15+ beste AI-cursussen om te leren in 2023: gratis en betaald
In het kort
AI is de ontwikkeling van computersystemen die taken kunnen uitvoeren die typisch menselijke intelligentie vereisen.
Om in AI te werken, heeft men kennis nodig van wiskunde, statistiek, programmeren en algoritmen voor machine learning.
Ethische zorgen met betrekking tot AI zijn onder meer vooringenomenheid, privacy en verplaatsing van banen.
Er zijn veel online bronnen beschikbaar, waaronder gratis cursussen en MOOC's, om te leren over AI.
Kunstmatige intelligentie is een snelgroeiend veld dat de potentie heeft om een revolutie teweeg te brengen in de manier waarop we leven en werken. Van zelfrijdende auto's tot gepersonaliseerde gezondheidszorg, AI heeft al een aanzienlijke impact gehad op veel industrieën en blijft zich in een ongekend tempo ontwikkelen.
Naarmate meer en meer bedrijven en organisaties AI integreren in hun activiteiten, neemt de vraag naar bekwame professionals op dit gebied snel toe.
| Pro Tips |
|---|
| Deze 10+ AI-contentgeneratoren zijn ontworpen om makers van inhoud te helpen snel en efficiënt inhoud van hoge kwaliteit te produceren. |
| met hoogwaardige 4K- en 8K-resolutie, zullen deze kunstwerken zeker indruk maken op kijkers met hun verbluffende details en realisme. |
| Deze 10 AI-cryptoprojecten zijn geselecteerd op basis van hun innovatieve gebruik van kunstmatige intelligentietechnologie in de cryptocurrency-industrie. |
- AI voor iedereen
- Supervised Machine Learning: regressie en classificatie
- Diepe leren
- Toegepaste kunstmatige intelligentie van IBM
- CS50's introductie tot kunstmatige intelligentie met Python
- Gegevens en AI-grondbeginselen
- Inleiding tot machine learning
- Versterking leren
- TensorFlow Developer Professional-certificaat
- Praktisch diep leren voor codeerders
- Crashcursus Machine Learning
- AI programmeren met Python
- Kunstmatige intelligentie AZ: leer hoe u een AI bouwt
- Neurale netwerken en diep leren
- Data Science en Machine Learning Bootcamp met R
Om aan deze vraag te voldoen, is er nu een breed scala aan AI-cursussen beschikbaar, zowel gratis als betaald, online en persoonlijk. Deze cursussen behandelen een verscheidenheid aan onderwerpen, van de basis van machine learning en diep leren naar meer gespecialiseerde gebieden zoals natuurlijke taalverwerking en computervisie. Ze zijn ontworpen voor studenten, professionals en iedereen die meer wil weten over dit opwindende veld.
De lijst bevat de beste AI-cursussen die momenteel beschikbaar zijn, inclusief cursussen van topuniversiteiten zoals Stanford en MIT en -industrie leiders als Google en IBM. Het is geschikt voor zowel beginners die nog niet bekend zijn met machine learning als ervaren professionals die hun kennis willen uitbreiden.
| Pro Tips |
|---|
| Deze AI-generatoren en AI-marketingstrategieën kan bedrijven helpen hun marketingcampagnes te optimaliseren en meer potentiële klanten te bereiken. |
| Deze AI-plug-ins en AI SEO-tools kan leiden tot meer zichtbaarheid en verbeterde klantbetrokkenheid, wat resulteert in hogere conversies en hogere inkomsten. |
| AI-logomaker kan helpen om kostbare tijd en middelen te besparen, waardoor ontwerpers zich kunnen concentreren op andere belangrijke aspecten van hun werk. |
| Deze videos bieden stapsgewijze instructies voor het gebruik ChatGPT om uw potentiële inkomen te maximaliseren. |
| AI foto-editors kan ook krachtige retoucheermogelijkheden bieden, zoals het verwijderen van vlekken of het gladstrijken van rimpels. |
Vergelijkingsblad voor beste AI-cursussen
Er zijn tal van AI-cursussen beschikbaar, zowel online als offline, gratis en betaald, van verschillende gerenommeerde instellingen over de hele wereld. Hier zijn enkele van de beste AI-cursussen:
Onderzoek en vergelijk AI-cursussen om de best passende te vinden voor uw leerbehoeften en -doelen. Houd er rekening mee dat AI een snel evoluerend veld is, dus het is cruciaal om op de hoogte te blijven van de nieuwste ontwikkelingen en vorderingen.
De studie van AI is ook belangrijk bij het ontwerpen van de programma's van onze toekomst: Top 120+ door AI gegenereerde inhoud in 2023: afbeeldingen, muziek, video's
Beste gratis AI-cursussen
AI voor iedereen
De "AI voor iedereencursus op Coursera is een introductiecursus die een uitgebreid overzicht geeft van het vakgebied van kunstmatige intelligentie (AI). De cursus is bedoeld voor personen die geïnteresseerd zijn in het leren over AI, maar niet noodzakelijkerwijs een technische achtergrond in het veld hebben.
De cursus wordt gegeven door Andrew Ng, een vooraanstaand AI-onderzoeker en mede-oprichter van Coursera. Het bestaat uit vier weken materiaal, elk met verschillende videocolleges en quizzen. De cursus behandelt een breed scala aan onderwerpen met betrekking tot AI, waaronder machine learning, neurale netwerken, computervisie, natuurlijke taalverwerking en robotica.
De cursus behandelt fundamentele principes van AI, inclusief algoritmen en technieken voor machine learning en hun praktische toepassingen. Leerlingen onderzoeken ethische en sociale overwegingen die verband houden met AI. De cursus behandelt het gebruik van AI in diverse sectoren, zoals de gezondheidszorg, financiën en transport.
Al met al is de cursus 'AI voor iedereen' een geweldige introductie op het gebied van AI en geschikt voor iedereen die een basiskennis van het onderwerp wil opdoen. Het vereist geen technische voorkennis en kan in uw eigen tempo worden voltooid.
Supervised Machine Learning: regressie en classificatie
De "Supervised Machine Learning: regressie en classificatie” cursus op Coursera is een populaire online cursus die wordt gegeven door Andrew Ng, een vooraanstaand AI-onderzoeker en mede-oprichter van Coursera. Deze cursus is bedoeld om een uitgebreide inleiding te geven tot machine learning, een deelgebied van kunstmatige intelligentie dat zich richt op de ontwikkeling van algoritmen die kunnen leren van data.
De cursus bestaat uit 11 weken materiaal, elk met verschillende videocolleges, quizzen en programmeeropdrachten. De cursus behandelt echter een breed scala aan onderwerpen met betrekking tot machine learning, waaronder lineaire regressie, logistische regressie, neurale netwerken, ondersteunende vectormachines, clustering en anomaliedetectie.
Over het algemeen is de cursus "Machine Learning" op Coursera een uitstekende bron voor iedereen die een solide basis wil krijgen in machine learning. Een van de meest gerespecteerde experts in het veld geeft de cursus en geeft een uitgebreid overzicht van het onderwerp.
| Aanbevolen post: 8 beste AI-aangedreven video-editors en software in 2023 |
Diepe leren
De "Diepe leren”specialisatie op Coursera is een uitgebreide online cursus die wordt gegeven door Andrew Ng en een team van deskundige instructeurs. Het ontwerp van deze specialisatie is om een grondige introductie te bieden in deep learning. Het is een deelgebied van machine learning dat zich concentreert op het aanleren van kunstmatige neurale netwerken met meerdere lagen om de nauwkeurigheid van voorspellingen en classificaties te verbeteren.
De specialisatie bestaat uit vijf cursussen, die elk verschillende aspecten van deep learning behandelen. De cursussen zijn:
- Neurale netwerken en diep leren: Deze cursus behandelt de basisprincipes van diep leren en neurale netwerken, inclusief het bouwen en trainen ervan.
- Verbetering van diepe neurale netwerken: Hyperparameter tuning, regularisatie en optimalisatie: deze cursus behandelt geavanceerde technieken voor het verbeteren van de prestaties van diepe neurale netwerken, waaronder hyperparameter tuning, regularisatie en optimalisatie.
- Machine Learning-projecten structureren: Deze cursus leert u hoe u machine learning-projecten kunt structureren, inclusief het diagnosticeren en oplossen van fouten in uw modellen.
- Convolutionele neurale netwerken: Deze cursus behandelt convolutionele neurale netwerken, die vaak worden gebruikt bij computervisietaken zoals beeldherkenning.
- Sequentiemodellen: Deze cursus behandelt sequentiemodellen die worden gebruikt bij natuurlijke taalverwerking en andere toepassingen met sequentiële gegevens.
In totaal hebben duizenden studenten over de hele wereld de hoog aangeschreven specialisatie "Deep Learning" op Coursera voltooid. De cursus richt zich op personen met een fundamentele kennis van programmeren en machine learning en heeft tot doel hen de nieuwste technieken op het gebied van deep learning bij te brengen.
Toegepaste kunstmatige intelligentie van IBM
De "Toegepaste kunstmatige intelligentie van IBM” professioneel certificaat op Coursera is een programma dat wordt aangeboden door IBM Watson A.I. Dit certificaat is ontworpen om leerlingen de vaardigheden en kennis te bieden die nodig zijn om AI-oplossingen te bouwen en te implementeren in real-world omgevingen.
Het programma bestaat uit zes cursussen, die elk verschillende aspecten van de toegepaste techniek behandelen kunstmatige intelligentie. De cursussen zijn:
- Inleiding tot Kunstmatige intelligentie: deze cursus biedt een overzicht van AI, inclusief de geschiedenis, basisprincipes en toepassingen.
- Aan de slag met AI met behulp van IBM Watson: Deze cursus leert u hoe u IBM Watson kunt gebruiken om AI-oplossingen te bouwen en te implementeren.
- AI-applicaties bouwen met Watson API's: Deze cursus behandelt het gebruik van verschillende Watson API's om AI-applicaties te bouwen en te implementeren.
- Chatbots bouwen met Watson API's: Deze cursus leert je hoe je Watson API's kunt gebruiken om chatbots te bouwen voor klantenservice en andere toepassingen.
- Inleiding tot Computer Vision met Watson en OpenCV: Deze cursus behandelt computervisie en het gebruik van Watson en OpenCV om computervisietoepassingen te bouwen.
- AI-applicaties bouwen met TensorFlow: Deze cursus behandelt TensorFlow, een populair raamwerk voor bouwen en implementeren diepgaande leermodellen.
Om samen te vatten, tijdens het programma leer je over de praktische aspecten van het bouwen en implementeren van AI-oplossingen, inclusief het voorverwerken van gegevens, trein modellenen evalueer de prestaties. Je leert ook over de ethische en sociale implicaties van AI, inclusief vooringenomenheid en eerlijkheid.
| Aanbevolen post: 50+ beste AI-muziekstartups in 2023: Metaverse Post Sectorrapport |
CS50's introductie tot kunstmatige intelligentie met Python
"CS50's introductie tot kunstmatige intelligentie met Python” is een online cursus aangeboden door Harvard University via edX. Deze cursus is bedoeld om een inleiding te geven tot kunstmatige intelligentie en machine learning met behulp van de programmeertaal Python.
De cursus bestaat uit verschillende modules, elk met videocolleges, quizzen en programmeeropdrachten. De cursus behandelt een reeks onderwerpen met betrekking tot kunstmatige intelligentie en machine learning, waaronder zoekalgoritmen, optimalisatie, machine learning en deep learning.
Om samen te vatten: "Inleiding tot AI met Python" is een hoog aangeschreven cursus die een solide basis biedt in kunstmatige intelligentie en machine learning. De cursus is echter door duizenden cursisten over de hele wereld gevolgd. Het is geschikt voor iedereen die geïnteresseerd is in het leren over deze onderwerpen en het is ontworpen voor personen met enige programmeerervaring. Voorkennis van AI of machine learning is niet vereist. Na afronding van de cursus beschikken de cursisten dus over de vaardigheden en kennis om AI- en machine learning-technieken toe te passen op problemen uit de echte wereld.
Gegevens en AI-grondbeginselen
"Gegevens en AI-grondbeginselen” is een online cursus die wordt aangeboden door Microsoft via edX. Deze cursus is bedoeld om een introductie te geven in data-analyse en kunstmatige intelligentie (AI).
De cursus bestaat uit verschillende modules, elk met videocolleges, quizzen en hands-on labs. De cursus behandelt een reeks onderwerpen met betrekking tot data-analyse en AI, waaronder datatypen en -bronnen, dataruzie, datavisualisatie, machine learning en deep learning.
Gedurende de cursus leer je verschillende tools en platforms te gebruiken, waaronder Azure Machine leren, Python en Jupyter Notebooks, om data-analyse uit te voeren en AI-modellen te bouwen. Je leert ook over de ethische en sociale implicaties van AI, waaronder eerlijkheid, privacy en veiligheid.
Over het algemeen kunnen personen met enige programmeerervaring de cursus volgen en hebben ze geen voorkennis van data-analyse of AI nodig. Het is een cursus die u in uw eigen tempo kunt volgen en cursisten kunnen zoveel tijd nemen als nodig is om het cursusmateriaal te voltooien.
| Aanbevolen post: 3 nieuwe manieren om AI te implementeren in ruimtemissies |
Inleiding tot machine learning
"Inleiding tot machine learning” is een online cursus aangeboden door Udacity die een inleiding geeft tot de basisprincipes van machine learning. De cursus is bedoeld voor personen die enige programmeerervaring hebben, maar niet noodzakelijkerwijs enige eerdere blootstelling aan machine learning.
Elke les van de cursus behandelt een ander aspect van machine learning. Deze omvatten begeleid en onbewaakt leren, functieschaling, kruisvalidatie, overfitting en prestatiestatistieken. Bovendien gebruikt de cursus de programmeertaal Python en de scikit-learn-bibliotheek om de algoritmen voor machine learning te implementeren en toe te passen.
Samenvattend stelt de cursus de cursisten in staat om deze in hun eigen tempo af te ronden, zonder enige tijdsbeperking. De cursus omvat videocolleges, quizzen en programmeeropdrachten om praktijkervaring op te doen met algoritmen voor machine learning. De cursus is ontworpen om leerlingen te helpen hun begrip van machine learning-concepten en -technieken te verbeteren.
Versterking leren
De "Versterking leren Course by David Silver” is een serie videocolleges over Reinforcement Learning (RL) die voor het eerst werd aangeboden in 2015 door David Silver, een onderzoeker bij DeepMind. De cursus bestaat uit 10 videocolleges, die elk ongeveer 1-2 uur duren, en behandelt een breed scala aan onderwerpen met betrekking tot RL, waaronder Markov-beslissingsprocessen, Monte Carlo-methoden, Temporal Difference-leren en diep versterkend leren.
De cursus is geschikt voor personen met een achtergrond in wiskunde, informatica of aanverwante vakgebieden. Het biedt een uitgebreide inleiding tot RL, inclusief zowel theorie als praktijkvoorbeelden.
Duizenden cursisten wereldwijd hebben de lezingen bekeken. De cursus is een populaire bron voor studenten en onderzoekers die geïnteresseerd zijn in RL.
Als AI taalmodel, kan ik geen realtime updates geven over de huidige staat van de cursus in 2023. Gezien de populariteit en bruikbaarheid is het echter waarschijnlijk dat het materiaal nog steeds relevant en waardevol is voor iedereen die meer wil weten over RL.
| Aanbevolen post: 6 AI ChatBot-problemen en uitdagingen: ChatGPT, Bard, Claude |
TensorFlow Developer Professional-certificaat
De "TensorFlow-ontwikkelaar” Professional Certificate is een online programma dat wordt aangeboden door Coursera in samenwerking met deeplearning.ai. Het programma is bedoeld om leerlingen te instrueren over het bouwen en implementeren van deep learning-modellen met behulp van TensorFlow, een open source software bibliotheek gemaakt door Google.
Het programma bestaat uit vier cursussen, die elk een ander aspect van deep learning behandelen TensorFlow. De cursussen zijn:
- Inleiding tot TensorFlow voor AI, machine learning en deep learning: Deze cursus biedt een inleiding tot TensorFlow en behandelt de basisprincipes van het bouwen en trainen van deep learning-modellen.
- Convolutionele neurale netwerken in TensorFlow: Deze cursus richt zich op convolutionele neurale netwerken (CNN's), een type neuraal netwerk dat vaak wordt gebruikt voor beeldclassificatie, en leert studenten hoe ze CNN's kunnen bouwen en trainen met behulp van TensorFlow.
- Natuurlijke taalverwerking in TensorFlow: Deze cursus behandelt technieken voor natuurlijke taalverwerking (NLP), zoals tekstclassificatie en sentimentanalyse, en leert studenten hoe ze deze technieken kunnen toepassen met behulp van TensorFlow.
- Sequenties, tijdreeksen en voorspelling: Deze cursus leert studenten hoe ze terugkerende neurale netwerken (RNN's) en andere deep learning-modellen kunnen bouwen en trainen om tijdreeksgegevens te analyseren.
Het programma is in eigen tempo en studenten kunnen zoveel tijd nemen als ze nodig hebben om elke cursus te voltooien. Elke cursus bevat videocolleges, quizzen en programmeeropdrachten, die studenten moeten voltooien om een certificaat te verdienen.
Praktisch diep leren voor codeerders
De fast.ai cursus is een online cursus over deep learning en machine learning aangeboden door fast.ai. Fast.ai is een onderzoekslaboratorium en educatieve organisatie opgericht door Jeremy Howard en Rachel Thomas. De cursus is pragmatisch en ervaringsgericht. De cursus leert leerlingen dus hoe ze deep learning-modellen kunnen fabriceren met behulp van Python en de fastai-bibliotheek.
De cursus bestaat uit twee delen: de “Praktisch diep leren voor codeerders” cursus en de cursus “Cutting Edge Deep Learning for Coders”. Het eerste deel van de cursus behandelt de basisprincipes van diep leren, inclusief neurale netwerken, convolutionele neurale netwerken en terugkerende neurale netwerken. Het tweede deel van de cursus behandelt dus meer geavanceerde onderwerpen in diep leren, waaronder generatieve modellen, versterkend leren en natuurlijke taalverwerking.
De cursus is bedoeld om inclusief te zijn voor leerlingen van alle vaardigheidsniveaus en vereist geen voorkennis van machine learning of deep learning. Bovendien maakt de cursus gebruik van Jupyter-notebooks voor instructie en omvat het praktische codeeroefeningen die leerlingen kunnen uitvoeren met Google Colaboratory.
Enkele van de belangrijkste onderwerpen die in de cursus aan bod komen, zijn:
- Afbeeldingsclassificatie
- Objectdetectie
- Natuurlijke taalverwerking
- Aanbevelingssystemen
- generatieve modellen
- Versterking leren
Cursisten die de cursus voltooien, begrijpen dus de concepten van deep learning en machine learning en beschikken over de vaardigheden om deep learning-modellen voor verschillende toepassingen te bouwen en in te zetten. De cursus wordt gerespecteerd op het gebied van machine learning en experts bevelen het aan als startpunt voor beginners.
Crashcursus Machine Learning
De Google Crashcursus Machine Learning is een gratis online cursus aangeboden door Google die een inleiding geeft tot concepten, tools en technieken voor machine learning. De cursus richt zich op ontwikkelaars met minimale of geen ervaring in machine learning en heeft tot doel een snel en pragmatisch overzicht van het vakgebied te bieden.
De cursus is dus opgedeeld in verschillende modules, die elk een apart aspect van machine learning behandelen. Deze modules omvatten:
- Inleiding tot machine learning. Deze module geeft een overzicht van de basisconcepten en terminologie die worden gebruikt bij machine learning, en laat leerlingen kennismaken met begeleid leren, leren zonder supervisie en versterkend leren.
- Machine learning met TensorFlow. Deze module biedt een inleiding tot het TensorFlow-framework, dat door Google wordt gebruikt om modellen voor machine learning te ontwikkelen.
- Generalisatie, overfitting en underfitting. In deze module worden de concepten generalisatie, overfitting en underfitting uitgelegd, en hoe u deze kunt vermijden bij het bouwen van machine learning-modellen.
- Neurale netwerken. Deze module biedt een inleiding tot neurale netwerken, een klasse van machine learning-modellen die zijn geïnspireerd op de structuur van de hersenen.
- Neurale netwerken trainenIn deze module wordt uitgelegd hoe neurale netwerken kunnen worden getraind met behulp van backpropagation en worden technieken geïntroduceerd om de prestaties van neurale netwerken te verbeteren.
- Diepe neurale netwerken: Deze module biedt een inleiding tot diepe neurale netwerken, dit zijn neurale netwerken met meerdere lagen.
- TensorFlow-programmering: Deze module biedt een inleiding tot TensorFlow-programmering en behandelt onderwerpen als tensoren, bewerkingen en grafieken.
Samenvattend: de cursus bestaat uit videocolleges, interactieve oefeningen en programmeeropdrachten, en leerlingen kunnen deze in hun eigen tempo afwerken. Na afronding van de cursus hebben cursisten een basiskennis van machine learning-concepten en -technieken en kunnen ze TensorFlow gebruiken om eenvoudige machine learning-modellen te bouwen.
Aanbevolen: 10+ beste AI-foto-editors 2023: online en gratis
Best betaalde AI-cursussen
AI programmeren met Python
De "AI programmeren met Python”Het Nanodegree-programma aangeboden door Udacity is ontworpen om studenten een uitgebreide introductie te geven in kunstmatige intelligentie en machine learning met behulp van de programmeertaal Python.
Het programma bestaat uit vijf cursussen, die elk verschillende aspecten van AI en machine learning behandelen. De cursussen zijn:
- Inleiding tot programmeren in Python. Deze cursus behandelt de basisprincipes van programmeren in Python, inclusief datastructuren, besturingsstructuren en functies.
- Inleiding tot machine learning met Python. Deze cursus leert u hoe u machine learning-modellen kunt bouwen en evalueren met behulp van populaire bibliotheken zoals NumPy, Pandas en Scikit-learn.
- Diep leren met PyTorch. Deze cursus behandelt diep leren, inclusief het bouwen en trainen van neurale netwerken met behulp van de PyTorch-bibliotheek.
- Toegepaste AI: Deze cursus behandelt verschillende toepassingen van AI, waaronder natuurlijke taalverwerking, computervisie en het spelen van games.
- AI Capstone-project. In deze cursus pas je de kennis en vaardigheden die je in de vorige cursussen hebt geleerd toe op een real-world project.
Gedurende het hele programma leer je hoe je gegevens voorbewerkt, modellen traint en prestaties evalueert met behulp van Python en verschillende bibliotheken. Je leert ook over de ethische en sociale implicaties van AI, inclusief vooringenomenheid en eerlijkheid.
Het Nanodegree-programma "AI Programming with Python" richt zich op personen met enige programmeerervaring, maar vereist geen voorkennis van AI of machine learning. Het is een programma dat u in uw eigen tempo kunt volgen en studenten kunnen zoveel tijd nemen als nodig is om het cursusmateriaal te voltooien.
Om samen te vatten, het programma staat hoog aangeschreven en is door duizenden leerlingen over de hele wereld voltooid. Na voltooiing van het programma beschikken de leerlingen over de vaardigheden en kennis die nodig zijn om kunstmatige intelligentie en machine learning-technieken toe te passen op echte problemen. Ze zullen ook een portfolio van projecten hebben om hun vaardigheden te demonstreren aan potentiële werkgevers.
Kunstmatige intelligentie AZ: leer hoe u een AI bouwt
"Kunstmatige intelligentie AZ: leer hoe u een AI bouwt” is een online cursus aangeboden door Udemy die een uitgebreide inleiding biedt tot kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning. De cursus is bedoeld voor personen zonder voorkennis van AI of programmeren.
De cursus behandelt verschillende onderwerpen met betrekking tot AI en machine learning. Onderwerpen zijn onder meer begeleid en onbewaakt leren, diep leren, natuurlijke taalverwerking en computervisie. De cursus biedt ook praktische training over het gebruik van verschillende tools en platforms, waaronder Python, TensorFlow en Keras.
De cursus omvat meer dan 40 uur aan videocolleges. Het bevat quizzen en codeeroefeningen. De quizzen en codeeroefeningen stellen leerlingen in staat hun vaardigheden te oefenen. Door middel van deze quizzen en codeeroefeningen doen leerlingen dus praktijkervaring op met AI en machine learning-algoritmen. De cursus omvat ook verschillende projecten waarmee studenten hun kennis kunnen toepassen op problemen uit de echte wereld.
Aangezien de cursus in eigen tempo wordt gegeven, kunnen studenten zoveel tijd nemen als ze nodig hebben om het materiaal te voltooien. Daarnaast is de cursus geschikt voor iedereen die geïnteresseerd is in het opdoen van kennis over AI en machine learning, ongeacht achtergrond of ervaringsniveau.
Na afronding van de cursus hebben cursisten een goed begrip van hoe ze AI en machine learning kunnen gebruiken om problemen op te lossen. De cursus biedt ook een basis voor verdere studie en meer geavanceerde cursussen in AI en machine learning.
Neurale netwerken en diep leren
De "Neurale netwerken en diep leren” is een online cursus die wordt aangeboden door Coursera en wordt gegeven door Andrew Ng, een professor aan de Stanford University en mede-oprichter van Google Brain. De cursus biedt een inleiding tot diep leren, een deelgebied van machine learning dat kunstmatig gebruikt neurale netwerken om complexe patronen en relaties in gegevens te modelleren.
De cursus richt zich op personen die een fundamenteel begrip hebben van Python-programmering en lineaire algebra. Het behandelt een reeks onderwerpen met betrekking tot neurale netwerken en diep leren, waaronder convolutionele neurale netwerken, terugkerende neurale netwerken en deep learning-frameworks zoals TensorFlow en Keras. De cursus bevat ook praktische codeeropdrachten waarmee studenten hun vaardigheden kunnen oefenen en verschillende deep learning-algoritmen kunnen implementeren.
De cursus bestaat uit vier modules, die elk videocolleges, quizzen en programmeeropdrachten bevatten.
Omdat de cursus in eigen tempo wordt gegeven, kunnen studenten zoveel tijd nemen als ze nodig hebben om de cursus af te ronden.
Na afronding van de cursus hebben cursisten een goed begrip van de principes van diep leren, inclusief het vermogen om neurale netwerken voor verschillende toepassingen te bouwen en te trainen.
Om samen te vatten, de cursus "Neural Networks and Deep Learning" is een bekende en populaire leerbron onder individuen die geïnteresseerd zijn in diep leren, en duizenden studenten over de hele wereld hebben deze voltooid.
Data Science en Machine Learning Bootcamp met R
De "Data Science en Machine Learning Bootcamp met R” is een online cursus aangeboden door Udemy. Deze cursus is bedoeld om studenten te instrueren over de basisprincipes van datawetenschap en machine learning met behulp van de R-programmeertaal.
De cursus is bedoeld voor beginners en vereist geen voorkennis van programmeren of datawetenschap. De cursus behandelt een breed scala aan onderwerpen, waaronder gegevensmanipulatie, gegevensvisualisatie, statistische gevolgtrekkingen, algoritmen voor machine learning en modelevaluatie.
De cursus Data Science and Machine Learning bestaat dus uit 19 secties en biedt meer dan 100 lezingen, quizzen en programmeeropdrachten. Elke sectie behandelt een specifiek onderwerp en bevat videocolleges, code voorbeeldenen oefeningen die leerlingen helpen hun vaardigheden te oefenen.
Enkele van de belangrijkste onderwerpen die in de cursus aan bod komen, zijn:
- Gegevensruzie en -manipulatie met behulp van dplyr en properr
- Datavisualisatie met behulp van ggplot2
- Waarschijnlijkheid en statistische gevolgtrekking
- Lineaire regressie en meervoudige regressie
- Classificatie- en regressiebomen
- Willekeurige bossen en gradiëntversterking
- Clustering en dimensionaliteitsreductie
- Tijdreeksanalyse
Na afronding van de cursus hebben cursisten dus een goed begrip van de R-programmeertaal en de toepassingen ervan in datawetenschap en machine learning. Ze zullen ook de vaardigheden hebben om complexe datasets te analyseren en te interpreteren, voorspellende modellen te bouwen en te evalueren, en hun bevindingen effectief aan anderen te communiceren.
Conclusie
Tot slot, leren over AI wordt steeds belangrijker in het huidige digitale tijdperk, aangezien AI razendsnel gaat verschillende industrieën transformeren en de manier waarop we leven en werken veranderen. Door AI te bestuderen, kunnen individuen de kennis en vaardigheden ontwikkelen die nodig zijn om intelligente systemen te ontwerpen en te ontwikkelen die kunnen leren van gegevens en voorspellingen kunnen doen of beslissingen kunnen nemen.
Veel gebieden, waaronder gezondheidszorg, financiën, transport en onderwijs, maken gebruik van AI, en experts voorspellen dat de toepassingen ervan in de toekomst zullen blijven groeien. komende jaren.
Er zijn veel online cursussen en bronnen beschikbaar om te leren over AI, variërend van introductiecursussen tot meer geavanceerde cursussen over onderwerpen als diep leren en versterkend leren. Door te investeren in AI-onderwijs kunnen individuen op de hoogte blijven van de nieuwste ontwikkelingen in het veld, waardevolle vaardigheden verwerven waar veel vraag naar is en mogelijk nieuwe carrièremogelijkheden openen.
Kortom, om concurrerend te blijven in de huidige tijd arbeidsmarkt en klaar te zijn voor de toekomst van werk, moeten individuen AI leren, aangezien het een steeds grotere impact zal hebben op verschillende aspecten van ons leven.
FAQ
AI, of kunstmatige intelligentie, verwijst naar de ontwikkeling van computersystemen die taken kunnen uitvoeren waarvoor normaal gesproken menselijke intelligentie nodig is, zoals leren, probleemoplossing en besluitvorming.
Er zijn drie hoofdtypen AI: smalle of zwakke AI, algemene AI en superintelligentie. Smalle AI is ontworpen om een specifieke taak uit te voeren, terwijl algemene AI in staat is om elke intellectuele taak uit te voeren die een mens kan. Superintelligentie, die nog steeds puur theoretisch is, verwijst naar AI die de menselijke intelligentie overtreft en in staat is om problemen op te lossen die ons bevattingsvermogen te boven gaan.
AI heeft veel praktische toepassingen in verschillende sectoren, zoals de gezondheidszorg, financiën, transport en onderwijs. Voorbeelden zijn voorspellend onderhoud in productie, gepersonaliseerde geneeskunde in de gezondheidszorg, fraude detectie in financiën en intelligent verkeersbeheer in transport.
Om in AI te werken, heb je een sterke basis nodig in wiskunde, statistiek en programmeren, evenals kennis van algoritmen voor machine learning en frameworks zoals TensorFlow, Keras en PyTorch.
Er zijn veel online bronnen beschikbaar om te leren over AI, waaronder gratis online cursussen, tutorials en MOOC's die worden aangeboden door topuniversiteiten en bedrijven zoals Google, Coursera, Udacity en edX.
AI roept veel ethische problemen op, zoals vooringenomenheid, privacy en verplaatsing van banen. Het is belangrijk dat individuen en organisaties rekening houden met deze kwesties bij het ontwikkelen en inzetten van AI-systemen.
Lees verder:
- De AI van Bing is niet te vertrouwen; De zoekmachine begraaft zijn fouten
- AI Service KickResume kan u helpen bij het maken van het perfecte cv
- Top 7 AI-spraakgeneratoren en stemklonen voor tekst-naar-spraak
- De 10 potentiële AI-apps die de sport radicaal kunnen veranderen
- Top 10 mobiele AI Art Generator-apps in 2023 voor Android en IOS
Disclaimer
In lijn met de Richtlijnen voor vertrouwensprojectenHoud er rekening mee dat de informatie op deze pagina niet bedoeld is en niet mag worden geïnterpreteerd als juridisch, fiscaal, beleggings-, financieel of enige andere vorm van advies. Het is belangrijk om alleen te beleggen wat u zich kunt veroorloven te verliezen en onafhankelijk financieel advies in te winnen als u twijfels heeft. Voor meer informatie raden wij u aan de algemene voorwaarden en de hulp- en ondersteuningspagina's van de uitgever of adverteerder te raadplegen. MetaversePost streeft naar nauwkeurige, onpartijdige berichtgeving, maar de marktomstandigheden kunnen zonder voorafgaande kennisgeving worden gewijzigd.
Over de auteur
Damir is de teamleider, productmanager en redacteur bij Metaverse Post, met onderwerpen als AI/ML, AGI, LLM's, Metaverse en Web3-gerelateerde velden. Zijn artikelen trekken maandelijks een enorm publiek van meer dan een miljoen gebruikers. Hij blijkt een expert te zijn met 10 jaar ervaring in SEO en digitale marketing. Damir is genoemd in Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto en andere publicaties. Hij reist als digitale nomade tussen de VAE, Turkije, Rusland en het GOS. Damir behaalde een bachelordiploma in natuurkunde, wat hem volgens hem de kritische denkvaardigheden heeft gegeven die nodig zijn om succesvol te zijn in het steeds veranderende landschap van internet.
Meer artikelen
Damir is de teamleider, productmanager en redacteur bij Metaverse Post, met onderwerpen als AI/ML, AGI, LLM's, Metaverse en Web3-gerelateerde velden. Zijn artikelen trekken maandelijks een enorm publiek van meer dan een miljoen gebruikers. Hij blijkt een expert te zijn met 10 jaar ervaring in SEO en digitale marketing. Damir is genoemd in Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto en andere publicaties. Hij reist als digitale nomade tussen de VAE, Turkije, Rusland en het GOS. Damir behaalde een bachelordiploma in natuurkunde, wat hem volgens hem de kritische denkvaardigheden heeft gegeven die nodig zijn om succesvol te zijn in het steeds veranderende landschap van internet.
