AI Wiki Afaceri
Martie 02, 2023

15+ Cele mai bune cursuri AI de învățat în 2023: gratuite și plătite

Pe scurt

AI este dezvoltarea de sisteme informatice care pot îndeplini sarcini care necesită de obicei inteligență umană.

Pentru a lucra în IA, este nevoie de cunoștințe de matematică, statistică, programare și algoritmi de învățare automată.

Preocupările etice legate de IA includ părtinire, confidențialitate și înlocuirea locului de muncă.

Multe resurse online, inclusiv cursuri gratuite și MOOC, sunt disponibile pentru a afla despre AI.

Inteligența artificială este un domeniu în creștere rapidă, care are potențialul de a revoluționa modul în care trăim și lucrăm. De la mașini cu conducere autonomă la asistență medicală personalizată, AI a avut deja un impact semnificativ asupra multor industrii și continuă să avanseze într-un ritm fără precedent.

Pe măsură ce tot mai multe companii și organizații încorporează AI în operațiunile lor, cererea de profesioniști calificați în acest domeniu crește rapid.

Pro Sfaturi
Acestea Peste 10 generatoare de conținut AI au fost concepute pentru a ajuta creatorii de conținut să producă conținut de înaltă calitate rapid și eficient.
cu rezoluție de înaltă calitate 4K și 8K, aceste lucrări de artă vor impresiona cu siguranță spectatorii cu detaliile și realismul lor uimitoare.
Acestea 10 proiecte criptografice AI au fost selectați pe baza utilizării inovatoare a tehnologiei inteligenței artificiale în industria criptomonedei.
Cele mai bune cursuri AI 2023
Cele mai bune cursuri AI 2023

Pentru a satisface această cerere, există acum o gamă largă de cursuri AI disponibile, atât gratuite, cât și plătite, online și în persoană. Aceste cursuri acoperă o varietate de subiecte, de la elementele de bază ale masina de învățare și învățarea profundă în domenii mai specializate, cum ar fi procesarea limbajului natural și viziunea computerizată. Sunt concepute pentru studenți, profesioniști și oricine este interesat să învețe despre acest domeniu interesant.

Lista conține cele mai bune cursuri AI disponibile în prezent, inclusiv cursuri de la universități de top precum Stanford și MIT și industrie lideri precum Google și IBM. Se adresează atât începătorilor nou în învățarea automată, cât și profesioniștilor cu experiență care doresc să-și extindă cunoștințele.

Pro Sfaturi
Acestea generatoare AI și Strategii de marketing AI poate ajuta companiile să își optimizeze campaniile de marketing și să ajungă la mai mulți clienți potențiali.
Acestea Pluginuri AI și Instrumente AI SEO poate duce la o vizibilitate sporită și o implicare îmbunătățită a clienților, având ca rezultat conversii mai mari și venituri crescute.
Creator de logo-uri AI poate ajuta la economisirea de timp și resurse valoroase, permițând designerilor să se concentreze asupra altor aspecte importante ale muncii lor.
Acestea Videoclipuri oferiți îndrumări pas cu pas despre modul de utilizare ChatGPT pentru a vă maximiza venitul potențial.
Editori foto AI poate oferi, de asemenea, capabilități puternice de retușare, cum ar fi îndepărtarea petelor sau netezirea ridurilor.

Cea mai bună fișă de comparație a cursurilor AI

Există numeroase cursuri AI disponibile atât online, cât și offline, gratuite și plătite, de la diverse instituții de renume din întreaga lume. Iată câteva dintre cele mai bune cursuri AI:

Nume si PrenumeEvaluareAutorPlatformă$
AI pentru toată lumea⭐⭐⭐⭐Andrew NgCourseraGratuit
Învățare automată supravegheată⭐⭐⭐Andrew NgCourseraGratuit
Invatare profunda⭐⭐⭐⭐Andrew NgCourseraGratuit
Certificare profesională IA aplicată de la IBM⭐⭐⭐IBMCourseraGratuit
Introducerea lui CS50 în AI cu Python⭐⭐⭐Universitatea HarvardEDXGratuit
Programare AI cu Python⭐⭐⭐⭐UdacityUdacityPlătit
Bazele datelor și AI⭐⭐Linux FoundationEDXGratuit
Introducere în Machine Learning⭐⭐⭐⭐GoogleUdacityGratuit
Inteligența artificială AZ: Aflați cum să construiți o inteligență artificială⭐⭐⭐⭐UdemyUdemyPlătit
Consolidarea învățării⭐⭐David SilverYouTubeGratuit
Rețele neuronale și învățare profundă⭐⭐⭐⭐deeplearning.aiCourseraPlătit
Certificat profesional de dezvoltator TensorFlow⭐⭐⭐TensorFlowCourseraGratuit
Știința datelor și învățarea mașinilor Bootcamp cu R⭐⭐⭐⭐UdemyUdemyPlătit
Învățare profundă practică pentru programatori⭐⭐⭐repede.airepede.aiGratuit
Curs de accident de învățare automată⭐⭐⭐GoogleGoogleGratuit

Cercetați și comparați cursurile AI pentru a găsi cea mai potrivită pentru nevoile și obiectivele dvs. de învățare. Rețineți că AI este un domeniu în evoluție rapidă, așa că este esențial să rămâneți la curent cu cele mai recente evoluții și progrese.

Studiul AI este, de asemenea, important în proiectarea programelor viitorului nostru: Top 120+ conținut generat de AI în 2023: imagini, muzică, videoclipuri

Cele mai bune cursuri gratuite de IA

AI pentru toată lumea

AI pentru toată lumea
Curs AI for Everyone

"AI pentru toată lumea” cursul despre Coursera este un curs introductiv care oferă o privire de ansamblu cuprinzătoare asupra domeniului inteligenței artificiale (AI). Cursul este conceput pentru persoanele care sunt interesate să învețe despre AI, dar nu au neapărat o pregătire tehnică în domeniu.

Cursul este predat de Andrew Ng, un important cercetător AI și co-fondator al Coursera. Constă din patru săptămâni de materiale, fiecare conținând mai multe prelegeri video și chestionare. Cursul acoperă o gamă largă de subiecte legate de IA, inclusiv învățarea automată, rețelele neuronale, viziunea computerizată, procesarea limbajului natural și robotica.

Cursul acoperă principiile fundamentale ale AI, inclusiv algoritmii și tehnicile de învățare automată și aplicațiile lor practice. Cursanții vor explora considerațiile etice și sociale asociate cu AI. Cursul acoperă utilizarea AI în diverse sectoare, cum ar fi sănătatea, finanțele și transporturile.

În general, cursul „AI pentru toată lumea” este o introducere excelentă în domeniul AI și este potrivit pentru oricine dorește să obțină o înțelegere fundamentală a subiectului. Nu necesită cunoștințe tehnice prealabile și poate fi completat în propriul ritm.

Învățare automată supravegheată: regresie și clasificare

Învățare automată supravegheată: regresie și clasificare
Curs de învățare automată supravegheat

"Învățare automată supravegheată: regresie și clasificare” cursul despre Coursera este un curs online popular susținut de Andrew Ng, un cercetător de frunte în domeniul inteligenței artificiale și co-fondator al Coursera. Acest curs este conceput pentru a oferi o introducere cuprinzătoare în învățarea automată, care este un subdomeniu al inteligență artificială care se concentrează pe dezvoltarea algoritmilor care pot învăța din date.

Cursul constă din 11 săptămâni de materiale, fiecare conținând mai multe prelegeri video, chestionare și sarcini de programare. Cu toate acestea, cursul acoperă o gamă largă de subiecte legate de învățarea automată, inclusiv regresia liniară, regresia logistică, rețelele neuronale, mașinile vectoriale de suport, gruparea și detectarea anomaliilor.

În general, cursul „Învățare automată” pe Coursera este o resursă excelentă pentru oricine dorește să obțină o bază solidă în învățarea automată. Unul dintre cei mai respectați experți în domeniu predă cursul și oferă o imagine de ansamblu cuprinzătoare a subiectului.

Postare recomandată: 8 cele mai bune editoare video și software bazate pe inteligență artificială în 2023

Invatare profunda

Invatare profunda
Curs de Deep Learning

"Invatare profunda” specializarea pe Coursera este un curs online cuprinzător predat de Andrew Ng și o echipă de instructori experți. Proiectarea acestei specializări este de a oferi o introducere detaliată în învățarea profundă. Este un subdomeniu al învățării automate care se concentrează pe predarea rețelelor neuronale artificiale cu mai multe straturi pentru a îmbunătăți acuratețea predicțiilor și clasificărilor.

Specializarea constă din cinci cursuri, fiecare acoperind diferite aspecte ale învățării profunde. Cursurile sunt:

  1. Rețele neuronale și învățare profundă: Acest curs acoperă elementele de bază ale învățării profunde și ale rețelelor neuronale, inclusiv cum să le construiești și să le antrenezi.
  2. Îmbunătățirea rețelelor neuronale profunde: Reglare hiperparametrică, regularizare și optimizare: Acest curs acoperă tehnici avansate pentru îmbunătățirea performanței rețelelor neuronale profunde, inclusiv reglarea hiperparametrului, regularizarea și optimizarea.
  3. Structurarea proiectelor de învățare automată: Acest curs vă învață cum să structurați proiecte de învățare automată, inclusiv cum să diagnosticați și să remediați erorile din modelele dvs.
  4. Rețele neuronale convoluționale: Acest curs acoperă rețelele neuronale convoluționale, care sunt utilizate în mod obișnuit în sarcini de viziune computerizată, cum ar fi recunoașterea imaginilor.
  5. Modele de secvențe: Acest curs acoperă modele de secvențe, care sunt utilizate în procesarea limbajului natural și alte aplicații care implică date secvențiale.

În general, mii de studenți din întreaga lume au absolvit foarte apreciata specializare „Învățare profundă” pe Coursera. Cursul se adresează persoanelor cu cunoștințe fundamentale de programare și învățare automată și își propune să le învețe cele mai recente tehnici de învățare profundă.

Inteligența artificială aplicată de la IBM

AI aplicat de la IBM
Curs AI aplicat de la IBM

"Inteligența artificială aplicată de la IBM” certificatul profesional pe Coursera este un program oferit de IBM Watson AI. Acest certificat este conceput pentru a oferi cursanților abilitățile și cunoștințele necesare pentru a construi și implementa soluții AI în setările din lumea reală.

Programul constă din șase cursuri, fiecare acoperind diferite aspecte ale aplicației inteligență artificială. Cursurile sunt:

  1. Introducere în Inteligența artificială: Acest curs oferă o prezentare generală a AI, inclusiv istoricul, principiile de bază și aplicațiile acesteia.
  2. Noțiuni introductive cu AI folosind IBM Watson: Acest curs vă învață cum să utilizați IBM Watson pentru a construi și a implementa soluții AI.
  3. Crearea de aplicații AI cu API-uri Watson: Acest curs acoperă modul de utilizare a diferitelor API-uri Watson pentru a construi și implementa aplicații AI.
  4. Crearea de chatbot-uri cu API-uri Watson: Acest curs vă învață cum să utilizați API-urile Watson pentru a construi chatbot-uri pentru serviciul clienți și alte aplicații.
  5. Introducere în Computer Vision cu Watson și OpenCV: Acest curs acoperă viziunea computerizată și cum să utilizați Watson și OpenCV pentru a crea aplicații de viziune computerizată.
  6. Crearea de aplicații AI cu TensorFlow: Acest curs acoperă TensorFlow, care este un cadru popular pentru construirea și implementarea modele de învățare profundă.

Pentru a rezuma, pe parcursul programului, veți afla despre aspectele practice ale construirii și implementării soluțiilor AI, inclusiv despre cum să preprocesați datele, modele de trenuriși evaluează performanța. Veți afla, de asemenea, despre implicațiile etice și sociale ale inteligenței artificiale, inclusiv părtinire și corectitudine.

Postare recomandată: Peste 50 de cele mai bune startup-uri de muzică AI în 2023: Metaverse Post Raportul industriei

CS50 Introducere în inteligența artificială cu Python

Introducerea lui CS50 în AI cu Python
Cursul CS50 Introducere în AI cu Python

CS50 Introducere în inteligența artificială cu Python” este un curs online oferit de Universitatea Harvard prin edX. Acest curs este conceput pentru a oferi o introducere în inteligența artificială și învățarea automată folosind limbajul de programare Python.

Cursul constă din mai multe module, fiecare conținând prelegeri video, chestionare și teme de programare. Cursul acoperă o serie de subiecte legate de inteligența artificială și învățarea automată, inclusiv algoritmii de căutare, optimizarea, învățarea automată și învățarea profundă.

Pentru a rezuma, „Introducere în AI cu Python” este un curs foarte apreciat care oferă o bază solidă în inteligența artificială și învățarea automată. Cu toate acestea, cursul a fost finalizat de mii de cursanți din întreaga lume. Este potrivit pentru oricine este interesat să învețe despre aceste subiecte și este conceput pentru persoane cu o anumită experiență în programare. Nu sunt necesare cunoștințe anterioare despre AI sau machine learning. Deci, la finalizarea cursului, cursanții vor avea abilitățile și cunoștințele necesare pentru a aplica AI și tehnici de învățare automată la problemele din lumea reală.

Bazele datelor și AI

Bazele datelor și AI
Curs de date și AI Fundamente

Bazele datelor și AI” este un curs online oferit de Microsoft prin edX. Acest curs este conceput pentru a oferi o introducere în analiza datelor și inteligența artificială (AI).

Cursul constă din mai multe module, fiecare conținând prelegeri video, chestionare și laboratoare practice. Cursul acoperă o serie de subiecte legate de analiza datelor și AI, inclusiv tipurile și sursele de date, disputarea datelor, vizualizarea datelor, învățarea automată și învățarea profundă.

Pe parcursul cursului, veți învăța cum să utilizați diverse instrumente și platforme, inclusiv Azure Invatare mecanica, Python și Jupyter Notebooks, pentru a efectua analize de date și pentru a construi modele AI. Veți afla, de asemenea, despre implicațiile etice și sociale ale inteligenței artificiale, inclusiv corectitudinea, confidențialitatea și securitatea.

În general, persoanele cu o anumită experiență în programare pot urma cursul și nu au nevoie de cunoștințe anterioare despre analiza datelor sau AI. Este un curs cu ritm propriu, iar cursanții își pot lua atât timp cât au nevoie pentru a finaliza materialul de curs.

Postare recomandată: 3 noi moduri de a implementa AI în misiunile spațiale

Introducere în Machine Learning

Introducere în Machine Learning
Curs de introducere în Machine Learning

Introducere în Machine Learning” este un curs online oferit de Udacity care oferă o introducere în elementele fundamentale ale învățării automate. Cursul se adresează persoanelor care au o anumită experiență în programare, dar nu neapărat o expunere anterioară la învățarea automată.

Fiecare lecție a cursului acoperă un aspect diferit al învățării automate. Acestea includ învățarea supravegheată și nesupravegheată, scalarea caracteristicilor, validarea încrucișată, supraadaptarea și valorile de performanță. Mai mult, cursul folosește limbajul de programare Python și biblioteca scikit-learn pentru a implementa și aplica algoritmii de învățare automată.

Pentru a rezuma, cursul permite cursanților să-l completeze în ritmul lor, fără restricții de timp. Cursul include prelegeri video, chestionare și sarcini de programare pentru a oferi experiență practică cu algoritmii de învățare automată. Cursul este conceput pentru a ajuta cursanții să își îmbunătățească înțelegerea conceptelor și tehnicilor de învățare automată.

Consolidarea învățării

Consolidarea învățării
Curs de învățare prin consolidare

"Consolidarea învățării Course by David Silver” este o serie de prelegeri video despre Reinforcement Learning (RL) care a fost oferită pentru prima dată în 2015 de David Silver, cercetător la DeepMind. Cursul constă din 10 prelegeri video, fiecare cu o durată de aproximativ 1-2 ore și acoperă o gamă largă de subiecte legate de RL, inclusiv procesele de decizie Markov, metodele Monte Carlo, învățarea diferențelor temporale și învățarea prin consolidare profundă.

Cursul este potrivit pentru persoanele cu experiență în matematică, informatică sau domenii conexe. Oferă o introducere cuprinzătoare la RL, incluzând atât teorie, cât și exemple practice.
Mii de cursanți din întreaga lume au vizionat prelegerile. Cursul este o resursă populară pentru studenții și cercetătorii interesați de RL.

Ca AI model de limbaj, nu pot oferi actualizări în timp real despre starea curentă a cursului în 2023. Cu toate acestea, având în vedere popularitatea și utilitatea acestuia, este probabil ca materialul să fie încă relevant și valoros pentru oricine este interesat să învețe despre RL.

Postare recomandată: 6 probleme și provocări ale AI ChatBot: ChatGPT, Bard, Claude

Certificat profesional de dezvoltator TensorFlow

Certificat profesional de dezvoltator TensorFlow
Curs TensorFlow Developer

"Dezvoltator TensorFlow” Professional Certificate este un program online oferit de Coursera în colaborare cu deeplearning.ai. Programul își propune să instruiască cursanții cu privire la construirea și implementarea modelelor de învățare profundă folosind TensorFlow, an software open-source bibliotecă creată de Google.

Programul constă din patru cursuri, fiecare dintre ele acoperă un aspect diferit al utilizării învățării profunde TensorFlow. Cursurile sunt:

  1. Introducere în TensorFlow pentru AI, Machine Learning și Deep Learning: Acest curs oferă o introducere în TensorFlow și acoperă elementele de bază ale construirii și antrenării modelelor de învățare profundă.
  2. Rețele neuronale convoluționale în TensorFlow: Acest curs se concentrează pe rețelele neuronale convoluționale (CNN), un tip de rețea neuronală folosită în mod obișnuit pentru clasificarea imaginilor și îi învață pe cursanți cum să construiască și să antreneze CNN-uri folosind TensorFlow.
  3. Procesarea limbajului natural în TensorFlow: Acest curs acoperă tehnici de procesare a limbajului natural (NLP), cum ar fi clasificarea textului și analiza sentimentelor, și îi învață pe cursanți cum să aplice aceste tehnici folosind TensorFlow.
  4. Secvențe, serii temporale și predicție: Acest curs îi învață pe cursanți cum să construiască și să antreneze rețele neuronale recurente (RNN) și alte modele de învățare profundă pentru a analiza datele din seria temporală.

Programul se desfășoară în ritm propriu, iar cursanții își pot lua atât timp cât au nevoie pentru a finaliza fiecare curs. Fiecare curs include prelegeri video, chestionare și teme de programare, pe care cursanții trebuie să le parcurgă pentru a obține un certificat.

Învățare profundă practică pentru programatori

Învățare profundă practică pentru programatori
Curs practic de Deep Learning pentru programatori

Cursul fast.ai este un curs online de deep learning și machine learning oferit de fast.ai. Fast.ai este un laborator de cercetare și o organizație educațională fondată de Jeremy Howard și Rachel Thomas. Cursul își propune să fie pragmatic și experiențial. Prin urmare, cursul îi educă pe cursanți despre cum să fabrice modele de învățare profundă utilizând Python și biblioteca fastai.

Cursul constă din două părți: „Învățare profundă practică pentru programatori” și cursul „Cutting Edge Deep Learning for Coders”. Prima parte a cursului acoperă elementele de bază ale învățării profunde, inclusiv rețele neuronale, rețele neuronale convoluționale și rețele neuronale recurente. Deci, a doua parte a cursului acoperă subiecte mai avansate în învățarea profundă, inclusiv modele generative, învățare prin întărire și procesarea limbajului natural.

Cursul își propune să fie incluziv pentru cursanții de toate nivelurile de competență și nu necesită cunoștințe anterioare despre învățarea automată sau învățarea profundă. În plus, cursul folosește caiete Jupyter pentru instruire și implică exerciții practice de codare pe care cursanții le pot efectua folosind Google Colaboratory.

Unele dintre subiectele cheie abordate în curs includ:

  • Clasificarea imaginilor
  • Detectarea obiectelor
  • Procesarea limbajului natural
  • Sisteme de recomandare
  • Modele generative
  • Consolidarea învățării

Deci, cursanții care finalizează cursul vor înțelege conceptele de învățare profundă și de învățare automată și vor avea abilitățile de a construi și implementa modele de învățare profundă pentru diverse aplicații. Cursul este respectat în domeniul învățării automate, iar experții îl recomandă ca punct de plecare pentru începători.

Postare recomandată: Top 9 gratuit Stable Diffusion resurse de generare a imaginii 

Curs de accident de învățare automată

Curs de accident de învățare automată
Curs de accident de învățare automată

Google Curs de accident de învățare automată este un curs online gratuit oferit de Google care oferă o introducere în conceptele, instrumentele și tehnicile de învățare automată. Cursul se adresează dezvoltatorilor cu experiență minimă sau fără experiență în învățarea automată, iar scopul său este de a oferi o imagine de ansamblu rapidă și pragmatică a domeniului.

Deci, cursul este segmentat în numeroase module, fiecare acoperind un aspect distinct al învățării automate. Aceste module includ:

  1. Introducere în Machine Learning. Acest modul oferă o privire de ansamblu asupra conceptelor și terminologiei de bază utilizate în învățarea automată și prezintă cursanților învățarea supravegheată, învățarea nesupravegheată și învățarea prin consolidare.
  2. Învățare automată cu TensorFlow. Acest modul oferă o introducere în cadrul TensorFlow, care este utilizat de Google pentru a dezvolta modele de învățare automată.
  3. Generalizare, supraadaptare și subadaptare. Acest modul explică conceptele de generalizare, supraadaptare și subadaptare și cum să le evitați atunci când construiți modele de învățare automată.
  4. Rețele neuronale. Acest modul oferă o introducere în rețelele neuronale, care sunt o clasă de modele de învățare automată care sunt inspirate de structura creierului.
  5. Antrenamentul rețelelor neuronale.Acest modul explică modul de antrenare a rețelelor neuronale folosind backpropagation și introduce tehnici pentru îmbunătățirea performanței rețelelor neuronale.
  6. Rețele neuronale profunde: Acest modul oferă o introducere în rețelele neuronale profunde, care sunt rețele neuronale cu mai multe straturi.
  7. Programare TensorFlow: Acest modul oferă o introducere în programarea TensorFlow și acoperă subiecte precum tensori, operații și grafice.

Pentru a rezuma, cursul cuprinde prelegeri video, exerciții interactive și sarcini de programare, iar cursanții îl pot termina în propriul ritm. La finalizarea cursului, cursanții vor avea o înțelegere de bază a conceptelor și tehnicilor de învățare automată și vor putea folosi TensorFlow pentru a construi modele simple de învățare automată.

Recomandat: Cele mai bune 10 editoare foto AI 2023: online și gratuite


Cele mai bine plătite cursuri AI

Programare AI cu Python

Programare AI cu Python
Curs de programare AI cu Python

"Programare AI cu Python„Programul Nanodegree oferit de Udacity este conceput pentru a oferi cursanților o introducere cuprinzătoare în inteligența artificială și învățarea automată folosind limbajul de programare Python.

Programul constă din cinci cursuri, fiecare acoperind diferite aspecte ale AI și ale învățării automate. Cursurile sunt:

  1. Introducere în programarea Python. Acest curs acoperă elementele de bază ale programării Python, inclusiv structurile de date, structurile de control și funcțiile.
  2. Introducere în învățarea automată cu Python. Acest curs vă învață cum să construiți și să evaluați modele de învățare automată folosind biblioteci populare precum NumPy, Pandas și Scikit-learn.
  3. Învățare profundă cu PyTorch. Acest curs acoperă învățarea profundă, inclusiv cum să construiești și să antrenezi rețele neuronale folosind biblioteca PyTorch.
  4. AI aplicat: Acest curs acoperă diverse aplicații ale AI, inclusiv procesarea limbajului natural, viziunea pe computer și jocul.
  5. Proiectul AI Capstone. În acest curs, veți aplica cunoștințele și abilitățile pe care le-ați învățat în cursurile anterioare într-un proiect din lumea reală.

De-a lungul programului, veți învăța cum să preprocesați datele, să pregătiți modele și să evaluați performanța folosind Python și diverse biblioteci. Veți afla, de asemenea, despre implicațiile etice și sociale ale inteligenței artificiale, inclusiv părtinire și corectitudine.

Programul Nanodegree „Programare AI cu Python” vizează persoane cu o anumită experiență de programare, dar nu necesită cunoștințe anterioare despre AI sau învățarea automată. Este un program cu ritm propriu, iar cursanții își pot lua atât timp cât au nevoie pentru a finaliza materialul de curs.

Pentru a rezuma, programul este foarte apreciat și a fost finalizat de mii de cursanți din întreaga lume. La finalizarea programului, cursanții vor avea abilitățile și cunoștințele necesare pentru a aplica inteligența artificială și tehnicile de învățare automată la problemele din lumea reală. Ei vor avea, de asemenea, un portofoliu de proiecte pentru a-și prezenta abilitățile potențialilor angajatori.

Inteligența artificială AZ: Aflați cum să construiți o inteligență artificială

Aflați cum să construiți un AI
Aflați cum să construiți un AI

Inteligența artificială AZ: Aflați cum să construiți o inteligență artificială” este un curs online oferit de Udemy care oferă o introducere cuprinzătoare în inteligența artificială (AI) și învățarea automată. Cursul este conceput pentru persoane fără cunoștințe anterioare de AI sau programare.

Cursul acoperă diverse subiecte legate de AI și învățarea automată. Subiectele includ învățarea supravegheată și nesupravegheată, învățarea profundă, procesarea limbajului natural și viziunea computerizată. Cursul oferă, de asemenea, instruire practică despre cum să utilizați diverse instrumente și platforme, inclusiv Python, TensorFlow și Keras.

Cursul include peste 40 de ore de prelegeri video. Include chestionare și exerciții de codare. Testele și exercițiile de codificare le permit cursanților să-și exerseze abilitățile. Prin urmare, cursanții câștigă experiență practică cu AI și algoritmi de învățare automată prin aceste chestionare și exerciții de codare. Cursul include, de asemenea, câteva proiecte care permit cursanților să-și aplice cunoștințele la problemele din lumea reală.

Deoarece cursul se desfășoară pe cont propriu, cursanții își pot lua atât timp cât au nevoie pentru a finaliza materialul. În plus, cursul este potrivit pentru oricine este interesat să dobândească cunoștințe despre AI și învățarea automată, indiferent de antecedentele sau nivelul de experiență.

La finalizarea cursului, cursanții vor avea o înțelegere solidă a modului de utilizare a inteligenței artificiale și a învățării automate pentru a rezolva probleme. Cursul oferă, de asemenea, o bază pentru studii ulterioare și cursuri mai avansate în AI și învățarea automată.

Postare recomandată: Top 5 GPT-extensii alimentate pentru Foi de calcul și Documente Google în 2023

Rețele neuronale și învățare profundă

Rețele neuronale și învățare profundă
Rețele neuronale și învățare profundă

"Rețele neuronale și învățare profundă” cursul este un curs online oferit de Coursera și predat de Andrew Ng, profesor la Universitatea Stanford și co-fondator al Google Brain. Cursul oferă o introducere în învățarea profundă, un subdomeniu al învățării automate care utilizează artificial rețele neuronale pentru a modela modele și relații complexe în date.

Cursul se adresează persoanelor care posedă o înțelegere fundamentală a programării Python și algebrei liniare. Acesta acoperă o serie de subiecte legate de rețelele neuronale și de învățarea profundă, inclusiv rețelele neuronale convoluționale, rețelele neuronale recurente și cadrele de învățare profundă, cum ar fi TensorFlow și Keras. Cursul include, de asemenea, sarcini practice de codare care le permit cursanților să-și exerseze abilitățile și să implementeze diverși algoritmi de învățare profundă.

Cursul constă din patru module, fiecare dintre ele include prelegeri video, chestionare și sarcini de programare.

Întrucât cursul se desfășoară pe cont propriu, cursanții își pot lua atât timp cât au nevoie pentru a-l finaliza.

La finalizarea cursului, cursanții vor avea o înțelegere solidă a principiilor învățării profunde, inclusiv capacitatea de a construi și antrena rețele neuronale pentru diverse aplicații.

Pentru a rezuma, cursul „Rețele neuronale și învățarea profundă” este o resursă de învățare binecunoscută și populară în rândul persoanelor interesate de învățarea profundă, iar mii de cursanți din întreaga lume l-au finalizat.

Știința datelor și învățarea mașinilor Bootcamp cu R

Curs de Data Science și Machine Learning
Curs de Data Science și Machine Learning

"Știința datelor și învățarea mașinilor Bootcamp cu R” este un curs online oferit de Udemy. Acest curs își propune să instruiască cursanții cu privire la elementele de bază ale științei datelor și ale învățării automate folosind limbajul de programare R.

Cursul se adresează începătorilor și nu necesită cunoștințe anterioare de programare sau știința datelor. Cursul acoperă o gamă largă de subiecte, inclusiv manipularea datelor, vizualizarea datelor, inferența statistică, algoritmii de învățare automată și evaluarea modelului.

Deci, cursul Data Science și Machine Learning cuprinde 19 secțiuni și oferă peste 100 de prelegeri, chestionare și sarcini de programare. Fiecare secțiune acoperă un subiect specific și include prelegeri video, exemple de codși exerciții care îi ajută pe cursanți să își exerseze abilitățile.

Unele dintre subiectele cheie abordate în curs includ:

  • Cerere și manipulare a datelor folosind dplyr și tidyr
  • Vizualizarea datelor folosind ggplot2
  • Probabilitate și inferență statistică
  • Regresia liniară și regresia multiplă
  • Arbori de clasificare și regresie
  • Păduri aleatorii și creșterea gradientului
  • Clustering și reducerea dimensionalității
  • Analiza seriilor de timp

Deci, la finalizarea cursului, cursanții vor avea o înțelegere solidă a limbajului de programare R și a aplicațiilor acestuia în știința datelor și învățarea automată. Ei vor avea, de asemenea, abilitățile de a analiza și interpreta seturi complexe de date, de a construi și de a evalua modele predictive și de a comunica rezultatele lor în mod eficient altora.

Postare recomandată: Top 100+ Rapoarte de tendințe 2023: Prognoza industriei globale

Concluzie

În concluzie, învățarea despre AI devine din ce în ce mai importantă în era digitală de astăzi, deoarece AI este rapid transformând diverse industrii și schimbarea modului în care trăim și lucrăm. Studiind AI, indivizii pot dezvolta cunoștințele și abilitățile necesare pentru a proiecta și dezvolta sisteme inteligente care pot învăța din date și pot lua predicții sau decizii.

Multe domenii, inclusiv asistența medicală, finanțele, transporturile și educația, folosesc AI, iar experții prevăd că aplicațiile acesteia vor continua să crească în anii următori.

Există multe cursuri și resurse online disponibile pentru a învăța despre AI, de la cursuri introductive până la cele mai avansate care acoperă subiecte precum învățarea profundă și învățarea prin consolidare. Investind în educația AI, persoanele pot rămâne la curent cu cele mai recente evoluții în domeniu, pot dobândi abilități valoroase care sunt la mare căutare și pot deschide noi oportunități de carieră.

În general, pentru a rămâne competitiv în zilele noastre piața locurilor de muncă și să fim pregătiți pentru viitorul muncii, indivizii trebuie să învețe inteligența artificială, deoarece aceasta va avea un impact din ce în ce mai semnificativ asupra diferitelor aspecte ale vieții noastre.

FAQ

AI sau inteligența artificială se referă la dezvoltarea sistemelor informatice care pot îndeplini sarcini care ar necesita de obicei inteligență umană, cum ar fi învățarea, rezolvarea problemelor și luarea deciziilor.

Există trei tipuri principale de IA: IA îngustă sau slabă, IA generală și superinteligență. AI îngustă este concepută pentru a îndeplini o anumită sarcină, în timp ce IA generală este capabilă să îndeplinească orice sarcină intelectuală pe care o poate face un om. Superinteligența, care este încă pur teoretică, se referă la IA care depășește inteligența umană și este capabilă să rezolve probleme dincolo de înțelegerea noastră.

AI are multe aplicații practice în diverse industrii, cum ar fi sănătatea, finanțele, transporturile și educația. Exemplele includ întreținerea predictivă în producție, medicina personalizată în domeniul sănătății, detectarea fraudei în finanțe și gestionarea inteligentă a traficului în transporturi.

Pentru a lucra în IA, este nevoie de o bază solidă în matematică, statistică și programare, precum și cunoștințe despre algoritmi și cadre de învățare automată, cum ar fi TensorFlow, Keras și PyTorch.

Există multe resurse online disponibile pentru a afla despre AI, inclusiv cursuri online gratuite, tutoriale și MOOC-uri oferite de universități și companii de top precum Google, Coursera, Udacity și edX.

AI ridică multe preocupări etice, cum ar fi părtinirea, confidențialitatea și înlocuirea locului de muncă. Este important ca indivizii și organizațiile să ia în considerare aceste probleme atunci când dezvoltă și implementează sisteme AI.

Citeşte mai mult:

Declinare a responsabilităţii

În conformitate cu Ghidurile proiectului Trust, vă rugăm să rețineți că informațiile furnizate pe această pagină nu sunt destinate și nu trebuie interpretate ca fiind consiliere juridică, fiscală, investițională, financiară sau orice altă formă de consiliere. Este important să investești doar ceea ce îți poți permite să pierzi și să cauți sfaturi financiare independente dacă ai îndoieli. Pentru informații suplimentare, vă sugerăm să consultați termenii și condițiile, precum și paginile de ajutor și asistență furnizate de emitent sau agent de publicitate. MetaversePost se angajează să raporteze corecte, imparțial, dar condițiile de piață pot fi modificate fără notificare.

Despre autor

Damir este liderul echipei, manager de produs și editor la Metaverse Post, care acoperă subiecte precum AI/ML, AGI, LLM-uri, Metaverse și Web3-domenii conexe. Articolele sale atrag o audiență masivă de peste un milion de utilizatori în fiecare lună. El pare a fi un expert cu 10 ani de experiență în SEO și marketing digital. Damir a fost menționat în Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto și alte publicații. Călătorește între Emiratele Arabe Unite, Turcia, Rusia și CSI ca nomad digital. Damir a obținut o diplomă de licență în fizică, despre care crede că i-a oferit abilitățile de gândire critică necesare pentru a avea succes în peisajul în continuă schimbare al internetului. 

Mai multe articole
Damir Yalalov
Damir Yalalov

Damir este liderul echipei, manager de produs și editor la Metaverse Post, care acoperă subiecte precum AI/ML, AGI, LLM-uri, Metaverse și Web3-domenii conexe. Articolele sale atrag o audiență masivă de peste un milion de utilizatori în fiecare lună. El pare a fi un expert cu 10 ani de experiență în SEO și marketing digital. Damir a fost menționat în Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto și alte publicații. Călătorește între Emiratele Arabe Unite, Turcia, Rusia și CSI ca nomad digital. Damir a obținut o diplomă de licență în fizică, despre care crede că i-a oferit abilitățile de gândire critică necesare pentru a avea succes în peisajul în continuă schimbare al internetului. 

Frenezia DOGE: Analizând creșterea recentă a valorii Dogecoin (DOGE).

Industria criptomonedelor se extinde rapid, iar monedele meme se pregătesc pentru o creștere semnificativă. Dogecoin (DOGE),...

Aflați mai multe

Evoluția conținutului generat de AI în metavers

Apariția conținutului AI generativ este una dintre cele mai fascinante dezvoltări din mediul virtual...

Aflați mai multe
Alăturați-vă comunității noastre tehnologice inovatoare
Citeste mai mult
Află mai multe
Cele mai bune oferte din această săptămână, investiții majore în AI, IT, Web3și Crypto (22-26.04)
rezumat Afaceri pieţe Tehnologia
Cele mai bune oferte din această săptămână, investiții majore în AI, IT, Web3și Crypto (22-26.04)
Aprilie 26, 2024
Monede AI fac valuri în lumea criptografică: performanță, cazuri de utilizare și ce urmează
AI Wiki Crypto Wiki Povești și recenzii Tehnologia
Monede AI fac valuri în lumea criptografică: performanță, cazuri de utilizare și ce urmează
Aprilie 26, 2024
SEC depune acuzații împotriva Geosyn Mining și îi acuză pe co-fondatorii săi de fraudă de 5.6 milioane USD
Afaceri Buletin de stiri Tehnologia
SEC depune acuzații împotriva Geosyn Mining și îi acuză pe co-fondatorii săi de fraudă de 5.6 milioane USD
Aprilie 26, 2024
Consensys inițiază o acțiune juridică împotriva SEC, contestă abordarea sa față de Ethereum
Afaceri Buletin de stiri Tehnologia
Consensys inițiază o acțiune juridică împotriva SEC, contestă abordarea sa față de Ethereum
Aprilie 26, 2024
CRYPTOMERIA LABS PTE. LTD.