15+ labākie AI kursi, ko mācīties 2023. gadā: bezmaksas un maksas

Mākslīgais intelekts ir strauji augoša joma, kurai ir potenciāls mainīt mūsu dzīves un darba veidu. Sākot ar pašbraucošām automašīnām un beidzot ar personalizētu veselības aprūpi, mākslīgais intelekts jau ir būtiski ietekmējis daudzas nozares un turpina virzīties uz priekšu nepieredzētā tempā.

Tā kā arvien vairāk uzņēmumu un organizāciju savā darbībā iekļauj AI, pieprasījums pēc kvalificētiem speciālistiem šajā jomā strauji pieaug.

Pro padomi
šis 10+ AI satura ģeneratori ir izstrādāti, lai palīdzētu satura veidotājiem ātri un efektīvi izveidot augstas kvalitātes saturu.
ar augstas kvalitātes 4K un 8K izšķirtspēja, šie mākslas darbi noteikti pārsteigs skatītājus ar satriecošām detaļām un reālismu.
šis 10 AI kriptogrāfijas projekti ir izvēlēti, pamatojoties uz to novatorisko mākslīgā intelekta tehnoloģiju izmantošanu kriptovalūtas nozarē.

Lai apmierinātu šo pieprasījumu, tagad ir pieejams plašs AI kursu klāsts — gan bezmaksas, gan maksas, tiešsaistē un klātienē. Šie kursi aptver dažādas tēmas, sākot no pamatiem mašīna mācīšanās un padziļināta apguve specializētākās jomās, piemēram, dabiskās valodas apstrāde un datorredze. Tie ir paredzēti studentiem, profesionāļiem un ikvienam, kas vēlas uzzināt par šo aizraujošo jomu.

Sarakstā ir iekļauti labākie pašlaik pieejamie AI kursi, tostarp kursi no labākajām universitātēm, piemēram, Stenfordas un MIT un rūpniecība tādi līderi kā Google un IBM. Tas ir paredzēts gan iesācējiem, kas nav apguvuši mašīnmācību, gan pieredzējušiem profesionāļiem, kuri vēlas paplašināt savas zināšanas.

Pro padomi
šis AI ģeneratori un AI mārketinga stratēģijas var palīdzēt uzņēmumiem optimizēt mārketinga kampaņas un sasniegt vairāk potenciālo klientu.
šis AI spraudņi un AI SEO rīki var palielināt redzamību un uzlabot klientu iesaisti, kā rezultātā palielināsies reklāmguvumu skaits un palielinās ieņēmumi.
AI logotipu veidotājs var palīdzēt ietaupīt vērtīgo laiku un resursus, ļaujot dizaineriem koncentrēties uz citiem svarīgiem sava darba aspektiem.
šis video sniedziet soli pa solim norādījumus par lietošanu ChatGPT lai maksimāli palielinātu savus potenciālos ienākumus.
AI fotoattēlu redaktori var arī nodrošināt jaudīgas retušēšanas iespējas, piemēram, noņemt plankumus vai izlīdzināt grumbas.

Labāko AI kursu salīdzināšanas lapa

Ir pieejami daudzi AI kursi gan tiešsaistē, gan bezsaistē, bezmaksas un maksas, no dažādām cienījamām iestādēm visā pasaulē. Šeit ir daži no labākajiem AI kursiem:

Vārds	novērtējums	autors	platforma	$
AI ikvienam	⭐⭐⭐⭐	Endrjū Ng	Coursera	bezmaksas
Uzraudzīta mašīnmācība	⭐⭐⭐	Endrjū Ng	Coursera	bezmaksas
Dziļa mācīšanās	⭐⭐⭐⭐	Endrjū Ng	Coursera	bezmaksas
Profesionālā sertifikācija Applied AI no IBM	⭐⭐⭐	IBM	Coursera	bezmaksas
CS50 ievads AI ar Python	⭐⭐⭐	Hārvarda universitātes	EDX	bezmaksas
AI programmēšana ar Python	⭐⭐⭐⭐	Udacity vietnē	Udacity vietnē	Samaksāts
Dati un AI pamati	⭐⭐	Linux fonds	EDX	bezmaksas
Ievads mašīnmācībā	⭐⭐⭐⭐	google	Udacity vietnē	bezmaksas
Mākslīgais intelekts AZ: uzziniet, kā izveidot AI	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	Samaksāts
Pastiprināšanas mācības	⭐⭐	Deivids Sudrabs	YouTube	bezmaksas
Neironu tīkli un dziļa mācīšanās	⭐⭐⭐⭐	dziļā mācīšanās.ai	Coursera	Samaksāts
TensorFlow izstrādātāja profesionālais sertifikāts	⭐⭐⭐	TensorFlow	Coursera	bezmaksas
Datu zinātnes un mašīnmācīšanās sākumkampa ar R	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	Samaksāts
Praktiskas padziļinātas mācības kodētājiem	⭐⭐⭐	ātri.ai	ātri.ai	bezmaksas
Mašīnmācīšanās avārijas kurss	⭐⭐⭐	google	google	bezmaksas

Izpētiet un salīdziniet AI kursus, lai atrastu vispiemērotāko jūsu mācību vajadzībām un mērķiem. Ņemiet vērā, ka mākslīgais intelekts ir joma, kas strauji attīstās, tāpēc ir ļoti svarīgi sekot līdzi jaunākajiem notikumiem un sasniegumiem.

AI izpēte ir svarīga arī mūsu nākotnes programmu izstrādē: 120. gadā vairāk nekā 2023 populārākais mākslīgā intelekta radītais saturs: attēli, mūzika, videoklipi

Labākie bezmaksas AI kursi

AI ikvienam

"AI ikvienam” Coursera kurss ir ievadkurss, kas sniedz visaptverošu pārskatu par mākslīgā intelekta (AI) jomu. Kurss ir paredzēts personām, kuras ir ieinteresētas uzzināt par AI, bet kurām nav obligāti jābūt tehniskajām priekšzināšanām šajā jomā.

Kursu pasniedz Andrew Ng, vadošais AI pētnieks un Coursera līdzdibinātājs. Tas sastāv no četru nedēļu materiāla, katrs satur vairākas videolekcijas un viktorīnas. Kurss aptver plašu ar AI saistīto tēmu loku, tostarp mašīnmācīšanos, neironu tīklus, datorredzi, dabiskās valodas apstrādi un robotiku.

Kurss aptver AI pamatprincipus, tostarp mašīnmācīšanās algoritmus un paņēmienus un to praktisko pielietojumu. Audzēkņi izpētīs ar AI saistītos ētiskos un sociālos apsvērumus. Kurss aptver AI izmantošanu dažādās nozarēs, piemēram, veselības aprūpē, finansēs un transportā.

Kopumā kurss “AI ikvienam” ir lielisks ievads AI jomā un ir piemērots ikvienam, kurš vēlas iegūt pamata izpratni par šo tēmu. Tam nav nepieciešamas nekādas iepriekšējas tehniskas zināšanas, un to var pabeigt savā tempā.

Uzraudzīta mašīnmācīšanās: regresija un klasifikācija

"Uzraudzīta mašīnmācīšanās: regresija un klasifikācijaCoursera kurss ir populārs tiešsaistes kurss, ko pasniedz Endrjū Ngs, vadošais mākslīgā intelekta pētnieks un Coursera līdzdibinātājs. Šis kurss ir paredzēts, lai sniegtu visaptverošu ievadu mašīnmācībā, kas ir apakšnozare mākslīgais intelekts kas koncentrējas uz tādu algoritmu izstrādi, kas var mācīties no datiem.

Kurss sastāv no 11 nedēļu materiāla, katrs satur vairākas videolekcijas, viktorīnas un programmēšanas uzdevumus. Tomēr kurss aptver plašu ar mašīnmācību saistīto tēmu loku, tostarp lineāro regresiju, loģistisko regresiju, neironu tīklus, atbalsta vektoru mašīnas, klasterizāciju un anomāliju noteikšanu.

Kopumā Coursera kurss “Mašīnmācība” ir lielisks resurss ikvienam, kurš vēlas iegūt stabilu pamatu mašīnmācībā. Viens no cienījamākajiem nozares ekspertiem pasniedz kursu un sniedz visaptverošu priekšstatu par tēmu.

Ieteicamā ziņa: 8 labākie ar AI darbināmi video redaktori un programmatūra 2023. gadā

Dziļa mācīšanās

"Dziļa mācīšanās” Coursera specializācija ir visaptverošs tiešsaistes kurss, ko pasniedz Endrjū Ngs un ekspertu instruktoru komanda. Šīs specializācijas mērķis ir piedāvāt pamatīgu ievadu dziļās mācībās. Tā ir mašīnmācības apakšnozare, kas koncentrējas uz mākslīgo neironu tīklu mācīšanu ar vairākiem slāņiem, lai uzlabotu prognožu un klasifikāciju precizitāti.

Specializācija sastāv no pieciem kursiem, no kuriem katrs aptver dažādus dziļās mācīšanās aspektus. Kursi ir:

1. Neironu tīkli un dziļa mācīšanās: Šis kurss aptver dziļās mācīšanās un neironu tīklu pamatus, tostarp to izveidi un apmācību.
2. Dziļo neironu tīklu uzlabošana: Hiperparametru regulēšana, regulācija un optimizācija: Šis kurss aptver progresīvas metodes dziļo neironu tīklu veiktspējas uzlabošanai, tostarp hiperparametru regulēšanu, regulēšanu un optimizāciju.
3. Mašīnmācīšanās projektu strukturēšana: Šajā kursā tiek mācīts, kā strukturēt mašīnmācīšanās projektus, tostarp kā diagnosticēt un labot modeļu kļūdas.
4. Konvolūcijas neironu tīkli: Šis kurss aptver konvolucionālos neironu tīklus, ko parasti izmanto datorredzes uzdevumos, piemēram, attēlu atpazīšanas jomā.
5. Secības modeļi: Šis kurss aptver secību modeļus, kas tiek izmantoti dabiskās valodas apstrādē un citās lietojumprogrammās, kas ietver secīgus datus.

Kopumā tūkstošiem studentu visā pasaulē ir pabeiguši augsti novērtēto Coursera specializāciju “Deep Learning”. Kurss ir paredzēts personām ar pamatzināšanām par programmēšanu un mašīnmācīšanos, un tā mērķis ir iemācīt viņiem jaunākās dziļās mācīšanās metodes.

Lietišķais mākslīgais intelekts no IBM

"Lietišķais mākslīgais intelekts no IBM” profesionālais sertifikāts Coursera ir programma, ko piedāvā IBM Vatsons AI. Šis sertifikāts ir izstrādāts, lai sniegtu studentiem prasmes un zināšanas, kas nepieciešamas AI risinājumu izveidei un ieviešanai reālās pasaules apstākļos.

Programma sastāv no sešiem kursiem, no kuriem katrs aptver dažādus lietišķās jomas aspektus mākslīgais intelekts. Kursi ir:

1. Ievads Mākslīgais intelekts: Šis kurss nodrošina pārskats par AI, tostarp tās vēsturi, pamatprincipiem un lietojumiem.
2. Darba sākšana ar AI, izmantojot IBM Watson: Šis kurss māca, kā izmantot IBM Watson, lai izveidotu un ieviestu AI risinājumus.
3. AI lietojumprogrammu izveide, izmantojot Watson API: Šajā kursā ir aprakstīts, kā izmantot dažādas Watson API, lai izveidotu un izvietotu AI lietojumprogrammas.
4. Tērzēšanas robotu izveide, izmantojot Watson API: Šis kurss māca jums, kā izmantot Watson API, lai izveidotu tērzēšanas robotus klientu apkalpošanai un citām lietojumprogrammām.
5. Ievads datorredzēšanā ar Watson un OpenCV: Šis kurss aptver datorredzi un to, kā izmantot Watson un OpenCV, lai izveidotu datorredzes lietojumprogrammas.
6. AI lietojumprogrammu izveide, izmantojot TensorFlow: Šis kurss aptver TensorFlow, kas ir populāra izveides un izvietošanas sistēma dziļās mācīšanās modeļi.

Rezumējot, visas programmas laikā jūs uzzināsit par AI risinājumu izveides un ieviešanas praktiskajiem aspektiem, tostarp par datu priekšapstrādi, vilcienu modeļiun novērtējiet veiktspēju. Jūs arī uzzināsit par AI ētiskajām un sociālajām sekām, tostarp neobjektivitāti un godīgumu.

Ieteicamā ziņa: 50. gadā vairāk nekā 2023 labākie AI mūzikas jaunizveidotie uzņēmumi: Metaverse Post Nozares ziņojums

CS50 ievads mākslīgajā inteliģencē ar Python

"CS50 ievads mākslīgajā inteliģencē ar Python” ir tiešsaistes kurss, ko piedāvā Hārvardas universitāte, izmantojot edX. Šis kurss ir paredzēts, lai sniegtu ievadu mākslīgajā intelektā un mašīnmācībā, izmantojot Python programmēšanas valodu.

Kurss sastāv no vairākiem moduļiem, katrs satur video lekcijas, viktorīnas un programmēšanas uzdevumus. Kurss aptver vairākas tēmas, kas saistītas ar mākslīgo intelektu un mašīnmācīšanos, tostarp meklēšanas algoritmus, optimizāciju, mašīnmācīšanos un dziļo mācīšanos.

Rezumējot, “Ievads AI ar Python” ir augsti novērtēts kurss, kas nodrošina stabilu pamatu mākslīgajam intelektam un mašīnmācībai. Tomēr kursu ir pabeiguši tūkstošiem audzēkņu visā pasaulē. Tas ir piemērots ikvienam, kurš vēlas uzzināt par šīm tēmām, un tas ir paredzēts personām ar zināmu programmēšanas pieredzi. Iepriekšējas zināšanas par AI vai mašīnmācīšanos nav nepieciešamas. Tātad, pabeidzot kursu, studentiem būs prasmes un zināšanas, lai pielietotu AI un mašīnmācīšanās metodes reālās pasaules problēmām.

Dati un AI pamati

"Dati un AI pamati” ir tiešsaistes kurss, ko piedāvā Microsoft, izmantojot edX. Šis kurss ir paredzēts, lai sniegtu ievadu datu analīzē un mākslīgajā intelektā (AI).

Kurss sastāv no vairākiem moduļiem, no kuriem katrs satur video lekcijas, viktorīnas un praktiskas laboratorijas. Kurss aptver vairākas tēmas, kas saistītas ar datu analīzi un mākslīgo intelektu, tostarp datu tipiem un avotiem, datu savstarpēju risināšanu, datu vizualizāciju, mašīnmācīšanos un dziļo mācīšanos.

Kursa laikā jūs uzzināsiet, kā izmantot dažādus rīkus un platformas, tostarp Azure Mašīnu mācīšana, Python un Jupyter piezīmjdatori, lai veiktu datu analīzi un izveidotu AI modeļus. Jūs arī uzzināsit par AI ētiskajām un sociālajām sekām, tostarp godīgumu, privātumu un drošību.

Kopumā kursu var apgūt personas ar zināmu programmēšanas pieredzi, un viņiem nav vajadzīgas nekādas priekšzināšanas par datu analīzi vai AI. Tas ir pašmācības kurss, un studenti var aizņemt tik daudz laika, cik nepieciešams, lai pabeigtu kursa materiālu.

Ieteicamā ziņa: 3 jauni veidi, kā ieviest AI kosmosa misijās

Ievads mašīnmācībā

"Ievads mašīnmācībā” ir Udacity piedāvātais tiešsaistes kurss, kas sniedz ievadu mašīnmācīšanās pamatos. Kurss ir paredzēts personām, kurām ir zināma programmēšanas pieredze, bet ne vienmēr iepriekšēja saskare ar mašīnmācību.

Katra kursa nodarbība aptver dažādus mašīnmācības aspektus. Tie ietver uzraudzītu un neuzraudzītu mācīšanos, funkciju mērogošanu, savstarpēju validāciju, pārmērīgu pielāgošanu un veiktspējas metriku. Turklāt kursā tiek izmantota Python programmēšanas valoda un scikit-learn bibliotēka, lai ieviestu un lietotu mašīnmācīšanās algoritmus.

Rezumējot, kurss ļauj apmācāmajiem to pabeigt savā tempā, bez laika ierobežojumiem. Kurss ietver video lekcijas, viktorīnas un programmēšanas uzdevumus, lai sniegtu praktisku pieredzi ar mašīnmācīšanās algoritmiem. Kurss ir paredzēts, lai palīdzētu studentiem uzlabot izpratni par mašīnmācīšanās koncepcijām un metodēm.

Pastiprināšanas mācības

"Pastiprināšanas mācības Deivida Silvera kurss” ir videolekciju cikls par pastiprināšanas apmācību (RL), ko 2015. gadā pirmo reizi piedāvāja DeepMind pētnieks Deivids Silvers. Kurss sastāv no 10 video lekcijām, katra ilgst aptuveni 1-2 stundas, un aptver plašu ar RL saistītu tēmu loku, tostarp Markova lēmumu procesus, Montekarlo metodes, Temporal Difference apmācību un dziļas pastiprināšanas mācības.

Kurss ir piemērots personām ar matemātikas, datorzinātņu vai radniecīgām jomām. Tas sniedz visaptverošu ievadu RL, ietverot gan teoriju, gan praktiskus piemērus.
Tūkstošiem audzēkņu visā pasaulē ir skatījušies lekcijas. Kurss ir populārs resurss studentiem un pētniekiem, kurus interesē RL.

Kā AI valodas modelis, es nevaru sniegt reāllaika atjauninājumus par kursa pašreizējo stāvokli 2023. gadā. Tomēr, ņemot vērā tā popularitāti un lietderību, iespējams, ka materiāls joprojām ir būtisks un vērtīgs ikvienam, kurš vēlas uzzināt par RL.

Ieteicamā ziņa: 6 AI ChatBot problēmas un izaicinājumi: ChatGPT, Bārds, Klods

TensorFlow izstrādātāja profesionālais sertifikāts

"TensorFlow izstrādātājsProfesionālais sertifikāts ir tiešsaistes programma, ko piedāvā Coursera sadarbībā ar deeplearning.ai. Programmas mērķis ir apmācīt audzēkņus, kā izveidot un ieviest dziļās mācīšanās modeļus, izmantojot TensorFlow, an atklātā pirmkoda programmatūra Google izveidota bibliotēka.

Programma sastāv no četriem kursiem, no kuriem katrs aptver dažādus dziļās mācīšanās aspektus TensorFlow. Kursi ir:

1. Ievads TensorFlow AI, mašīnmācībai un dziļajai apmācībai: Šis kurss sniedz ievadu TensorFlow un aptver dziļās mācīšanās modeļu veidošanas un apmācības pamatus.
2. Konvolūcijas neironu tīkli programmā TensorFlow: Šis kurss koncentrējas uz konvolucionālajiem neironu tīkliem (CNN), kas ir neironu tīkla veids, ko parasti izmanto attēlu klasifikācijai, un māca studentiem, kā izveidot un apmācīt CNN, izmantojot TensorFlow.
3. Dabiskās valodas apstrāde programmā TensorFlow: Šis kurss aptver dabiskās valodas apstrādes (NLP) metodes, piemēram, teksta klasifikāciju un sentimenta analīzi, un māca audzēkņiem, kā šīs metodes pielietot, izmantojot TensorFlow.
4. Secības, laikrindas un prognozēšana: Šis kurss māca studentiem, kā veidot un apmācīt atkārtotus neironu tīklus (RNN) un citus dziļās mācīšanās modeļus, lai analizētu laikrindu datus.

Programma ir patstāvīga, un katra kursa apguve var aizņemt tik daudz laika, cik nepieciešams. Katrā kursā ir iekļautas videolekcijas, viktorīnas un programmēšanas uzdevumi, kas studentiem jāizpilda, lai iegūtu sertifikātu.

Praktiskas padziļinātas mācības kodētājiem

Kurss fast.ai ir tiešsaistes kurss par padziļinātu mācīšanos un mašīnmācīšanos, ko piedāvā fast.ai. Fast.ai ir pētniecības laboratorija un izglītības organizācija, ko dibināja Džeremijs Hovards un Reičela Tomasa. Kursa mērķis ir būt pragmatiskam un pieredzes bagātam. Tātad, kurss izglīto audzēkņus par to, kā izveidot dziļas mācīšanās modeļus, izmantojot Python un fastai bibliotēku.

Kurss sastāv no divām daļām: "Praktiskas padziļinātas mācības kodētājiem” kursu un kursu “Cutting Edge Deep Learning for Coders”. Kursa pirmā daļa aptver dziļās mācīšanās pamatus, t.sk neironu tīkli, konvolucionālie neironu tīkli un atkārtotie neironu tīkli. Tātad kursa otrā daļa aptver progresīvākas tēmas dziļajā mācībā, tostarp ģeneratīvos modeļus, pastiprināšanas mācīšanos un dabiskās valodas apstrādi.

Kursa mērķis ir iekļaut visu zināšanu līmeņu apmācāmos, un tam nav nepieciešamas nekādas priekšzināšanas par mašīnmācīšanos vai dziļo mācīšanos. Turklāt kursā apmācībai tiek izmantotas Jupyter piezīmju grāmatiņas, un tajā ir iekļauti praktiski kodēšanas vingrinājumi, kurus apmācāmie var veikt, izmantojot Google Colaboratory.

Dažas no galvenajām kursā apskatītajām tēmām ir:

• Attēlu klasifikācija
• Objektu noteikšana
• Dabiskā valodas apstrāde
• Ieteikumu sistēmas
• Ģeneratīvie modeļi
• Pastiprināšanas mācīšanās

Tādējādi audzēkņi, kas pabeigs kursu, sapratīs dziļās mācīšanās un mašīnmācīšanās koncepcijas, un viņiem būs prasmes veidot un izvietot dziļās mācīšanās modeļus dažādām lietojumprogrammām. Kurss ir cienīts mašīnmācības jomā, un eksperti to iesaka kā sākumpunktu iesācējiem.

Ieteicamā ziņa: Top 9 bezmaksas Stable Diffusion attēlu ģenerēšanas resursi

Mašīnmācīšanās avārijas kurss

Google Mašīnmācīšanās avārijas kurss ir Google piedāvāts bezmaksas tiešsaistes kurss, kas sniedz ievadu mašīnmācīšanās koncepcijās, rīkos un paņēmienos. Kurss ir paredzēts izstrādātājiem ar minimālu pieredzi mašīnmācībā vai bez tās, un tā mērķis ir piedāvāt ātru un pragmatisku šīs jomas pārskatu.

Tātad kurss ir sadalīts vairākos moduļos, no kuriem katrs aptver noteiktu mašīnmācīšanās aspektu. Šajos moduļos ietilpst:

1. Ievads mašīnmācībā. Šis modulis sniedz pārskatu par mašīnmācībā izmantotajiem pamatjēdzieniem un terminoloģiju, kā arī iepazīstina audzēkņus ar uzraudzītu mācīšanos, bez uzraudzības mācīšanos un pastiprināšanas mācīšanos.
2. Mašīnmācīšanās ar TensorFlow. Šis modulis sniedz ievadu TensorFlow ietvarā, ko Google izmanto, lai izstrādātu mašīnmācīšanās modeļus.
3. Vispārināšana, pārmērīga pielāgošana un nepietiekama atbilstība. Šis modulis izskaidro vispārināšanas, pārmērīgas un nepietiekamas atbilstības jēdzienus un to, kā no tiem izvairīties, veidojot mašīnmācīšanās modeļus.
4. Neironu tīkli. Šis modulis sniedz ievadu neironu tīkliem, kas ir mašīnmācīšanās modeļu klase, ko iedvesmo smadzeņu struktūra.
5. Neironu tīklu apmācībaŠajā modulī ir izskaidrots, kā apmācīt neironu tīklus, izmantojot atpakaļejošo pavairošanu, un ieviesti paņēmieni neironu tīklu veiktspējas uzlabošanai.
6. Dziļie neironu tīkli: Šis modulis sniedz ievadu dziļajos neironu tīklos, kas ir neironu tīkli ar vairākiem slāņiem.
7. TensorFlow programmēšana: Šis modulis sniedz ievadu TensorFlow programmēšanai un aptver tādas tēmas kā tenzori, darbības un grafiki.

Rezumējot, kurss ietver video lekcijas, interaktīvus vingrinājumus un programmēšanas uzdevumus, un apmācāmie var to pabeigt savā tempā. Pabeidzot kursu, studenti iegūs pamatzināšanas par mašīnmācīšanās koncepcijām un paņēmieniem, kā arī varēs izmantot TensorFlow, lai izveidotu vienkāršus mašīnmācīšanās modeļus.

Ieteicams: 10+ labākie AI fotoattēlu redaktori 2023. gadā: tiešsaistē un bez maksas

---

Vislabāk apmaksātie AI kursi

AI programmēšana ar Python

"AI programmēšana ar Python” Udacity piedāvātā Nanodegree programma ir izstrādāta, lai sniegtu apmācāmajiem visaptverošu ievadu mākslīgajā intelektā un mašīnmācībā, izmantojot Python programmēšanas valodu.

Programma sastāv no pieciem kursiem, no kuriem katrs aptver dažādus AI un mašīnmācīšanās aspektus. Kursi ir:

1. Ievads Python programmēšanā. Šis kurss aptver Python programmēšanas pamatus, tostarp datu struktūras, vadības struktūras un funkcijas.
2. Ievads mašīnmācībā ar Python. Šis kurss māca jums izveidot un novērtēt mašīnmācīšanās modeļus, izmantojot populāras bibliotēkas, piemēram, NumPy, Pandas un Scikit-learn.
3. Padziļināta mācīšanās ar PyTorch. Šis kurss aptver dziļu mācīšanos, tostarp to, kā veidot un apmācīt neironu tīklus, izmantojot PyTorch bibliotēku.
4. Lietišķais AI: Šis kurss aptver dažādas AI lietojumprogrammas, tostarp dabiskās valodas apstrādi, datorredzi un spēļu spēlēšanu.
5. AI Capstone projekts. Šajā kursā iepriekšējos kursos apgūtās zināšanas un prasmes pielietosiet reālās pasaules projektā.

Programmas laikā jūs uzzināsiet, kā iepriekš apstrādāt datus, apmācīt modeļus un novērtēt veiktspēju, izmantojot Python un dažādas bibliotēkas. Jūs arī uzzināsit par AI ētiskajām un sociālajām sekām, tostarp neobjektivitāti un godīgumu.

Nanodegree programma “AI programmēšana ar Python” ir paredzēta personām ar zināmu programmēšanas pieredzi, taču tai nav nepieciešamas nekādas priekšzināšanas par AI vai mašīnmācīšanos. Tā ir patstāvīga programma, un studenti var aizņemt tik daudz laika, cik nepieciešams, lai pabeigtu kursa materiālu.

Rezumējot, programma tiek augstu novērtēta, un to ir pabeiguši tūkstošiem audzēkņu visā pasaulē. Pabeidzot programmu, apmācāmajiem būs prasmes un zināšanas, kas nepieciešamas, lai pielietotu mākslīgā intelekta un mašīnmācīšanās metodes reālās pasaules problēmām. Viņiem būs arī projektu portfelis, lai parādītu savas prasmes potenciālajiem darba devējiem.

Mākslīgais intelekts AZ: uzziniet, kā izveidot AI

"Mākslīgais intelekts AZ: uzziniet, kā izveidot AI” ir Udemy piedāvātais tiešsaistes kurss, kas sniedz visaptverošu ievadu mākslīgajā intelektā (AI) un mašīnmācībā. Kurss ir paredzēts personām bez priekšzināšanām par AI vai programmēšanu.

Kurss aptver dažādas tēmas, kas saistītas ar AI un mašīnmācīšanos. Tēmas ietver uzraudzītu un bez uzraudzības mācīšanos, dziļu mācīšanos, dabiskās valodas apstrādi un datora redzi. Kursā ir arī praktiskas apmācības par dažādu rīku un platformu lietošanu, tostarp Python, TensorFlow un Keras.

Kursā ietilpst vairāk nekā 40 stundu videolekcijas. Tas ietver viktorīnas un kodēšanas vingrinājumus. Viktorīnas un kodēšanas vingrinājumi ļauj audzēkņiem praktizēt savas prasmes. Tādējādi audzēkņi iegūst praktisku pieredzi ar AI un mašīnmācīšanās algoritmiem, izmantojot šīs viktorīnas un kodēšanas vingrinājumus. Kursā ir iekļauti arī vairāki projekti, kas ļauj studentiem pielietot savas zināšanas reālās pasaules problēmās.

Tā kā kurss ir patstāvīgs, studenti var aizņemt tik daudz laika, cik nepieciešams, lai pabeigtu materiālu. Turklāt kurss ir piemērots ikvienam, kurš vēlas iegūt zināšanas par AI un mašīnmācīšanos, neatkarīgi no viņu pieredzes vai pieredzes.

Pēc kursa pabeigšanas studentiem būs laba izpratne par to, kā izmantot AI un mašīnmācīšanos problēmu risināšanā. Kurss nodrošina arī pamatu turpmākām studijām un progresīvākiem AI un mašīnmācības kursiem.

Ieteicamā ziņa: Top 5 GPT2023. gadā nodrošināti Google izklājlapu un dokumentu paplašinājumi

Neironu tīkli un dziļa mācīšanās

"Neironu tīkli un dziļa mācīšanās” kurss ir tiešsaistes kurss, ko piedāvā Coursera, un to pasniedz Endrjū Ngs, Stenfordas universitātes profesors un Google Brain līdzdibinātājs. Kurss sniedz ievadu dziļajā mācībā, mašīnmācīšanās apakšnozarē, kurā tiek izmantota mākslīgā mācīšanās neironu tīkli modelēt sarežģītus datu modeļus un attiecības.

Kurss ir paredzēts personām, kurām ir fundamentāla izpratne par Python programmēšanu un lineāro algebru. Tas aptver virkni tēmu, kas saistītas ar neironu tīkliem un dziļo mācīšanos, tostarp konvolucionālos neironu tīklus, atkārtotos neironu tīklus un dziļās mācīšanās sistēmas, piemēram, TensorFlow un Keras. Kursā iekļauti arī praktiski kodēšanas uzdevumi, kas ļauj apmācāmajiem praktizēt savas prasmes un ieviest dažādus dziļās mācīšanās algoritmus.

Kurss sastāv no četriem moduļiem, no kuriem katrs ietver video lekcijas, viktorīnas un programmēšanas uzdevumus.

Tā kā kurss ir patstāvīgs, studenti var aizņemt tik daudz laika, cik nepieciešams, lai to pabeigtu.

Pabeidzot kursu, audzēkņiem būs stabila izpratne par dziļās mācīšanās principiem, tostarp spēju veidot un apmācīt neironu tīklus dažādām lietojumprogrammām.

Rezumējot, kurss “Neironu tīkli un dziļā mācīšanās” ir labi zināms un populārs mācību resurss to cilvēku vidū, kurus interesē dziļa mācīšanās, un tūkstošiem izglītojamo visā pasaulē to ir pabeiguši.

Datu zinātnes un mašīnmācīšanās sākumkampa ar R

"Datu zinātnes un mašīnmācīšanās sākumkampa ar R” ir tiešsaistes kurss, ko piedāvā Udemy. Šī kursa mērķis ir apmācīt dalībniekus par datu zinātnes un mašīnmācīšanās pamatiem, izmantojot R programmēšanas valodu.

Kurss ir paredzēts iesācējiem un neprasa nekādas priekšzināšanas par programmēšanu vai datu zinātni. Kurss aptver plašu tēmu loku, tostarp datu manipulācijas, datu vizualizāciju, statistiskos secinājumus, mašīnmācīšanās algoritmus un modeļu novērtēšanu.

Tātad datu zinātnes un mašīnmācīšanās kursā ir 19 sadaļas, un tas piedāvā vairāk nekā 100 lekcijas, viktorīnas un programmēšanas uzdevumus. Katra sadaļa aptver noteiktu tēmu un ietver videolekcijas, kodu piemēri, un vingrinājumi, kas palīdz izglītojamajiem praktizēt savas prasmes.

Dažas no galvenajām kursā apskatītajām tēmām ir:

• Datu strīdēšanās un manipulācijas, izmantojot dplyr un tidyr
• Datu vizualizācija, izmantojot ggplot2
• Varbūtība un statistiskais secinājums
• Lineārā regresija un daudzkārtēja regresija
• Klasifikācijas un regresijas koki
• Nejauši meži un gradientu paaugstināšana
• Klasterizācija un dimensiju samazināšana
• Laika rindu analīze

Tātad, pabeidzot kursu, studentiem būs laba izpratne par R programmēšanas valodu un tās lietojumiem datu zinātnē un mašīnmācībā. Viņiem būs arī prasmes analizēt un interpretēt sarežģītas datu kopas, veidot un novērtēt prognozēšanas modeļus un efektīvi paziņot par saviem atklājumiem citiem.

Ieteicamā ziņa: 100+ populārākie ziņojumi par tendencēm 2023. gadā: globālās nozares prognozes

---

Secinājumi

Noslēgumā jāsaka, ka mūsdienu digitālajā laikmetā mācīšanās par AI kļūst arvien svarīgāka, jo AI strauji attīstās pārveidojot dažādas nozares un mainīt veidu, kā mēs dzīvojam un strādājam. Studējot AI, indivīdi var attīstīt zināšanas un prasmes, kas nepieciešamas, lai izstrādātu un izstrādātu viedas sistēmas, kas var mācīties no datiem un pieņemt prognozes vai lēmumus.

Daudzās jomās, tostarp veselības aprūpē, finansēs, transportā un izglītībā, tiek izmantots mākslīgais intelekts, un eksperti prognozē, ka tās lietojumi turpinās pieaugt nākamajos gados.

Ir pieejami daudzi tiešsaistes kursi un resursi, lai uzzinātu par AI, sākot no ievadkursiem un beidzot ar progresīvākiem kursiem, kas aptver tādas tēmas kā padziļināta mācīšanās un apmācības pastiprināšana. Ieguldot AI izglītībā, indivīdi var būt informēti par jaunākajiem sasniegumiem šajā jomā, iegūt vērtīgas prasmes, kas ir ļoti pieprasītas, un potenciāli pavērt jaunas karjeras iespējas.

Kopumā saglabāt konkurētspēju mūsdienu apstākļos darba tirgus un jābūt gataviem nākotnes darbam, cilvēkiem ir jāapgūst AI, jo tam būs arvien lielāka ietekme uz dažādiem mūsu dzīves aspektiem.

FAQ

AI jeb mākslīgais intelekts attiecas uz tādu datorsistēmu izstrādi, kas var veikt uzdevumus, kuriem parasti būtu nepieciešams cilvēka intelekts, piemēram, mācīšanos, problēmu risināšanu un lēmumu pieņemšanu.

Ir trīs galvenie AI veidi: šaurs vai vājš AI, vispārējais AI un superinteliģence. Šaurais AI ir paredzēts konkrēta uzdevuma veikšanai, savukārt vispārīgais AI spēj veikt jebkuru intelektuālu uzdevumu, ko spēj cilvēks. Superinteliģence, kas joprojām ir tīri teorētiska, attiecas uz AI, kas pārspēj cilvēka intelektu un spēj atrisināt problēmas, kuras mēs nesaprotam.

AI ir daudz praktisku pielietojumu dažādās nozarēs, piemēram, veselības aprūpē, finansēs, transportā un izglītībā. Piemēri: paredzamā apkope ražošanā, personalizētā medicīna veselības aprūpē, krāpšanas atklāšana finansēs un inteliģentu satiksmes pārvaldību transportā.

Lai strādātu ar AI, ir nepieciešams spēcīgs pamats matemātikas, statistikas un programmēšanas jomā, kā arī zināšanas par mašīnmācīšanās algoritmiem un sistēmām, piemēram, TensorFlow, Keras un PyTorch.

Ir pieejami daudzi tiešsaistes resursi, lai uzzinātu par AI, tostarp bezmaksas tiešsaistes kursi, apmācības un MOOC, ko piedāvā labākās universitātes un uzņēmumi, piemēram, Google, Coursera, Udacity un edX.

AI rada daudzas ētiskas bažas, piemēram, neobjektivitāti, privātumu un darba pārvietošanu. Indivīdiem un organizācijām ir svarīgi ņemt vērā šos jautājumus, izstrādājot un izvietojot AI sistēmas.

Lasīt vairāk:

• Bing AI nevar uzticēties; Meklētājprogramma apglabā savas kļūdas
• AI pakalpojums KickResume var palīdzēt jums izveidot perfektu CV
• 7 populārākie AI balss ģeneratori un balss klonēšana teksta pārveidošanai runā
• 10 potenciālās AI lietotnes, kas var radīt apvērsumu sportā
• 10. gada 2023 populārākās mobilās AI mākslas ģenerēšanas lietotnes Android un IOS ierīcēm