Daugiau nei 15 geriausių AI kursų, kurių reikia mokytis 2023 m.: nemokami ir mokami

Dirbtinis intelektas yra sparčiai auganti sritis, kuri gali pakeisti mūsų gyvenimo ir darbo būdą. Nuo savarankiškai vairuojančių automobilių iki individualizuotos sveikatos priežiūros AI jau padarė didelę įtaką daugeliui pramonės šakų ir toliau tobulėja precedento neturinčiu tempu.

Vis daugiau įmonių ir organizacijų į savo veiklą įtraukiant dirbtinį intelektą, kvalifikuotų šios srities specialistų paklausa sparčiai auga.

Pro Patarimai
Tai 10 ir daugiau AI turinio generatorių buvo sukurti taip, kad padėtų turinio kūrėjams greitai ir efektyviai sukurti aukštos kokybės turinį.
Su aukštos kokybės 4K ir 8K raiška, šie meno kūriniai tikrai sužavės žiūrovus stulbinančiomis detalėmis ir tikroviškumu.
Tai 10 AI kriptovaliutų projektų buvo atrinkti atsižvelgiant į naujovišką dirbtinio intelekto technologijos panaudojimą kriptovaliutų pramonėje.

Siekiant patenkinti šį poreikį, dabar yra daugybė nemokamų ir mokamų AI kursų internetu ir asmeniškai. Šie kursai apima įvairias temas, pradedant nuo pagrindų mašininis mokymasis ir gilus mokymasis labiau specializuotose srityse, pvz., natūralios kalbos apdorojimas ir kompiuterinis matymas. Jie skirti studentams, profesionalams ir visiems, norintiems sužinoti apie šią įdomią sritį.

Sąraše yra geriausi šiuo metu galimi AI kursai, įskaitant kursus iš geriausių universitetų, tokių kaip Stanfordas ir MIT ir pramonė tokių lyderių kaip Google ir IBM. Jis skirtas tiek pradedantiesiems, kurie nepažįsta mašininio mokymosi, tiek patyrusiems specialistams, norintiems išplėsti savo žinias.

Pro Patarimai
Tai AI generatoriai ir AI rinkodaros strategijos gali padėti įmonėms optimizuoti rinkodaros kampanijas ir pasiekti daugiau potencialių klientų.
Tai AI papildiniai ir AI SEO įrankiai gali padidinti matomumą ir didesnį klientų įsitraukimą, todėl sulaukiama daugiau konversijų ir pajamų.
AI logotipų kūrėjas gali padėti sutaupyti brangaus laiko ir išteklių, todėl dizaineriai gali sutelkti dėmesį į kitus svarbius savo darbo aspektus.
Tai filmai pateikti nuoseklias naudojimo instrukcijas ChatGPT kad maksimaliai padidintumėte savo potencialias pajamas.
AI nuotraukų redaktoriai taip pat gali suteikti galingų retušavimo galimybių, pavyzdžiui, pašalinti dėmes ar išlyginti raukšles.

Geriausi AI kursų palyginimo lapas

Yra daug AI kursų tiek internete, tiek neprisijungus, nemokamų ir mokamų iš įvairių gerbiamų institucijų visame pasaulyje. Štai keletas geriausių AI kursų:

Vardas	Reitingas	Autorius	Platforma	$
AI visiems	⭐⭐⭐⭐	Andrius Ng	Coursera	Nemokamas
Prižiūrimas mašininis mokymasis	⭐⭐⭐	Andrius Ng	Coursera	Nemokamas
Gilus mokymasis	⭐⭐⭐⭐	Andrius Ng	Coursera	Nemokamas
Profesionalus taikomojo AI sertifikatas iš IBM	⭐⭐⭐	IBM	Coursera	Nemokamas
CS50 AI su Python įvadas	⭐⭐⭐	Harvardo universiteto	EDX	Nemokamas
AI programavimas su „Python“	⭐⭐⭐⭐	"Udacity"	"Udacity"	Apmokėtas
Duomenys ir dirbtinio intelekto pagrindai	⭐⭐	Linux Foundation	EDX	Nemokamas
Įvadas į mašinų mokymąsi	⭐⭐⭐⭐	"Google"	"Udacity"	Nemokamas
Dirbtinis intelektas AZ: išmokite sukurti AI	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	Apmokėtas
Stiprinimo mokymasis	⭐⭐	Davidas Silveras	"YouTube"	Nemokamas
Neuroniniai tinklai ir gilus mokymasis	⭐⭐⭐⭐	giluminis mokymasis	Coursera	Apmokėtas
TensorFlow kūrėjo profesionalo sertifikatas	⭐⭐⭐	TensorFlow	Coursera	Nemokamas
Duomenų mokslo ir mašinų mokymosi paleidimo kamera su R	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	Apmokėtas
Praktinis giluminis mokymasis programuotojams	⭐⭐⭐	greitai.ai	greitai.ai	Nemokamas
Mašinų mokymosi avarijos kursas	⭐⭐⭐	"Google"	"Google"	Nemokamas

Tyrinėkite ir palyginkite AI kursus, kad rastumėte geriausiai atitinkančius mokymosi poreikius ir tikslus. Atminkite, kad dirbtinis intelektas yra sparčiai besivystanti sritis, todėl labai svarbu neatsilikti nuo naujausių pokyčių ir pažangos.

AI tyrimas taip pat svarbus kuriant mūsų ateities programas: 120 ir daugiau 2023 m. AI sukurto turinio: vaizdai, muzika, vaizdo įrašai

Geriausi nemokami AI kursai

AI visiems

"AI visiemsCoursera kursas yra įvadinis kursas, kuriame pateikiama išsami dirbtinio intelekto (AI) srities apžvalga. Kursas skirtas asmenims, kurie nori sužinoti apie AI, bet nebūtinai turi techninių žinių šioje srityje.

Kursą dėsto Andrew Ng, pagrindinis AI tyrinėtojas ir Coursera įkūrėjas. Jį sudaro keturių savaičių medžiaga, kurių kiekvienoje yra keletas vaizdo paskaitų ir viktorinų. kursas apima daugybę su AI susijusių temų, įskaitant mašininį mokymąsi, neuroninius tinklus, kompiuterinį regėjimą, natūralios kalbos apdorojimą ir robotiką.

Kursas apima pagrindinius AI principus, įskaitant mašininio mokymosi algoritmus ir metodus bei jų praktinį pritaikymą. Besimokantieji išnagrinės su AI susijusius etinius ir socialinius aspektus. Kursas apima AI naudojimą įvairiuose sektoriuose, tokiuose kaip sveikatos priežiūra, finansai ir transportas.

Apskritai, „AI visiems“ kursas yra puikus įvadas į AI sritį ir tinka visiems, kurie nori įgyti pagrindinį šios temos supratimą. Tai nereikalauja jokių išankstinių techninių žinių ir gali būti atlikta savo tempu.

Prižiūrimas mašininis mokymasis: regresija ir klasifikavimas

"Prižiūrimas mašininis mokymasis: regresija ir klasifikavimasCoursera kursas yra populiarus internetinis kursas, kurį dėsto Andrew Ng, pirmaujantis dirbtinio intelekto tyrinėtojas ir vienas iš Coursera įkūrėjų. Šis kursas skirtas išsamiai supažindinti su mašininiu mokymusi, kuris yra polaukis dirbtinis intelektas kuri orientuota į algoritmų, galinčių mokytis iš duomenų, kūrimą.

Kursą sudaro 11 savaičių trukmės medžiaga, kurių kiekvieną sudaro kelios vaizdo paskaitos, viktorinos ir programavimo užduotys. Tačiau kursas apima daugybę su mašininiu mokymusi susijusių temų, įskaitant tiesinę regresiją, logistinę regresiją, neuroninius tinklus, paramos vektorines mašinas, grupavimą ir anomalijų aptikimą.

Apskritai Coursera kursas „Mašininis mokymasis“ yra puikus šaltinis visiems, norintiems įgyti tvirtą mašininio mokymosi pagrindą. Vienas iš labiausiai gerbiamų šios srities ekspertų dėsto kursą ir pateikia išsamią dalyko apžvalgą.

Rekomenduojamas įrašas: 8 geriausi AI varomi vaizdo įrašų redaktoriai ir programinė įranga 2023 m

Gilus mokymasis

"Gilus mokymasisCoursera specializacija yra išsamus internetinis kursas, kurį dėsto Andrew Ng ir ekspertų instruktorių komanda. Šios specializacijos tikslas yra pasiūlyti išsamų įvadą į gilų mokymąsi. Tai mašininio mokymosi polaukis, kuriame daugiausia dėmesio skiriama dirbtinių neuroninių tinklų su keliais sluoksniais mokymui, siekiant padidinti prognozių ir klasifikacijų tikslumą.

Specializaciją sudaro penki kursai, kurių kiekvienas apima skirtingus giluminio mokymosi aspektus. Kursai yra:

1. Neuroniniai tinklai ir gilus mokymasis: Šis kursas apima gilaus mokymosi pagrindus ir neuroninius tinklus, įskaitant jų kūrimą ir mokymą.
2. Giliųjų neuronų tinklų tobulinimas: Hiperparametrų derinimas, reguliavimas ir optimizavimas: Šis kursas apima pažangius giliųjų neuroninių tinklų našumo gerinimo metodus, įskaitant hiperparametrų derinimą, reguliavimą ir optimizavimą.
3. Mašininio mokymosi projektų struktūrizavimas: Šiame kurse mokoma, kaip struktūrizuoti mašininio mokymosi projektus, įskaitant tai, kaip diagnozuoti ir ištaisyti modelių klaidas.
4. Konvoliuciniai neuroniniai tinklai: Šis kursas apima konvoliucinius neuroninius tinklus, kurie dažniausiai naudojami atliekant kompiuterinio matymo užduotis, tokias kaip vaizdo atpažinimas.
5. Sekos modeliai: Šis kursas apima sekos modelius, kurie naudojami natūralios kalbos apdorojimui ir kitose programose, kuriose naudojami nuoseklūs duomenys.

Apskritai tūkstančiai studentų visame pasaulyje yra baigę aukštai vertinamą „Gilaus mokymosi“ specializaciją „Coursera“. Kursas skirtas asmenims, turintiems pagrindinių programavimo ir mašininio mokymosi žinių, ir siekiama išmokyti juos naujausių gilaus mokymosi metodų.

Taikomasis dirbtinis intelektas iš IBM

"Taikomasis dirbtinis intelektas iš IBMProfesinis pažymėjimas „Coursera“ yra programa, kurią siūlo IBM Watson AI. Šis sertifikatas skirtas suteikti besimokantiesiems įgūdžių ir žinių, reikalingų kuriant ir diegiant AI sprendimus realiame pasaulyje.

Programą sudaro šeši kursai, kurių kiekvienas apima skirtingus taikomosios veiklos aspektus dirbtinis intelektas. Kursai yra:

1. Įvadas Dirbtinis intelektas: Šis kursas suteikia AI apžvalga, įskaitant jo istoriją, pagrindinius principus ir programas.
2. Darbo su AI pradžia naudojant IBM Watson: Šis kursas moko, kaip naudoti IBM Watson kuriant ir diegiant AI sprendimus.
3. AI programų kūrimas naudojant „Watson“ API: Šiame kurse aprašoma, kaip naudoti įvairias Watson API kuriant ir diegiant AI programas.
4. Pokalbių robotų kūrimas naudojant „Watson“ API: Šis kursas moko, kaip naudoti Watson API kuriant pokalbių robotus klientų aptarnavimo ir kitoms programoms.
5. Kompiuterinės vizijos su Watson ir OpenCV įvadas: Šis kursas apima kompiuterinį regėjimą ir tai, kaip naudoti Watson ir OpenCV kuriant kompiuterinės vizijos programas.
6. AI programų kūrimas naudojant „TensorFlow“: Šis kursas apima „TensorFlow“, kuri yra populiari kūrimo ir diegimo sistema giluminio mokymosi modeliai.

Apibendrinant, visos programos metu sužinosite apie praktinius AI sprendimų kūrimo ir diegimo aspektus, įskaitant išankstinį duomenų apdorojimą, traukinių modeliaiir įvertinti našumą. Taip pat sužinosite apie etines ir socialines AI pasekmes, įskaitant šališkumą ir sąžiningumą.

Rekomenduojamas įrašas: Daugiau nei 50 geriausių AI muzikos startuolių 2023 m.: Metaverse Post Pramonės ataskaita

CS50 „Dirbtinio intelekto su„ Python “įvadas

"CS50 „Dirbtinio intelekto su„ Python “įvadas“ yra internetinis kursas, kurį siūlo Harvardo universitetas per edX. Šis kursas skirtas supažindinti su dirbtiniu intelektu ir mašininiu mokymusi naudojant Python programavimo kalbą.

Kursą sudaro keli moduliai, kurių kiekviename yra vaizdo paskaitos, viktorinos ir programavimo užduotys. Kursas apima daugybę temų, susijusių su dirbtiniu intelektu ir mašininiu mokymusi, įskaitant paieškos algoritmus, optimizavimą, mašininį mokymąsi ir gilųjį mokymąsi.

Apibendrinant galima pasakyti, kad „Įvadas į AI naudojant Python“ yra labai vertinamas kursas, suteikiantis tvirtą dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi pagrindą. Tačiau kursą baigė tūkstančiai besimokančiųjų visame pasaulyje. Jis tinka visiems, norintiems mokytis šiomis temomis, ir yra skirtas asmenims, turintiems tam tikros programavimo patirties. Išankstinės AI ar mašininio mokymosi žinios nebūtinos. Taigi, baigę kursą, besimokantieji turės įgūdžių ir žinių, kaip pritaikyti dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi metodus realioms problemoms spręsti.

Duomenys ir dirbtinio intelekto pagrindai

"Duomenys ir dirbtinio intelekto pagrindai“ yra internetinis kursas, kurį siūlo Microsoft per edX. Šis kursas skirtas supažindinti su duomenų analize ir dirbtiniu intelektu (AI).

Kursą sudaro keli moduliai, kurių kiekviename yra vaizdo paskaitos, viktorinos ir praktinės laboratorijos. Kursas apima daugybę temų, susijusių su duomenų analize ir AI, įskaitant duomenų tipus ir šaltinius, duomenų ginčą, duomenų vizualizavimą, mašininį mokymąsi ir gilųjį mokymąsi.

Viso kurso metu išmoksite naudotis įvairiais įrankiais ir platformomis, įskaitant Azure Mašininis mokymasis, Python ir Jupyter nešiojamieji kompiuteriai, skirti duomenų analizei atlikti ir dirbtinio intelekto modeliams kurti. Taip pat sužinosite apie etines ir socialines AI pasekmes, įskaitant sąžiningumą, privatumą ir saugumą.

Apskritai, kursą gali lankyti asmenys, turintys tam tikros programavimo patirties, ir jiems nereikia jokių išankstinių žinių apie duomenų analizę ar dirbtinį intelektą. Tai savarankiškas kursas, o besimokantieji gali skirti tiek laiko, kiek reikia, kad užbaigtų kurso medžiagą.

Rekomenduojamas įrašas: 3 nauji būdai įgyvendinti AI kosminėse misijose

Įvadas į mašinų mokymąsi

"Įvadas į mašinų mokymąsi“ yra „Udacity“ siūlomas internetinis kursas, kuriame pristatomi mašininio mokymosi pagrindai. Kursas skirtas asmenims, turintiems tam tikros programavimo patirties, bet nebūtinai anksčiau susidūrusiems su mašininiu mokymusi.

Kiekviena kurso pamoka apima skirtingą mašininio mokymosi aspektą. Tai apima prižiūrimą ir neprižiūrimą mokymąsi, funkcijų mastelio keitimą, kryžminį patvirtinimą, permontavimą ir našumo metriką. Be to, kursas naudoja Python programavimo kalbą ir scikit-learn biblioteką, kad įdiegtų ir pritaikytų mašininio mokymosi algoritmus.

Apibendrinant galima pasakyti, kad kursas leidžia besimokantiesiems jį baigti savo tempu, be jokių laiko apribojimų. Kursą sudaro vaizdo paskaitos, viktorinos ir programavimo užduotys, suteikiančios praktinės patirties naudojant mašininio mokymosi algoritmus. Kursas skirtas padėti besimokantiesiems geriau suprasti mašininio mokymosi koncepcijas ir metodus.

Stiprinimo mokymasis

"Stiprinimo mokymasis Davido Silverio kursai“ yra vaizdo paskaitų ciklas apie mokymąsi sustiprinant (RL), kurį 2015 m. pirmą kartą pasiūlė DeepMind mokslininkas Davidas Silveris. Kursą sudaro 10 vaizdo paskaitų, kurių kiekviena trunka apie 1-2 valandas, ir apima daugybę su RL susijusių temų, įskaitant Markovo sprendimų procesus, Monte Karlo metodus, mokymąsi nuo laiko skirtumų ir giluminį mokymąsi.

Kursas tinka asmenims, turintiems matematikos, informatikos ar susijusių sričių išsilavinimą. Jame pateikiamas išsamus įvadas į RL, įskaitant teoriją ir praktinius pavyzdžius.
Tūkstančiai besimokančiųjų visame pasaulyje peržiūrėjo paskaitas. Kursas yra populiarus šaltinis studentams ir mokslininkams, besidomintiems RL.

Kaip AI kalbos modelis, negaliu pateikti realiu laiku atnaujinimų apie dabartinę kurso būklę 2023 m. Tačiau, atsižvelgiant į jo populiarumą ir naudingumą, tikėtina, kad medžiaga vis dar aktuali ir vertinga visiems, norintiems sužinoti apie RL.

Rekomenduojamas įrašas: 6 AI ChatBot problemos ir iššūkiai: ChatGPT, Bardas, Klodas

TensorFlow kūrėjo profesionalo sertifikatas

"TensorFlow kūrėjasProfesinis sertifikatas yra internetinė programa, kurią siūlo Coursera bendradarbiaudama su deeplearning.ai. Programa siekiama mokyti besimokančiuosius kurti ir diegti giluminio mokymosi modelius naudojant TensorFlow, an atviro kodo programinė įranga „Google“ sukurta biblioteka.

Programą sudaro keturi kursai, kurių kiekvienas apima skirtingą gilaus mokymosi aspektą TensorFlow. Kursai yra:

1. Įvadas į „TensorFlow“, skirtą AI, mašininiam mokymuisi ir giliajam mokymuisi: Šis kursas supažindina su TensorFlow ir apima gilaus mokymosi modelių kūrimo ir mokymo pagrindus.
2. Konvoliuciniai neuroniniai tinklai „TensorFlow“: Šiame kurse dėmesys sutelkiamas į konvoliucinius neuroninius tinklus (CNN), neuroninio tinklo tipą, dažniausiai naudojamą vaizdų klasifikavimui, ir moko, kaip kurti ir mokyti CNN naudojant TensorFlow.
3. Natūralios kalbos apdorojimas „TensorFlow“: Šis kursas apima natūralios kalbos apdorojimo (NLP) metodus, tokius kaip teksto klasifikavimas ir jausmų analizė, ir moko besimokančiųjų, kaip taikyti šiuos metodus naudojant TensorFlow.
4. Sekos, laiko eilutės ir numatymas: Šis kursas moko besimokančiųjų, kaip kurti ir mokyti pasikartojančius neuroninius tinklus (RNN) ir kitus giluminio mokymosi modelius, kad būtų galima analizuoti laiko eilučių duomenis.

Programa yra savarankiška, o besimokantieji gali skirti tiek laiko, kiek reikia kiekvienam kursui užbaigti. Į kiekvieną kursą įtrauktos vaizdo paskaitos, viktorinos ir programavimo užduotys, kurias besimokantieji turi atlikti, kad gautų sertifikatą.

Praktinis giluminis mokymasis programuotojams

Fast.ai kursas yra internetinis giluminio mokymosi ir mašininio mokymosi kursas, kurį siūlo fast.ai. Fast.ai yra tyrimų laboratorija ir švietimo organizacija, kurią įkūrė Jeremy Howardas ir Rachel Thomas. Kurso tikslas – būti pragmatišku ir patyrimu. Taigi, kursas moko besimokančiuosius, kaip sukurti giluminio mokymosi modelius naudojant Python ir fastai biblioteką.

Kursą sudaro dvi dalys: „Praktinis giluminis mokymasis programuotojams“ kursas ir kursas „Pažangiausias gilus mokymasis programuotojams“. Pirmoji kurso dalis apima giluminio mokymosi pagrindus, įskaitant neuroniniai tinklai, konvoliuciniai neuroniniai tinklai ir pasikartojantys neuroniniai tinklai. Taigi, antroji kurso dalis apima sudėtingesnes giluminio mokymosi temas, įskaitant generatyvius modelius, mokymąsi sustiprinant ir natūralios kalbos apdorojimą.

Kurso tikslas – įtraukti visų įgūdžių lygių besimokančius ir nebūtina turėti išankstinių mašininio mokymosi ar gilaus mokymosi žinių. Be to, kurse naudojami „Jupyter“ užrašų knygelės ir atliekami praktiniai kodavimo pratimai, kuriuos besimokantieji gali atlikti naudodami „Google Colaboratory“.

Kai kurios iš pagrindinių kurso temų:

• Vaizdo klasifikacija
• Objekto aptikimas
• Natūralios kalbos apdorojimas
• Rekomendacijų sistemos
• Generatyvūs modeliai
• Armatūros mokymasis

Taigi, kursą baigę besimokantieji supras giluminio mokymosi ir mašininio mokymosi koncepcijas ir turės įgūdžių kurti bei diegti giluminio mokymosi modelius įvairioms programoms. Kursas yra gerbiamas mašininio mokymosi srityje, o ekspertai rekomenduoja jį kaip atspirties tašką pradedantiesiems.

Rekomenduojamas įrašas: 9 populiariausi nemokamai Stable Diffusion vaizdo generavimo ištekliai

Mašinų mokymosi avarijos kursas

„Google“ Mašinų mokymosi avarijos kursas yra nemokamas internetinis kursas, kurį siūlo „Google“, kuriame pristatomos mašininio mokymosi koncepcijos, įrankiai ir metodai. Kursas skirtas kūrėjams, turintiems minimalią mašininio mokymosi patirtį arba jos neturintiems, o jo tikslas – greitai ir pragmatiškai apžvelgti šią sritį.

Taigi, kursas yra suskirstytas į daugybę modulių, kurių kiekvienas apima atskirą mašininio mokymosi aspektą. Šie moduliai apima:

1. Įvadas į mašinų mokymąsi. Šiame modulyje apžvelgiamos pagrindinės mašininio mokymosi sąvokos ir terminija, besimokantieji supažindinami su prižiūrimu mokymusi, mokymusi neprižiūrima ir mokymuisi sustiprinant.
2. Mašininis mokymasis naudojant TensorFlow. Šiame modulyje pristatoma „TensorFlow“ sistema, kurią „Google“ naudoja kurdama mašininio mokymosi modelius.
3. Apibendrinimas, per didelis pritaikymas ir nepakankamas pritaikymas. Šiame modulyje paaiškinamos apibendrinimo, per didelio pritaikymo ir netinkamo pritaikymo sąvokos ir kaip jų išvengti kuriant mašininio mokymosi modelius.
4. Neuroniniai tinklai. Šis modulis supažindina su neuroniniais tinklais, kurie yra mašininio mokymosi modelių klasė, įkvėpta smegenų struktūros.
5. Neuroninių tinklų mokymas. Šiame modulyje paaiškinama, kaip mokyti neuroninius tinklus naudojant atgalinį propagavimą, ir pristatomi neuroninių tinklų veikimo gerinimo būdai.
6. Gilieji neuroniniai tinklai: Šis modulis supažindina su giliaisiais neuroniniais tinklais, kurie yra kelių sluoksnių neuroniniai tinklai.
7. TensorFlow programavimas: Šis modulis supažindina su TensorFlow programavimu ir apima tokias temas kaip tenzoriai, operacijos ir grafikai.

Apibendrinant galima pasakyti, kad kursą sudaro vaizdo paskaitos, interaktyvūs pratimai ir programavimo užduotys, o besimokantieji gali juos baigti savo tempu. Baigę kursą besimokantieji turės pagrindinį supratimą apie mašininio mokymosi koncepcijas ir metodus ir galės naudoti TensorFlow kurdami paprastus mašininio mokymosi modelius.

Rekomenduojama: 10 ir daugiau geriausių 2023 m. dirbtinio intelekto nuotraukų redaktorių: internetu ir nemokamai

---

Geriausiai apmokami AI kursai

AI programavimas su „Python“

"AI programavimas su „Python“” Udacity siūloma „Nanodegree“ programa skirta suteikti besimokantiesiems visapusišką įvadą į dirbtinį intelektą ir mašininį mokymąsi naudojant Python programavimo kalbą.

Programą sudaro penki kursai, kurių kiekvienas apima skirtingus AI ir mašininio mokymosi aspektus. Kursai yra:

1. Įvadas į „Python“ programavimą. Šis kursas apima Python programavimo pagrindus, įskaitant duomenų struktūras, valdymo struktūras ir funkcijas.
2. Įvadas į mašininį mokymąsi naudojant Python. Šiame kurse mokoma, kaip kurti ir įvertinti mašininio mokymosi modelius naudojant populiarias bibliotekas, tokias kaip NumPy, Pandas ir Scikit-learn.
3. Gilus mokymasis naudojant PyTorch. Šis kursas apima gilų mokymąsi, įskaitant neuroninių tinklų kūrimą ir mokymą naudojant PyTorch biblioteką.
4. Taikomasis AI: Šis kursas apima įvairias AI programas, įskaitant natūralios kalbos apdorojimą, kompiuterinį regėjimą ir žaidimų žaidimą.
5. AI Capstone projektas. Šiame kurse ankstesniuose kursuose įgytas žinias ir įgūdžius pritaikysite realiame projekte.

Visos programos metu išmoksite iš anksto apdoroti duomenis, mokyti modelius ir įvertinti našumą naudojant Python ir įvairias bibliotekas. Taip pat sužinosite apie etines ir socialines AI pasekmes, įskaitant šališkumą ir sąžiningumą.

„AI programavimas naudojant Python“ Nanodegree programa skirta asmenims, turintiems tam tikros programavimo patirties, tačiau jai nereikia jokių išankstinių AI ar mašininio mokymosi žinių. Tai savarankiško tempo programa, o besimokantieji gali skirti tiek laiko, kiek reikia, kad užbaigtų kurso medžiagą.

Apibendrinant galima pasakyti, kad programa yra labai vertinama ir ją baigė tūkstančiai besimokančiųjų visame pasaulyje. Baigę programą, besimokantieji turės įgūdžių ir žinių, reikalingų dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi metodams pritaikyti realaus pasaulio problemoms spręsti. Jie taip pat turės projektų portfelį, norėdami parodyti savo įgūdžius potencialiems darbdaviams.

Dirbtinis intelektas AZ: išmokite sukurti AI

"Dirbtinis intelektas AZ: išmokite sukurti AI“ yra internetinis „Udemy“ kursas, kuriame išsamiai supažindinama su dirbtiniu intelektu (AI) ir mašininiu mokymusi. Kursas skirtas asmenims, neturintiems išankstinių AI ar programavimo žinių.

Kursas apima įvairias temas, susijusias su AI ir mašininiu mokymusi. Temos apima prižiūrimą ir neprižiūrimą mokymąsi, gilų mokymąsi, natūralios kalbos apdorojimą ir kompiuterinį matymą. Kursuose taip pat yra praktiniai mokymai, kaip naudotis įvairiais įrankiais ir platformomis, įskaitant Python, TensorFlow ir Keras.

Kursas apima daugiau nei 40 valandų vaizdo paskaitų. Tai apima viktorinas ir kodavimo pratimus. Viktorinos ir kodavimo pratimai leidžia besimokantiesiems praktikuoti savo įgūdžius. Taigi besimokantieji įgyja praktinės dirbtinio intelekto ir mašininio mokymosi algoritmų patirties atlikdami šias viktorinas ir kodavimo pratybas. Kursas taip pat apima keletą projektų, leidžiančių besimokantiesiems pritaikyti savo žinias realaus pasaulio problemoms spręsti.

Kadangi kursas vyksta savarankiškai, besimokantieji gali skirti tiek laiko, kiek reikia, kad užbaigtų medžiagą. Be to, kursas tinka visiems, norintiems įgyti žinių apie AI ir mašininį mokymąsi, neatsižvelgiant į jų išsilavinimą ar patirties lygį.

Baigę kursą besimokantieji turės tvirtą supratimą, kaip naudoti AI ir mašininį mokymąsi sprendžiant problemas. Kursas taip pat suteikia pagrindą tolimesnėms studijoms ir pažangesniems AI ir mašininio mokymosi kursams.

Rekomenduojamas įrašas: Top 5 GPT„Google“ skaičiuoklių ir dokumentų plėtiniai 2023 m

Neuroniniai tinklai ir gilus mokymasis

"Neuroniniai tinklai ir gilus mokymasis“ kursas yra internetinis kursas, kurį siūlo „Coursera“, kurį dėsto Andrew Ng, Stanfordo universiteto profesorius ir „Google Brain“ įkūrėjas. Kursas supažindina su giluminiu mokymusi, mašininio mokymosi posriumi, kuriame naudojamas dirbtinis neuroniniai tinklai modeliuoti sudėtingus duomenų modelius ir ryšius.

Kursas skirtas asmenims, kurie iš esmės išmano Python programavimą ir tiesinę algebrą. Ji apima daugybę temų, susijusių su neuroniniais tinklais ir giluminiu mokymusi, įskaitant konvoliucinius neuroninius tinklus, pasikartojančius neuroninius tinklus ir giluminio mokymosi sistemas, tokias kaip TensorFlow ir Keras. Kursas taip pat apima praktines kodavimo užduotis, kurios leidžia besimokantiesiems praktikuoti savo įgūdžius ir įgyvendinti įvairius giluminio mokymosi algoritmus.

Kursą sudaro keturi moduliai, kurių kiekvienas apima vaizdo paskaitas, viktorinas ir programavimo užduotis.

Kadangi kursas vyksta savarankiškai, besimokantieji gali skirti tiek laiko, kiek reikia, kad jį užbaigtų.

Baigę kursą besimokantieji turės tvirtą supratimą apie giluminio mokymosi principus, įskaitant gebėjimą kurti ir mokyti neuroninius tinklus įvairioms programoms.

Apibendrinant galima pasakyti, kad kursas „Neuroniniai tinklai ir gilus mokymasis“ yra gerai žinomas ir populiarus mokymosi šaltinis tarp asmenų, besidominčių giluminiu mokymusi, ir tūkstančiai besimokančiųjų visame pasaulyje jį baigė.

Duomenų mokslo ir mašinų mokymosi paleidimo kamera su R

"Duomenų mokslo ir mašinų mokymosi paleidimo kamera su R“ yra internetinis kursas, kurį siūlo Udemy. Šis kursas skirtas mokyti mokinius apie duomenų mokslo ir mašininio mokymosi pagrindus naudojant R programavimo kalbą.

Kursas skirtas pradedantiesiems ir nereikalauja jokių išankstinių programavimo ar duomenų mokslo žinių. Kursas apima daugybę temų, įskaitant manipuliavimą duomenimis, duomenų vizualizavimą, statistines išvadas, mašininio mokymosi algoritmus ir modelio vertinimą.

Taigi, duomenų mokslo ir mašininio mokymosi kursą sudaro 19 skyrių, jame yra daugiau nei 100 paskaitų, viktorinų ir programavimo užduočių. Kiekvienas skyrius apima tam tikrą temą ir apima vaizdo paskaitas, kodo pavyzdžiaiir pratimai, padedantys besimokantiems praktikuoti savo įgūdžius.

Kai kurios iš pagrindinių kurso temų:

• Duomenų ginčai ir manipuliavimas naudojant dplyr ir tidyr
• Duomenų vizualizacija naudojant ggplot2
• Tikimybė ir statistinė išvada
• Tiesinė regresija ir daugkartinė regresija
• Klasifikavimo ir regresijos medžiai
• Atsitiktiniai miškai ir gradiento didinimas
• Klasterizavimas ir matmenų mažinimas
• Laiko eilučių analizė

Taigi, baigę kursą, besimokantieji puikiai supras R programavimo kalbą ir jos taikymą duomenų moksle ir mašinų mokymesi. Jie taip pat turės įgūdžių analizuoti ir interpretuoti sudėtingus duomenų rinkinius, kurti ir vertinti nuspėjamuosius modelius ir veiksmingai perduoti savo išvadas kitiems.

Rekomenduojamas įrašas: 100 ir daugiau 2023 m. tendencijų ataskaitų: pasaulinės pramonės prognozės

---

Išvada

Apibendrinant galima pasakyti, kad šiuolaikiniame skaitmeniniame amžiuje mokymasis apie AI tampa vis svarbesnis, nes AI sparčiai vystosi transformuojant įvairias pramonės šakas ir pakeisti mūsų gyvenimo ir darbo būdą. Studijuodami dirbtinį intelektą asmenys gali įgyti žinių ir įgūdžių, reikalingų kuriant ir plėtojant intelektualias sistemas, kurios gali mokytis iš duomenų ir daryti prognozes ar sprendimus.

Daugelyje sričių, įskaitant sveikatos priežiūrą, finansus, transportą ir švietimą, naudojamas dirbtinis intelektas, o ekspertai prognozuoja, kad jos pritaikymas ir toliau augs. ateinančiais metais.

Yra daug internetinių kursų ir išteklių, skirtų mokytis apie dirbtinį intelektą, pradedant įvadiniais kursais ir baigiant sudėtingesniais, apimančiais tokias temas kaip gilus mokymasis ir mokymasis. Investuodami į AI švietimą, asmenys gali sužinoti apie naujausius šios srities pokyčius, įgyti vertingų įgūdžių, kurių paklausa yra didelė, ir potencialiai atverti naujas karjeros galimybes.

Apskritai, išlikti konkurencingam šiandien Darbo rinka ir būti pasirengę būsimam darbui, asmenys turi išmokti dirbtinio intelekto, nes jis turės vis didesnį poveikį įvairiems mūsų gyvenimo aspektams.

Dažnai užduodami klausimai

AI arba dirbtinis intelektas reiškia kompiuterinių sistemų, galinčių atlikti užduotis, kurioms paprastai reikia žmogaus intelekto, kūrimą, pavyzdžiui, mokymąsi, problemų sprendimą ir sprendimų priėmimą.

Yra trys pagrindiniai AI tipai: siauras arba silpnas DI, bendras AI ir superintelektas. Siauras dirbtinis intelektas yra skirtas atlikti konkrečią užduotį, o bendrasis AI gali atlikti bet kokią intelektualią užduotį, kurią gali atlikti žmogus. Superintelektas, kuris vis dar yra grynai teorinis, reiškia dirbtinį intelektą, kuris pranoksta žmogaus intelektą ir gali išspręsti problemas, kurių mes nesuvokiame.

AI turi daug praktinių pritaikymų įvairiose pramonės šakose, tokiose kaip sveikatos priežiūra, finansai, transportas ir švietimas. Pavyzdžiui, numatoma priežiūra gamyboje, individualizuota medicina sveikatos priežiūros srityje, sukčiavimo aptikimas finansų srityje, o pažangus eismo valdymas transporte.

Norint dirbti su AI, reikia tvirtų matematikos, statistikos ir programavimo pagrindų, taip pat žinių apie mašininio mokymosi algoritmus ir sistemas, tokias kaip TensorFlow, Keras ir PyTorch.

Yra daug internetinių išteklių, skirtų sužinoti apie AI, įskaitant nemokamus internetinius kursus, mokymo programas ir MOOC, kuriuos siūlo geriausi universitetai ir įmonės, tokios kaip Google, Coursera, Udacity ir edX.

AI kelia daug etinių problemų, tokių kaip šališkumas, privatumas ir darbo perkėlimas. Kurdami ir diegdami dirbtinio intelekto sistemas, asmenims ir organizacijoms svarbu atsižvelgti į šiuos klausimus.

Plačiau paskaitykite čia:

• Bing AI negalima pasitikėti; Paieškos sistema palaidoja savo klaidas
• AI paslauga „KickResume“ gali padėti sukurti tobulą CV
• 7 populiariausi dirbtinio intelekto balso generatoriai ir balso klonavimas, skirtas tekstui paversti kalba
• 10 potencialių AI programų, kurios gali pakeisti sportą
• 10 populiariausių 2023 m. mobiliųjų AI meno generatorių programų, skirtų „Android“ ir „iOS“.