15+ лучших курсов по искусственному интеллекту в 2023 году: бесплатные и платные

Искусственный интеллект — это быстро развивающаяся область, которая может революционизировать то, как мы живем и работаем. От беспилотных автомобилей до персонализированного здравоохранения ИИ уже оказал значительное влияние на многие отрасли и продолжает развиваться беспрецедентными темпами.

Поскольку все больше и больше компаний и организаций внедряют ИИ в свою деятельность, спрос на квалифицированных специалистов в этой области быстро растет.

Советы профессионалов
Эти 10+ генераторов контента с искусственным интеллектом были разработаны, чтобы помочь создателям контента быстро и эффективно создавать высококачественный контент.
Доступно высококачественное разрешение 4K и 8K, эти произведения искусства обязательно впечатлят зрителей своей потрясающей детализацией и реалистичностью.
Эти 10 криптопроектов с искусственным интеллектом были выбраны на основе инновационного использования технологии искусственного интеллекта в криптовалютной индустрии.

Чтобы удовлетворить этот спрос, в настоящее время существует широкий спектр доступных курсов по искусственному интеллекту, как бесплатных, так и платных, онлайн и лично. Эти курсы охватывают множество тем, от основ обучение с помощью машины и глубокое обучение в более специализированных областях, таких как обработка естественного языка и компьютерное зрение. Они предназначены для студентов, профессионалов и всех, кто интересуется этой захватывающей областью.

Список содержит лучшие курсы по искусственному интеллекту, доступные в настоящее время, в том числе курсы ведущих университетов, таких как Стэнфорд и Массачусетский технологический институт, а также промышленность таких лидеров, как Google и IBM. Он предназначен как для новичков, плохо знакомых с машинным обучением, так и для опытных профессионалов, стремящихся расширить свои знания.

Советы профессионалов
Эти Генераторы ИИ и Маркетинговые стратегии ИИ может помочь компаниям оптимизировать свои маркетинговые кампании и привлечь больше потенциальных клиентов.
Эти Плагины ИИ и SEO-инструменты ИИ может привести к повышению видимости и улучшению взаимодействия с клиентами, что приведет к более высоким конверсиям и увеличению доходов.
Создатель логотипа с искусственным интеллектом может помочь сэкономить драгоценное время и ресурсы, позволяя дизайнерам сосредоточиться на других важных аспектах своей работы.
Эти видео предоставить пошаговую инструкцию по использованию ChatGPT максимизировать свой потенциальный доход.
Фоторедакторы с искусственным интеллектом также может предоставить мощные возможности ретуширования, такие как удаление пятен или сглаживание морщин.

Сравнительная таблица лучших курсов искусственного интеллекта

Существует множество курсов по искусственному интеллекту, доступных как онлайн, так и офлайн, бесплатно и платно, от различных авторитетных учреждений по всему миру. Вот некоторые из лучших курсов по искусственному интеллекту:

Фамилия	Рейтинг	автор	Платформа	$
AI для всех	⭐⭐⭐⭐	Эндрю Нг	Coursera	Бесплатно
Машинное обучение с учителем	⭐⭐⭐	Эндрю Нг	Coursera	Бесплатно
Глубокое обучение	⭐⭐⭐⭐	Эндрю Нг	Coursera	Бесплатно
Профессиональная сертификация прикладного ИИ от IBM	⭐⭐⭐	IBM	Coursera	Бесплатно
Введение CS50 в ИИ с Python	⭐⭐⭐	Гарвардский университет	EDX	Бесплатно
Программирование AI с помощью Python	⭐⭐⭐⭐	Udacity	Udacity	оплату
Основы данных и ИИ	⭐⭐	Linux Foundation	EDX	Бесплатно
Введение в машинное обучение	⭐⭐⭐⭐	Google	Udacity	Бесплатно
Искусственный интеллект AZ: узнайте, как создать ИИ	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	оплату
Усиление обучения	⭐⭐	Дэвид Силвер	YouTube	Бесплатно
Нейронные сети и глубокое обучение	⭐⭐⭐⭐	глубокое обучение.ai	Coursera	оплату
Профессиональный сертификат разработчика TensorFlow	⭐⭐⭐	TensorFlow	Coursera	Бесплатно
Наука о данных и машинное обучение Bootcamp с R	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	оплату
Практическое глубокое обучение для кодеров	⭐⭐⭐	быстрый.ай	быстрый.ай	Бесплатно
Ускоренный курс машинного обучения	⭐⭐⭐	Google	Google	Бесплатно

Исследуйте и сравнивайте курсы по искусственному интеллекту, чтобы найти наиболее подходящий для ваших учебных потребностей и целей. Имейте в виду, что ИИ — это быстро развивающаяся область, поэтому крайне важно быть в курсе последних разработок и достижений.

Изучение ИИ также важно при разработке программ нашего будущего: 120+ лучших материалов, созданных искусственным интеллектом в 2023 году: изображения, музыка, видео

Лучшие бесплатные курсы по искусственному интеллекту

AI для всех

"AI для всех» на Coursera — это вводный курс, который дает всесторонний обзор области искусственного интеллекта (ИИ). Курс предназначен для людей, которые заинтересованы в изучении ИИ, но не обязательно имеют техническое образование в этой области.

Курс ведет Эндрю Нг, ведущий исследователь ИИ и соучредитель Coursera. Он состоит из четырех недель материала, каждая из которых содержит несколько видеолекций и викторин. Курс охватывает широкий круг тем, связанных с ИИ, включая машинное обучение, нейронные сети, компьютерное зрение, обработку естественного языка и робототехнику.

Курс охватывает фундаментальные принципы искусственного интеллекта, включая алгоритмы и методы машинного обучения и их практическое применение. Учащиеся изучат этические и социальные аспекты, связанные с ИИ. Курс охватывает использование ИИ в различных секторах, таких как здравоохранение, финансы и транспорт.

В целом, курс «ИИ для всех» является отличным введением в область ИИ и подходит для всех, кто хочет получить базовое понимание предмета. Он не требует каких-либо предварительных технических знаний и может быть выполнен в вашем собственном темпе.

Контролируемое машинное обучение: регрессия и классификация

"Контролируемое машинное обучение: регрессия и классификация” на Coursera — это популярный онлайн-курс, который преподает Эндрю Нг, ведущий исследователь искусственного интеллекта и соучредитель Coursera. Этот курс предназначен для всестороннего введения в машинное обучение, которое является частью искусственный интеллект который фокусируется на разработке алгоритмов, которые могут учиться на данных.

Курс состоит из 11 недель материала, каждая из которых содержит несколько видеолекций, викторин и заданий по программированию. Тем не менее, курс охватывает широкий круг тем, связанных с машинным обучением, включая линейную регрессию, логистическую регрессию, нейронные сети, методы опорных векторов, кластеризацию и обнаружение аномалий.

В целом, курс «Машинное обучение» на Coursera — отличный ресурс для всех, кто хочет получить прочную основу в области машинного обучения. Курс ведет один из самых уважаемых экспертов в этой области, который дает всесторонний обзор предмета.

Рекомендуемый пост: 8 лучших видеоредакторов и программного обеспечения на базе ИИ в 2023 году

Глубокое обучение

"Глубокое обучениеСпециализация на Coursera — это комплексный онлайн-курс, который преподает Эндрю Нг и команда опытных инструкторов. Цель этой специализации состоит в том, чтобы предложить подробное введение в глубокое обучение. Это подобласть машинного обучения, которая концентрируется на обучении искусственных нейронных сетей с несколькими слоями для повышения точности прогнозов и классификаций.

Специализация состоит из пяти курсов, каждый из которых охватывает различные аспекты глубокого обучения. Курсы:

1. Нейронные сети и глубокое обучение: Этот курс охватывает основы глубокого обучения и нейронных сетей, в том числе способы их создания и обучения.
2. Улучшение глубоких нейронных сетей: Настройка гиперпараметров, регуляризация и оптимизация. Этот курс охватывает передовые методы повышения производительности глубоких нейронных сетей, включая настройку гиперпараметров, регуляризацию и оптимизацию.
3. Структурирование проектов машинного обучения: В этом курсе вы узнаете, как структурировать проекты машинного обучения, в том числе как диагностировать и исправлять ошибки в ваших моделях.
4. Сверточные нейронные сети: Этот курс охватывает сверточные нейронные сети, которые обычно используются в задачах компьютерного зрения, таких как распознавание изображений.
5. Модели последовательности: Этот курс охватывает модели последовательности, которые используются в обработке естественного языка и других приложениях, использующих последовательные данные.

В целом, тысячи студентов по всему миру прошли престижную специализацию «Глубокое обучение» на Coursera. Курс предназначен для людей с фундаментальными знаниями в области программирования и машинного обучения и направлен на то, чтобы научить их новейшим методам глубокого обучения.

Прикладной искусственный интеллект от IBM

"Прикладной искусственный интеллект от IBMпрофессиональный сертификат на Coursera — это программа, предлагаемая IBM Уотсон АИ. Этот сертификат предназначен для предоставления учащимся навыков и знаний, необходимых для создания и развертывания решений ИИ в реальных условиях.

Программа состоит из шести курсов, каждый из которых охватывает различные аспекты прикладного искусственный интеллект. Курсы:

1. Введение в Искусственный интеллект: Этот курс предоставляет обзор ИИ, включая его историю, основные принципы и приложения.
2. Начало работы с ИИ с помощью IBM Watson: Этот курс научит вас использовать IBM Watson для создания и развертывания решений ИИ.
3. Создание приложений ИИ с помощью Watson API: В этом курсе рассказывается, как использовать различные API-интерфейсы Watson для создания и развертывания приложений ИИ.
4. Создание чат-ботов с помощью Watson API: В этом курсе вы узнаете, как использовать Watson API для создания чат-ботов для обслуживания клиентов и других приложений.
5. Введение в компьютерное зрение с Watson и OpenCV: Этот курс охватывает компьютерное зрение и способы использования Watson и OpenCV для создания приложений компьютерного зрения.
6. Создание приложений ИИ с помощью TensorFlow: Этот курс охватывает TensorFlow, популярный фреймворк для создания и развертывания. модели глубокого обучения.

Подводя итог, на протяжении всей программы вы узнаете о практических аспектах создания и развертывания решений ИИ, в том числе о том, как предварительно обрабатывать данные, модели поездови оценить производительность. Вы также узнаете об этических и социальных последствиях ИИ, включая предвзятость и справедливость.

Рекомендуемый пост: 50+ лучших музыкальных стартапов с искусственным интеллектом в 2023 году: Metaverse Post Отраслевой отчет

CS50 - введение в искусственный интеллект с помощью Python

CS50 - введение в искусственный интеллект с помощью Python— это онлайн-курс, предлагаемый Гарвардским университетом через edX. Этот курс предназначен для введения в искусственный интеллект и машинное обучение с использованием языка программирования Python.

Курс состоит из нескольких модулей, каждый из которых содержит видеолекции, викторины и задания по программированию. Курс охватывает ряд тем, связанных с искусственным интеллектом и машинным обучением, включая алгоритмы поиска, оптимизацию, машинное обучение и глубокое обучение.

Подводя итог, можно сказать, что «Введение в ИИ с помощью Python» — это высоко оцененный курс, который обеспечивает прочную основу в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Тем не менее, этот курс прошли тысячи слушателей по всему миру. Он подходит для всех, кто интересуется этими темами, и предназначен для людей, имеющих некоторый опыт программирования. Предварительные знания в области искусственного интеллекта или машинного обучения не требуются. Таким образом, по завершении курса учащиеся будут обладать навыками и знаниями для применения методов искусственного интеллекта и машинного обучения к реальным проблемам.

Основы данных и ИИ

Основы данных и ИИ” — это онлайн-курс, предлагаемый Microsoft через edX. Этот курс предназначен для введения в анализ данных и искусственного интеллекта (ИИ).

Курс состоит из нескольких модулей, каждый из которых содержит видеолекции, викторины и практические занятия. Курс охватывает ряд тем, связанных с анализом данных и искусственным интеллектом, включая типы и источники данных, обработку данных, визуализацию данных, машинное обучение и глубокое обучение.

На протяжении курса вы научитесь использовать различные инструменты и платформы, в том числе Azure. Машинное обучение, Python и Jupyter Notebooks для анализа данных и построения моделей ИИ. Вы также узнаете об этических и социальных последствиях ИИ, включая справедливость, конфиденциальность и безопасность.

В целом, курс могут пройти лица с некоторым опытом программирования, и им не нужны какие-либо предварительные знания в области анализа данных или искусственного интеллекта. Это курс для самостоятельного изучения, и учащиеся могут уделять столько времени, сколько им необходимо, для изучения материала курса.

Рекомендуемый пост: 3 новых способа применения ИИ в космических миссиях

Введение в машинное обучение

Введение в машинное обучение” — это онлайн-курс, предлагаемый Udacity, который знакомит с основами машинного обучения. Курс предназначен для людей, которые имеют некоторый опыт программирования, но не обязательно ранее знакомились с машинным обучением.

Каждый урок курса охватывает отдельный аспект машинного обучения. К ним относятся контролируемое и неконтролируемое обучение, масштабирование функций, перекрестная проверка, переобучение и показатели производительности. Кроме того, в курсе используется язык программирования Python и библиотека scikit-learn для реализации и применения алгоритмов машинного обучения.

Подводя итог, можно сказать, что курс позволяет учащимся проходить его в своем собственном темпе без каких-либо ограничений по времени. Курс включает видеолекции, викторины и задания по программированию, чтобы обеспечить практический опыт работы с алгоритмами машинного обучения. Курс разработан, чтобы помочь учащимся улучшить свое понимание концепций и методов машинного обучения.

Усиление обучения

"Усиление обучения Курс Дэвида Сильвера» — это серия видеолекций по обучению с подкреплением (RL), впервые предложенная в 2015 году Дэвидом Сильвером, исследователем DeepMind. Курс состоит из 10 видеолекций, каждая продолжительностью примерно 1-2 часа, и охватывает широкий круг тем, связанных с RL, включая марковские процессы принятия решений, методы Монте-Карло, обучение временным различиям и глубокое обучение с подкреплением.

Курс подходит для людей с опытом работы в области математики, информатики или смежных областях. Он представляет собой всеобъемлющее введение в RL, включая как теорию, так и практические примеры.
Тысячи слушателей по всему миру просмотрели лекции. Курс является популярным ресурсом для студентов и исследователей, интересующихся RL.

Как ИИ языковая модель, я не могу в режиме реального времени предоставлять обновленную информацию о текущем состоянии курса в 2023 году. Однако, учитывая его популярность и полезность, вполне вероятно, что материал по-прежнему актуален и ценен для всех, кто интересуется изучением RL.

Рекомендуемый пост: 6 проблем и проблем с AI ChatBot: ChatGPT, Бард, Клод

Профессиональный сертификат разработчика TensorFlow

"Разработчик TensorFlow«Профессиональный сертификат» — это онлайн-программа, предлагаемая Coursera в сотрудничестве с deeplearning.ai. Программа направлена ​​на то, чтобы научить учащихся создавать и развертывать модели глубокого обучения с использованием TensorFlow, программное обеспечение с открытым исходным кодом библиотека, созданная Google.

Программа состоит из четырех курсов, каждый из которых охватывает разные аспекты глубокого обучения с использованием TensorFlow. Курсы:

1. Введение в TensorFlow для ИИ, машинного обучения и глубокого обучения: Этот курс представляет собой введение в TensorFlow и охватывает основы создания и обучения моделей глубокого обучения.
2. Сверточные нейронные сети в TensorFlow: Этот курс фокусируется на сверточных нейронных сетях (CNN), типе нейронной сети, обычно используемом для классификации изображений, и учит учащихся создавать и обучать CNN с использованием TensorFlow.
3. Обработка естественного языка в TensorFlow: Этот курс охватывает методы обработки естественного языка (NLP), такие как классификация текста и анализ настроений, и учит учащихся применять эти методы с помощью TensorFlow.
4. Последовательности, временные ряды и прогноз: Этот курс учит слушателей создавать и обучать рекуррентные нейронные сети (RNN) и другие модели глубокого обучения для анализа данных временных рядов.

Программа предназначена для самостоятельного изучения, и учащиеся могут уделять столько времени, сколько им необходимо для завершения каждого курса. Каждый курс включает видеолекции, викторины и задания по программированию, которые учащиеся должны выполнить, чтобы получить сертификат.

Практическое глубокое обучение для кодеров

Курс fast.ai — это онлайн-курс по глубокому обучению и машинному обучению, предлагаемый fast.ai. Fast.ai — исследовательская лаборатория и образовательная организация, основанная Джереми Ховардом и Рэйчел Томас. Курс направлен на то, чтобы быть прагматичным и основанным на опыте. Таким образом, курс обучает учащихся тому, как создавать модели глубокого обучения с использованием Python и библиотеки fastai.

Курс состоит из двух частей: «Практическое глубокое обучение для кодеров» и курс «Cutting Edge Deep Learning for Coders». Первая часть курса охватывает основы глубокого обучения, в том числе нейронные сети, сверточные нейронные сети и рекуррентные нейронные сети. Итак, вторая часть курса охватывает более сложные темы глубокого обучения, включая генеративные модели, обучение с подкреплением и обработку естественного языка.

Курс направлен на то, чтобы быть инклюзивным для учащихся всех уровней квалификации и не требует каких-либо предварительных знаний в области машинного обучения или глубокого обучения. Кроме того, курс использует ноутбуки Jupyter для обучения и включает в себя практические упражнения по кодированию, которые учащиеся могут выполнять с помощью Google Colaboratory.

Некоторые из ключевых тем, затронутых в курсе, включают в себя:

• Классификация изображений
• Обнаружение объекта
• Обработка естественного языка
• Системы рекомендаций
• Генеративные модели
• Укрепление обучения

Таким образом, учащиеся, завершившие курс, будут понимать концепции глубокого обучения и машинного обучения, а также будут обладать навыками создания и развертывания моделей глубокого обучения для различных приложений. Курс пользуется уважением в сфере машинного обучения, и эксперты рекомендуют его в качестве отправной точки для новичков.

Рекомендуемый пост: Топ 9 бесплатных Stable Diffusion ресурсы для создания изображений

Ускоренный курс машинного обучения

Google Ускоренный курс машинного обучения — это бесплатный онлайн-курс, предлагаемый Google, который знакомит с концепциями, инструментами и методами машинного обучения. Курс предназначен для разработчиков с минимальным опытом или вообще без опыта в машинном обучении, и его цель — дать быстрый и прагматичный обзор области.

Таким образом, курс разделен на множество модулей, каждый из которых охватывает отдельный аспект машинного обучения. Эти модули включают в себя:

1. Введение в машинное обучение. В этом модуле представлен обзор основных понятий и терминологии, используемых в машинном обучении, и он знакомит учащихся с обучением с учителем, обучением без учителя и обучением с подкреплением.
2. Машинное обучение с TensorFlow. Этот модуль представляет собой введение в структуру TensorFlow, которая используется Google для разработки моделей машинного обучения.
3. Обобщение, переоснащение и недообучение. В этом модуле объясняются концепции обобщения, переобучения и недообучения, а также способы их избежания при построении моделей машинного обучения.
4. Нейронные сети. Этот модуль представляет собой введение в нейронные сети, которые представляют собой класс моделей машинного обучения, вдохновленных структурой мозга.
5. Обучение нейронных сетей.В этом модуле объясняется, как обучать нейронные сети с использованием обратного распространения ошибки, и вводятся методы повышения производительности нейронных сетей.
6. Глубокие нейронные сети: Этот модуль представляет собой введение в глубокие нейронные сети, которые представляют собой нейронные сети с несколькими слоями.
7. Программирование TensorFlow: Этот модуль представляет собой введение в программирование TensorFlow и охватывает такие темы, как тензоры, операции и графики.

Подводя итог, можно сказать, что курс включает видеолекции, интерактивные упражнения и задания по программированию, и учащиеся могут проходить его в своем собственном темпе. По завершении курса учащиеся получат базовое представление о концепциях и методах машинного обучения и смогут использовать TensorFlow для создания простых моделей машинного обучения.

Рекомендуется: 10+ лучших фоторедакторов AI 2023: онлайн и бесплатно

---

Лучшие платные курсы по искусственному интеллекту

Программирование AI с помощью Python

"Программирование AI с помощью PythonПрограмма Nanodegree, предлагаемая Udacity, предназначена для того, чтобы предоставить учащимся всестороннее введение в искусственный интеллект и машинное обучение с использованием языка программирования Python.

Программа состоит из пяти курсов, каждый из которых охватывает различные аспекты искусственного интеллекта и машинного обучения. Курсы:

1. Введение в программирование на Python. Этот курс охватывает основы программирования на Python, включая структуры данных, управляющие структуры и функции.
2. Введение в машинное обучение с помощью Python. Этот курс научит вас создавать и оценивать модели машинного обучения с использованием популярных библиотек, таких как NumPy, Pandas и Scikit-learn.
3. Глубокое обучение с PyTorch. Этот курс охватывает глубокое обучение, в том числе создание и обучение нейронных сетей с использованием библиотеки PyTorch.
4. Прикладной ИИ: Этот курс охватывает различные приложения ИИ, включая обработку естественного языка, компьютерное зрение и игры.
5. Проект AI Capstone. В этом курсе вы примените знания и навыки, полученные на предыдущих курсах, к реальному проекту.

На протяжении всей программы вы узнаете, как предварительно обрабатывать данные, обучать модели и оценивать производительность с помощью Python и различных библиотек. Вы также узнаете об этических и социальных последствиях ИИ, включая предвзятость и справедливость.

Программа Nanodegree «Программирование ИИ с помощью Python» предназначена для людей с некоторым опытом программирования, но не требует каких-либо предварительных знаний в области ИИ или машинного обучения. Это программа для самостоятельного изучения, и учащиеся могут уделять столько времени, сколько им нужно, для изучения материала курса.

Подводя итог, можно сказать, что программа высоко ценится и была завершена тысячами учащихся по всему миру. По завершении программы учащиеся будут обладать навыками и знаниями, необходимыми для применения методов искусственного интеллекта и машинного обучения к реальным проблемам. У них также будет портфолио проектов, чтобы продемонстрировать свои навыки потенциальным работодателям.

Искусственный интеллект AZ: узнайте, как создать ИИ

Искусственный интеллект AZ: узнайте, как создать ИИ” — это онлайн-курс, предлагаемый Udemy, который представляет собой всестороннее введение в искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение. Курс предназначен для людей, не имеющих предварительных знаний об искусственном интеллекте или программировании.

Курс охватывает различные темы, связанные с искусственным интеллектом и машинным обучением. Темы включают контролируемое и неконтролируемое обучение, глубокое обучение, обработку естественного языка и компьютерное зрение. Курс также включает практическое обучение использованию различных инструментов и платформ, включая Python, TensorFlow и Keras.

Курс включает более 40 часов видеолекций. Он включает в себя викторины и упражнения по кодированию. Тесты и упражнения по кодированию позволяют учащимся практиковать свои навыки. Таким образом, учащиеся получают практический опыт работы с алгоритмами искусственного интеллекта и машинного обучения с помощью этих викторин и упражнений по программированию. Курс также включает в себя несколько проектов, которые позволяют учащимся применять свои знания для решения реальных проблем.

Поскольку курс является самостоятельным, учащиеся могут уделять столько времени, сколько им требуется, для завершения материала. Кроме того, курс подходит для всех, кто заинтересован в получении знаний об искусственном интеллекте и машинном обучении, независимо от их фона или уровня опыта.

По завершении курса учащиеся будут иметь четкое представление о том, как использовать ИИ и машинное обучение для решения проблем. Курс также обеспечивает основу для дальнейшего обучения и более продвинутых курсов по искусственному интеллекту и машинному обучению.

Рекомендуемый пост: Топ-5 GPTРасширения на базе Google Sheets и Docs в 2023 году

Нейронные сети и глубокое обучение

"Нейронные сети и глубокое обучение” — это онлайн-курс, предлагаемый Coursera и читаемый Эндрю Нг, профессором Стэнфордского университета и соучредителем Google Brain. Курс представляет собой введение в глубокое обучение, подобласть машинного обучения, в которой используются искусственные нейронные сети моделировать сложные шаблоны и отношения в данных.

Курс предназначен для людей, которые обладают базовыми знаниями в области программирования Python и линейной алгебры. Он охватывает ряд тем, связанных с нейронными сетями и глубоким обучением, включая сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети и фреймворки глубокого обучения, такие как TensorFlow и Keras. Курс также включает в себя практические задания по кодированию, которые позволяют учащимся практиковать свои навыки и реализовывать различные алгоритмы глубокого обучения.

Курс состоит из четырех модулей, каждый из которых включает видеолекции, викторины и задания по программированию.

Поскольку курс является самостоятельным, учащиеся могут потратить на его прохождение столько времени, сколько им нужно.

По завершении курса учащиеся будут иметь четкое представление о принципах глубокого обучения, включая способность создавать и обучать нейронные сети для различных приложений.

Подводя итог, можно сказать, что курс «Нейронные сети и глубокое обучение» является хорошо известным и популярным учебным ресурсом среди людей, интересующихся глубоким обучением, и тысячи учащихся по всему миру прошли его.

Наука о данных и машинное обучение Bootcamp с R

"Наука о данных и машинное обучение Bootcamp с R” — это онлайн-курс, предлагаемый Udemy. Этот курс предназначен для обучения учащихся основам науки о данных и машинного обучения с использованием языка программирования R.

Курс предназначен для начинающих и не требует каких-либо предварительных знаний в области программирования или науки о данных. Курс охватывает широкий круг тем, включая обработку данных, визуализацию данных, статистические выводы, алгоритмы машинного обучения и оценку моделей.

Итак, курс Data Science and Machine Learning состоит из 19 разделов и предлагает более 100 лекций, викторин и заданий по программированию. Каждый раздел посвящен определенной теме и включает в себя видеолекции, примеры кодаи упражнения, которые помогают учащимся практиковать свои навыки.

Некоторые из ключевых тем, затронутых в курсе, включают в себя:

• Обработка данных и манипулирование ими с помощью dplyr и tidyr
• Визуализация данных с помощью ggplot2
• Вероятность и статистический вывод
• Линейная регрессия и множественная регрессия
• Деревья классификации и регрессии
• Случайные леса и повышение градиента
• Кластеризация и уменьшение размерности
• Анализ временных рядов

Таким образом, по завершении курса учащиеся будут иметь четкое представление о языке программирования R и его приложениях в науке о данных и машинном обучении. Они также будут обладать навыками анализа и интерпретации сложных наборов данных, построения и оценки прогностических моделей и эффективного обмена своими выводами с другими.

Рекомендуемый пост: 100+ лучших отчетов о тенденциях 2023 года: глобальные отраслевые прогнозы

---

Заключение

В заключение, изучение ИИ становится все более важным в сегодняшнюю цифровую эпоху, поскольку ИИ быстро преобразование различных отраслей и изменить то, как мы живем и работаем. Изучая ИИ, люди могут развивать знания и навыки, необходимые для проектирования и разработки интеллектуальных систем, которые могут учиться на данных и делать прогнозы или принимать решения.

Во многих областях, включая здравоохранение, финансы, транспорт и образование, используется ИИ, и эксперты прогнозируют, что его применение будет продолжать расти в будущем. ближайшие годы.

Существует множество онлайн-курсов и ресурсов для изучения ИИ, от вводных курсов до более продвинутых, которые охватывают такие темы, как глубокое обучение и обучение с подкреплением. Инвестируя в образование в области ИИ, люди могут оставаться в курсе последних событий в этой области, приобретать ценные навыки, пользующиеся большим спросом, и потенциально открывать новые карьерные возможности.

В целом, чтобы оставаться конкурентоспособными в сегодняшнем рынок труда и быть готовыми к будущему работы, люди должны изучать ИИ, поскольку он будет оказывать все более значительное влияние на различные аспекты нашей жизни.

FAQ

ИИ или искусственный интеллект относится к разработке компьютерных систем, которые могут выполнять задачи, которые обычно требуют человеческого интеллекта, такие как обучение, решение проблем и принятие решений.

Существует три основных типа ИИ: узкий или слабый ИИ, общий ИИ и сверхразум. Узкий ИИ предназначен для выполнения конкретной задачи, в то время как общий ИИ способен выполнять любую интеллектуальную задачу, которую может выполнять человек. Сверхразум, который все еще является чисто теоретическим, относится к ИИ, который превосходит человеческий интеллект и способен решать проблемы, находящиеся за пределами нашего понимания.

ИИ имеет множество практических применений в различных отраслях, таких как здравоохранение, финансы, транспорт и образование. Примеры включают профилактическое обслуживание в производстве, персонализированную медицину в здравоохранении, обнаружение мошенничества в финансах и интеллектуальное управление движением на транспорте.

Для работы в области ИИ необходимы прочные знания в области математики, статистики и программирования, а также знание алгоритмов и сред машинного обучения, таких как TensorFlow, Keras и PyTorch.

Существует множество онлайн-ресурсов для изучения ИИ, в том числе бесплатные онлайн-курсы, учебные пособия и МООК, предлагаемые ведущими университетами и компаниями, такими как Google, Coursera, Udacity и edX.

ИИ вызывает много этических проблем, таких как предвзятость, конфиденциальность и увольнение. Отдельным лицам и организациям важно учитывать эти вопросы при разработке и развертывании систем ИИ.

Прочитайте больше:

• ИИ Bing нельзя доверять; Поисковик скрывает свои ошибки
• Сервис искусственного интеллекта KickResume может помочь вам создать идеальное резюме
• Топ-7 генераторов голоса с искусственным интеллектом и клонирование голоса для преобразования текста в речь
• 10 потенциальных приложений с искусственным интеллектом, которые могут революционизировать спорт
• 10 лучших мобильных приложений AI Art Generator в 2023 году для Android и IOS