, vetélkedőket és gyakorlati laborokat tartalmaz. A kurzus egy sor adatelemzéssel és mesterséges intelligenciával kapcsolatos témát fed le, beleértve az adattípusokat és -forrásokat, az adatcsavarást, az adatvizualizációt, a gépi tanulást és a mély tanulást.

A tanfolyam során megtudhatja, hogyan kell különféle eszközöket és platformokat használni, beleértve az Azure-t is Gépi tanulás, Python és Jupyter notebookok, adatok elemzéséhez és AI-modellek készítéséhez. Megismerheti az AI etikai és társadalmi vonatkozásait is, beleértve a méltányosságot, a magánélet védelmét és a biztonságot.

Összességében elmondható, hogy bizonyos programozási tapasztalattal rendelkező egyének részt vehetnek a tanfolyamon, és nincs szükségük előzetes adatelemzési vagy AI-tudásra. Ez egy önálló tempójú kurzus, és a tanulóknak annyi időt vehet igénybe, amennyire szüksége van a tananyag kitöltésére.

Ajánlott bejegyzés: 3 új módszer a mesterséges intelligencia megvalósítására az űrmissziókban

Bevezetés a gépi tanulásba

"Bevezetés a gépi tanulásba” az Udacity által kínált online tanfolyam, amely bemutatja a gépi tanulás alapjait. A kurzus olyan személyeket céloz meg, akik rendelkeznek némi programozási tapasztalattal, de nem feltétlenül jártak korábban gépi tanulással.

A kurzus minden órája a gépi tanulás más-más aspektusát fedi le. Ezek közé tartozik a felügyelt és felügyelet nélküli tanulás, a funkciók méretezése, a keresztellenőrzés, a túlillesztés és a teljesítménymutatók. Ezenkívül a tanfolyam a Python programozási nyelvet és a scikit-learn könyvtárat használja a gépi tanulási algoritmusok megvalósításához és alkalmazásához.

Összefoglalva, a kurzus lehetővé teszi a tanulók számára, hogy saját tempójukban, időbeli korlátozás nélkül teljesítsék. A tanfolyam videoelőadásokat, vetélkedőket és programozási feladatokat tartalmaz, hogy gyakorlati tapasztalatokat szerezzen a gépi tanulási algoritmusokkal kapcsolatban. A tanfolyam célja, hogy segítse a tanulókat a gépi tanulási koncepciók és technikák jobb megértésében.

Erősítő tanulás

AzErősítő tanulás Course by David Silver” egy videó előadássorozat a megerősítési tanulásról (RL), amelyet először 2015-ben David Silver, a DeepMind kutatója ajánlott fel. A kurzus 10 videó előadásból áll, amelyek mindegyike körülbelül 1-2 óra, és az RL-hez kapcsolódó témák széles skáláját fedi le, beleértve a Markov döntési folyamatokat, a Monte Carlo módszereket, az időbeli különbségek tanulását és a mély megerősítő tanulást.

A kurzus matematikai, számítástechnikai vagy kapcsolódó területeken végzett egyének számára alkalmas. Átfogó bevezetést nyújt az RL-hez, beleértve az elméletet és a gyakorlati példákat is.
Világszerte tanulók ezrei tekintették meg az előadásokat. A kurzus népszerű forrás az RL iránt érdeklődő hallgatók és kutatók számára.

Mint mesterséges intelligencia nyelvi modell, nem tudok valós idejű frissítéseket adni a kurzus jelenlegi állapotáról 2023-ban. Népszerűsége és hasznossága miatt azonban valószínű, hogy az anyag továbbra is releváns és értékes mindenki számára, aki érdeklődik az RL megismerése iránt.

Ajánlott bejegyzés: 6 AI ChatBot probléma és kihívás: ChatGPT, Bard, Claude

TensorFlow fejlesztői szakmai bizonyítvány

AzTensorFlow fejlesztő” A Professional Certificate egy online program, amelyet a Coursera kínál a deeplearning.ai-val együttműködve. A program célja, hogy megtanítsa a tanulókat a mély tanulási modellek felépítésére és bevezetésére a TensorFlow segítségével nyílt forráskódú szoftver a Google által létrehozott könyvtár.

A program négy kurzusból áll, amelyek mindegyike a mély tanulás más-más aspektusát fedi le TensorFlow. A tanfolyamok a következők:

1. A TensorFlow bemutatása mesterséges intelligenciához, gépi tanuláshoz és mély tanuláshoz: Ez a tanfolyam bemutatja a TensorFlow-t, és lefedi a mély tanulási modellek felépítésének és képzésének alapjait.
2. Konvolúciós neurális hálózatok a TensorFlow-ban: Ez a kurzus a konvolúciós neurális hálózatokra (CNN-ekre), a képosztályozáshoz általánosan használt neurális hálózatokra összpontosít, és megtanítja a tanulókat, hogyan kell CNN-eket felépíteni és betanítani a TensorFlow segítségével.
3. Természetes nyelvi feldolgozás a TensorFlow-ban: Ez a kurzus a természetes nyelvi feldolgozási (NLP) technikákat, például a szövegosztályozást és a hangulatelemzést fedi le, és megtanítja a tanulókat ezeknek a technikáknak a TensorFlow használatával történő alkalmazására.
4. Sorozatok, idősorok és előrejelzések: Ez a kurzus megtanítja a tanulókat, hogyan építsenek és képezzenek ismétlődő neurális hálózatokat (RNN) és más mély tanulási modelleket az idősorok adatainak elemzéséhez.

A program saját tempójú, és a tanulók annyi időt vehetnek igénybe, amennyire szükségük van az egyes kurzusok elvégzésére. Minden kurzus tartalmaz videoelőadásokat, vetélkedőket és programozási feladatokat, amelyeket a tanulóknak teljesíteniük kell a bizonyítvány megszerzéséhez.

Gyakorlati mélytanulás kódolóknak

A fast.ai tanfolyam a fast.ai által kínált online tanfolyam a mély tanulásról és a gépi tanulásról. A Fast.ai egy kutatólaboratórium és oktatási szervezet, amelyet Jeremy Howard és Rachel Thomas alapított. A tanfolyam célja a gyakorlatiasság és az élményszerűség. Tehát a kurzus arra tanítja a tanulókat, hogyan készítsenek mély tanulási modelleket Python és a fastai könyvtár felhasználásával.

A tanfolyam két részből áll: a „Gyakorlati mélytanulás kódolóknak” tanfolyam és a „Cutting Edge Deep Learning for Coders” tanfolyam. A kurzus első része a mélytanulás alapjait tartalmazza, többek között neurális hálózatok, konvolúciós neurális hálózatok és visszatérő neurális hálózatok. Tehát a kurzus második része a mélytanulás fejlettebb témáit fedi le, beleértve a generatív modelleket, a megerősítő tanulást és a természetes nyelvi feldolgozást.

A kurzus célja, hogy minden tudásszintű tanulót befogadjon, és nem igényel előzetes gépi tanulást vagy mély tanulást. Ezen túlmenően a kurzus Jupyter notebookokat használ az oktatáshoz, és gyakorlati kódolási gyakorlatokat foglal magában, amelyeket a tanulók a Google Colaboratory segítségével végezhetnek el.

A kurzus néhány kulcsfontosságú témája:

• Képosztályozás
• Tárgyfelismerés
• Természetes nyelvfeldolgozás
• Ajánló rendszerek
• Generatív modellek
• Erősítő tanulás

Tehát a tanfolyamot elvégző tanulók megértik a mélytanulási és gépi tanulási koncepciókat, és rendelkeznek a mélytanulási modellek különféle alkalmazásokhoz való felépítéséhez és bevezetéséhez szükséges készségekkel. A tanfolyamot a gépi tanulás területén elismerik, a szakemberek kiindulópontként ajánlják kezdőknek.

Ajánlott bejegyzés: Top 9 ingyenes Stable Diffusion képgeneráló erőforrások

Gépi tanulás összeomlási tanfolyam

A Google Gépi tanulás összeomlási tanfolyam a Google által kínált ingyenes online tanfolyam, amely bemutatja a gépi tanulási koncepciókat, eszközöket és technikákat. A kurzus olyan fejlesztőket céloz meg, akik minimális, vagy egyáltalán nem rendelkeznek gépi tanulási tapasztalattal, és célja, hogy gyors és pragmatikus áttekintést nyújtson a területről.

Tehát a kurzus számos modulra tagolódik, amelyek mindegyike a gépi tanulás egy-egy aspektusát fedi le. Ezek a modulok a következőket tartalmazzák:

1. Bevezetés a gépi tanulásba. Ez a modul áttekintést nyújt a gépi tanulásban használt alapvető fogalmakról és terminológiáról, és bevezeti a tanulókat a felügyelt tanulásba, a felügyelet nélküli tanulásba és a megerősített tanulásba.
2. Gépi tanulás a TensorFlow segítségével. Ez a modul bemutatja a TensorFlow keretrendszert, amelyet a Google a gépi tanulási modellek fejlesztésére használ.
3. Általánosítás, túlillesztés és alulfitting. Ez a modul elmagyarázza az általánosítás, a túlillesztés és az alulillesztés fogalmait, valamint azt, hogy hogyan lehet ezeket elkerülni a gépi tanulási modellek felépítése során.
4. Neurális hálózatok. Ez a modul bemutatja a neurális hálózatokat, amelyek az agy szerkezete által ihletett gépi tanulási modellek egy osztálya.
5. Neurális hálózatok képzése.Ez a modul elmagyarázza, hogyan lehet neurális hálózatokat betanítani a visszaterjesztéssel, és bemutatja a neurális hálózatok teljesítményének javítására szolgáló technikákat.
6. Mély neurális hálózatok: Ez a modul bemutatja a mély neurális hálózatokat, amelyek többrétegű neurális hálózatok.
7. TensorFlow programozás: Ez a modul bemutatja a TensorFlow programozást, és olyan témákat fed le, mint a tenzorok, műveletek és grafikonok.

Összefoglalva, a kurzus videó előadásokból, interaktív gyakorlatokból és programozási feladatokból áll, és a tanulók saját tempójukban fejezhetik be. A tanfolyam elvégzése után a tanulók alapvető ismeretekkel rendelkeznek a gépi tanulási koncepciókról és technikákról, és képesek lesznek a TensorFlow segítségével egyszerű gépi tanulási modelleket készíteni.

Ajánlott: 10+ legjobb mesterséges intelligencia fotószerkesztő 2023: online és ingyenes

---

A legjobban fizetett AI-tanfolyamok

AI programozás Pythonnal

AzAI programozás Pythonnal” Az Udacity által kínált Nanodegree program célja, hogy átfogó bevezetést nyújtson a tanulóknak a mesterséges intelligenciába és a Python programozási nyelvet használó gépi tanulásba.

A program öt kurzusból áll, amelyek mindegyike az AI és a gépi tanulás különböző aspektusait fedi le. A tanfolyamok a következők:

1. Bevezetés a Python programozásba. Ez a tanfolyam a Python programozás alapjait tartalmazza, beleértve az adatstruktúrákat, vezérlőstruktúrákat és funkciókat.
2. Bevezetés a gépi tanulásba Python segítségével. Ez a kurzus megtanítja Önnek, hogyan építhet és értékelhet gépi tanulási modelleket olyan népszerű könyvtárak használatával, mint a NumPy, Pandas és Scikit-learn.
3. Mély tanulás a PyTorch segítségével. Ez a kurzus kiterjed a mély tanulásra, beleértve a neurális hálózatok felépítését és betanítását a PyTorch könyvtár használatával.
4. Alkalmazott AI: Ez a kurzus a mesterséges intelligencia különféle alkalmazásaival foglalkozik, beleértve a természetes nyelvi feldolgozást, a számítógépes látást és a játékokat.
5. AI Capstone projekt. Ezen a tanfolyamon az előző tanfolyamokon tanult ismereteit és készségeit egy valós projektben alkalmazhatja.

A program során megtanulhatja, hogyan kell előfeldolgozást készíteni az adatokról, hogyan képezheti a modelleket, és hogyan értékelheti a teljesítményt Python és különféle könyvtárak használatával. Megismerheti az AI etikai és társadalmi vonatkozásait is, beleértve az elfogultságot és a méltányosságot.

Az „AI Programozás Pythonnal” Nanodegree program olyan egyéneket céloz meg, akik bizonyos programozási tapasztalattal rendelkeznek, de nem igényel előzetes AI- vagy gépi tanulási ismereteket. Ez egy önálló ütemű program, és a tanulóknak annyi időt vehet igénybe, amennyire szükségük van a tananyag kitöltésére.

Összefoglalva, a programot nagyra értékelik, és világszerte tanulók ezrei fejezték be. A program befejezése után a tanulók rendelkeznek a mesterséges intelligencia és a gépi tanulási technikák valós problémákra való alkalmazásához szükséges készségekkel és ismeretekkel. Projektportfóliójuk is lesz, hogy bemutassák képességeiket a potenciális munkaadóknak.

Mesterséges intelligencia AZ: Tanuld meg, hogyan építs MI-t

"Mesterséges intelligencia AZ: Tanuld meg, hogyan építs MI-t” az Udemy által kínált online tanfolyam, amely átfogó bevezetést nyújt a mesterséges intelligenciába (AI) és a gépi tanulásba. A tanfolyam olyan személyek számára készült, akik nem ismerik az AI-t vagy a programozást.

A kurzus különböző témákat ölel fel az AI-val és a gépi tanulással kapcsolatban. A témák között szerepel a felügyelt és felügyelet nélküli tanulás, a mély tanulás, a természetes nyelvi feldolgozás és a számítógépes látás. A tanfolyam gyakorlati oktatást is biztosít a különféle eszközök és platformok, köztük a Python, a TensorFlow és a Keras használatához.

A tanfolyam több mint 40 órányi videó előadást tartalmaz. Kvízeket és kódolási gyakorlatokat tartalmaz. A vetélkedők és kódolási gyakorlatok lehetővé teszik a tanulók számára, hogy gyakorolják készségeiket. Így a tanulók gyakorlati tapasztalatot szerezhetnek az AI és a gépi tanulási algoritmusok terén ezeken a vetélkedőkön és kódolási gyakorlatokon keresztül. A kurzus számos olyan projektet is tartalmaz, amelyek lehetővé teszik a tanulók számára, hogy tudásukat a való világ problémáira alkalmazzák.

Mivel a kurzus saját tempójú, a tanulók annyi időt vehetnek igénybe, amennyire szükségük van az anyag kitöltésére. Ezenkívül a kurzus mindenki számára alkalmas, aki érdeklődik az AI és a gépi tanulás iránti ismeretek megszerzése iránt, függetlenül a hátterétől vagy a tapasztalati szintjétől.

A tanfolyam elvégzése után a tanulók alaposan megértik, hogyan használhatják az AI-t és a gépi tanulást problémák megoldására. A kurzus alapot biztosít a továbbtanuláshoz és a fejlettebb AI és gépi tanulási kurzusokhoz is.

Ajánlott bejegyzés: Top 5 GPT- alapú bővítmények a Google Táblázatok és Dokumentumok számára 2023-ban

Ideghálózatok és mély tanulás

AzIdeghálózatok és mély tanulás” tanfolyam a Coursera által kínált online kurzus, amelyet Andrew Ng, a Stanford Egyetem professzora és a Google Brain társalapítója tart. A kurzus bemutatja a mély tanulást, a gépi tanulás azon részterületét, amely mesterségesen alkalmazza neurális hálózatok összetett minták és kapcsolatok modellezésére az adatokban.

A kurzus olyan személyeket céloz meg, akik alapvetően ismerik a Python programozást és a lineáris algebrát. A neurális hálózatokkal és a mély tanulással kapcsolatos témakörök széles körét fedi le, beleértve a konvolúciós neurális hálózatokat, a visszatérő neurális hálózatokat és a mély tanulási keretrendszereket, mint például a TensorFlow és a Keras. A kurzus gyakorlati kódolási feladatokat is tartalmaz, amelyek lehetővé teszik a tanulók készségeik gyakorlását és különféle mély tanulási algoritmusok megvalósítását.

A kurzus négy modulból áll, amelyek mindegyike videó előadásokat, vetélkedőket és programozási feladatokat tartalmaz.

Mivel a kurzus saját tempójú, a tanulók annyi időt vehetnek igénybe, amennyire szükségük van annak elvégzésére.

A kurzus befejezése után a tanulók alaposan ismerik a mély tanulás alapelveit, beleértve azt a képességet, hogy neurális hálózatokat építsenek és képezzenek különféle alkalmazásokhoz.

Összefoglalva, a „Neurális hálózatok és mély tanulás” kurzus egy jól ismert és népszerű tanulási forrás a mély tanulás iránt érdeklődők körében, és világszerte tanulók ezrei végezték el.

Adattudomány és gépi tanulás Bootcamp R-rel

AzAdattudomány és gépi tanulás Bootcamp R-rel” egy online tanfolyam, amelyet az Udemy kínál. Ennek a kurzusnak az a célja, hogy a tanulókat az adattudomány és a gépi tanulás alapjaira tanítsa az R programozási nyelv használatával.

A tanfolyam kezdőknek szól, és nem igényel előzetes programozási vagy adattudományi ismereteket. A tanfolyam témakörök széles skáláját fedi le, beleértve az adatmanipulációt, az adatvizualizációt, a statisztikai következtetéseket, a gépi tanulási algoritmusokat és a modellértékelést.

Tehát a Data Science and Machine Learning kurzus 19 szekcióból áll, és több mint 100 előadást, vetélkedőt és programozási feladatot kínál. Mindegyik szekció egy adott témát fed le, és videó előadásokat is tartalmaz, kódpéldákés gyakorlatok, amelyek segítik a tanulókat készségeik gyakorlásában.

A kurzus néhány kulcsfontosságú témája:

• Adatvita és -manipuláció a dplyr és a tidyr segítségével
• Adatvizualizáció ggplot2 használatával
• Valószínűség és statisztikai következtetés
• Lineáris regresszió és többszörös regresszió
• Osztályozási és regressziós fák
• Véletlenszerű erdők és gradiens-növelés
• Klaszterezés és dimenziócsökkentés
• Idősor elemzés

Tehát a kurzus befejezése után a tanulók alaposan ismerik az R programozási nyelvet és alkalmazásait az adattudományban és a gépi tanulásban. Rendelkeznek továbbá komplex adatkészletek elemzéséhez és értelmezéséhez, prediktív modellek felépítéséhez és értékeléséhez, valamint eredményeik hatékony kommunikálásához másokkal.

Ajánlott bejegyzés: A 100+ legjobb trendjelentés 2023-ban: Globális iparági előrejelzés

---

Következtetés

Összefoglalva, a mesterséges intelligencia megismerése egyre fontosabbá válik a mai digitális korban, mivel az AI gyorsan fejlődik átalakítja a különböző iparágakat és életmódunk és munkánk megváltoztatása. A mesterséges intelligencia tanulmányozásával az egyének fejleszthetik azokat a tudást és készségeket, amelyek az adatokból tanulni és előrejelzéseket vagy döntéseket hozó intelligens rendszerek tervezéséhez és fejlesztéséhez szükségesek.

Számos területen, köztük az egészségügyben, a pénzügyekben, a közlekedésben és az oktatásban alkalmazzák az AI-t, és a szakértők azt jósolják, hogy alkalmazásai továbbra is növekedni fognak következő években.

Számos online tanfolyam és forrás áll rendelkezésre a mesterséges intelligencia megismeréséhez, a bevezető tanfolyamoktól a haladóbb kurzusokig, amelyek olyan témákat fednek le, mint például a mélyreható tanulás és a megerősítő tanulás. A mesterséges intelligencia oktatásába való befektetéssel az egyének naprakészek maradhatnak a terület legújabb fejleményeivel, értékes készségekre tehetnek szert, amelyekre nagy a kereslet, és potenciálisan új karrierlehetőségeket nyithatnak meg.

Összességében versenyképes maradni a mai korban munkaerőpiac és készen kell állni a munka jövőjére, az egyéneknek meg kell tanulniuk az AI-t, mivel az egyre jelentősebb hatással lesz életünk különböző területeire.

FAQ

Az AI vagy mesterséges intelligencia olyan számítógépes rendszerek fejlesztését jelenti, amelyek képesek olyan feladatokat ellátni, amelyekhez tipikusan emberi intelligencia szükséges, mint például a tanulás, a problémamegoldás és a döntéshozatal.

A mesterséges intelligencia három fő típusa van: szűk vagy gyenge AI, általános AI és szuperintelligencia. A keskeny mesterséges intelligencia egy meghatározott feladat elvégzésére szolgál, míg az általános mesterséges intelligencia bármilyen intellektuális feladat elvégzésére képes, amit az ember képes. A szuperintelligencia, amely még mindig pusztán elméleti, olyan mesterséges intelligenciára utal, amely meghaladja az emberi intelligenciát, és képes megoldani a felfogásunkon felüli problémákat.

Az AI számos gyakorlati alkalmazással rendelkezik a különböző iparágakban, például az egészségügyben, a pénzügyekben, a közlekedésben és az oktatásban. Ilyen például a prediktív karbantartás a gyártásban, a személyre szabott orvoslás az egészségügyben, csalások felderítése pénzügyekben, intelligens forgalomirányítás a közlekedésben.

Az AI-ban való munkavégzéshez erős matematikai, statisztikai és programozási alapokra van szükség, valamint ismernie kell a gépi tanulási algoritmusokat és keretrendszereket, mint például a TensorFlow, a Keras és a PyTorch.

Számos online forrás áll rendelkezésre a mesterséges intelligencia megismeréséhez, beleértve az ingyenes online tanfolyamokat, oktatóanyagokat és MOOC-okat, amelyeket olyan vezető egyetemek és cégek kínálnak, mint a Google, a Coursera, az Udacity és az edX.

A mesterséges intelligencia számos etikai aggályt vet fel, mint például az elfogultság, a magánélet védelme és a munkahely elmozdítása. Fontos, hogy az egyének és a szervezetek figyelembe vegyék ezeket a kérdéseket az AI-rendszerek fejlesztése és telepítése során.

Bővebben:

• A Bing mesterséges intelligenciájában nem lehet megbízni; A keresőmotor eltemeti a hibáit
• A KickResume mesterséges intelligencia szolgáltatás segíthet a tökéletes önéletrajz elkészítésében
• A 7 legjobb mesterséges intelligencia hanggenerátor és hangklónozás a szövegfelolvasáshoz
• A 10 lehetséges AI-alkalmazás, amely forradalmasíthatja a sportot
• A 10 legnépszerűbb mobil AI Art Generator alkalmazás 2023-ban Androidra és IOS-re