15+ najboljših tečajev umetne inteligence za učenje v letu 2023: brezplačni in plačljivi

Umetna inteligenca je hitro rastoče področje, ki lahko spremeni način življenja in dela. Od samovozečih avtomobilov do personaliziranega zdravstvenega varstva je umetna inteligenca že močno vplivala na številne industrije in še naprej napreduje z izjemno hitrostjo.

Ker vse več podjetij in organizacij vključuje umetno inteligenco v svoje delovanje, povpraševanje po usposobljenih strokovnjakih na tem področju hitro narašča.

Pro Nasveti
te 10+ generatorjev vsebine z umetno inteligenco so bili zasnovani za pomoč ustvarjalcem vsebine pri hitri in učinkoviti izdelavi visokokakovostne vsebine.
z visokokakovostna ločljivost 4K in 8K, bodo ta umetniška dela zagotovo navdušila gledalce s svojimi osupljivimi podrobnostmi in realizmom.
te 10 kripto projektov AI so bili izbrani na podlagi njihove inovativne uporabe tehnologije umetne inteligence v industriji kriptovalut.

Da bi zadovoljili to povpraševanje, je zdaj na voljo široka paleta tečajev umetne inteligence, tako brezplačnih kot plačljivih, na spletu in osebno. Ti tečaji pokrivajo različne teme, od osnov strojno učenje in poglobljeno učenje na bolj specializirana področja, kot sta obdelava naravnega jezika in računalniški vid. Namenjeni so študentom, strokovnjakom in vsem, ki jih zanima to vznemirljivo področje.

Seznam vsebuje najboljše tečaje umetne inteligence, ki so trenutno na voljo, vključno s tečaji vrhunskih univerz, kot sta Stanford in MIT ter Industrija voditelji, kot sta Google in IBM. Namenjen je tako začetnikom, ki so novi v strojnem učenju, kot izkušenim strokovnjakom, ki želijo razširiti svoje znanje.

Pro Nasveti
te Generatorji AI in Tržne strategije AI lahko pomaga podjetjem optimizirati njihove tržne akcije in doseči več potencialnih strank.
te Vtičniki AI in AI SEO orodja lahko vodi do povečane prepoznavnosti in izboljšanega sodelovanja strank, kar ima za posledico višje konverzije in večji prihodek.
Izdelovalec logotipov AI lahko pomaga prihraniti dragocen čas in vire ter omogoča oblikovalcem, da se osredotočijo na druge pomembne vidike svojega dela.
te videi nudi navodila po korakih za uporabo ChatGPT da povečate svoj potencialni dohodek.
AI urejevalniki fotografij lahko nudi tudi zmogljive zmožnosti retuširanja, kot je odstranjevanje madežev ali glajenje gub.

Primerjalni list najboljših tečajev AI

Obstajajo številni tečaji umetne inteligence, ki so na voljo na spletu in brez njega, brezplačni in plačljivi, od različnih uglednih ustanov po vsem svetu. Tukaj je nekaj najboljših tečajev AI:

Ime	Oceni	Avtor	Platforma	$
AI za vsakogar	⭐⭐⭐⭐	Andrew Ng	Coursera	brezplačno
Strojno učenje pod nadzorom	⭐⭐⭐	Andrew Ng	Coursera	brezplačno
Globoko učenje	⭐⭐⭐⭐	Andrew Ng	Coursera	brezplačno
Strokovno certificiranje Uporabljena umetna inteligenca podjetja IBM	⭐⭐⭐	IBM	Coursera	brezplačno
CS50 Uvod v AI s Pythonom	⭐⭐⭐	Harvard University	EDX	brezplačno
AI programiranje s Python-om	⭐⭐⭐⭐	Udacity	Udacity	Plačano
Podatki in osnove umetne inteligence	⭐⭐	Linux Foundation	EDX	brezplačno
Uvod v strojno učenje	⭐⭐⭐⭐	google	Udacity	brezplačno
Umetna inteligenca AZ: Naučite se zgraditi AI	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	Plačano
Okrepitveno učenje	⭐⭐	David Silver	YouTube	brezplačno
Nevronske mreže in poglobljeno učenje	⭐⭐⭐⭐	poglabljanje.ai	Coursera	Plačano
Profesionalni certifikat razvijalca TensorFlow	⭐⭐⭐	TensorFlow	Coursera	brezplačno
Bootcamp za podatkovno znanost in strojno učenje z R	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	Plačano
Praktično globoko učenje za kodirnike	⭐⭐⭐	hitro.ai	hitro.ai	brezplačno
Crash tečaj strojnega učenja	⭐⭐⭐	google	google	brezplačno

Raziščite in primerjajte tečaje umetne inteligence, da poiščete tiste, ki najbolj ustrezajo vašim učnim potrebam in ciljem. Umetna inteligenca je hitro razvijajoče se področje, zato je ključnega pomena biti na tekočem z najnovejšim razvojem in napredkom.

Študij AI je pomemben tudi pri oblikovanju programov naše prihodnosti: 120+ najbolj priljubljenih vsebin, ustvarjenih z umetno inteligenco v letu 2023: slike, glasba, videi

Najboljši brezplačni tečaji AI

AI za vsakogar

"AI za vsakogar” tečaj na Courseri je uvodni tečaj, ki ponuja celovit pregled področja umetne inteligence (AI). Tečaj je zasnovan za posameznike, ki jih zanima učenje o AI, vendar nimajo nujno tehničnega znanja na tem področju.

Tečaj poučuje Andrew Ng, vodilni raziskovalec AI in soustanovitelj Coursere. Sestavljen je iz štirih tednov gradiva, od katerih vsak vsebuje več video predavanj in kvizov. Tečaj pokriva široko paleto tem, povezanih z umetno inteligenco, vključno s strojnim učenjem, nevronskimi mrežami, računalniškim vidom, obdelavo naravnega jezika in robotiko.

Predmet zajema temeljna načela umetne inteligence, vključno z algoritmi in tehnikami strojnega učenja ter njihovimi praktičnimi aplikacijami. Učenci bodo raziskovali etične in družbene vidike, povezane z umetno inteligenco. Tečaj zajema uporabo umetne inteligence v različnih sektorjih, kot so zdravstvo, finance in transport.

Na splošno je tečaj »AI za vsakogar« odličen uvod v področje umetne inteligence in je primeren za vsakogar, ki želi pridobiti temeljno razumevanje teme. Ne zahteva nobenega predhodnega tehničnega znanja in ga lahko dokončate po lastni želji.

Nadzorovano strojno učenje: regresija in klasifikacija

"Nadzorovano strojno učenje: regresija in klasifikacija” na Courseri je priljubljen spletni tečaj, ki ga poučuje Andrew Ng, vodilni raziskovalec AI in soustanovitelj Coursere. Ta tečaj je zasnovan tako, da nudi celovit uvod v strojno učenje, ki je podpodročje Umetna inteligenca ki se osredotoča na razvoj algoritmov, ki se lahko učijo iz podatkov.

Tečaj obsega 11 tednov gradiva, od katerih vsak vsebuje več video predavanj, kvizov in programskih nalog. Vendar pa tečaj pokriva široko paleto tem, povezanih s strojnim učenjem, vključno z linearno regresijo, logistično regresijo, nevronskimi mrežami, podpornimi vektorskimi stroji, združevanjem v gruče in odkrivanjem nepravilnosti.

Na splošno je tečaj »Strojno učenje« na Courseri odličen vir za vsakogar, ki želi pridobiti trdne temelje strojnega učenja. Eden najbolj cenjenih strokovnjakov na tem področju vodi tečaj in nudi celovit pregled predmeta.

Priporočena objava: 8 najboljših video urejevalnikov in programske opreme, ki jih poganja AI v letu 2023

Globoko učenje

"Globoko učenje” Specializacija na Courseri je obsežen spletni tečaj, ki ga poučuje Andrew Ng in ekipa strokovnih inštruktorjev. Zasnova te specializacije je ponuditi temeljit uvod v poglobljeno učenje. Je podpodročje strojnega učenja, ki se osredotoča na poučevanje umetnih nevronskih mrež z več plastmi za izboljšanje natančnosti napovedi in klasifikacij.

Specializacija je sestavljena iz petih tečajev, od katerih vsak pokriva različne vidike globokega učenja. Tečaji so:

1. Nevronske mreže in globoko učenje: Ta tečaj zajema osnove globokega učenja in nevronskih mrež, vključno s tem, kako jih zgraditi in usposobiti.
2. Izboljšanje globokih nevronskih mrež: Hiperparametrsko uravnavanje, regulacija in optimizacija: Ta tečaj zajema napredne tehnike za izboljšanje delovanja globokih nevronskih mrež, vključno s hiperparametrskim uglaševanjem, regulacijo in optimizacijo.
3. Strukturiranje projektov strojnega učenja: Ta tečaj vas nauči, kako strukturirati projekte strojnega učenja, vključno s tem, kako diagnosticirati in popraviti napake v svojih modelih.
4. Konvolucijske nevronske mreže: Ta predmet pokriva konvolucijska nevronska omrežja, ki se običajno uporabljajo pri nalogah računalniškega vida, kot je prepoznavanje slik.
5. Zaporedni modeli: Ta predmet pokriva modele zaporedja, ki se uporabljajo pri obdelavi naravnega jezika in drugih aplikacijah, ki vključujejo zaporedne podatke.

Na splošno je na tisoče študentov po vsem svetu zaključilo zelo cenjeno specializacijo "globinskega učenja" na Courseri. Tečaj je namenjen posameznikom s temeljnim znanjem programiranja in strojnega učenja ter jih želi naučiti najnovejših tehnik globokega učenja.

IBM-ova uporabna umetna inteligenca

"IBM-ova uporabna umetna inteligenca” strokovni certifikat na Courseri je program, ki ga ponuja IBM Watson AI. Ta certifikat je zasnovan tako, da učencem nudi spretnosti in znanje, potrebno za izdelavo in uvajanje rešitev umetne inteligence v resničnih okoljih.

Program je sestavljen iz šestih tečajev, od katerih vsak pokriva različne vidike uporabe Umetna inteligenca. Tečaji so:

1. Predstavitev Umetna inteligenca: Ta tečaj ponuja pregled umetne inteligence, vključno z njeno zgodovino, osnovnimi načeli in aplikacijami.
2. Začetek uporabe AI z uporabo IBM Watson: Ta tečaj vas nauči, kako uporabljati IBM Watson za izdelavo in uvajanje rešitev AI.
3. Gradnja aplikacij AI z Watson API-ji: Ta tečaj pokriva, kako uporabljati različne API-je Watson za gradnjo in uvajanje aplikacij AI.
4. Gradnja klepetalnih robotov z API-ji Watson: Ta tečaj vas nauči, kako uporabljati API-je Watson za ustvarjanje klepetalnih robotov za storitve za stranke in druge aplikacije.
5. Uvod v računalniški vid z Watson in OpenCV: Ta tečaj pokriva računalniški vid in kako uporabljati Watson in OpenCV za izdelavo aplikacij za računalniški vid.
6. Gradnja aplikacij AI s TensorFlow: Ta tečaj pokriva TensorFlow, ki je priljubljeno ogrodje za gradnjo in uvajanje modeli globokega učenja.

Če povzamemo, skozi program se boste naučili o praktičnih vidikih gradnje in uvajanja rešitev AI, vključno s tem, kako predhodno obdelati podatke, modeli vlakovin ocenite uspešnost. Spoznali boste tudi etične in družbene posledice umetne inteligence, vključno s pristranskostjo in pravičnostjo.

Priporočena objava: 50+ najboljših glasbenih zagonskih podjetij z umetno inteligenco v letu 2023: Metaverse Post Industrijsko poročilo

CS50 je uvod v umetno inteligenco s Pythonom

"CS50 je uvod v umetno inteligenco s Pythonom” je spletni tečaj, ki ga ponuja univerza Harvard prek edX. Ta tečaj je zasnovan tako, da nudi uvod v umetno inteligenco in strojno učenje z uporabo programskega jezika Python.

Tečaj je sestavljen iz več modulov, od katerih vsak vsebuje video predavanja, kvize in programske naloge. Tečaj zajema vrsto tem, povezanih z umetno inteligenco in strojnim učenjem, vključno z iskalnimi algoritmi, optimizacijo, strojnim učenjem in globokim učenjem.

Če povzamem, je »Uvod v AI s Pythonom« zelo cenjen tečaj, ki zagotavlja trdne temelje na področju umetne inteligence in strojnega učenja. Kljub temu je tečaj končalo na tisoče učencev po vsem svetu. Primeren je za vse, ki jih te teme zanimajo, in je namenjen posameznikom z nekaj izkušnjami s programiranjem. Predznanje umetne inteligence ali strojnega učenja ni potrebno. Tako bodo po zaključku tečaja udeleženci imeli veščine in znanje za uporabo umetne inteligence in tehnik strojnega učenja pri težavah v resničnem svetu.

Podatki in osnove umetne inteligence

"Podatki in osnove umetne inteligence” je spletni tečaj, ki ga ponuja Microsoft prek edX. Ta tečaj je zasnovan tako, da nudi uvod v analizo podatkov in umetno inteligenco (AI).

Tečaj je sestavljen iz več modulov, od katerih vsak vsebuje videopredavanja, kvize in praktične vaje. Tečaj zajema vrsto tem, povezanih z analizo podatkov in umetno inteligenco, vključno z vrstami in viri podatkov, prerekanjem podatkov, vizualizacijo podatkov, strojnim učenjem in globokim učenjem.

Skozi tečaj se boste naučili uporabljati različna orodja in platforme, vključno z Azure strojno učenje, Python in Jupyter Notebooks, za izvajanje analize podatkov in gradnjo modelov AI. Spoznali boste tudi etične in družbene posledice umetne inteligence, vključno s pravičnostjo, zasebnostjo in varnostjo.

Na splošno se lahko tečaja udeležijo posamezniki z nekaj izkušnjami s programiranjem in ne potrebujejo predznanja o analizi podatkov ali AI. To je samostojni tečaj in učenci si lahko vzamejo toliko časa, kot ga potrebujejo, da dokončajo gradivo tečaja.

Priporočena objava: 3 novi načini za implementacijo umetne inteligence v vesoljske misije

Uvod v strojno učenje

"Uvod v strojno učenje” je spletni tečaj, ki ga ponuja Udacity in ponuja uvod v osnove strojnega učenja. Tečaj je namenjen posameznikom, ki imajo nekaj izkušenj s programiranjem, ni pa nujno, da so že bili izpostavljeni strojnemu učenju.

Vsaka lekcija tečaja pokriva drugačen vidik strojnega učenja. Ti vključujejo nadzorovano in nenadzorovano učenje, skaliranje funkcij, navzkrižno preverjanje, prekomerno opremljanje in meritve uspešnosti. Poleg tega predmet uporablja programski jezik Python in knjižnico scikit-learn za implementacijo in uporabo algoritmov strojnega učenja.

Če povzamemo, tečaj tečajnikom omogoča, da ga opravijo v svojem tempu, brez časovnih omejitev. Tečaj vključuje video predavanja, kvize in programske naloge, ki zagotavljajo praktične izkušnje z algoritmi strojnega učenja. Tečaj je zasnovan tako, da učencem pomaga izboljšati razumevanje konceptov in tehnik strojnega učenja.

Okrepitveno učenje

"Okrepitveno učenje Tečaj Davida Silverja« je serija video predavanj o okrepitvenem učenju (RL), ki jih je leta 2015 prvič ponudil David Silver, raziskovalec pri DeepMind. Tečaj je sestavljen iz 10 video predavanj, od katerih vsako traja približno 1-2 uri, in pokriva širok spekter tem, povezanih z RL, vključno z Markovskimi procesi odločanja, metodami Monte Carlo, učenjem časovnih razlik in učenjem globoke okrepitve.

Tečaj je primeren za posameznike z izkušnjami iz matematike, računalništva ali sorodnih področij. Ponuja celovit uvod v RL, vključno s teorijo in praktičnimi primeri.
Predavanja si je ogledalo na tisoče učencev po vsem svetu. Tečaj je priljubljen vir za študente in raziskovalce, ki jih zanima RL.

Kot AI jezikovni model, ne morem posredovati posodobitev v realnem času o trenutnem stanju tečaja v letu 2023. Glede na njegovo priljubljenost in uporabnost pa je verjetno, da je gradivo še vedno pomembno in dragoceno za vse, ki jih zanima učenje o RL.

Priporočena objava: 6 Težave in izzivi AI ChatBot: ChatGPT, Bard, Claude

Profesionalni certifikat razvijalca TensorFlow

"Razvijalec TensorFlow” Professional Certificate je spletni program, ki ga ponuja Coursera v sodelovanju z deeplearning.ai. Cilj programa je poučevati učence o gradnji in uvajanju modelov globokega učenja z uporabo TensorFlow, an odprtokodna programska oprema knjižnica, ki jo je ustvaril Google.

Program je sestavljen iz štirih tečajev, od katerih vsak pokriva drugačen vidik uporabe globokega učenja TensorFlow. Tečaji so:

1. Uvod v TensorFlow za AI, strojno učenje in globoko učenje: Ta tečaj ponuja uvod v TensorFlow in pokriva osnove gradnje in usposabljanja modelov globokega učenja.
2. Konvolucijske nevronske mreže v TensorFlow: Ta tečaj se osredotoča na konvolucijske nevronske mreže (CNN), vrsto nevronske mreže, ki se običajno uporablja za klasifikacijo slik, in uči učence, kako zgraditi in usposobiti CNN z uporabo TensorFlow.
3. Obdelava naravnega jezika v TensorFlow: Ta tečaj zajema tehnike obdelave naravnega jezika (NLP), kot sta klasifikacija besedila in analiza čustev, in uči učence, kako uporabiti te tehnike z uporabo TensorFlow.
4. Zaporedja, časovne vrste in napovedi: Ta tečaj uči učence, kako zgraditi in usposobiti ponavljajoče se nevronske mreže (RNN) in druge modele globokega učenja za analizo podatkov časovnih vrst.

Program je samostojen in učenci si lahko vzamejo toliko časa, kot ga potrebujejo za dokončanje posameznega tečaja. Vsak tečaj vključuje videopredavanja, kvize in programske naloge, ki jih morajo učenci opraviti, da pridobijo certifikat.

Praktično globoko učenje za kodirnike

Tečaj fast.ai je spletni tečaj o poglobljenem in strojnem učenju, ki ga ponuja fast.ai. Fast.ai je raziskovalni laboratorij in izobraževalna organizacija, ki sta jo ustanovila Jeremy Howard in Rachel Thomas. Cilj tečaja je pragmatičen in izkustven. Torej, tečaj izobražuje učence o tem, kako izdelati modele globokega učenja z uporabo Pythona in knjižnice fastai.

Tečaj je sestavljen iz dveh delov: »Praktično globoko učenje za kodirnike« in tečaj »Cutting Edge Deep Learning for Coders«. Prvi del tečaja zajema osnove globokega učenja, vključno z nevronske mreže, konvolucijske nevronske mreže in ponavljajoče se nevronske mreže. Torej, drugi del tečaja zajema naprednejše teme globokega učenja, vključno z generativnimi modeli, učenjem z okrepitvijo in obdelavo naravnega jezika.

Tečaj je namenjen vključevanju učencev vseh stopenj znanja in ne zahteva predznanja o strojnem ali poglobljenem učenju. Poleg tega tečaj za poučevanje uporablja zvezke Jupyter in vključuje praktične vaje kodiranja, ki jih učenci lahko izvajajo z uporabo Google Colaboratory.

Nekatere ključne teme, ki jih obravnava tečaj, vključujejo:

• Razvrstitev slik
• Zaznavanje predmetov
• Obdelava naravnega jezika
• Sistemi priporočil
• Generativni modeli
• Okrepitveno učenje

Učenci, ki bodo zaključili tečaj, bodo torej razumeli koncepte globokega in strojnega učenja ter imeli veščine za gradnjo in uvajanje modelov globokega učenja za različne aplikacije. Tečaj je spoštovan na področju strojnega učenja in ga strokovnjaki priporočajo kot izhodišče za začetnike.

Priporočena objava: Top 9 brezplačno Stable Diffusion sredstva za ustvarjanje slik

Crash tečaj strojnega učenja

Google Crash tečaj strojnega učenja je brezplačen spletni tečaj, ki ga ponuja Google in ponuja uvod v koncepte, orodja in tehnike strojnega učenja. Tečaj je namenjen razvijalcem z minimalnimi ali nič izkušnjami na področju strojnega učenja, njegov cilj pa je ponuditi hiter in pragmatičen pregled področja.

Tako je tečaj razdeljen na številne module, od katerih vsak pokriva poseben vidik strojnega učenja. Ti moduli vključujejo:

1. Uvod v strojno učenje. Ta modul nudi pregled osnovnih konceptov in terminologije, ki se uporablja pri strojnem učenju, in učence uvaja v nadzorovano učenje, nenadzorovano učenje in učenje z okrepitvijo.
2. Strojno učenje s TensorFlow. Ta modul predstavlja uvod v ogrodje TensorFlow, ki ga Google uporablja za razvoj modelov strojnega učenja.
3. Posploševanje, preveč in premajhno opremljanje. Ta modul razlaga koncepte posploševanja, prekomernega in premajhnega prilagajanja ter kako se jim izogniti pri gradnji modelov strojnega učenja.
4. Nevronske mreže. Ta modul ponuja uvod v nevronske mreže, ki so razred modelov strojnega učenja, ki se zgledujejo po strukturi možganov.
5. Usposabljanje nevronskih mrež.Ta modul pojasnjuje, kako trenirati nevronske mreže z uporabo povratnega širjenja, in uvaja tehnike za izboljšanje učinkovitosti nevronskih mrež.
6. Globoke nevronske mreže: Ta modul ponuja uvod v globoke nevronske mreže, ki so nevronske mreže z več plastmi.
7. Programiranje TensorFlow: Ta modul nudi uvod v programiranje TensorFlow in pokriva teme, kot so tenzorji, operacije in grafi.

Če povzamemo, tečaj obsega videopredavanja, interaktivne vaje in programske naloge, učenci pa ga lahko zaključijo v svojem tempu. Po zaključku tečaja bodo udeleženci imeli osnovno razumevanje konceptov in tehnik strojnega učenja ter bodo znali uporabiti TensorFlow za izdelavo preprostih modelov strojnega učenja.

Priporočamo: 10+ najboljših urejevalnikov fotografij z umetno inteligenco 2023: na spletu in brezplačno

---

Najbolje plačani tečaji AI

AI programiranje s Python-om

"AI programiranje s Python-om” Program Nanodegree, ki ga ponuja Udacity, je zasnovan tako, da učencem nudi celovit uvod v umetno inteligenco in strojno učenje z uporabo programskega jezika Python.

Program je sestavljen iz petih tečajev, od katerih vsak pokriva različne vidike umetne inteligence in strojnega učenja. Tečaji so:

1. Uvod v programiranje Python. Ta tečaj zajema osnove programiranja Python, vključno s podatkovnimi strukturami, kontrolnimi strukturami in funkcijami.
2. Uvod v strojno učenje s Pythonom. Ta tečaj vas nauči, kako zgraditi in oceniti modele strojnega učenja z uporabo priljubljenih knjižnic, kot so NumPy, Pandas in Scikit-learn.
3. Globoko učenje s PyTorchom. Ta tečaj pokriva poglobljeno učenje, vključno s tem, kako zgraditi in usposobiti nevronske mreže s knjižnico PyTorch.
4. Uporabljena AI: Ta tečaj pokriva različne aplikacije umetne inteligence, vključno z obdelavo naravnega jezika, računalniškim vidom in igranjem iger.
5. Projekt AI Capstone. V tem tečaju boste znanje in veščine, ki ste se jih naučili v prejšnjih tečajih, uporabili v realnem projektu.

Skozi program se boste naučili vnaprej obdelati podatke, usposobiti modele in oceniti učinkovitost z uporabo Pythona in različnih knjižnic. Spoznali boste tudi etične in družbene posledice umetne inteligence, vključno s pristranskostjo in pravičnostjo.

Program Nanodegree »Programiranje umetne inteligence s Pythonom« je namenjen posameznikom z nekaj izkušnjami s programiranjem, vendar ne zahteva predhodnega znanja o umetni inteligenci ali strojnem učenju. To je program s samostojnim tempom in učenci si lahko vzamejo toliko časa, kolikor potrebujejo, da dokončajo gradivo tečaja.

Če povzamem, program je zelo cenjen in ga je zaključilo na tisoče učencev po vsem svetu. Po zaključku programa bodo učenci imeli spretnosti in znanje, potrebno za uporabo umetne inteligence in tehnik strojnega učenja pri problemih v resničnem svetu. Imeli bodo tudi portfelj projektov, s katerimi bodo svoje sposobnosti predstavili potencialnim delodajalcem.

Umetna inteligenca AZ: Naučite se zgraditi AI

"Umetna inteligenca AZ: Naučite se zgraditi AI” je spletni tečaj, ki ga ponuja Udemy in nudi celovit uvod v umetno inteligenco (AI) in strojno učenje. Tečaj je namenjen posameznikom brez predznanja AI ali programiranja.

Tečaj zajema različne teme, povezane z AI in strojnim učenjem. Teme vključujejo nadzorovano in nenadzorovano učenje, poglobljeno učenje, obdelavo naravnega jezika in računalniški vid. Tečaj nudi tudi praktično usposabljanje o uporabi različnih orodij in platform, vključno s Python, TensorFlow in Keras.

Tečaj vključuje več kot 40 ur video predavanj. Vključuje kvize in vaje kodiranja. Kvizi in vaje kodiranja omogočajo učencem, da vadijo svoje spretnosti. Tako učenci pridobijo praktične izkušnje z umetno inteligenco in algoritmi strojnega učenja s temi kvizi in vajami kodiranja. Tečaj vključuje tudi več projektov, ki učencem omogočajo, da svoje znanje uporabijo pri problemih iz resničnega sveta.

Ker je tečaj samostojen, si lahko učenci vzamejo toliko časa, kolikor potrebujejo, da dokončajo gradivo. Poleg tega je tečaj primeren za vse, ki jih zanima pridobivanje znanja o umetni inteligenci in strojnem učenju, ne glede na njihovo ozadje ali raven izkušenj.

Po zaključku tečaja bodo udeleženci dobro razumeli, kako uporabiti AI in strojno učenje za reševanje problemov. Tečaj zagotavlja tudi osnovo za nadaljnji študij in naprednejše tečaje umetne inteligence in strojnega učenja.

Priporočena objava: Top 5 GPT-powered razširitve za Google Preglednice in Dokumente leta 2023

Nevronske mreže in poglobljeno učenje

"Nevronske mreže in poglobljeno učenje” je spletni tečaj, ki ga ponuja Coursera in ga poučuje Andrew Ng, profesor na univerzi Stanford in soustanovitelj Google Brain. Tečaj nudi uvod v globoko učenje, podpodročje strojnega učenja, ki uporablja umetno učenje nevronske mreže za modeliranje kompleksnih vzorcev in odnosov v podatkih.

Tečaj je namenjen posameznikom, ki imajo temeljno razumevanje programiranja Python in linearne algebre. Zajema vrsto tem, povezanih z nevronskimi mrežami in globokim učenjem, vključno s konvolucijskimi nevronskimi mrežami, ponavljajočimi se nevronskimi mrežami in okviri globokega učenja, kot sta TensorFlow in Keras. Tečaj vključuje tudi praktične naloge kodiranja, ki učencem omogočajo, da vadijo svoje spretnosti in izvajajo različne algoritme globokega učenja.

Tečaj je sestavljen iz štirih modulov, od katerih vsak vključuje videopredavanja, kvize in programske naloge.

Ker je tečaj samostojen, si lahko učenci vzamejo toliko časa, kot ga potrebujejo.

Po zaključku tečaja bodo udeleženci dobro razumeli načela globokega učenja, vključno z zmožnostjo gradnje in urjenja nevronskih mrež za različne aplikacije.

Če povzamemo, tečaj »Nevronske mreže in globoko učenje« je dobro znan in priljubljen učni vir med posamezniki, ki jih zanima globoko učenje, in na tisoče učencev po vsem svetu ga je zaključilo.

Bootcamp za podatkovno znanost in strojno učenje z R

"Bootcamp za podatkovno znanost in strojno učenje z R” je spletni tečaj, ki ga ponuja Udemy. Ta tečaj je namenjen poučevanju učencev o osnovah podatkovne znanosti in strojnega učenja z uporabo programskega jezika R.

Tečaj je namenjen začetnikom in ne zahteva predznanja programiranja ali podatkovne znanosti. Tečaj pokriva širok nabor tem, vključno z manipulacijo podatkov, vizualizacijo podatkov, statističnim sklepanjem, algoritmi strojnega učenja in vrednotenjem modela.

Tečaj Data Science and Machine Learning torej obsega 19 sklopov in ponuja več kot 100 predavanj, kvizov in programerskih nalog. Vsak del pokriva določeno temo in vključuje videopredavanja, primeri kodein vaje, ki učencem pomagajo pri vadbi njihovih spretnosti.

Nekatere ključne teme, ki jih obravnava tečaj, vključujejo:

• Prepir in manipulacija podatkov z uporabo dplyr in tidyr
• Vizualizacija podatkov z uporabo ggplot2
• Verjetnost in statistično sklepanje
• Linearna regresija in multipla regresija
• Klasifikacijska in regresijska drevesa
• Naključni gozdovi in ​​povečanje gradienta
• Grozdenje in zmanjšanje dimenzionalnosti
• Analiza časovnih vrst

Tako bodo po zaključku tečaja udeleženci dobro razumeli programski jezik R in njegove aplikacije v znanosti o podatkih in strojnem učenju. Imeli bodo tudi veščine za analizo in interpretacijo kompleksnih nizov podatkov, gradnjo in vrednotenje napovednih modelov ter učinkovito sporočanje svojih ugotovitev drugim.

Priporočena objava: 100+ najboljših poročil o trendih 2023: Napovedi svetovne industrije

---

zaključek

Skratka, spoznavanje umetne inteligence postaja vse bolj pomembno v današnji digitalni dobi, saj se umetna inteligenca hitro razvija preoblikovanje različnih industrij in spreminjanje načina življenja in dela. S študijem umetne inteligence lahko posamezniki razvijejo znanje in spretnosti, potrebne za načrtovanje in razvoj inteligentnih sistemov, ki se lahko učijo iz podatkov in sprejemajo napovedi ali odločitve.

Številna področja, vključno z zdravstvom, financami, transportom in izobraževanjem, uporabljajo umetno inteligenco, strokovnjaki pa napovedujejo, da bodo njene aplikacije še naprej rasle v prihodnjih letih.

Za učenje o umetni inteligenci je na voljo veliko spletnih tečajev in virov, od uvodnih tečajev do naprednejših, ki pokrivajo teme, kot sta poglobljeno učenje in učenje s krepitvijo. Z vlaganjem v izobraževanje o umetni inteligenci lahko posamezniki ostanejo na tekočem z najnovejšim razvojem na tem področju, pridobijo dragocene veščine, po katerih je veliko povpraševanje, in potencialno odprejo nove poklicne priložnosti.

Na splošno ostati konkurenčen v današnjem času trg dela in biti pripravljeni na prihodnost dela, se morajo posamezniki naučiti umetne inteligence, saj bo imela vedno večji vpliv na različne vidike našega življenja.

FAQ

AI ali umetna inteligenca se nanaša na razvoj računalniških sistemov, ki lahko izvajajo naloge, ki običajno zahtevajo človeško inteligenco, kot so učenje, reševanje problemov in odločanje.

Obstajajo tri glavne vrste umetne inteligence: ozka ali šibka umetna inteligenca, splošna umetna inteligenca in superinteligenca. Ozka umetna inteligenca je zasnovana za opravljanje določene naloge, medtem ko je splošna umetna inteligenca sposobna opraviti katero koli intelektualno nalogo, ki jo lahko opravi človek. Superinteligenca, ki je še vedno zgolj teoretična, se nanaša na umetno inteligenco, ki presega človeško inteligenco in je sposobna reševati probleme, ki presegajo naše razumevanje.

AI ima veliko praktičnih aplikacij v različnih panogah, kot so zdravstvo, finance, transport in izobraževanje. Primeri vključujejo napovedno vzdrževanje v proizvodnji, personalizirano medicino v zdravstvu, odkrivanje goljufij v financah in inteligentno upravljanje prometa v transportu.

Za delo v umetni inteligenci potrebujemo trdne temelje v matematiki, statistiki in programiranju ter znanje o algoritmih in ogrodjih strojnega učenja, kot so TensorFlow, Keras in PyTorch.

Na voljo je veliko spletnih virov za učenje o AI, vključno z brezplačnimi spletnimi tečaji, vadnicami in MOOC, ki jih ponujajo vrhunske univerze in podjetja, kot so Google, Coursera, Udacity in edX.

Umetna inteligenca sproža številne etične pomisleke, kot so pristranskost, zasebnost in premestitev na delovnem mestu. Pomembno je, da posamezniki in organizacije upoštevajo ta vprašanja pri razvoju in uvajanju sistemov AI.

Preberite več:

• Bingovemu AI ni mogoče zaupati; Iskalnik zakoplje svoje napake
• AI Service KickResume vam lahko pomaga ustvariti popoln življenjepis
• 7 najboljših glasovnih generatorjev z umetno inteligenco in glasovno kloniranje za pretvorbo besedila v govor
• 10 potencialnih aplikacij z umetno inteligenco, ki bi lahko spremenile šport
• 10 najboljših mobilnih aplikacij za ustvarjanje umetnosti z umetno inteligenco v letu 2023 za Android in IOS