Ponad 15 najlepszych kursów AI do nauki w 2023 r.: bezpłatne i płatne
W skrócie
Sztuczna inteligencja to rozwój systemów komputerowych, które mogą wykonywać zadania zwykle wymagające ludzkiej inteligencji.
Do pracy w AI potrzebna jest znajomość matematyki, statystyki, programowania i algorytmów uczenia maszynowego.
Kwestie etyczne związane ze sztuczną inteligencją obejmują uprzedzenia, prywatność i zmianę pracy.
Dostępnych jest wiele zasobów internetowych, w tym bezpłatne kursy i kursy MOOC, umożliwiające naukę o sztucznej inteligencji.
Sztuczna inteligencja to szybko rozwijająca się dziedzina, która może zrewolucjonizować sposób, w jaki żyjemy i pracujemy. Od samojezdnych samochodów po spersonalizowaną opiekę zdrowotną, sztuczna inteligencja wywarła już znaczący wpływ na wiele branż i nadal rozwija się w niespotykanym dotąd tempie.
Ponieważ coraz więcej firm i organizacji włącza sztuczną inteligencję do swoich operacji, zapotrzebowanie na wykwalifikowanych specjalistów w tej dziedzinie szybko rośnie.
| Pro Tips |
|---|
| Te Ponad 10 generatorów treści AI zostały zaprojektowane, aby pomóc twórcom treści w szybkim i wydajnym tworzeniu wysokiej jakości treści. |
| Z wysokiej jakości rozdzielczość 4K i 8K, te dzieła z pewnością zachwycą widzów oszałamiającą szczegółowością i realizmem. |
| Te 10 projektów kryptograficznych AI zostały wybrane na podstawie ich innowacyjnego wykorzystania technologii sztucznej inteligencji w branży kryptowalut. |
- AI dla wszystkich
- Nadzorowane uczenie maszynowe: regresja i klasyfikacja
- głęboki Learning
- Stosowana sztuczna inteligencja od IBM
- CS50's Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w Pythonie
- Podstawy danych i sztucznej inteligencji
- Wprowadzenie do uczenia maszynowego
- Uczenie się ze wzmocnieniem
- Certyfikat zawodowy programisty TensorFlow
- Praktyczne głębokie uczenie dla programistów
- Awaryjny kurs uczenia maszynowego
- Programowanie AI w Pythonie
- Sztuczna inteligencja AZ: Dowiedz się, jak zbudować sztuczną inteligencję
- Sieci neuronowe i głębokie uczenie się
- Bootcamp Data Science i Machine Learning z R
Aby sprostać temu zapotrzebowaniu, dostępna jest obecnie szeroka gama kursów AI, zarówno bezpłatnych, jak i płatnych, online i osobiście. Kursy te obejmują różne tematy, od podstaw uczenie maszynowe i głębokiego uczenia się do bardziej wyspecjalizowanych obszarów, takich jak przetwarzanie języka naturalnego i widzenie komputerowe. Są one przeznaczone dla studentów, profesjonalistów i wszystkich zainteresowanych poznaniem tej ekscytującej dziedziny.
Lista zawiera najlepsze obecnie dostępne kursy AI, w tym kursy z najlepszych uniwersytetów, takich jak Stanford i MIT oraz przemysł liderów, takich jak Google i IBM. Jest przeznaczony zarówno dla początkujących, którzy dopiero zaczynają przygodę z uczeniem maszynowym, jak i doświadczonych profesjonalistów, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę.
| Pro Tips |
|---|
| Te Generatory AI i Strategie marketingowe AI może pomóc firmom zoptymalizować kampanie marketingowe i dotrzeć do większej liczby potencjalnych klientów. |
| Te Wtyczki sztucznej inteligencji i Narzędzia AI SEO może prowadzić do większej widoczności i lepszego zaangażowania klientów, co skutkuje wyższą liczbą konwersji i zwiększonymi przychodami. |
| Kreator logo AI może pomóc zaoszczędzić cenny czas i zasoby, umożliwiając projektantom skupienie się na innych ważnych aspektach ich pracy. |
| Te filmy zapewnić wskazówki krok po kroku, jak korzystać ChatGPT aby zmaksymalizować swój potencjalny dochód. |
| Edytory zdjęć AI może również zapewnić potężne możliwości retuszu, takie jak usuwanie skaz lub wygładzanie zmarszczek. |
Porównanie najlepszych kursów AI
Istnieje wiele kursów AI dostępnych zarówno online, jak i offline, bezpłatnych i płatnych, z różnych renomowanych instytucji na całym świecie. Oto niektóre z najlepszych kursów AI:
Zbadaj i porównaj kursy AI, aby znaleźć te, które najlepiej odpowiadają Twoim potrzebom i celom edukacyjnym. Należy pamiętać, że sztuczna inteligencja to szybko rozwijająca się dziedzina, dlatego kluczowe znaczenie ma bycie na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami.
Badanie sztucznej inteligencji jest również ważne w projektowaniu programów naszej przyszłości: Ponad 120 najlepszych treści generowanych przez sztuczną inteligencję w 2023 r.: obrazy, muzyka, filmy
Najlepsze bezpłatne kursy AI
AI dla wszystkich
"AI dla wszystkich” Kurs na Coursera to kurs wprowadzający, który zapewnia kompleksowy przegląd dziedziny sztucznej inteligencji (AI). Kurs jest przeznaczony dla osób, które są zainteresowane poznaniem sztucznej inteligencji, ale niekoniecznie mają zaplecze techniczne w tej dziedzinie.
Kurs prowadzi Andrew Ng, czołowy badacz sztucznej inteligencji i współzałożyciel Coursera. Składa się z czterech tygodni materiału, z których każdy zawiera kilka wykładów wideo i quizów. Kurs obejmuje szeroki zakres tematów związanych ze sztuczną inteligencją, w tym uczenie maszynowe, sieci neuronowe, widzenie komputerowe, przetwarzanie języka naturalnego i robotykę.
Kurs obejmuje podstawowe zasady sztucznej inteligencji, w tym algorytmy i techniki uczenia maszynowego oraz ich praktyczne zastosowania. Uczniowie zapoznają się z kwestiami etycznymi i społecznymi związanymi ze sztuczną inteligencją. Kurs obejmuje wykorzystanie sztucznej inteligencji w różnych sektorach, takich jak opieka zdrowotna, finanse i transport.
Ogólnie rzecz biorąc, kurs „AI dla każdego” jest doskonałym wprowadzeniem do dziedziny sztucznej inteligencji i jest odpowiedni dla każdego, kto chce zdobyć podstawową wiedzę na ten temat. Nie wymaga żadnej wcześniejszej wiedzy technicznej i można ją ukończyć we własnym tempie.
Nadzorowane uczenie maszynowe: regresja i klasyfikacja
"Nadzorowane uczenie maszynowe: regresja i klasyfikacja” na Coursera to popularny kurs online prowadzony przez Andrew Ng, czołowego badacza sztucznej inteligencji i współzałożyciela Coursera. Ten kurs ma na celu zapewnienie kompleksowego wprowadzenia do uczenia maszynowego, które jest poddziedziną sztuczna inteligencja która koncentruje się na rozwoju algorytmów, które mogą uczyć się na danych.
Kurs składa się z 11 tygodni materiału, z których każdy zawiera kilka wykładów wideo, quizów i zadań programistycznych. Jednak kurs obejmuje szeroki zakres tematów związanych z uczeniem maszynowym, w tym regresję liniową, regresję logistyczną, sieci neuronowe, maszyny wektorów nośnych, grupowanie i wykrywanie anomalii.
Ogólnie rzecz biorąc, kurs „Uczenie maszynowe” na Coursera jest doskonałym źródłem informacji dla każdego, kto chce zdobyć solidne podstawy w zakresie uczenia maszynowego. Jeden z najbardziej szanowanych ekspertów w tej dziedzinie prowadzi kurs i zapewnia kompleksowy przegląd tematu.
| Polecany post: 8 najlepszych edytorów wideo i oprogramowania opartych na sztucznej inteligencji w 2023 r |
głęboki Learning
"głęboki LearningSpecjalizacja na Coursera to kompleksowy kurs online prowadzony przez Andrew Ng i zespół doświadczonych instruktorów. Projekt tej specjalizacji ma na celu zaoferowanie dokładnego wprowadzenia do głębokiego uczenia się. Jest to poddziedzina uczenia maszynowego, która koncentruje się na nauczaniu sztucznych sieci neuronowych z wieloma warstwami w celu zwiększenia dokładności przewidywań i klasyfikacji.
Specjalizacja składa się z pięciu kursów, z których każdy obejmuje różne aspekty głębokiego uczenia się. Kursy to:
- Sieci neuronowe i głębokie uczenie się: Ten kurs obejmuje podstawy głębokiego uczenia się i sieci neuronowych, w tym sposób ich budowania i trenowania.
- Ulepszanie głębokich sieci neuronowych: Dostrajanie, regularyzacja i optymalizacja hiperparametrów: ten kurs obejmuje zaawansowane techniki poprawy wydajności głębokich sieci neuronowych, w tym dostrajanie, regularyzację i optymalizację hiperparametrów.
- Strukturyzacja projektów uczenia maszynowego: Ten kurs uczy, jak organizować projekty uczenia maszynowego, w tym jak diagnozować i naprawiać błędy w modelach.
- Konwolucyjne sieci neuronowe: Ten kurs obejmuje konwolucyjne sieci neuronowe, które są powszechnie stosowane w zadaniach związanych z wizją komputerową, takich jak rozpoznawanie obrazów.
- Modele sekwencji: Ten kurs obejmuje modele sekwencji, które są używane w przetwarzaniu języka naturalnego i innych aplikacjach obejmujących dane sekwencyjne.
Ogólnie rzecz biorąc, tysiące studentów na całym świecie ukończyło wysoko cenioną specjalizację „Deep Learning” na Coursera. Kurs jest skierowany do osób z podstawową wiedzą na temat programowania i uczenia maszynowego i ma na celu nauczenie ich najnowszych technik głębokiego uczenia się.
Stosowana sztuczna inteligencja od IBM
"Stosowana sztuczna inteligencja od IBMCertyfikat zawodowy na Coursera to program oferowany przez IBM Sztuczna inteligencja Watsona. Ten certyfikat ma na celu zapewnienie uczniom umiejętności i wiedzy potrzebnych do tworzenia i wdrażania rozwiązań AI w rzeczywistych warunkach.
Program składa się z sześciu kursów, z których każdy obejmuje różne aspekty stosowanych sztuczna inteligencja. Kursy to:
- Wprowadzenie do Sztuczna inteligencja: Ten kurs zapewnia przegląd sztucznej inteligencji, w tym jej historię, podstawowe zasady i zastosowania.
- Pierwsze kroki z AI przy użyciu IBM Watson: Ten kurs uczy, jak używać IBM Watson do tworzenia i wdrażania rozwiązań AI.
- Tworzenie aplikacji AI za pomocą interfejsów API Watsona: Ten kurs obejmuje sposób korzystania z różnych interfejsów API Watsona do tworzenia i wdrażania aplikacji AI.
- Budowanie chatbotów z interfejsami API Watsona: Ten kurs uczy, jak używać interfejsów API Watsona do tworzenia chatbotów do obsługi klienta i innych aplikacji.
- Wprowadzenie do wizji komputerowej z Watsonem i OpenCV: Ten kurs obejmuje widzenie komputerowe oraz wykorzystanie Watsona i OpenCV do tworzenia aplikacji widzenia komputerowego.
- Tworzenie aplikacji AI za pomocą TensorFlow: Ten kurs obejmuje TensorFlow, który jest popularnym frameworkiem do budowania i wdrażania modele uczenia głębokiego.
Podsumowując, w trakcie programu poznasz praktyczne aspekty budowania i wdrażania rozwiązań AI, w tym sposoby wstępnego przetwarzania danych, modele pociągówi ocenić wydajność. Dowiesz się również o etycznych i społecznych implikacjach sztucznej inteligencji, w tym o uprzedzeniach i uczciwości.
| Polecany post: Ponad 50 najlepszych startupów muzycznych AI w 2023 r.: Metaverse Post Raport branżowy |
CS50's Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w Pythonie
"CS50's Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w Pythonie” to kurs online oferowany przez Uniwersytet Harvarda za pośrednictwem edX. Ten kurs ma na celu wprowadzenie do sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego przy użyciu języka programowania Python.
Kurs składa się z kilku modułów, z których każdy zawiera wykłady wideo, quizy i zadania programistyczne. Kurs obejmuje szereg tematów związanych ze sztuczną inteligencją i uczeniem maszynowym, w tym algorytmy wyszukiwania, optymalizację, uczenie maszynowe i głębokie uczenie się.
Podsumowując, „Wprowadzenie do sztucznej inteligencji z Pythonem” to wysoko ceniony kurs, który zapewnia solidne podstawy w zakresie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Jednak kurs został ukończony przez tysiące uczniów na całym świecie. Jest odpowiedni dla wszystkich zainteresowanych poznaniem tych tematów i jest przeznaczony dla osób z pewnym doświadczeniem w programowaniu. Wcześniejsza znajomość sztucznej inteligencji lub uczenia maszynowego nie jest wymagana. Tak więc po ukończeniu kursu uczniowie będą mieli umiejętności i wiedzę, aby zastosować sztuczną inteligencję i techniki uczenia maszynowego do rzeczywistych problemów.
Podstawy danych i sztucznej inteligencji
"Podstawy danych i sztucznej inteligencji” to kurs online oferowany przez Microsoft za pośrednictwem edX. Ten kurs ma na celu wprowadzenie do analizy danych i sztucznej inteligencji (AI).
Kurs składa się z kilku modułów, z których każdy zawiera wykłady wideo, quizy i ćwiczenia praktyczne. Kurs obejmuje szereg tematów związanych z analizą danych i sztuczną inteligencją, w tym typy i źródła danych, kłótnie o dane, wizualizację danych, uczenie maszynowe i głębokie uczenie się.
W trakcie kursu nauczysz się korzystać z różnych narzędzi i platform, w tym platformy Azure Nauczanie maszynowe, Python i Jupyter Notebooks do wykonywania analiz danych i tworzenia modeli AI. Dowiesz się również o etycznych i społecznych implikacjach sztucznej inteligencji, w tym o uczciwości, prywatności i bezpieczeństwie.
Ogólnie rzecz biorąc, osoby z pewnym doświadczeniem w programowaniu mogą wziąć udział w kursie i nie potrzebują żadnej wcześniejszej wiedzy na temat analizy danych lub sztucznej inteligencji. Jest to kurs we własnym tempie, a uczniowie mogą poświęcić tyle czasu, ile potrzebują na ukończenie materiału kursu.
Wprowadzenie do uczenia maszynowego
"Wprowadzenie do uczenia maszynowego” to kurs online oferowany przez Udacity, który stanowi wprowadzenie do podstaw uczenia maszynowego. Kurs jest skierowany do osób, które mają pewne doświadczenie w programowaniu, ale niekoniecznie mają wcześniejszą styczność z uczeniem maszynowym.
Każda lekcja kursu obejmuje inny aspekt uczenia maszynowego. Obejmują one nadzorowane i nienadzorowane uczenie się, skalowanie funkcji, walidację krzyżową, nadmierne dopasowanie i metryki wydajności. Ponadto kurs wykorzystuje język programowania Python i bibliotekę scikit-learn do implementacji i stosowania algorytmów uczenia maszynowego.
Podsumowując, kurs pozwala na ukończenie go we własnym tempie, bez ograniczeń czasowych. Kurs obejmuje wykłady wideo, quizy i zadania programistyczne, aby zapewnić praktyczne doświadczenie z algorytmami uczenia maszynowego. Kurs ma na celu pomóc uczniom w lepszym zrozumieniu koncepcji i technik uczenia maszynowego.
Uczenie się ze wzmocnieniem
"Uczenie się ze wzmocnieniem Course by David Silver” to seria wykładów wideo na temat Reinforcement Learning (RL), która została po raz pierwszy zaoferowana w 2015 roku przez Davida Silvera, badacza w DeepMind. Kurs składa się z 10 wykładów wideo, z których każdy trwa około 1-2 godzin i obejmuje szeroki zakres tematów związanych z RL, w tym procesy decyzyjne Markowa, metody Monte Carlo, uczenie się różnic czasowych i uczenie głębokiego wzmacniania.
Kurs jest odpowiedni dla osób z wykształceniem matematycznym, informatycznym lub dziedzin pokrewnych. Zawiera obszerne wprowadzenie do RL, obejmujące zarówno teorię, jak i praktyczne przykłady.
Tysiące uczniów na całym świecie obejrzało wykłady. Kurs jest popularnym źródłem informacji dla studentów i badaczy zainteresowanych RL.
Jako sztuczna inteligencja model języka, nie mogę aktualizować w czasie rzeczywistym aktualnego stanu kursu w 2023 r. Jednak biorąc pod uwagę jego popularność i przydatność, jest prawdopodobne, że materiał jest nadal aktualny i wartościowy dla wszystkich zainteresowanych poznaniem RL.
| Polecany post: 6 problemów i wyzwań AI ChatBot: ChatGPT, Bard, Claude |
Certyfikat zawodowy programisty TensorFlow
"Programista TensorFlowCertyfikat Professional to program online oferowany przez Coursera we współpracy z deeplearning.ai. Program ma na celu poinstruowanie uczniów w zakresie budowania i wdrażania modeli głębokiego uczenia się przy użyciu TensorFlow, an oprogramowanie open-source biblioteka stworzona przez Google.
Program składa się z czterech kursów, z których każdy obejmuje inny aspekt głębokiego uczenia się TensorFlow. Kursy to:
- Wprowadzenie do TensorFlow dla sztucznej inteligencji, uczenia maszynowego i uczenia głębokiego: Ten kurs stanowi wprowadzenie do TensorFlow i obejmuje podstawy budowania i trenowania modeli głębokiego uczenia się.
- Konwolucyjne sieci neuronowe w TensorFlow: Ten kurs koncentruje się na konwolucyjnych sieciach neuronowych (CNN), typie sieci neuronowej powszechnie używanej do klasyfikacji obrazów, i uczy uczniów, jak budować i trenować sieci CNN za pomocą TensorFlow.
- Przetwarzanie języka naturalnego w TensorFlow: Ten kurs obejmuje techniki przetwarzania języka naturalnego (NLP), takie jak klasyfikacja tekstu i analiza tonacji, i uczy uczniów, jak stosować te techniki za pomocą TensorFlow.
- Sekwencje, szeregi czasowe i predykcja: Ten kurs uczy uczestników, jak budować i trenować rekurencyjne sieci neuronowe (RNN) i inne modele głębokiego uczenia się do analizy danych szeregów czasowych.
Program jest realizowany we własnym tempie, a uczniowie mogą poświęcić tyle czasu, ile potrzebują na ukończenie każdego kursu. Każdy kurs obejmuje wykłady wideo, quizy i zadania programistyczne, które uczniowie muszą ukończyć, aby zdobyć certyfikat.
Praktyczne głębokie uczenie dla programistów
Kurs fast.ai to internetowy kurs głębokiego uczenia i uczenia maszynowego oferowany przez fast.ai. Fast.ai to laboratorium badawcze i organizacja edukacyjna założona przez Jeremy'ego Howarda i Rachel Thomas. Kurs ma być pragmatyczny i empiryczny. Tak więc kurs kształci uczniów w zakresie tworzenia modeli głębokiego uczenia się z wykorzystaniem Pythona i biblioteki fastai.
Kurs składa się z dwóch części: „Praktyczne głębokie uczenie dla programistów” oraz kurs „Cutting Edge Deep Learning for Coders”. Pierwsza część kursu obejmuje podstawy głębokiego uczenia, m.in sieci neuronowe, konwolucyjne sieci neuronowe i rekurencyjne sieci neuronowe. Tak więc druga część kursu obejmuje bardziej zaawansowane tematy głębokiego uczenia się, w tym modele generatywne, uczenie się przez wzmacnianie i przetwarzanie języka naturalnego.
Kurs ma na celu włączenie uczniów na wszystkich poziomach zaawansowania i nie wymaga żadnej wcześniejszej wiedzy na temat uczenia maszynowego ani głębokiego uczenia się. Co więcej, kurs wykorzystuje notatniki Jupyter do nauczania i obejmuje praktyczne ćwiczenia z kodowania, które uczniowie mogą wykonywać za pomocą Google Colaboratory.
Niektóre z kluczowych tematów omawianych na kursie to:
- Klasyfikacja obrazu
- Wykrywanie obiektów
- Przetwarzanie języka naturalnego
- Systemy rekomendacji
- Modele generatywne
- Uczenie się przez wzmocnienie
Tak więc uczniowie, którzy ukończą kurs, będą rozumieć koncepcje głębokiego uczenia się i uczenia maszynowego oraz będą mieli umiejętności budowania i wdrażania modeli głębokiego uczenia się dla różnych aplikacji. Kurs jest szanowany w dziedzinie uczenia maszynowego, a eksperci polecają go jako punkt wyjścia dla początkujących.
Awaryjny kurs uczenia maszynowego
Google Awaryjny kurs uczenia maszynowego to bezpłatny kurs online oferowany przez Google, który zawiera wprowadzenie do koncepcji, narzędzi i technik uczenia maszynowego. Kurs jest skierowany do programistów z minimalnym lub żadnym doświadczeniem w uczeniu maszynowym, a jego celem jest zaoferowanie szybkiego i pragmatycznego przeglądu tej dziedziny.
Tak więc kurs jest podzielony na liczne moduły, z których każdy obejmuje odrębny aspekt uczenia maszynowego. Moduły te obejmują:
- Wprowadzenie do uczenia maszynowego. Ten moduł zawiera przegląd podstawowych pojęć i terminologii używanych w uczeniu maszynowym oraz wprowadza uczniów w uczenie nadzorowane, uczenie nienadzorowane i uczenie ze wzmocnieniem.
- Uczenie maszynowe z TensorFlow. Ten moduł zawiera wprowadzenie do platformy TensorFlow, która jest używana przez Google do opracowywania modeli uczenia maszynowego.
- Uogólnienie, nadmierne dopasowanie i niedopasowanie. W tym module wyjaśniono pojęcia uogólnienia, nadmiernego dopasowania i niedopasowania oraz sposoby ich unikania podczas tworzenia modeli uczenia maszynowego.
- Sieci neuronowe. Ten moduł stanowi wprowadzenie do sieci neuronowych, które są klasą modeli uczenia maszynowego inspirowanych strukturą mózgu.
- Szkolenie sieci neuronowychW tym module wyjaśniono, jak trenować sieci neuronowe przy użyciu wstecznej propagacji i przedstawiono techniki poprawiające wydajność sieci neuronowych.
- Głębokie sieci neuronowe: Ten moduł stanowi wprowadzenie do głębokich sieci neuronowych, które są sieciami neuronowymi z wieloma warstwami.
- Programowanie TensorFlow: Ten moduł stanowi wprowadzenie do programowania TensorFlow i obejmuje takie tematy, jak tensory, operacje i wykresy.
Podsumowując, kurs składa się z wykładów wideo, ćwiczeń interaktywnych i zadań programistycznych, a uczniowie mogą ukończyć go we własnym tempie. Po ukończeniu kursu uczestnicy będą mieli podstawową wiedzę na temat koncepcji i technik uczenia maszynowego oraz będą mogli używać TensorFlow do tworzenia prostych modeli uczenia maszynowego.
Polecamy: Ponad 10 najlepszych edytorów zdjęć AI 2023: online i za darmo
Najlepsze płatne kursy AI
Programowanie AI w Pythonie
"Programowanie AI w Pythonie„Program Nano Degree oferowany przez Udacity ma na celu zapewnienie uczącym się kompleksowego wprowadzenia do sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego z wykorzystaniem języka programowania Python.
Program składa się z pięciu kursów, z których każdy obejmuje różne aspekty sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Kursy to:
- Wprowadzenie do programowania w Pythonie. Ten kurs obejmuje podstawy programowania w języku Python, w tym struktury danych, struktury kontrolne i funkcje.
- Wprowadzenie do uczenia maszynowego w Pythonie. Ten kurs uczy, jak tworzyć i oceniać modele uczenia maszynowego przy użyciu popularnych bibliotek, takich jak NumPy, Pandas i Scikit-learn.
- Głębokie uczenie z PyTorch. Ten kurs obejmuje uczenie głębokie, w tym budowanie i trenowanie sieci neuronowych przy użyciu biblioteki PyTorch.
- Zastosowana sztuczna inteligencja: Ten kurs obejmuje różne zastosowania sztucznej inteligencji, w tym przetwarzanie języka naturalnego, widzenie komputerowe i granie w gry.
- Projekt AI Capstone. Na tym kursie zastosujesz wiedzę i umiejętności zdobyte na poprzednich kursach w rzeczywistym projekcie.
W całym programie nauczysz się, jak wstępnie przetwarzać dane, trenować modele i oceniać wydajność za pomocą Pythona i różnych bibliotek. Dowiesz się również o etycznych i społecznych implikacjach sztucznej inteligencji, w tym o uprzedzeniach i uczciwości.
Program Nano Degree „AI Programming with Python” jest skierowany do osób z pewnym doświadczeniem w programowaniu, ale nie wymaga żadnej wcześniejszej wiedzy na temat sztucznej inteligencji lub uczenia maszynowego. Jest to program do samodzielnej nauki, a uczniowie mogą poświęcić tyle czasu, ile potrzebują na ukończenie materiału kursu.
Podsumowując, program jest wysoko ceniony i został ukończony przez tysiące uczniów na całym świecie. Po ukończeniu programu uczniowie będą posiadać umiejętności i wiedzę potrzebne do zastosowania sztucznej inteligencji i technik uczenia maszynowego w rzeczywistych problemach. Będą również mieli portfolio projektów, aby zaprezentować swoje umiejętności potencjalnym pracodawcom.
Sztuczna inteligencja AZ: Dowiedz się, jak zbudować sztuczną inteligencję
"Sztuczna inteligencja AZ: Dowiedz się, jak zbudować sztuczną inteligencję” to kurs online oferowany przez Udemy, który zapewnia kompleksowe wprowadzenie do sztucznej inteligencji (AI) i uczenia maszynowego. Kurs jest przeznaczony dla osób bez wcześniejszej wiedzy na temat sztucznej inteligencji lub programowania.
Kurs obejmuje różne tematy związane z AI i uczeniem maszynowym. Tematy obejmują uczenie nadzorowane i nienadzorowane, uczenie głębokie, przetwarzanie języka naturalnego i widzenie komputerowe. Kurs zapewnia również praktyczne szkolenie w zakresie korzystania z różnych narzędzi i platform, w tym Python, TensorFlow i Keras.
Kurs obejmuje ponad 40 godzin wykładów wideo. Zawiera quizy i ćwiczenia z kodowania. Quizy i ćwiczenia z kodowania umożliwiają uczniom ćwiczenie swoich umiejętności. Dzięki tym quizom i ćwiczeniom z kodowania uczniowie zdobywają praktyczne doświadczenie w zakresie sztucznej inteligencji i algorytmów uczenia maszynowego. Kurs obejmuje również kilka projektów, które pozwalają uczniom zastosować zdobytą wiedzę do rzeczywistych problemów.
Ponieważ kurs odbywa się we własnym tempie, uczniowie mogą poświęcić tyle czasu, ile potrzebują na ukończenie materiału. Ponadto kurs jest odpowiedni dla każdego, kto jest zainteresowany zdobyciem wiedzy na temat sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, niezależnie od wykształcenia i poziomu doświadczenia.
Po ukończeniu kursu uczestnicy będą dobrze rozumieć, jak wykorzystywać sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe do rozwiązywania problemów. Kurs stanowi również podstawę do dalszych studiów i bardziej zaawansowanych kursów w zakresie sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.
Sieci neuronowe i głębokie uczenie się
"Sieci neuronowe i głębokie uczenie się” to kurs online oferowany przez Coursera i prowadzony przez Andrew Ng, profesora na Uniwersytecie Stanforda i współzałożyciela Google Brain. Kurs stanowi wprowadzenie do głębokiego uczenia się, poddziedziny uczenia maszynowego, która wykorzystuje sztuczne sieci neuronowe do modelowania złożonych wzorców i relacji w danych.
Kurs skierowany jest do osób, które posiadają podstawową wiedzę na temat programowania w języku Python i algebry liniowej. Obejmuje szereg tematów związanych z sieciami neuronowymi i głębokim uczeniem, w tym konwolucyjne sieci neuronowe, powtarzające się sieci neuronowe i platformy głębokiego uczenia, takie jak TensorFlow i Keras. Kurs obejmuje również praktyczne zadania z kodowania, które umożliwiają uczniom ćwiczenie swoich umiejętności i wdrażanie różnych algorytmów głębokiego uczenia się.
Kurs składa się z czterech modułów, z których każdy zawiera wykłady wideo, quizy i zadania programistyczne.
Ponieważ kurs odbywa się we własnym tempie, uczniowie mogą poświęcić na jego ukończenie tyle czasu, ile potrzebują.
Po ukończeniu kursu słuchacze będą dobrze rozumieć zasady głębokiego uczenia, w tym umiejętność budowania i trenowania sieci neuronowych do różnych zastosowań.
Podsumowując, kurs „Sieci neuronowe i głębokie uczenie” jest dobrze znanym i popularnym źródłem wiedzy wśród osób zainteresowanych głębokim uczeniem, a tysiące osób na całym świecie ukończyło go.
Bootcamp Data Science i Machine Learning z R
"Bootcamp Data Science i Machine Learning z R” to kurs online oferowany przez Udemy. Ten kurs ma na celu zapoznanie słuchaczy z podstawami nauki o danych i uczenia maszynowego przy użyciu języka programowania R.
Kurs jest przeznaczony dla początkujących i nie wymaga żadnej wcześniejszej wiedzy z zakresu programowania lub nauki o danych. Kurs obejmuje szeroki zakres tematów, w tym manipulację danymi, wizualizację danych, wnioskowanie statystyczne, algorytmy uczenia maszynowego i ocenę modeli.
Tak więc kurs Data Science and Machine Learning składa się z 19 sekcji i oferuje ponad 100 wykładów, quizów i zadań programistycznych. Każda sekcja obejmuje określony temat i zawiera wykłady wideo, przykłady koduoraz ćwiczenia, które pomagają uczniom ćwiczyć ich umiejętności.
Niektóre z kluczowych tematów omawianych na kursie to:
- Kłótnie i manipulacja danymi za pomocą dplyr i tidyr
- Wizualizacja danych za pomocą ggplot2
- Prawdopodobieństwo i wnioskowanie statystyczne
- Regresja liniowa i regresja wielokrotna
- Drzewa klasyfikacyjne i regresyjne
- Losowe lasy i podbijanie gradientu
- Klastrowanie i redukcja wymiarowości
- Analiza szeregów czasowych
Tak więc po ukończeniu kursu uczestnicy będą dobrze rozumieć język programowania R i jego zastosowania w nauce o danych i uczeniu maszynowym. Będą również posiadać umiejętności analizowania i interpretowania złożonych zestawów danych, budowania i oceniania modeli predykcyjnych oraz skutecznego komunikowania swoich ustaleń innym.
Wnioski
Podsumowując, nauka o sztucznej inteligencji staje się coraz ważniejsza w dzisiejszej erze cyfrowej, ponieważ sztuczna inteligencja szybko się rozwija przekształcając różne gałęzie przemysłu i zmieniając sposób, w jaki żyjemy i pracujemy. Studiując sztuczną inteligencję, jednostki mogą rozwijać wiedzę i umiejętności niezbędne do projektowania i rozwijania inteligentnych systemów, które mogą uczyć się na podstawie danych i podejmować prognozy lub podejmować decyzje.
Wiele dziedzin, w tym opieka zdrowotna, finanse, transport i edukacja, wykorzystuje sztuczną inteligencję, a eksperci przewidują, że jej zastosowania będą nadal rosnąć w nadchodzące lata.
Dostępnych jest wiele kursów i zasobów online do nauki o sztucznej inteligencji, od kursów wprowadzających po bardziej zaawansowane, które obejmują takie tematy, jak głębokie uczenie się i uczenie się przez wzmacnianie. Inwestując w edukację w zakresie sztucznej inteligencji, jednostki mogą być na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w tej dziedzinie, zdobywać cenne umiejętności, na które jest duże zapotrzebowanie, i potencjalnie otwierać nowe możliwości kariery.
Ogólnie rzecz biorąc, aby pozostać konkurencyjnym w dzisiejszych czasach rynek pracy i być gotowym na pracę w przyszłości, ludzie muszą nauczyć się sztucznej inteligencji, ponieważ będzie ona miała coraz większy wpływ na różne aspekty naszego życia.
FAQ
Sztuczna inteligencja lub sztuczna inteligencja odnosi się do rozwoju systemów komputerowych, które mogą wykonywać zadania, które zwykle wymagają ludzkiej inteligencji, takie jak uczenie się, rozwiązywanie problemów i podejmowanie decyzji.
Istnieją trzy główne typy sztucznej inteligencji: wąska lub słaba sztuczna inteligencja, ogólna sztuczna inteligencja i superinteligencja. Wąska sztuczna inteligencja jest zaprojektowana do wykonywania określonego zadania, podczas gdy ogólna sztuczna inteligencja jest w stanie wykonać dowolne zadanie intelektualne, które może wykonać człowiek. Superinteligencja, która wciąż jest czysto teoretyczna, odnosi się do sztucznej inteligencji, która przewyższa ludzką inteligencję i jest zdolna do rozwiązywania problemów przekraczających nasze zrozumienie.
Sztuczna inteligencja ma wiele praktycznych zastosowań w różnych branżach, takich jak opieka zdrowotna, finanse, transport i edukacja. Przykłady obejmują predykcyjną konserwację w produkcji, spersonalizowaną medycynę w opiece zdrowotnej, wykrywanie oszustw w finansach oraz inteligentne zarządzanie ruchem w transporcie.
Aby pracować w sztucznej inteligencji, potrzebne są solidne podstawy w matematyce, statystyce i programowaniu, a także znajomość algorytmów i platform uczenia maszynowego, takich jak TensorFlow, Keras i PyTorch.
Dostępnych jest wiele zasobów online do nauki o sztucznej inteligencji, w tym bezpłatne kursy online, samouczki i kursy MOOC oferowane przez najlepsze uniwersytety i firmy, takie jak Google, Coursera, Udacity i edX.
Sztuczna inteligencja budzi wiele problemów etycznych, takich jak uprzedzenia, prywatność i przenoszenie pracy. Ważne jest, aby osoby i organizacje brały pod uwagę te kwestie podczas opracowywania i wdrażania systemów sztucznej inteligencji.
Czytaj więcej:
- Sztucznej inteligencji Bing nie można ufać; Wyszukiwarka zakopuje swoje błędy
- AI Service KickResume może pomóc Ci stworzyć idealne CV
- 7 najlepszych generatorów głosu AI i klonowania głosu do zamiany tekstu na mowę
- 10 potencjalnych aplikacji AI, które mogą zrewolucjonizować sport
- 10 najlepszych mobilnych aplikacji do generowania dzieł sztuki AI w 2023 r. na Androida i IOS
Odpowiedzialność
Zgodnie z Zaufaj wytycznym projektu, należy pamiętać, że informacje zawarte na tej stronie nie mają na celu i nie powinny być interpretowane jako porady prawne, podatkowe, inwestycyjne, finansowe lub jakiekolwiek inne formy porad. Ważne jest, aby inwestować tylko tyle, na utratę czego możesz sobie pozwolić, a w przypadku jakichkolwiek wątpliwości zasięgnąć niezależnej porady finansowej. Aby uzyskać więcej informacji, sugerujemy zapoznać się z warunkami oraz stronami pomocy i wsparcia udostępnianymi przez wydawcę lub reklamodawcę. MetaversePost zobowiązuje się do sporządzania dokładnych i bezstronnych raportów, jednakże warunki rynkowe mogą ulec zmianie bez powiadomienia.
O autorze
Damir jest liderem zespołu, menedżerem produktu i redaktorem w Metaverse Post, obejmujący takie tematy, jak AI/ML, AGI, LLM, Metaverse i Web3-pokrewne pola. Jego artykuły przyciągają każdego miesiąca ogromną publiczność, liczącą ponad milion użytkowników. Wydaje się być ekspertem z 10-letnim doświadczeniem w SEO i marketingu cyfrowym. Damir został wspomniany w Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i inne publikacje. Jako cyfrowy koczownik podróżuje między ZEA, Turcją, Rosją i WNP. Damir uzyskał tytuł licencjata z fizyki, co jego zdaniem dało mu umiejętności krytycznego myślenia potrzebne do odniesienia sukcesu w ciągle zmieniającym się środowisku internetowym.
Więcej artykułów
Damir jest liderem zespołu, menedżerem produktu i redaktorem w Metaverse Post, obejmujący takie tematy, jak AI/ML, AGI, LLM, Metaverse i Web3-pokrewne pola. Jego artykuły przyciągają każdego miesiąca ogromną publiczność, liczącą ponad milion użytkowników. Wydaje się być ekspertem z 10-letnim doświadczeniem w SEO i marketingu cyfrowym. Damir został wspomniany w Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto i inne publikacje. Jako cyfrowy koczownik podróżuje między ZEA, Turcją, Rosją i WNP. Damir uzyskał tytuł licencjata z fizyki, co jego zdaniem dało mu umiejętności krytycznego myślenia potrzebne do odniesienia sukcesu w ciągle zmieniającym się środowisku internetowym.
