AI Wiki Perniagaan
Mac 02, 2023

15+ Kursus AI Terbaik untuk Dipelajari pada 2023: Percuma dan Berbayar

Secara ringkas

AI ialah pembangunan sistem komputer yang boleh melaksanakan tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia.

Untuk bekerja dalam AI, seseorang memerlukan pengetahuan tentang matematik, statistik, pengaturcaraan dan algoritma pembelajaran mesin.

Kebimbangan etika yang berkaitan dengan AI termasuk berat sebelah, privasi dan perpindahan pekerjaan.

Banyak sumber dalam talian, termasuk kursus percuma dan MOOC, tersedia untuk belajar tentang AI.

Kecerdasan buatan ialah bidang yang berkembang pesat yang berpotensi merevolusikan cara kita hidup dan bekerja. Daripada kereta pandu sendiri kepada penjagaan kesihatan yang diperibadikan, AI telah memberi impak yang ketara kepada banyak industri dan terus maju pada kadar yang tidak pernah berlaku sebelum ini.

Memandangkan semakin banyak syarikat dan organisasi menggabungkan AI ke dalam operasi mereka, permintaan untuk profesional mahir dalam bidang ini semakin meningkat dengan pesat.

Tips Pro
Ini 10+ penjana kandungan AI telah direka bentuk untuk membantu pencipta kandungan dalam menghasilkan kandungan berkualiti tinggi dengan cepat dan cekap.
Dengan resolusi 4K dan 8K berkualiti tinggi, karya seni ini pasti menarik perhatian penonton dengan perincian dan realisme yang menakjubkan.
Ini 10 projek kripto AI telah dipilih berdasarkan penggunaan inovatif teknologi kecerdasan buatan mereka dalam industri mata wang kripto.
Kursus AI terbaik 2023
Kursus AI terbaik 2023

Untuk memenuhi permintaan ini, kini terdapat pelbagai kursus AI tersedia, percuma dan berbayar, dalam talian dan bersemuka. Kursus ini merangkumi pelbagai topik, dari asas pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam kepada bidang yang lebih khusus seperti pemprosesan bahasa semula jadi dan penglihatan komputer. Mereka direka untuk pelajar, profesional, dan sesiapa sahaja yang berminat untuk mempelajari tentang bidang yang menarik ini.

Senarai ini mengandungi kursus AI terbaik yang tersedia pada masa ini, termasuk kursus dari universiti terkemuka seperti Stanford dan MIT dan industri pemimpin seperti Google dan IBM. Ia memenuhi keperluan kedua-dua pemula baru dalam pembelajaran mesin dan profesional berpengalaman yang ingin mengembangkan pengetahuan mereka.

Tips Pro
Ini penjana AI and strategi pemasaran AI boleh membantu perniagaan mengoptimumkan kempen pemasaran mereka dan menjangkau lebih ramai bakal pelanggan.
Ini Pemalam AI and Alat SEO AI boleh membawa kepada peningkatan keterlihatan dan penglibatan pelanggan yang lebih baik, menghasilkan penukaran yang lebih tinggi dan peningkatan hasil.
pembuat logo AI boleh membantu menjimatkan masa dan sumber yang berharga, membolehkan pereka bentuk menumpukan pada aspek penting lain dalam kerja mereka.
Ini dan memberikan panduan langkah demi langkah tentang cara menggunakan ChatGPT untuk memaksimumkan potensi pendapatan anda.
Penyunting foto AI juga boleh memberikan keupayaan retouching yang kuat, seperti menghilangkan cela atau melicinkan kedutan.

Lembaran Perbandingan Kursus AI Terbaik

Terdapat banyak kursus AI tersedia dalam talian dan luar talian, percuma dan berbayar, daripada pelbagai institusi terkemuka di seluruh dunia. Berikut adalah beberapa kursus AI terbaik:

NamaKedudukanPengarangplatform$
AI untuk semua orang⭐⭐⭐⭐Andrew NgCourseraPercuma
Pembelajaran Mesin Diawasi⭐⭐⭐Andrew NgCourseraPercuma
Pembelajaran Deep⭐⭐⭐⭐Andrew NgCourseraPercuma
Pensijilan Profesional Gunaan AI daripada IBM⭐⭐⭐IBMCourseraPercuma
Pengenalan CS50 kepada AI dengan Python⭐⭐⭐Universiti HarvardEDXPercuma
Pemrograman AI dengan Python⭐⭐⭐⭐UdacityUdacityDibayar
Data dan Asas AI⭐⭐Yayasan LinuxEDXPercuma
Pengenalan kepada Pembelajaran Mesin⭐⭐⭐⭐GoogleUdacityPercuma
Kecerdasan Buatan AZ: Ketahui Cara Membina AI⭐⭐⭐⭐UdemyUdemyDibayar
Pembelajaran Pengukuhan⭐⭐David SilverYoutubePercuma
Rangkaian Neural dan Pembelajaran Deep⭐⭐⭐⭐pembelajaran mendalam.aiCourseraDibayar
Sijil Profesional Pembangun TensorFlow⭐⭐⭐TensorFlowCourseraPercuma
Sains Data dan Mesin Pembelajaran Bootcamp dengan R⭐⭐⭐⭐UdemyUdemyDibayar
Pembelajaran Mendalam Praktikal untuk Pengekod⭐⭐⭐pantas.aipantas.aiPercuma
Kursus Kerosakan Pembelajaran Mesin⭐⭐⭐GoogleGooglePercuma

Selidik dan bandingkan kursus AI untuk mencari yang paling sesuai untuk keperluan dan matlamat pembelajaran anda. Perlu diingat bahawa AI ialah bidang yang berkembang pesat, jadi sentiasa mengikuti perkembangan terkini dan kemajuan adalah penting.

Kajian AI juga penting dalam mereka bentuk program masa depan kita: 120+ Kandungan Dijana AI Teratas pada 2023: Imej, Muzik, Video

Kursus AI Percuma Terbaik

AI untuk semua orang

AI untuk semua orang
Kursus AI untuk Semua orang

The "AI untuk semua orang” kursus Coursera ialah kursus pengenalan yang memberikan gambaran menyeluruh tentang bidang kecerdasan buatan (AI). Kursus ini direka untuk individu yang berminat untuk mempelajari tentang AI tetapi tidak semestinya mempunyai latar belakang teknikal dalam bidang tersebut.

Kursus ini diajar oleh Andrew Ng, seorang penyelidik AI terkemuka dan pengasas bersama Coursera. Ia terdiri daripada empat minggu bahan, setiap satu mengandungi beberapa kuliah video dan kuiz. Kursus merangkumi pelbagai topik yang berkaitan dengan AI, termasuk pembelajaran mesin, rangkaian saraf, penglihatan komputer, pemprosesan bahasa semula jadi dan robotik.

Kursus ini merangkumi prinsip asas AI, termasuk algoritma dan teknik pembelajaran mesin serta aplikasi praktikalnya. Pelajar akan meneroka pertimbangan etika dan sosial yang berkaitan dengan AI. Kursus ini merangkumi penggunaan AI dalam pelbagai sektor seperti penjagaan kesihatan, kewangan dan pengangkutan.

Secara keseluruhannya, kursus "AI untuk Semua Orang" ialah pengenalan yang hebat kepada bidang AI, dan sesuai untuk sesiapa sahaja yang ingin memperoleh pemahaman asas tentang subjek tersebut. Ia tidak memerlukan pengetahuan teknikal terdahulu, dan boleh diselesaikan mengikut kadar anda sendiri.

Pembelajaran Mesin Terselia: Regresi dan Klasifikasi

Pembelajaran Mesin Terselia: Regresi dan Klasifikasi
Kursus Pembelajaran Mesin yang diselia

The "Pembelajaran Mesin Terselia: Regresi dan Klasifikasi” kursus Coursera ialah kursus dalam talian popular yang diajar oleh Andrew Ng, seorang penyelidik AI terkemuka dan pengasas bersama Coursera. Kursus ini direka bentuk untuk menyediakan pengenalan komprehensif kepada pembelajaran mesin, yang merupakan subbidang kecerdasan buatan yang memberi tumpuan kepada pembangunan algoritma yang boleh belajar daripada data.

Kursus ini terdiri daripada 11 minggu bahan, setiap satu mengandungi beberapa kuliah video, kuiz, dan tugasan pengaturcaraan. Walau bagaimanapun, kursus ini merangkumi pelbagai topik yang berkaitan dengan pembelajaran mesin, termasuk regresi linear, regresi logistik, rangkaian saraf, mesin vektor sokongan, pengelompokan dan pengesanan anomali.

Secara keseluruhannya, kursus "Pembelajaran Mesin" di Coursera ialah sumber yang sangat baik untuk sesiapa sahaja yang ingin memperoleh asas yang kukuh dalam pembelajaran mesin. Salah seorang pakar yang paling dihormati dalam bidang ini mengajar kursus dan memberikan gambaran keseluruhan subjek.

Catatan yang disyorkan: 8 Editor Video dan Perisian Video berkuasa AI Terbaik pada 2023

Pembelajaran Deep

Pembelajaran Deep
Kursus Pembelajaran Dalam

The "Pembelajaran Deep” pengkhususan pada Coursera ialah kursus dalam talian komprehensif yang diajar oleh Andrew Ng dan pasukan pengajar pakar. Reka bentuk pengkhususan ini adalah untuk menawarkan pengenalan menyeluruh kepada pembelajaran mendalam. Ia adalah subbidang pembelajaran mesin yang menumpukan pada pengajaran rangkaian saraf tiruan dengan berbilang lapisan untuk meningkatkan ketepatan ramalan dan klasifikasi.

Pengkhususan ini terdiri daripada lima kursus, setiap satu merangkumi aspek pembelajaran mendalam yang berbeza. Kursus-kursus tersebut ialah:

  1. Rangkaian Neural dan Pembelajaran Mendalam: Kursus ini merangkumi asas pembelajaran mendalam dan rangkaian saraf, termasuk cara membina dan melatihnya.
  2. Memperbaik Rangkaian Neural Dalam: Penalaan Hiperparameter, Regularisasi dan Pengoptimuman: Kursus ini merangkumi teknik lanjutan untuk meningkatkan prestasi rangkaian saraf dalam, termasuk penalaan hiperparameter, regularisasi dan pengoptimuman.
  3. Menstrukturkan Projek Pembelajaran Mesin: Kursus ini mengajar anda cara menstruktur projek pembelajaran mesin, termasuk cara mendiagnosis dan membetulkan ralat dalam model anda.
  4. Rangkaian Neural Konvolusi: Kursus ini merangkumi rangkaian saraf konvolusi, yang biasa digunakan dalam tugas penglihatan komputer seperti pengecaman imej.
  5. Model Jujukan: Kursus ini merangkumi model jujukan, yang digunakan dalam pemprosesan bahasa semula jadi dan aplikasi lain yang melibatkan data berjujukan.

Secara keseluruhannya, beribu-ribu pelajar di seluruh dunia telah menamatkan pengkhususan "Pembelajaran Dalam" yang sangat dihormati di Coursera. Kursus ini menyasarkan individu yang mempunyai pengetahuan asas tentang pengaturcaraan dan pembelajaran mesin dan bertujuan untuk mengajar mereka teknik terkini dalam pembelajaran mendalam.

Kecerdasan Buatan Gunaan daripada IBM

Menggunakan AI daripada IBM
Aplikasi AI daripada kursus IBM

The "Kecerdasan Buatan Gunaan daripada IBM” sijil profesional di Coursera ialah program yang ditawarkan oleh IBM Watson AI. Sijil ini direka bentuk untuk menyediakan pelajar dengan kemahiran dan pengetahuan yang diperlukan untuk membina dan menggunakan penyelesaian AI dalam tetapan dunia sebenar.

Program ini terdiri daripada enam kursus, masing-masing merangkumi aspek yang berbeza digunakan kecerdasan buatan. Kursus-kursus tersebut ialah:

  1. Pengenalan kepada Kecerdasan Buatan: Kursus ini menyediakan satu gambaran keseluruhan AI, termasuk sejarah, prinsip asas dan aplikasinya.
  2. Bermula dengan AI menggunakan IBM Watson: Kursus ini mengajar anda cara menggunakan IBM Watson untuk membina dan menggunakan penyelesaian AI.
  3. Membina Aplikasi AI dengan API Watson: Kursus ini merangkumi cara menggunakan pelbagai API Watson untuk membina dan menggunakan aplikasi AI.
  4. Membina Chatbots dengan Watson API: Kursus ini mengajar anda cara menggunakan API Watson untuk membina bot sembang untuk perkhidmatan pelanggan dan aplikasi lain.
  5. Pengenalan kepada Computer Vision dengan Watson dan OpenCV: Kursus ini merangkumi penglihatan komputer dan cara menggunakan Watson dan OpenCV untuk membina aplikasi penglihatan komputer.
  6. Membina Aplikasi AI dengan TensorFlow: Kursus ini merangkumi TensorFlow, yang merupakan rangka kerja yang popular untuk membina dan menggunakan model pembelajaran mendalam.

Untuk meringkaskan, sepanjang program ini, anda akan belajar tentang aspek praktikal membina dan menggunakan penyelesaian AI, termasuk cara pramemproses data, model kereta api, dan menilai prestasi. Anda juga akan belajar tentang implikasi etika dan sosial AI, termasuk berat sebelah dan keadilan.

Catatan yang disyorkan: 50+ Permulaan Muzik AI Terbaik pada 2023: Metaverse Post Laporan Industri

Pengenalan CS50 untuk Kecerdasan Buatan dengan Python

Pengenalan CS50 kepada AI dengan Python
Kursus Pengenalan CS50 kepada AI dengan Python

"Pengenalan CS50 untuk Kecerdasan Buatan dengan Python” ialah kursus dalam talian yang ditawarkan oleh Universiti Harvard melalui edX. Kursus ini direka bentuk untuk menyediakan pengenalan kepada kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin menggunakan bahasa pengaturcaraan Python.

Kursus ini terdiri daripada beberapa modul, setiap satu mengandungi kuliah video, kuiz, dan tugasan pengaturcaraan. Kursus ini merangkumi pelbagai topik yang berkaitan dengan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, termasuk algoritma carian, pengoptimuman, pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam.

Untuk meringkaskan, "Pengenalan kepada AI dengan Python" ialah kursus yang dipandang tinggi yang menyediakan asas kukuh dalam kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Walau bagaimanapun, kursus ini telah disiapkan oleh beribu-ribu pelajar di seluruh dunia. Ia sesuai untuk sesiapa sahaja yang berminat untuk mempelajari tentang topik ini, dan ia direka untuk individu yang mempunyai pengalaman pengaturcaraan. Pengetahuan awal tentang AI atau pembelajaran mesin tidak diperlukan. Jadi, setelah tamat kursus, pelajar akan mempunyai kemahiran dan pengetahuan untuk menggunakan AI dan teknik pembelajaran mesin kepada masalah dunia sebenar.

Data dan Asas AI

Data dan Asas AI
Kursus Data dan Asas AI

"Data dan Asas AI” ialah kursus dalam talian yang ditawarkan oleh Microsoft melalui edX. Kursus ini direka bentuk untuk memberi pengenalan kepada analisis data dan kecerdasan buatan (AI).

Kursus ini terdiri daripada beberapa modul, setiap satu mengandungi kuliah video, kuiz, dan makmal praktikal. Kursus ini merangkumi pelbagai topik yang berkaitan dengan analisis data dan AI, termasuk jenis dan sumber data, perbalahan data, visualisasi data, pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam.

Sepanjang kursus, anda akan belajar cara menggunakan pelbagai alatan dan platform, termasuk Azure mesin Pembelajaran, Python dan Buku Nota Jupyter, untuk melaksanakan analisis data dan membina model AI. Anda juga akan belajar tentang implikasi etika dan sosial AI, termasuk keadilan, privasi dan keselamatan.

Secara keseluruhan, Individu yang mempunyai beberapa pengalaman pengaturcaraan boleh mengikuti kursus tersebut, dan mereka tidak memerlukan pengetahuan awal tentang analisis data atau AI. Ia adalah kursus kendiri, dan pelajar boleh mengambil seberapa banyak masa yang mereka perlukan untuk melengkapkan bahan kursus.

Catatan yang disyorkan: 3 Cara Baharu untuk Melaksanakan AI dalam Misi Angkasa Lepas

Pengenalan kepada Pembelajaran Mesin

Pengenalan kepada Pembelajaran Mesin
Kursus Pengenalan kepada Pembelajaran Mesin

"Pengenalan kepada Pembelajaran Mesin” ialah kursus dalam talian yang ditawarkan oleh Udacity yang menyediakan pengenalan kepada asas pembelajaran mesin. Kursus ini menyasarkan individu yang mempunyai beberapa pengalaman pengaturcaraan, tetapi tidak semestinya pendedahan sebelumnya kepada pembelajaran mesin.

Setiap pelajaran kursus merangkumi aspek pembelajaran mesin yang berbeza. Ini termasuk pembelajaran diselia dan tidak diselia, penskalaan ciri, pengesahan silang, pemasangan lampau dan metrik prestasi. Selain itu, kursus ini menggunakan bahasa pengaturcaraan Python dan perpustakaan scikit-lear untuk melaksanakan dan menggunakan algoritma pembelajaran mesin.

Untuk meringkaskan, kursus ini membolehkan pelajar menyelesaikannya mengikut kadar mereka sendiri, tanpa sebarang sekatan masa. Kursus ini termasuk kuliah video, kuiz dan tugasan pengaturcaraan untuk memberikan pengalaman praktikal dengan algoritma pembelajaran mesin. Kursus ini direka untuk membantu pelajar meningkatkan pemahaman mereka tentang konsep dan teknik pembelajaran mesin.

Pembelajaran Pengukuhan

Pembelajaran Pengukuhan
Kursus Pembelajaran Pengukuhan

The "Pembelajaran Pengukuhan Course by David Silver” ialah satu siri kuliah video mengenai Pembelajaran Pengukuhan (RL) yang mula-mula ditawarkan pada 2015 oleh David Silver, seorang penyelidik di DeepMind. Kursus ini terdiri daripada 10 kuliah video, setiap satu berlangsung kira-kira 1-2 jam, dan merangkumi pelbagai topik yang berkaitan dengan RL, termasuk Proses Keputusan Markov, kaedah Monte Carlo, pembelajaran Perbezaan Temporal, dan pembelajaran peneguhan mendalam.

Kursus ini sesuai untuk individu yang mempunyai latar belakang dalam matematik, sains komputer, atau bidang berkaitan. Ia menyediakan pengenalan menyeluruh kepada RL, termasuk kedua-dua teori dan contoh praktikal.
Beribu-ribu pelajar di seluruh dunia telah melihat kuliah. Kursus ini merupakan sumber popular untuk pelajar dan penyelidik yang berminat dalam RL.

Sebagai AI model bahasa, saya tidak dapat memberikan kemas kini masa nyata tentang keadaan semasa kursus pada tahun 2023. Walau bagaimanapun, memandangkan populariti dan kegunaannya, berkemungkinan bahan tersebut masih relevan dan berharga bagi sesiapa yang berminat untuk mempelajari tentang RL.

Catatan yang disyorkan: 6 Isu dan Cabaran AI ChatBot: ChatGPT, Bard, Claude

Sijil Profesional Pembangun TensorFlow

Sijil Profesional Pembangun TensorFlow
Kursus TensorFlow Developer

The "Pembangun TensorFlow” Sijil Profesional ialah program dalam talian yang ditawarkan oleh Coursera dengan kerjasama deeplearning.ai. Program ini bertujuan untuk mengarahkan pelajar membina dan menggunakan model pembelajaran mendalam menggunakan TensorFlow, an perisian sumber terbuka perpustakaan yang dibuat oleh Google.

Program ini terdiri daripada empat kursus, setiap satunya merangkumi aspek penggunaan pembelajaran mendalam yang berbeza TensorFlow. Kursus-kursus tersebut ialah:

  1. Pengenalan kepada TensorFlow untuk AI, Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Dalam: Kursus ini menyediakan pengenalan kepada TensorFlow dan merangkumi asas membina dan melatih model pembelajaran mendalam.
  2. Rangkaian Neural Konvolusi dalam TensorFlow: Kursus ini memberi tumpuan kepada rangkaian saraf konvolusi (CNN), sejenis rangkaian saraf yang biasa digunakan untuk pengelasan imej, dan mengajar pelajar cara membina dan melatih CNN menggunakan TensorFlow.
  3. Pemprosesan Bahasa Asli dalam TensorFlow: Kursus ini merangkumi teknik pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), seperti klasifikasi teks dan analisis sentimen, dan mengajar pelajar cara menggunakan teknik ini menggunakan TensorFlow.
  4. Urutan, Siri Masa dan Ramalan: Kursus ini mengajar pelajar cara membina dan melatih rangkaian saraf berulang (RNN) dan model pembelajaran mendalam lain untuk menganalisis data siri masa.

Program ini berjalan sendiri, dan pelajar boleh mengambil seberapa banyak masa yang mereka perlukan untuk menyelesaikan setiap kursus. Setiap kursus termasuk kuliah video, kuiz, dan tugasan pengaturcaraan, yang mesti diselesaikan oleh pelajar untuk mendapatkan sijil.

Pembelajaran Mendalam Praktikal untuk Pengekod

Pembelajaran Mendalam Praktikal untuk Pengekod
Kursus Pembelajaran Dalam Praktikal untuk Pengekod

Kursus fast.ai ialah kursus dalam talian tentang pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin yang ditawarkan oleh fast.ai. Fast.ai ialah makmal penyelidikan dan organisasi pendidikan yang diasaskan oleh Jeremy Howard dan Rachel Thomas. Kursus ini bertujuan untuk menjadi pragmatik dan pengalaman. Jadi, kursus ini mendidik pelajar tentang cara membuat model pembelajaran mendalam menggunakan Python dan perpustakaan fastai.

Kursus ini terdiri daripada dua bahagian: "Pembelajaran Mendalam Praktikal untuk Pengekodkursus ” dan kursus “Pembelajaran Mendalam Tepi Tepi untuk Pengekod”. Bahagian pertama kursus merangkumi asas pembelajaran mendalam, termasuk rangkaian saraf, rangkaian neural convolutional, dan rangkaian neural berulang. Jadi, bahagian kedua kursus merangkumi topik yang lebih maju dalam pembelajaran mendalam, termasuk model generatif, pembelajaran pengukuhan, dan pemprosesan bahasa semula jadi.

Kursus ini bertujuan untuk menjadi inklusif kepada pelajar dari semua peringkat kecekapan dan tidak memerlukan sebarang pengetahuan terdahulu tentang pembelajaran mesin atau pembelajaran mendalam. Selain itu, kursus ini menggunakan buku nota Jupyter untuk arahan dan melibatkan latihan pengekodan praktikal yang boleh dilakukan oleh pelajar menggunakan Google Colaboratory.

Beberapa topik utama yang diliputi dalam kursus termasuk:

  • Klasifikasi imej
  • Pengesanan objek
  • Pemprosesan bahasa semulajadi
  • Sistem cadangan
  • Model generatif
  • Pembelajaran pengukuhan

Jadi, pelajar yang menamatkan kursus akan memahami pembelajaran mendalam dan konsep pembelajaran mesin serta mempunyai kemahiran untuk membina dan menggunakan model pembelajaran mendalam untuk pelbagai aplikasi. Kursus ini dihormati dalam bidang pembelajaran mesin, dan pakar mengesyorkannya sebagai titik permulaan untuk pemula.

Catatan yang disyorkan: 9 teratas percuma Stable Diffusion sumber penjanaan imej 

Kursus Kerosakan Pembelajaran Mesin

Kursus Kerosakan Pembelajaran Mesin
Kursus Kerosakan Pembelajaran Mesin

Google Kursus Kerosakan Pembelajaran Mesin ialah kursus dalam talian percuma yang ditawarkan oleh Google yang menyediakan pengenalan kepada konsep, alatan dan teknik pembelajaran mesin. Kursus ini menyasarkan pembangun dengan pengalaman minimum atau tiada pengalaman dalam pembelajaran mesin, dan matlamatnya adalah untuk menawarkan gambaran keseluruhan yang pantas dan pragmatik tentang bidang tersebut.

Jadi, kursus ini dibahagikan kepada banyak modul, setiap satu merangkumi aspek pembelajaran mesin yang berbeza. Modul ini termasuk:

  1. Pengenalan kepada Pembelajaran Mesin. Modul ini menyediakan gambaran keseluruhan konsep dan istilah asas yang digunakan dalam pembelajaran mesin, dan memperkenalkan pelajar kepada pembelajaran diselia, pembelajaran tanpa penyeliaan dan pembelajaran pengukuhan.
  2. Pembelajaran Mesin dengan TensorFlow. Modul ini menyediakan pengenalan kepada rangka kerja TensorFlow, yang digunakan oleh Google untuk membangunkan model pembelajaran mesin.
  3. Generalisasi, Overfitting, dan Underfitting. Modul ini menerangkan konsep generalisasi, overfitting dan underfitting, dan cara mengelakkannya semasa membina model pembelajaran mesin.
  4. Rangkaian Neural. Modul ini menyediakan pengenalan kepada rangkaian saraf, yang merupakan kelas model pembelajaran mesin yang diilhamkan oleh struktur otak.
  5. Melatih Rangkaian Neural.Modul ini menerangkan cara melatih rangkaian saraf menggunakan perambatan balik, dan memperkenalkan teknik untuk meningkatkan prestasi rangkaian saraf.
  6. Rangkaian Neural Dalam: Modul ini menyediakan pengenalan kepada rangkaian saraf dalam, iaitu rangkaian saraf dengan berbilang lapisan.
  7. Pengaturcaraan TensorFlow: Modul ini menyediakan pengenalan kepada pengaturcaraan TensorFlow, dan merangkumi topik seperti tensor, operasi dan graf.

Untuk meringkaskan, kursus ini terdiri daripada kuliah video, latihan interaktif dan tugasan pengaturcaraan, dan pelajar boleh menyelesaikannya mengikut kadar mereka sendiri. Setelah tamat kursus, pelajar akan mempunyai pemahaman asas tentang konsep dan teknik pembelajaran mesin, dan akan dapat menggunakan TensorFlow untuk membina model pembelajaran mesin mudah.

Lawatan: 10+ Editor Foto AI Terbaik 2023: Dalam Talian dan Percuma


Kursus AI Berbayar Terbaik

Pemrograman AI dengan Python

Pemrograman AI dengan Python
Pengaturcaraan AI dengan kursus Python

The "Pemrograman AI dengan Python” Program Nanodegree yang ditawarkan oleh Udacity direka untuk menyediakan pelajar dengan pengenalan menyeluruh kepada kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin menggunakan bahasa pengaturcaraan Python.

Program ini terdiri daripada lima kursus, setiap satu merangkumi aspek AI dan pembelajaran mesin yang berbeza. Kursus-kursus tersebut ialah:

  1. Pengenalan Pengaturcaraan Python. Kursus ini merangkumi asas pengaturcaraan Python, termasuk struktur data, struktur kawalan, dan fungsi.
  2. Pengenalan kepada Pembelajaran Mesin dengan Python. Kursus ini mengajar anda cara membina dan menilai model pembelajaran mesin menggunakan perpustakaan popular seperti NumPy, Pandas dan Scikit-learn.
  3. Pembelajaran Mendalam dengan PyTorch. Kursus ini merangkumi pembelajaran mendalam, termasuk cara membina dan melatih rangkaian saraf menggunakan perpustakaan PyTorch.
  4. AI Gunaan: Kursus ini merangkumi pelbagai aplikasi AI, termasuk pemprosesan bahasa semula jadi, penglihatan komputer, dan permainan.
  5. Projek AI Capstone. Dalam kursus ini, anda akan menggunakan pengetahuan dan kemahiran yang telah anda pelajari dalam kursus sebelumnya kepada projek dunia sebenar.

Sepanjang program ini, anda akan belajar cara pra-memproses data, melatih model, dan menilai prestasi menggunakan Python dan pelbagai perpustakaan. Anda juga akan belajar tentang implikasi etika dan sosial AI, termasuk berat sebelah dan keadilan.

Program Nanodegree "Pengaturcaraan AI dengan Python" menyasarkan individu yang mempunyai pengalaman pengaturcaraan, tetapi ia tidak memerlukan pengetahuan sebelumnya tentang AI atau pembelajaran mesin. Ia adalah program serba serbi, dan pelajar boleh mengambil seberapa banyak masa yang mereka perlukan untuk melengkapkan bahan kursus.

Ringkasnya, program ini dipandang tinggi dan telah disiapkan oleh beribu-ribu pelajar di seluruh dunia. Selepas tamat program, pelajar akan mempunyai kemahiran dan pengetahuan yang diperlukan untuk menggunakan kecerdasan buatan dan teknik pembelajaran mesin kepada masalah dunia sebenar. Mereka juga akan mempunyai portfolio projek untuk mempamerkan kemahiran mereka kepada bakal majikan.

Kecerdasan Buatan AZ: Ketahui Cara Membina AI

Ketahui Cara Membina AI
Ketahui Cara Membina AI

"Kecerdasan Buatan AZ: Ketahui Cara Membina AI” ialah kursus dalam talian yang ditawarkan oleh Udemy yang menyediakan pengenalan komprehensif kepada kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin. Kursus ini direka untuk individu yang tidak mempunyai pengetahuan awal tentang AI atau pengaturcaraan.

Kursus ini merangkumi pelbagai topik berkaitan AI dan pembelajaran mesin. Topik termasuk pembelajaran diselia dan tidak diselia, pembelajaran mendalam, pemprosesan bahasa semula jadi dan penglihatan komputer. Kursus ini juga menyediakan latihan praktikal tentang cara menggunakan pelbagai alatan dan platform, termasuk Python, TensorFlow, dan Keras.

Kursus ini merangkumi lebih 40 jam kuliah video. Ia termasuk kuiz dan latihan pengekodan. Kuiz dan latihan pengekodan membolehkan pelajar mempraktikkan kemahiran mereka. Jadi, pelajar memperoleh pengalaman langsung dengan AI dan algoritma pembelajaran mesin melalui kuiz dan latihan pengekodan ini. Kursus ini juga termasuk beberapa projek yang membolehkan pelajar menggunakan pengetahuan mereka kepada masalah dunia sebenar.

Memandangkan kursus ini mengikut kadar kendiri, pelajar boleh mengambil seberapa banyak masa yang mereka perlukan untuk menyiapkan bahan tersebut. Selain itu, kursus ini sesuai untuk sesiapa sahaja yang berminat untuk memperoleh pengetahuan tentang AI dan pembelajaran mesin, tanpa mengira latar belakang atau tahap pengalaman mereka.

Setelah tamat kursus, pelajar akan mempunyai pemahaman yang kukuh tentang cara menggunakan AI dan pembelajaran mesin untuk menyelesaikan masalah. Kursus ini juga menyediakan asas untuk kajian lanjut dan kursus yang lebih lanjut dalam AI dan pembelajaran mesin.

Catatan yang disyorkan: Top 5 GPT-sambungan berkuasa untuk Helaian Google dan Dokumen pada tahun 2023

Rangkaian Neural dan Pembelajaran Deep

Rangkaian Neural dan Pembelajaran Deep
Rangkaian Neural dan Pembelajaran Deep

The "Rangkaian Neural dan Pembelajaran Deep” kursus ialah kursus dalam talian yang ditawarkan oleh Coursera dan diajar oleh Andrew Ng, seorang profesor di Universiti Stanford dan pengasas bersama Google Brain. Kursus ini menyediakan pengenalan kepada pembelajaran mendalam, subbidang pembelajaran mesin yang menggunakan tiruan rangkaian saraf untuk memodelkan corak dan perhubungan yang kompleks dalam data.

Kursus ini menyasarkan individu yang mempunyai pemahaman asas pengaturcaraan Python dan algebra linear. Ia merangkumi pelbagai topik yang berkaitan dengan rangkaian saraf dan pembelajaran mendalam, termasuk rangkaian saraf konvolusi, rangkaian saraf berulang dan rangka kerja pembelajaran mendalam seperti TensorFlow dan Keras. Kursus ini juga termasuk tugasan pengekodan praktikal yang membolehkan pelajar mempraktikkan kemahiran mereka dan melaksanakan pelbagai algoritma pembelajaran mendalam.

Kursus ini terdiri daripada empat modul, setiap satunya termasuk kuliah video, kuiz, dan tugasan pengaturcaraan.

Memandangkan kursus ini mengikut kadar kendiri, pelajar boleh mengambil seberapa banyak masa yang mereka perlukan untuk menyelesaikannya.

Selepas tamat kursus, pelajar akan mempunyai pemahaman yang kukuh tentang prinsip pembelajaran mendalam, termasuk keupayaan untuk membina dan melatih rangkaian saraf untuk pelbagai aplikasi.

Untuk meringkaskan, kursus "Rangkaian Neural dan Pembelajaran Dalam" ialah sumber pembelajaran yang terkenal dan popular di kalangan individu yang berminat dalam pembelajaran mendalam, dan beribu-ribu pelajar di seluruh dunia telah menyelesaikannya.

Sains Data dan Mesin Pembelajaran Bootcamp dengan R

Kursus Sains Data dan Pembelajaran Mesin
Kursus Sains Data dan Pembelajaran Mesin

The "Sains Data dan Mesin Pembelajaran Bootcamp dengan R” ialah kursus dalam talian yang ditawarkan oleh Udemy. Kursus ini berhasrat untuk mengajar pelajar tentang asas sains data dan pembelajaran mesin menggunakan bahasa pengaturcaraan R.

Kursus ini menyasarkan pemula dan tidak menuntut sebarang pengetahuan terdahulu tentang pengaturcaraan atau sains data. Kursus ini merangkumi pelbagai topik, termasuk manipulasi data, visualisasi data, inferens statistik, algoritma pembelajaran mesin dan penilaian model.

Jadi, kursus Sains Data dan Pembelajaran Mesin terdiri daripada 19 bahagian, dan ia menawarkan lebih 100 kuliah, kuiz dan tugasan pengaturcaraan. Setiap bahagian merangkumi topik tertentu dan termasuk kuliah video, contoh kod, dan latihan yang membantu pelajar mempraktikkan kemahiran mereka.

Beberapa topik utama yang diliputi dalam kursus termasuk:

  • Perbalahan dan manipulasi data menggunakan dplyr dan tidyr
  • Visualisasi data menggunakan ggplot2
  • Kebarangkalian dan inferens statistik
  • Regresi linear dan regresi berganda
  • Klasifikasi dan pokok regresi
  • Hutan rawak dan peningkatan kecerunan
  • Pengelompokan dan pengurangan dimensi
  • Analisis siri masa

Oleh itu, setelah tamat kursus, pelajar akan mempunyai pemahaman yang kukuh tentang bahasa pengaturcaraan R dan aplikasinya dalam sains data dan pembelajaran mesin. Mereka juga akan mempunyai kemahiran untuk menganalisis dan mentafsir set data yang kompleks, membina dan menilai model ramalan, dan menyampaikan penemuan mereka dengan berkesan kepada orang lain.

Catatan yang disyorkan: 100+ Laporan Trend Teratas 2023: Ramalan Industri Global

Kesimpulan

Kesimpulannya, pembelajaran tentang AI menjadi semakin penting dalam era digital hari ini, kerana AI semakin pesat mengubah pelbagai industri dan mengubah cara kita hidup dan bekerja. Dengan mempelajari AI, individu boleh membangunkan pengetahuan dan kemahiran yang diperlukan untuk mereka bentuk dan membangunkan sistem pintar yang boleh belajar daripada data dan membuat ramalan atau keputusan.

Banyak bidang, termasuk penjagaan kesihatan, kewangan, pengangkutan dan pendidikan, menggunakan AI, dan pakar meramalkan bahawa aplikasinya akan terus berkembang dalam tahun akan datang.

Terdapat banyak kursus dan sumber dalam talian yang tersedia untuk pembelajaran tentang AI, daripada kursus pengenalan kepada kursus yang lebih lanjutan yang merangkumi topik seperti pembelajaran mendalam dan pembelajaran pengukuhan. Dengan melabur dalam pendidikan AI, individu boleh mengikuti perkembangan terkini dalam bidang tersebut, memperoleh kemahiran berharga yang mendapat permintaan tinggi dan berpotensi membuka peluang kerjaya baharu.

Secara keseluruhan, untuk kekal berdaya saing pada hari ini pasaran kerja dan bersedia untuk masa depan pekerjaan, individu mesti mempelajari AI kerana ia akan memberi kesan yang semakin ketara dalam pelbagai aspek kehidupan kita.

Soalan Lazim

AI, atau kecerdasan buatan, merujuk kepada pembangunan sistem komputer yang boleh melaksanakan tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia, seperti pembelajaran, penyelesaian masalah dan membuat keputusan.

Terdapat tiga jenis AI utama: AI sempit atau lemah, AI am dan superintelligence. AI sempit direka untuk melaksanakan tugas tertentu, manakala AI am mampu melaksanakan sebarang tugas intelektual yang boleh dilakukan oleh manusia. Superintelligence, yang masih bersifat teori semata-mata, merujuk kepada AI yang mengatasi kecerdasan manusia dan mampu menyelesaikan masalah di luar pemahaman kita.

AI mempunyai banyak aplikasi praktikal merentas pelbagai industri, seperti penjagaan kesihatan, kewangan, pengangkutan dan pendidikan. Contohnya termasuk penyelenggaraan ramalan dalam pembuatan, perubatan peribadi dalam penjagaan kesihatan, pengesanan penipuan dalam kewangan, dan pengurusan trafik pintar dalam pengangkutan.

Untuk bekerja dalam AI, seseorang memerlukan asas yang kukuh dalam matematik, statistik dan pengaturcaraan, serta pengetahuan tentang algoritma dan rangka kerja pembelajaran mesin seperti TensorFlow, Keras dan PyTorch.

Terdapat banyak sumber dalam talian yang tersedia untuk mempelajari tentang AI, termasuk kursus dalam talian percuma, tutorial dan MOOC yang ditawarkan oleh universiti dan syarikat terkemuka seperti Google, Coursera, Udacity dan edX.

AI menimbulkan banyak kebimbangan etika, seperti berat sebelah, privasi dan perpindahan pekerjaan. Adalah penting bagi individu dan organisasi untuk mempertimbangkan isu ini semasa membangunkan dan menggunakan sistem AI.

Baca lebih lanjut:

Penafian

Selaras dengan Garis panduan Projek Amanah, sila ambil perhatian bahawa maklumat yang diberikan pada halaman ini tidak bertujuan untuk menjadi dan tidak seharusnya ditafsirkan sebagai nasihat undang-undang, cukai, pelaburan, kewangan atau sebarang bentuk nasihat lain. Adalah penting untuk hanya melabur apa yang anda mampu kehilangan dan mendapatkan nasihat kewangan bebas jika anda mempunyai sebarang keraguan. Untuk maklumat lanjut, kami mencadangkan merujuk kepada terma dan syarat serta halaman bantuan dan sokongan yang disediakan oleh pengeluar atau pengiklan. MetaversePost komited kepada laporan yang tepat dan tidak berat sebelah, tetapi keadaan pasaran tertakluk kepada perubahan tanpa notis.

Tentang Pengarang

Damir ialah ketua pasukan, pengurus produk dan editor di Metaverse Post, meliputi topik seperti AI/ML, AGI, LLM, Metaverse dan Web3-bidang berkaitan. Artikelnya menarik khalayak besar lebih sejuta pengguna setiap bulan. Dia nampaknya seorang pakar dengan pengalaman 10 tahun dalam SEO dan pemasaran digital. Damir telah disebut dalam Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto dan penerbitan lain. Dia mengembara antara UAE, Turki, Rusia dan CIS sebagai nomad digital. Damir memperoleh ijazah sarjana muda dalam fizik, yang dia percaya telah memberikannya kemahiran berfikir kritis yang diperlukan untuk berjaya dalam landskap internet yang sentiasa berubah. 

lebih banyak artikel
Damir Yalalov
Damir Yalalov

Damir ialah ketua pasukan, pengurus produk dan editor di Metaverse Post, meliputi topik seperti AI/ML, AGI, LLM, Metaverse dan Web3-bidang berkaitan. Artikelnya menarik khalayak besar lebih sejuta pengguna setiap bulan. Dia nampaknya seorang pakar dengan pengalaman 10 tahun dalam SEO dan pemasaran digital. Damir telah disebut dalam Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto dan penerbitan lain. Dia mengembara antara UAE, Turki, Rusia dan CIS sebagai nomad digital. Damir memperoleh ijazah sarjana muda dalam fizik, yang dia percaya telah memberikannya kemahiran berfikir kritis yang diperlukan untuk berjaya dalam landskap internet yang sentiasa berubah. 

Dari Ripple kepada The Big Green DAO: Bagaimana Projek Mata Wang Kripto Menyumbang kepada Amal

Mari kita terokai inisiatif yang memanfaatkan potensi mata wang digital untuk tujuan amal.

Mengetahui lebih lanjut

AlphaFold 3, Med-Gemini, dan lain-lain: The Way AI Transforms Healthcare in 2024

AI menjelma dalam pelbagai cara dalam penjagaan kesihatan, daripada mendedahkan korelasi genetik baharu kepada memperkasakan sistem pembedahan robotik ...

Mengetahui lebih lanjut
Lebih Lanjut
Maklumat Lanjut
Minggu Blockchain Binance 2024 Menyalakan Dubai dengan Wawasan Berani untuk Web3, AI, dan Masa Depan Inovasi Kripto
Pendapat Perniagaan Gaya hidup pasaran Teknologi
Minggu Blockchain Binance 2024 Menyalakan Dubai dengan Wawasan Berani untuk Web3, AI, dan Masa Depan Inovasi Kripto
November 1, 2024
Minggu Ini dalam Kripto: Perbendaharaan Token, Perkongsian Rentas Rantaian dan Berasaskan Bitcoin DeFi Ambil Pentas Tengah
Digest Perniagaan pasaran perisian Teknologi
Minggu Ini dalam Kripto: Perbendaharaan Token, Perkongsian Rentas Rantaian dan Berasaskan Bitcoin DeFi Ambil Pentas Tengah
November 1, 2024
Daripada Penstriman Mudah Kepada Sistem Pertaruhan yang Kompleks – Bagaimana Soulbound Mengubah Cara Kami Menonton Kandungan Permainan
temuduga Perniagaan Gaya hidup perisian Teknologi
Daripada Penstriman Mudah Kepada Sistem Pertaruhan yang Kompleks – Bagaimana Soulbound Mengubah Cara Kami Menonton Kandungan Permainan
November 1, 2024
Deadfelaz Berkembang NFT Universe dengan Death Touch, Bekerjasama dengan Skale Labs untuk Permainan Kad Dagangan Tanpa Gas
Siaran Akhbar Perniagaan pasaran Teknologi
Deadfelaz Berkembang NFT Universe dengan Death Touch, Bekerjasama dengan Skale Labs untuk Permainan Kad Dagangan Tanpa Gas
Oktober 31, 2024