15+ קורסי AI הטובים ביותר ללמוד בשנת 2023: בחינם ובתשלום
בקיצור
AI הוא פיתוח של מערכות מחשב שיכולות לבצע משימות הדורשות בדרך כלל אינטליגנציה אנושית.
כדי לעבוד ב-AI, צריך ידע במתמטיקה, סטטיסטיקה, תכנות ולמידת מכונה.
חששות אתיים הקשורים לבינה מלאכותית כוללים הטיה, פרטיות ועקירת עבודה.
משאבים מקוונים רבים, כולל קורסים בחינם ו-MOOCs, זמינים ללמידה על AI.
בינה מלאכותית היא תחום שצומח במהירות ובעל פוטנציאל לחולל מהפכה בדרך שבה אנו חיים ועובדים. ממכוניות בנהיגה עצמית ועד שירותי בריאות מותאמים אישית, AI כבר השפיע משמעותית על תעשיות רבות וממשיכה להתקדם בקצב חסר תקדים.
ככל שיותר ויותר חברות וארגונים משלבים בינה מלאכותית בפעילותם, הביקוש לאנשי מקצוע מיומנים בתחום זה עולה במהירות.
| Pro עצות |
|---|
| אלה 10+ מחוללי תוכן AI תוכננו לסייע ליוצרי תוכן לייצר תוכן איכותי במהירות וביעילות. |
| עם רזולוציית 4K ו-8K באיכות גבוהה, יצירות האמנות האלה בטוח ירשימו את הצופים עם הפרטים המדהימים והריאליזם שלהן. |
| אלה 10 פרויקטי קריפטו בינה מלאכותית נבחרו על סמך השימוש החדשני שלהם בטכנולוגיית בינה מלאכותית בתעשיית המטבעות הקריפטוגרפיים. |
- AI לכולם
- למידת מכונה מפוקחת: רגרסיה וסיווג
- למידה עמוקה
- בינה מלאכותית יישומית מבית IBM
- הקדמה של CS50 לבינה מלאכותית עם פייתון
- יסודות הנתונים וה-AI
- מבוא ללימוד מכונות
- לימוד עם חיזוקים
- תעודת מקצוען למפתח TensorFlow
- למידה עמוקה מעשית עבור קודנים
- קורס קריסת למידה ממוחשבת
- AI תכנות עם Python
- בינה מלאכותית AZ: למד כיצד לבנות AI
- רשתות עצביות ולמידה עמוקה
- מדעי נתונים ולמידת מכונות Bootcamp עם R
כדי לענות על הביקוש הזה, יש כעת מגוון רחב של קורסי בינה מלאכותית זמינים, הן בחינם ותשלום, באינטרנט ובאופן אישי. קורסים אלה מכסים מגוון נושאים, מהיסודות של למידת מכונה ולמידה עמוקה לתחומים מיוחדים יותר כמו עיבוד שפה טבעית וראייה ממוחשבת. הם מיועדים לסטודנטים, לאנשי מקצוע ולכל מי שמעוניין ללמוד על התחום המרגש הזה.
הרשימה מכילה את קורסי הבינה המלאכותית הטובים ביותר הזמינים כעת, כולל קורסים מאוניברסיטאות מובילות כמו סטנפורד ו-MIT ו תעשייה מנהיגים כמו גוגל ויבמ. זה פונה הן למתחילים חדשים בלמידת מכונה והן לאנשי מקצוע מנוסים המבקשים להרחיב את הידע שלהם.
| Pro עצות |
|---|
| אלה מחוללי AI ו אסטרטגיות שיווק בינה מלאכותית יכול לעזור לעסקים לייעל את מסעות הפרסום השיווקיים שלהם ולהגיע ליותר לקוחות פוטנציאליים. |
| אלה תוספים של AI ו כלי SEO של AI יכול להוביל להגברת הנראות ולשיפור מעורבות הלקוחות, וכתוצאה מכך להמרות גבוהות יותר ולהגדלת ההכנסה. |
| יצרנית לוגו AI יכול לעזור לחסוך זמן ומשאבים יקרים, ולאפשר למעצבים להתמקד בהיבטים חשובים אחרים של עבודתם. |
| אלה קטעי וידאו לספק הדרכה שלב אחר שלב כיצד להשתמש ChatGPT כדי למקסם את ההכנסה הפוטנציאלית שלך. |
| עורכי תמונות בינה מלאכותית יכול לספק גם יכולות ריטוש רב עוצמה, כגון הסרת פגמים או החלקת קמטים. |
גיליון ההשוואה הטוב ביותר של AI Сourses
ישנם קורסי AI רבים הזמינים הן מקוונות והן לא מקוונות, בחינם ותשלום, ממוסדות שונים בעלי מוניטין ברחבי העולם. להלן כמה מקורסי AI הטובים ביותר:
חקור והשווה קורסי AI כדי למצוא את ההתאמה הטובה ביותר לצרכי הלמידה שלך ולמטרותיך. זכור שבינה מלאכותית היא תחום שמתפתח במהירות, כך שההתעדכנות בהתפתחויות וההתקדמות העדכניות היא חיונית.
חקר הבינה המלאכותית חשוב גם בתכנון התוכניות של העתיד שלנו: למעלה מ-120 תוכן שנוצר על ידי AI בשנת 2023: תמונות, מוזיקה, סרטונים
קורסי AI בחינם הטובים ביותר
AI לכולם
"AI לכולםקורס על Coursera הוא קורס מבוא המספק סקירה מקיפה של תחום הבינה המלאכותית (AI). הקורס מיועד לאנשים שמעוניינים ללמוד על בינה מלאכותית אך לא בהכרח בעלי רקע טכני בתחום.
הקורס מועבר על ידי אנדרו נג, חוקר AI מוביל ומייסד שותף של Coursera. הוא מורכב מארבעה שבועות של חומר, שכל אחד מכיל מספר הרצאות וידאו וחידונים. הקורס מכסה מגוון רחב של נושאים הקשורים ל-AI, כולל למידת מכונה, רשתות עצביות, ראייה ממוחשבת, עיבוד שפה טבעית ורובוטיקה.
הקורס מכסה עקרונות בסיסיים של AI, כולל אלגוריתמים וטכניקות למידת מכונה ויישומים מעשיים שלהם. הלומדים יחקרו שיקולים אתיים וחברתיים הקשורים לבינה מלאכותית. הקורס מכסה ניצול AI במגזרים מגוונים כמו בריאות, פיננסים ותחבורה.
בסך הכל, קורס "AI לכולם" מהווה היכרות מצוינת לתחום ה-AI, ומתאים לכל מי שרוצה לקבל הבנה בסיסית בנושא. זה לא דורש שום ידע טכני קודם, וניתן להשלים אותו בקצב שלך.
למידת מכונה מפוקחת: רגרסיה וסיווג
"למידת מכונה מפוקחת: רגרסיה וסיווגקורס על Coursera הוא קורס מקוון פופולרי הנלמד על ידי אנדרו נג, חוקר AI מוביל ומייסד שותף של Coursera. קורס זה נועד לספק מבוא מקיף ללמידת מכונה, שהיא תת תחום של בינה מלאכותית המתמקד בפיתוח אלגוריתמים שיכולים ללמוד מנתונים.
הקורס מורכב מ-11 שבועות של חומר, כל אחד מכיל מספר הרצאות וידאו, חידונים ומטלות תכנות. עם זאת, הקורס מכסה מגוון רחב של נושאים הקשורים ללמידת מכונה, כולל רגרסיה ליניארית, רגרסיה לוגיסטית, רשתות עצביות, מכונות וקטור תמיכה, אשכולות וזיהוי אנומליות.
בסך הכל, קורס "למידת מכונה" ב-Coursera הוא משאב מצוין לכל מי שרוצה להשיג בסיס איתן בלמידת מכונה. אחד המומחים המוערכים בתחום מלמד את הקורס ומספק סקירה מקיפה על הנושא.
למידה עמוקה
"למידה עמוקה"התמחות ב-Coursera היא קורס מקוון מקיף הנלמד על ידי אנדרו נג וצוות מדריכים מומחים. העיצוב של התמחות זו הוא להציע מבוא יסודי ללמידה עמוקה. זהו תת-תחום של למידת מכונה שמתרכז בהוראת רשתות עצביות מלאכותיות עם שכבות מרובות כדי לשפר את הדיוק של התחזיות והסיווגים.
ההתמחות מורכבת מחמישה קורסים, שכל אחד מהם מכסה היבטים שונים של למידה עמוקה. הקורסים הם:
- רשתות עצביות ולמידה עמוקה: קורס זה מכסה את היסודות של למידה עמוקה ורשתות עצביות, כולל כיצד לבנות ולהכשיר אותן.
- שיפור רשתות עצביות עמוקות: כוונון היפרפרמטרים, רגוליזציה ואופטימיזציה: קורס זה מכסה טכניקות מתקדמות לשיפור הביצועים של רשתות עצביות עמוקות, כולל כוונון היפרפרמטר, רגוליזציה ואופטימיזציה.
- בניית פרויקטים של למידת מכונה: קורס זה מלמד אותך כיצד לבנות פרויקטים של למידת מכונה, כולל כיצד לאבחן ולתקן שגיאות במודלים שלך.
- רשתות עצביות מתגלגלות: קורס זה מכסה רשתות עצביות קונבולוציוניות, המשמשות בדרך כלל במשימות ראייה ממוחשבת כגון זיהוי תמונה.
- דגמי רצף: קורס זה מכסה מודלים של רצף, המשמשים בעיבוד שפה טבעית ויישומים אחרים הכוללים נתונים רציפים.
בסך הכל, אלפי סטודנטים ברחבי העולם סיימו את ההתמחות הנחשבת "למידה עמוקה" ב-Coursera. הקורס מכוון לאנשים בעלי ידע בסיסי בתכנות ולמידת מכונה ומטרתו ללמד אותם את הטכניקות העדכניות ביותר בלמידה עמוקה.
בינה מלאכותית יישומית מבית IBM
"בינה מלאכותית יישומית מבית IBM” תעודה מקצועית על Coursera היא תוכנית המוצעת על ידי יבמ ווטסון AI. תעודה זו נועדה לספק ללומדים את הכישורים והידע הדרושים כדי לבנות ולפרוס פתרונות בינה מלאכותית במסגרות בעולם האמיתי.
התוכנית מורכבת משישה קורסים, כל אחד מכסה היבטים שונים של יישומי בינה מלאכותית. הקורסים הם:
- מבוא ל בינה מלאכותית: קורס זה מספק סקירה כללית של AI, כולל ההיסטוריה, העקרונות הבסיסיים והיישומים שלו.
- תחילת העבודה עם AI באמצעות IBM Watson: קורס זה מלמד אותך כיצד להשתמש ב-IBM Watson כדי לבנות ולפרוס פתרונות AI.
- בניית יישומי AI עם ממשקי API של Watson: קורס זה מכסה כיצד להשתמש בממשקי API שונים של Watson כדי לבנות ולפרוס יישומי AI.
- בניית Chatbots עם ממשקי API של Watson: קורס זה מלמד אותך כיצד להשתמש בממשקי API של Watson כדי לבנות צ'אטבוטים עבור שירות לקוחות ויישומים אחרים.
- מבוא ל-Computer Vision עם Watson ו-OpenCV: קורס זה מכסה ראייה ממוחשבת וכיצד להשתמש ב-Watson ו-OpenCV לבניית יישומי ראייה ממוחשבת.
- בניית יישומי בינה מלאכותית עם TensorFlow: קורס זה מכסה את TensorFlow, שהיא מסגרת פופולרית לבנייה ופריסה מודלים של למידה עמוקה.
לסיכום, לאורך התוכנית, תלמדו על ההיבטים המעשיים של בנייה ופריסה של פתרונות AI, כולל כיצד לעבד נתונים מראש, דגמי רכבות, ולהעריך ביצועים. תלמד גם על ההשלכות האתיות והחברתיות של AI, כולל הטיה והגינות.
הקדמה של CS50 לבינה מלאכותית עם פייתון
"הקדמה של CS50 לבינה מלאכותית עם פייתון” הוא קורס מקוון המוצע על ידי אוניברסיטת הרווארד באמצעות edX. קורס זה נועד לספק מבוא לבינה מלאכותית ולמידת מכונה באמצעות שפת התכנות Python.
הקורס מורכב ממספר מודולים, כל אחד מכיל הרצאות וידאו, חידונים ומטלות תכנות. הקורס מכסה מגוון נושאים הקשורים לבינה מלאכותית ולמידת מכונה, כולל אלגוריתמי חיפוש, אופטימיזציה, למידת מכונה ולמידה עמוקה.
לסיכום, "מבוא לבינה מלאכותית עם Python" הוא קורס נחשב מאוד המספק בסיס איתן בבינה מלאכותית ולמידת מכונה. עם זאת, הקורס הושלם על ידי אלפי לומדים ברחבי העולם. זה מתאים לכל מי שמעוניין ללמוד על נושאים אלה, והוא מיועד לאנשים עם ניסיון כלשהו בתכנות. אין צורך בידע קודם ב-AI או למידת מכונה. אז, עם השלמת הקורס, ללומדים יהיו הכישורים והידע ליישם טכניקות AI ולמידת מכונה לבעיות בעולם האמיתי.
יסודות הנתונים וה-AI
"יסודות הנתונים וה-AI” הוא קורס מקוון המוצע על ידי מיקרוסופט דרך edX. קורס זה נועד לספק מבוא לניתוח נתונים ואינטליגנציה מלאכותית (AI).
הקורס מורכב ממספר מודולים, כל אחד מכיל הרצאות וידאו, חידונים ומעבדות מעשיות. הקורס מכסה מגוון נושאים הקשורים לניתוח נתונים ובינה מלאכותית, כולל סוגי נתונים ומקורות, סכסוך נתונים, הדמיית נתונים, למידת מכונה ולמידה עמוקה.
במהלך הקורס תלמדו כיצד להשתמש בכלים ופלטפורמות שונות, כולל Azure למידת מכונה, Python ו-Jupyter Notebooks, לביצוע ניתוח נתונים ובניית מודלים של AI. תלמד גם על ההשלכות האתיות והחברתיות של AI, כולל הוגנות, פרטיות ואבטחה.
בסך הכל, אנשים עם ניסיון מסוים בתכנות יכולים לקחת את הקורס, והם אינם זקוקים לידע מוקדם בניתוח נתונים או בינה מלאכותית. זהו קורס בקצב עצמי, והלומדים יכולים לקחת כמה זמן שהם צריכים כדי להשלים את חומר הקורס.
| פוסט מומלץ: 3 דרכים חדשות ליישם בינה מלאכותית במשימות חלל |
מבוא ללימוד מכונות
"מבוא ללימוד מכונות” הוא קורס מקוון המוצע על ידי Udacity המספק מבוא ליסודות של למידת מכונה. הקורס מכוון לאנשים בעלי ניסיון מסוים בתכנות, אך לא בהכרח חשיפה קודמת ללמידת מכונה.
כל שיעור בקורס מכסה היבט אחר של למידת מכונה. אלה כוללים למידה מפוקחת ובלתי מפוקחת, קנה מידה של תכונות, אימות צולב, התאמה יתר ומדדי ביצועים. יתרה מכך, הקורס משתמש בשפת התכנות Python ובספריית scikit-learn כדי ליישם וליישם את אלגוריתמי למידת המכונה.
לסיכום, הקורס מאפשר ללומדים להשלים אותו בקצב שלהם, ללא הגבלות זמן. הקורס כולל הרצאות וידאו, חידונים ומשימות תכנות כדי לספק ניסיון מעשי עם אלגוריתמים של למידת מכונה. הקורס נועד לעזור ללומדים לשפר את הבנתם של מושגים וטכניקות של למידת מכונה.
לימוד עם חיזוקים
"לימוד עם חיזוקים קורס מאת דיוויד סילבר" היא סדרת הרצאות וידאו בנושא למידת חיזוק (RL) שהוצעה לראשונה בשנת 2015 על ידי דיוויד סילבר, חוקר ב-DeepMind. הקורס מורכב מ-10 הרצאות וידאו, כל אחת באורך של כ-1-2 שעות, ומכסה מגוון רחב של נושאים הקשורים ל-RL, כולל תהליכי החלטה של מרקוב, שיטות מונטה קרלו, למידה של הבדלים זמניים ולמידת חיזוקים עמוקים.
הקורס מתאים לבעלי רקע במתמטיקה, מדעי המחשב או תחומים קשורים. הוא מספק מבוא מקיף ל-RL, כולל תיאוריה ודוגמאות מעשיות.
אלפי לומדים ברחבי העולם צפו בהרצאות. הקורס הוא משאב פופולרי עבור סטודנטים וחוקרים המתעניינים ב-RL.
בתור AI מודל שפה, אני לא יכול לספק עדכונים בזמן אמת על המצב הנוכחי של הקורס בשנת 2023. עם זאת, לאור הפופולריות והשימושיות שלו, סביר להניח שהחומר עדיין רלוונטי ובעל ערך עבור כל מי שמעוניין ללמוד על RL.
תעודת מקצוען למפתח TensorFlow
"מפתח TensorFlow” Professional Certificate היא תוכנית מקוונת המוצעת על ידי Coursera בשיתוף עם deeplearning.ai. התוכנית נועדה להדריך את הלומדים על בנייה ופריסה של מודלים של למידה עמוקה באמצעות TensorFlow, א תוכנת קוד פתוח ספרייה שנוצרה על ידי גוגל.
התוכנית מורכבת מארבעה קורסים, שכל אחד מהם מכסה היבט אחר של שימוש בלמידה עמוקה TensorFlow. הקורסים הם:
- מבוא ל-TensorFlow עבור AI, למידת מכונה ולמידה עמוקה: קורס זה מספק מבוא ל-TensorFlow ומכסה את היסודות של בניית והדרכה של מודלים של למידה עמוקה.
- רשתות עצביות מתגלגלות ב-TensorFlow: קורס זה מתמקד ברשתות עצביות קונבולוציוניות (CNNs), סוג של רשתות עצביות הנפוצות עבור סיווג תמונות, ומלמד את הלומדים כיצד לבנות ולאמן CNNs באמצעות TensorFlow.
- עיבוד שפה טבעית ב-TensorFlow: קורס זה מכסה טכניקות עיבוד שפה טבעית (NLP), כגון סיווג טקסט וניתוח סנטימנטים, ומלמד את הלומדים כיצד ליישם טכניקות אלו באמצעות TensorFlow.
- רצפים, סדרות זמן וחיזוי: קורס זה מלמד את הלומדים כיצד לבנות ולאמן רשתות עצביות חוזרות (RNNs) ומודלים אחרים של למידה עמוקה לניתוח נתוני סדרות זמן.
התוכנית היא בקצב עצמי, והלומדים יכולים לקחת כמה זמן שהם צריכים כדי להשלים כל קורס. כל קורס כולל הרצאות וידאו, חידונים ומטלות תכנות, שעל הלומדים להשלים כדי לזכות בתעודה.
למידה עמוקה מעשית עבור קודנים
קורס fast.ai הוא קורס מקוון בנושא למידה עמוקה ולמידת מכונה המוצע על ידי fast.ai. Fast.ai היא מעבדת מחקר וארגון חינוכי שהוקם על ידי ג'רמי הווארד ורייצ'ל תומס. הקורס שואף להיות פרגמטי וחוויתי. אז, הקורס מלמד את הלומדים כיצד לייצר מודלים של למידה עמוקה תוך שימוש ב-Python וספריית fastai.
הקורס מורכב משני חלקים: "למידה עמוקה מעשית עבור קודניםקורס " וקורס "למידה עמוקה מתקדמת לקודנים". החלק הראשון של הקורס מכסה את היסודות של למידה עמוקה, כולל רשתות עצביות, רשתות עצביות קונבולוציוניות ורשתות עצביות חוזרות. אז, החלק השני של הקורס מכסה נושאים מתקדמים יותר בלמידה עמוקה, כולל מודלים מחוללים, למידת חיזוק ועיבוד שפה טבעית.
הקורס נועד להיות כולל ללומדים בכל רמות המיומנות ואינו מצריך כל ידע מוקדם של למידת מכונה או למידה עמוקה. יתרה מכך, הקורס מעסיק מחברות Jupyter להדרכה וכולל תרגילי קידוד מעשיים שהלומדים יכולים לבצע באמצעות Google Collaboratory.
חלק מהנושאים המרכזיים הנלמדים בקורס כוללים:
- סיווג תמונות
- איתור אובייקטים
- עיבוד שפה טבעית
- מערכות המלצה
- מודלים גנרטיביים
- לימוד עם חיזוקים
אז, לומדים שישלימו את הקורס יבינו מושגי למידה עמוקה ולמידת מכונה ויהיו בעלי הכישורים לבנות ולפרוס מודלים של למידה עמוקה עבור יישומים שונים. הקורס מכובד בתחום למידת מכונה, ומומחים ממליצים עליו כנקודת התחלה למתחילים.
קורס קריסת למידה ממוחשבת
הגוגל קורס קריסת למידה ממוחשבת הוא קורס מקוון בחינם המוצע על ידי גוגל המספק מבוא למושגים, כלים וטכניקות של למידת מכונה. הקורס מכוון למפתחים עם ניסיון מינימלי או ללא ניסיון בלמידת מכונה, ומטרתו להציע סקירה מהירה ופרגמטית של התחום.
אז, הקורס מפולח למספר מודולים, כל אחד מכסה היבט נפרד של למידת מכונה. מודולים אלה כוללים:
- מבוא ללימוד מכונות. מודול זה מספק סקירה כללית של המושגים והטרמינולוגיה הבסיסית המשמשים למידת מכונה, ומציג ללומדים למידה מפוקחת, למידה ללא פיקוח ולמידת חיזוק.
- למידת מכונה עם TensorFlow. מודול זה מספק מבוא למסגרת TensorFlow, המשמשת את גוגל לפיתוח מודלים של למידת מכונה.
- הכללה, התאמה יתר והתאמת חוסר. מודול זה מסביר את המושגים של הכללה, התאמת יתר והתאמת, וכיצד להימנע מהם בעת בניית מודלים של למידת מכונה.
- רשתות עצביות. מודול זה מספק מבוא לרשתות עצביות, שהן מחלקה של מודלים של למידת מכונה בהשראת מבנה המוח.
- אימון רשתות עצביותמודול זה מסביר כיצד לאמן רשתות עצביות באמצעות התפשטות לאחור, ומציג טכניקות לשיפור הביצועים של רשתות עצביות.
- רשתות עצביות עמוקות: מודול זה מספק מבוא לרשתות עצביות עמוקות, שהן רשתות עצביות בעלות שכבות מרובות.
- תכנות TensorFlow: מודול זה מספק מבוא לתכנות TensorFlow, ומכסה נושאים כגון טנזורים, פעולות וגרפים.
לסיכום, הקורס כולל הרצאות וידאו, תרגילים אינטראקטיביים ומשימות תכנות, והלומדים יכולים לסיים אותו בקצב שלהם. עם סיום הקורס, ללומדים תהיה הבנה בסיסית של מושגים וטכניקות של למידת מכונה, ויוכלו להשתמש ב-TensorFlow כדי לבנות מודלים פשוטים של למידת מכונה.
מומלץ: 10+ עורכי תמונות AI הטובים ביותר לשנת 2023: מקוונים וחינמיים
קורסי AI בתשלום הטובים ביותר
AI תכנות עם Python
"AI תכנות עם Pythonתוכנית Nanodegree המוצעת על ידי Udacity נועדה לספק ללומדים מבוא מקיף לבינה מלאכותית ולמידת מכונה באמצעות שפת התכנות Python.
התוכנית מורכבת מחמישה קורסים, שכל אחד מהם מכסה היבטים שונים של AI ולמידת מכונה. הקורסים הם:
- מבוא לתכנות פייתון. קורס זה מכסה את היסודות של תכנות Python, כולל מבני נתונים, מבני בקרה ופונקציות.
- מבוא ללמידת מכונה עם Python. קורס זה מלמד אותך כיצד לבנות ולהעריך מודלים של למידת מכונה באמצעות ספריות פופולריות כגון NumPy, Pandas ו-Skit-learn.
- למידה עמוקה עם PyTorch. קורס זה מכסה למידה עמוקה, כולל כיצד לבנות ולהכשיר רשתות עצביות באמצעות ספריית PyTorch.
- AI יישומי: קורס זה מכסה יישומים שונים של AI, כולל עיבוד שפה טבעית, ראייה ממוחשבת ומשחקים.
- פרויקט AI Capstone. בקורס זה תיישם את הידע והמיומנויות שלמדת בקורסים הקודמים לפרויקט אמיתי בעולם.
לאורך התוכנית תלמד כיצד לעבד נתונים מראש, לאמן מודלים ולהעריך ביצועים באמצעות Python וספריות שונות. תלמד גם על ההשלכות האתיות והחברתיות של AI, כולל הטיה והגינות.
תוכנית Nanodegree "תכנות בינה מלאכותית עם Python" מכוונת לאנשים עם ניסיון כלשהו בתכנות, אך היא אינה דורשת שום ידע מוקדם ב-AI או למידת מכונה. זוהי תוכנית בקצב עצמי, והלומדים יכולים לקחת כמה זמן שהם צריכים כדי להשלים את חומר הקורס.
לסיכום, התוכנית זוכה להערכה רבה והיא הושלמה על ידי אלפי לומדים ברחבי העולם. עם השלמת התוכנית, ללומדים יהיו הכישורים והידע הדרושים כדי ליישם בינה מלאכותית וטכניקות למידת מכונה על בעיות בעולם האמיתי. יהיה להם גם תיק של פרויקטים כדי להציג את כישוריהם למעסיקים פוטנציאליים.
בינה מלאכותית AZ: למד כיצד לבנות AI
"בינה מלאכותית AZ: למד כיצד לבנות AI” הוא קורס מקוון המוצע על ידי Udemy המספק מבוא מקיף לבינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה. הקורס מיועד לאנשים ללא ידע מוקדם בבינה מלאכותית או תכנות.
הקורס מכסה נושאים שונים הקשורים לבינה מלאכותית ולמידת מכונה. הנושאים כוללים למידה מפוקחת ובלתי מפוקחת, למידה עמוקה, עיבוד שפה טבעית וראייה ממוחשבת. הקורס מספק גם הכשרה מעשית כיצד להשתמש בכלים ובפלטפורמות שונות, כולל Python, TensorFlow ו-Keras.
הקורס כולל למעלה מ-40 שעות של הרצאות וידאו. זה כולל חידונים ותרגילי קידוד. החידונים ותרגילי הקידוד מאפשרים ללומדים לתרגל את כישוריהם. אז, הלומדים צוברים ניסיון מעשי עם אלגוריתמים של AI ולמידת מכונה באמצעות חידונים ותרגילי קידוד אלה. הקורס כולל גם מספר פרויקטים המאפשרים ללומדים ליישם את הידע שלהם לבעיות בעולם האמיתי.
מכיוון שהקורס הוא בקצב עצמי, הלומדים יכולים לקחת כמה זמן שהם צריכים כדי להשלים את החומר. בנוסף, הקורס מתאים לכל מי שמעוניין לרכוש ידע על AI ולמידת מכונה, ללא קשר לרקע או לרמת הניסיון שלו.
בסיום הקורס, ללומדים תהיה הבנה מוצקה כיצד להשתמש בבינה מלאכותית ולמידת מכונה כדי לפתור בעיות. הקורס מספק גם בסיס להמשך לימוד וקורסים מתקדמים יותר ב-AI ולמידת מכונה.
רשתות עצביות ולמידה עמוקה
"רשתות עצביות ולמידה עמוקההקורס הוא קורס מקוון המוצע על ידי Coursera ומועבר על ידי אנדרו נג, פרופסור באוניברסיטת סטנפורד ומייסד שותף של Google Brain. הקורס מספק מבוא ללמידה עמוקה, תת תחום של למידת מכונה המשתמשת במלאכותית רשתות עצביות לדגמן דפוסים ויחסים מורכבים בנתונים.
הקורס מכוון לאנשים בעלי הבנה בסיסית של תכנות Python ואלגברה לינארית. הוא מכסה מגוון נושאים הקשורים לרשתות עצביות ולמידה עמוקה, כולל רשתות עצביות קונבולוציוניות, רשתות עצביות חוזרות ומסגרות למידה עמוקה כגון TensorFlow ו-Keras. הקורס כולל גם מטלות קידוד מעשיות המאפשרות ללומדים לתרגל את כישוריהם וליישם אלגוריתמי למידה עמוקה שונים.
הקורס מורכב מארבעה מודולים, שכל אחד מהם כולל הרצאות וידאו, חידונים ומטלות תכנות.
מכיוון שהקורס הוא בקצב עצמי, הלומדים יכולים לקחת כמה זמן שהם צריכים כדי להשלים אותו.
עם סיום הקורס, ללומדים תהיה הבנה מוצקה של עקרונות הלמידה העמוקה, לרבות היכולת לבנות ולהכשיר רשתות עצביות ליישומים שונים.
לסיכום, קורס "רשתות עצביות ולמידה עמוקה" הוא משאב למידה מוכר ופופולרי בקרב אנשים המעוניינים בלמידה עמוקה, ואלפי לומדים ברחבי העולם סיימו אותו.
מדעי נתונים ולמידת מכונות Bootcamp עם R
"מדעי נתונים ולמידת מכונות Bootcamp עם R” הוא קורס מקוון המוצע על ידי Udemy. קורס זה נועד להדריך את הלומדים על היסודות של מדעי הנתונים ולמידת מכונה באמצעות שפת התכנות R.
הקורס מיועד למתחילים ואינו דורש ידע קודם בתכנות או במדעי הנתונים. הקורס מכסה מגוון רחב של נושאים, כולל מניפולציה של נתונים, הדמיית נתונים, הסקה סטטיסטית, אלגוריתמים של למידת מכונה והערכת מודלים.
אז, קורס מדעי נתונים ולמידת מכונה כולל 19 חלקים, והוא מציע למעלה מ-100 הרצאות, חידונים ומטלות תכנות. כל חלק מכסה נושא ספציפי וכולל הרצאות וידאו, דוגמאות קוד, ותרגילים המסייעים ללומדים לתרגל את כישוריהם.
חלק מהנושאים המרכזיים הנלמדים בקורס כוללים:
- ריבית נתונים ומניפולציה באמצעות dplyr ו-tidyr
- הדמיית נתונים באמצעות ggplot2
- הסתברות והסקה סטטיסטית
- רגרסיה לינארית ורגרסיה מרובה
- עצי סיווג ורגרסיה
- יערות אקראיים והגברת שיפוע
- מקבץ והפחתת מימדים
- ניתוח סדרות זמן
אז, עם סיום הקורס, ללומדים תהיה הבנה מוצקה של שפת התכנות R ויישומיה במדעי הנתונים ולמידת מכונה. הם גם יהיו בעלי הכישורים לנתח ולפרש מערכי נתונים מורכבים, לבנות ולהעריך מודלים חזויים ולהעביר את הממצאים שלהם ביעילות לאחרים.
סיכום
לסיכום, הלמידה על בינה מלאכותית הופכת חשובה יותר ויותר בעידן הדיגיטלי של ימינו, מכיוון שה-AI נמצא במהירות שינוי תעשיות שונות ולשנות את הדרך בה אנו חיים ועובדים. על ידי לימוד בינה מלאכותית, אנשים יכולים לפתח את הידע והמיומנויות הדרושים לתכנון ופיתוח מערכות חכמות שיכולות ללמוד מנתונים ולקבל תחזיות או החלטות.
תחומים רבים, כולל שירותי בריאות, פיננסים, תחבורה וחינוך, משתמשים בבינה מלאכותית, ומומחים צופים שהיישומים שלה ימשיכו לגדול שנים באות.
ישנם קורסים ומשאבים מקוונים רבים זמינים ללמידה על AI, החל מקורסי מבוא ועד מתקדמים יותר המכסים נושאים כמו למידה עמוקה ולמידת חיזוק. על ידי השקעה בחינוך לבינה מלאכותית, אנשים יכולים להישאר מעודכנים בהתפתחויות האחרונות בתחום, לרכוש מיומנויות יקרות ערך שיש להן ביקוש גבוה, ואפשר לפתוח הזדמנויות קריירה חדשות.
בסך הכל, להישאר תחרותי בזמנים של היום שוק העבודה ולהיות מוכנים לעתיד העבודה, אנשים חייבים ללמוד בינה מלאכותית מכיוון שתהיה לה השפעה משמעותית יותר ויותר על היבטים שונים של חיינו.
שאלות נפוצות
בינה מלאכותית, או בינה מלאכותית, מתייחסת לפיתוח מערכות מחשב שיכולות לבצע משימות שבדרך כלל דורשות אינטליגנציה אנושית, כגון למידה, פתרון בעיות וקבלת החלטות.
ישנם שלושה סוגים עיקריים של AI: AI צר או חלש, AI כללי ואינטליגנציה על. בינה מלאכותית צרה מיועדת לבצע משימה ספציפית, בעוד שבינה מלאכותית כללית מסוגלת לבצע כל משימה אינטלקטואלית שאדם יכול. אינטליגנציה על, שהיא עדיין תיאורטית בלבד, מתייחסת לבינה מלאכותית שעולה על האינטליגנציה האנושית ומסוגלת לפתור בעיות מעבר להבנתנו.
ל-AI יש יישומים מעשיים רבים בתעשיות שונות, כגון בריאות, פיננסים, תחבורה וחינוך. דוגמאות כוללות תחזוקה חזויה בייצור, רפואה מותאמת אישית בתחום הבריאות, גילוי הונאה בפיננסים, וניהול תנועה מושכל בתחבורה.
כדי לעבוד ב-AI, צריך בסיס חזק במתמטיקה, סטטיסטיקה ותכנות, כמו גם ידע באלגוריתמים ומסגרות למידת מכונה כמו TensorFlow, Keras ו- PyTorch.
ישנם משאבים מקוונים רבים זמינים ללמידה על AI, כולל קורסים מקוונים, הדרכות ו-MOOCs בחינם המוצעים על ידי אוניברסיטאות וחברות מובילות כגון Google, Coursera, Udacity ו-edX.
AI מעלה חששות אתיים רבים, כמו הטיה, פרטיות ועקירת עבודה. חשוב שאנשים וארגונים יתייחסו לנושאים אלה בעת פיתוח ופריסה של מערכות AI.
קרא עוד:
- לא ניתן לסמוך על הבינה המלאכותית של בינג; מנוע החיפוש קובר את טעויותיו
- AI Service KickResume יכול לעזור לך ליצור את קורות החיים המושלם
- 7 מחוללי קול בינה מלאכותית ושיבוט קולי לטקסט לדיבור
- 10 אפליקציות AI פוטנציאליות שיכולות לחולל מהפכה בספורט
- 10 האפליקציות המובילות למחוללי אמנות AI לנייד בשנת 2023 עבור אנדרואיד ו-IOS
כתב ויתור
בקנה אחד עם הנחיות פרויקט אמון, אנא שים לב שהמידע המסופק בדף זה אינו מיועד ואין לפרש אותו כייעוץ משפטי, מס, השקעות, פיננסי או כל צורה אחרת של ייעוץ. חשוב להשקיע רק את מה שאתה יכול להרשות לעצמך להפסיד ולפנות לייעוץ פיננסי עצמאי אם יש לך ספק. למידע נוסף, אנו מציעים להתייחס לתנאים ולהגבלות וכן לדפי העזרה והתמיכה שסופקו על ידי המנפיק או המפרסם. MetaversePost מחויבת לדיווח מדויק וחסר פניות, אך תנאי השוק עשויים להשתנות ללא הודעה מוקדמת.
על המחבר
דמיר הוא ראש הצוות, מנהל המוצר והעורך ב Metaverse Post, המכסה נושאים כגון AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse ו Web3-בתחומים משיקים. המאמרים שלו מושכים קהל עצום של למעלה ממיליון משתמשים מדי חודש. נראה שהוא מומחה עם ניסיון של 10 שנים בקידום אתרים ושיווק דיגיטלי. דמיר הוזכר ב-Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ופרסומים אחרים. הוא נודד בין איחוד האמירויות, טורקיה, רוסיה וחבר העמים כנווד דיגיטלי. דמיר סיים תואר ראשון בפיזיקה, שלדעתו נתן לו את כישורי החשיבה הביקורתית הדרושים כדי להצליח בנוף המשתנה ללא הרף של האינטרנט.
מאמרים נוספים
דמיר הוא ראש הצוות, מנהל המוצר והעורך ב Metaverse Post, המכסה נושאים כגון AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse ו Web3-בתחומים משיקים. המאמרים שלו מושכים קהל עצום של למעלה ממיליון משתמשים מדי חודש. נראה שהוא מומחה עם ניסיון של 10 שנים בקידום אתרים ושיווק דיגיטלי. דמיר הוזכר ב-Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto ופרסומים אחרים. הוא נודד בין איחוד האמירויות, טורקיה, רוסיה וחבר העמים כנווד דיגיטלי. דמיר סיים תואר ראשון בפיזיקה, שלדעתו נתן לו את כישורי החשיבה הביקורתית הדרושים כדי להצליח בנוף המשתנה ללא הרף של האינטרנט.
