15+ bästa AI-kurser att lära sig 2023: Gratis och betald

Artificiell intelligens är ett snabbt växande område som har potential att revolutionera vårt sätt att leva och arbeta. Från självkörande bilar till personlig sjukvård, AI har redan haft en betydande inverkan på många branscher och fortsätter att utvecklas i en aldrig tidigare skådad takt.

Allt eftersom fler och fler företag och organisationer införlivar AI i sin verksamhet ökar efterfrågan på skickliga yrkesmän inom detta område snabbt.

Pro Tips
Dessa 10+ AI-innehållsgeneratorer har utformats för att hjälpa innehållsskapare att snabbt och effektivt producera innehåll av hög kvalitet.
Med högkvalitativ 4K- och 8K-upplösning, dessa konstverk kommer säkerligen att imponera på tittarna med sina fantastiska detaljer och realism.
Dessa 10 AI-kryptoprojekt har valts ut baserat på deras innovativa användning av artificiell intelligens-teknik i kryptovalutaindustrin.

För att möta denna efterfrågan finns det nu ett brett utbud av AI-kurser tillgängliga, både gratis och betalda, online och personligen. Dessa kurser täcker en mängd olika ämnen, från grunderna i maskininlärning och djupinlärning till mer specialiserade områden som naturlig språkbehandling och datorseende. De är designade för studenter, proffs och alla som är intresserade av att lära sig om detta spännande område.

Listan innehåller de bästa AI-kurserna som är tillgängliga för närvarande, inklusive kurser från toppuniversitet som Stanford och MIT och industrin ledare som Google och IBM. Det vänder sig till både nybörjare som är nybörjare inom maskininlärning och erfarna proffs som vill utöka sina kunskaper.

Pro Tips
Dessa AI-generatorer och AI marknadsföringsstrategier kan hjälpa företag att optimera sina marknadsföringskampanjer och nå fler potentiella kunder.
Dessa AI-plugins och AI SEO-verktyg kan leda till ökad synlighet och förbättrat kundengagemang, vilket resulterar i högre konverteringar och ökade intäkter.
AI-logotyptillverkare kan hjälpa till att spara värdefull tid och resurser, vilket gör att designers kan fokusera på andra viktiga aspekter av sitt arbete.
Dessa videor ge steg-för-steg vägledning om hur du använder ChatGPT för att maximera din potentiella inkomst.
AI-fotoredigerare kan också ge kraftfulla retuscheringsfunktioner, som att ta bort fläckar eller jämna ut rynkor.

Bästa AI-kursernas jämförelseblad

Det finns många AI-kurser tillgängliga både online och offline, gratis och betalda, från olika välrenommerade institutioner över hela världen. Här är några av de bästa AI-kurserna:

Namn	Betyg	författaren	plattform	$
AI för alla	⭐⭐⭐⭐	Andrew Ng	Coursera	Fri
Övervakad maskininlärning	⭐⭐⭐	Andrew Ng	Coursera	Fri
Deep Learning	⭐⭐⭐⭐	Andrew Ng	Coursera	Fri
Professionell certifiering Tillämpad AI från IBM	⭐⭐⭐	IBM	Coursera	Fri
CS50:s introduktion till AI med Python	⭐⭐⭐	Harvard University	EDX	Fri
AI-programmering med Python	⭐⭐⭐⭐	Udacity	Udacity	Betald
Data och AI Fundamentals	⭐⭐	Linux Foundation	EDX	Fri
Introduktion till maskininlärning	⭐⭐⭐⭐	Google	Udacity	Fri
Artificiell intelligens A-Ö: Lär dig hur man bygger en AI	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	Betald
Förstärkningslärande	⭐⭐	David Silver	Youtube	Fri
Neurala nätverk och djupinlärning	⭐⭐⭐⭐	deeplearning.ai	Coursera	Betald
TensorFlow Developer Professional Certificate	⭐⭐⭐	TensorFlow	Coursera	Fri
Data Science and Machine Learning Bootcamp med R	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	Betald
Praktiskt djupt lärande för kodare	⭐⭐⭐	snabbt.ai	snabbt.ai	Fri
Maskininlärningskraschkurs	⭐⭐⭐	Google	Google	Fri

Undersök och jämför AI-kurser för att hitta den bästa passformen för dina inlärningsbehov och mål. Tänk på att AI är ett område i snabb utveckling, så att hålla sig uppdaterad med den senaste utvecklingen och framstegen är avgörande.

Studiet av AI är också viktigt för att utforma vår framtids program: Topp 120+ AI-genererat innehåll 2023: bilder, musik, videor

Bästa gratis AI-kurser

AI för alla

Den "AI för alla” kurs om Coursera är en introduktionskurs som ger en omfattande översikt över området artificiell intelligens (AI). Kursen är designad för personer som är intresserade av att lära sig om AI men som inte nödvändigtvis har en teknisk bakgrund inom området.

Kursen undervisas av Andrew Ng, en ledande AI-forskare och medgrundare av Coursera. Den består av fyra veckors material som vart och ett innehåller flera videoföreläsningar och frågesporter. Kursen täcker ett brett spektrum av ämnen relaterade till AI, inklusive maskininlärning, neurala nätverk, datorseende, naturlig språkbehandling och robotik.

Kursen täcker grundläggande principer för AI, inklusive maskininlärningsalgoritmer och tekniker och deras praktiska tillämpningar. Eleverna kommer att utforska etiska och sociala överväganden i samband med AI. Kursen täcker AI-användning inom olika sektorer som sjukvård, finans och transport.

Sammantaget är kursen "AI för alla" en bra introduktion till AI-området och passar alla som vill få en grundläggande förståelse för ämnet. Det kräver inga tekniska förkunskaper och kan genomföras i din egen takt.

Övervakad maskininlärning: regression och klassificering

Den "Övervakad maskininlärning: regression och klassificering”-kurs om Coursera är en populär onlinekurs som undervisas av Andrew Ng, en ledande AI-forskare och medgrundare av Coursera. Den här kursen är utformad för att ge en omfattande introduktion till maskininlärning, som är ett underområde av artificiell intelligens som fokuserar på utvecklingen av algoritmer som kan lära av data.

Kursen består av 11 veckors material som vart och ett innehåller flera videoföreläsningar, frågesporter och programmeringsuppgifter. Emellertid täcker kursen ett brett spektrum av ämnen relaterade till maskininlärning, inklusive linjär regression, logistisk regression, neurala nätverk, stödvektormaskiner, klustring och upptäckt av anomali.

Sammantaget är "Machine Learning"-kursen på Coursera en utmärkt resurs för alla som vill få en solid grund i maskininlärning. En av de mest respekterade experterna inom området undervisar i kursen och ger en omfattande översikt över ämnet.

Rekommenderat inlägg: 8 bästa AI-drivna videoredigerare och programvara 2023

Deep Learning

Den "Deep Learning” specialisering på Coursera är en omfattande onlinekurs som undervisas av Andrew Ng och ett team av expertinstruktörer. Designen av denna specialisering är att erbjuda en grundlig introduktion till djupt lärande. Det är ett underområde av maskininlärning som koncentrerar sig på att lära ut artificiella neurala nätverk med flera lager för att förbättra noggrannheten i förutsägelser och klassificeringar.

Specialiseringen består av fem kurser som var och en täcker olika aspekter av djupt lärande. Kurserna är:

1. Neurala nätverk och djupinlärning: Den här kursen täcker grunderna för djupinlärning och neurala nätverk, inklusive hur man bygger och tränar dem.
2. Förbättra djupa neurala nätverk: Hyperparameterjustering, Regularisering och Optimering: Denna kurs behandlar avancerade tekniker för att förbättra prestandan hos djupa neurala nätverk, inklusive hyperparameterjustering, regularisering och optimering.
3. Strukturera maskininlärningsprojekt: Den här kursen lär dig hur du strukturerar maskininlärningsprojekt, inklusive hur du diagnostiserar och åtgärdar fel i dina modeller.
4. Konvolutionella neurala nätverk: Den här kursen behandlar konvolutionella neurala nätverk, som vanligtvis används i datorseendeuppgifter som bildigenkänning.
5. Sekvensmodeller: Denna kurs behandlar sekvensmodeller, som används i naturlig språkbehandling och andra applikationer som involverar sekventiell data.

Totalt sett har tusentals studenter över hela världen slutfört den högt ansedda specialiseringen "Deep Learning" på Coursera. Kursen riktar sig till individer med grundläggande kunskaper om programmering och maskininlärning och syftar till att lära dem de senaste teknikerna inom djupinlärning.

Tillämpad artificiell intelligens från IBM

Den "Tillämpad artificiell intelligens från IBM” yrkescertifikat på Coursera är ett program som erbjuds av IBM Watson AI. Detta certifikat är utformat för att ge elever de färdigheter och kunskaper som behövs för att bygga och distribuera AI-lösningar i verkliga miljöer.

Programmet består av sex kurser som var och en täcker olika aspekter av tillämpad artificiell intelligens. Kurserna är:

1. Introduktion till Artificiell intelligens: Denna kurs ger en översikt över AI, inklusive dess historia, grundläggande principer och tillämpningar.
2. Komma igång med AI med IBM Watson: Den här kursen lär dig hur du använder IBM Watson för att bygga och distribuera AI-lösningar.
3. Bygga AI-applikationer med Watson API:er: Den här kursen tar upp hur man använder olika Watson API:er för att bygga och distribuera AI-applikationer.
4. Bygga chatbots med Watson API:er: Den här kursen lär dig hur du använder Watson API:er för att bygga chatbotar för kundtjänst och andra applikationer.
5. Introduktion till datorseende med Watson och OpenCV: Den här kursen behandlar datorseende och hur man använder Watson och OpenCV för att bygga datorseendeapplikationer.
6. Bygga AI-applikationer med TensorFlow: Den här kursen täcker TensorFlow, som är ett populärt ramverk för att bygga och distribuera modeller för djupinlärning.

För att sammanfatta, genom hela programmet kommer du att lära dig om de praktiska aspekterna av att bygga och distribuera AI-lösningar, inklusive hur man förbearbetar data, tågmodelleroch utvärdera prestanda. Du kommer också att lära dig om de etiska och sociala konsekvenserna av AI, inklusive partiskhet och rättvisa.

Rekommenderat inlägg: 50+ bästa AI Music Startups 2023: Metaverse Post Branschrapport

CS50: s introduktion till artificiell intelligens med Python

"CS50: s introduktion till artificiell intelligens med Python” är en onlinekurs som erbjuds av Harvard University via edX. Den här kursen är utformad för att ge en introduktion till artificiell intelligens och maskininlärning med hjälp av programmeringsspråket Python.

Kursen består av flera moduler som var och en innehåller videoföreläsningar, frågesporter och programmeringsuppgifter. Kursen täcker en rad ämnen relaterade till artificiell intelligens och maskininlärning, inklusive sökalgoritmer, optimering, maskininlärning och djupinlärning.

För att sammanfatta, "Introduktion till AI med Python" är en högt ansedd kurs som ger en solid grund i artificiell intelligens och maskininlärning. Kursen har dock genomförts av tusentals elever över hela världen. Den är lämplig för alla som är intresserade av att lära sig om dessa ämnen, och den är designad för personer med viss erfarenhet av programmering. Förkunskaper om AI eller maskininlärning krävs inte. Så efter avslutad kurs kommer eleverna att ha färdigheter och kunskaper för att tillämpa AI och maskininlärningstekniker på verkliga problem.

Data och AI Fundamentals

"Data och AI Fundamentals” är en onlinekurs som erbjuds av Microsoft genom edX. Denna kurs är utformad för att ge en introduktion till dataanalys och artificiell intelligens (AI).

Kursen består av flera moduler som var och en innehåller videoföreläsningar, frågesporter och praktiska laborationer. Kursen täcker en rad ämnen relaterade till dataanalys och AI, inklusive datatyper och källor, datatvist, datavisualisering, maskininlärning och djupinlärning.

Under hela kursen kommer du att lära dig hur du använder olika verktyg och plattformar, inklusive Azure Maskininlärning, Python och Jupyter Notebooks, för att utföra dataanalys och bygga AI-modeller. Du kommer också att lära dig om de etiska och sociala konsekvenserna av AI, inklusive rättvisa, integritet och säkerhet.

Sammantaget kan individer med viss programmeringserfarenhet gå kursen och de behöver inga förkunskaper om dataanalys eller AI. Det är en kurs i egen takt och eleverna kan ta så mycket tid som de behöver för att slutföra kursmaterialet.

Rekommenderat inlägg: 3 nya sätt att implementera AI i rymduppdrag

Introduktion till maskininlärning

"Introduktion till maskininlärning” är en onlinekurs som erbjuds av Udacity som ger en introduktion till grunderna för maskininlärning. Kursen riktar sig till personer som har viss programmeringserfarenhet, men inte nödvändigtvis någon tidigare exponering för maskininlärning.

Varje lektion i kursen täcker olika aspekter av maskininlärning. Dessa inkluderar övervakad och oövervakad inlärning, funktionsskalning, korsvalidering, överanpassning och prestandamått. Dessutom använder kursen Python-programmeringsspråket och scikit-learn-biblioteket för att implementera och tillämpa maskininlärningsalgoritmerna.

Sammanfattningsvis låter kursen eleverna slutföra den i sin egen takt, utan några tidsbegränsningar. Kursen innehåller videoföreläsningar, frågesporter och programmeringsuppgifter för att ge praktisk erfarenhet av maskininlärningsalgoritmer. Kursen är utformad för att hjälpa elever att förbättra sin förståelse för begrepp och tekniker för maskininlärning.

Förstärkningslärande

Den "Förstärkningslärande Course by David Silver” är en serie videoföreläsningar om Reinforcement Learning (RL) som erbjöds första gången 2015 av David Silver, en forskare vid DeepMind. Kursen består av 10 videoföreläsningar, var och en på cirka 1-2 timmar, och täcker ett brett spektrum av ämnen relaterade till RL, inklusive Markovs beslutsprocesser, Monte Carlo-metoder, Temporal Difference-inlärning och djup förstärkningsinlärning.

Kursen är lämplig för personer med bakgrund inom matematik, datavetenskap eller närliggande områden. Den ger en omfattande introduktion till RL, inklusive både teori och praktiska exempel.
Tusentals elever över hela världen har tittat på föreläsningarna. Kursen är en populär resurs för studenter och forskare som är intresserade av RL.

Som en AI språkmodell, Jag kan inte ge uppdateringar i realtid om kursens nuvarande tillstånd 2023. Men med tanke på dess popularitet och användbarhet är det troligt att materialet fortfarande är relevant och värdefullt för alla som är intresserade av att lära sig om RL.

Rekommenderat inlägg: 6 AI ChatBot-problem och utmaningar: ChatGPT, Bard, Claude

TensorFlow Developer Professional Certificate

Den "TensorFlow utvecklare” Professional Certificate är ett onlineprogram som erbjuds av Coursera i samarbete med deeplearning.ai. Programmet syftar till att instruera elever i att bygga och distribuera modeller för djupinlärning med TensorFlow, en öppen källkodsprogramvara bibliotek skapat av Google.

Programmet består av fyra kurser, som var och en täcker olika aspekter av djupinlärning TensorFlow. Kurserna är:

1. Introduktion till TensorFlow för AI, Machine Learning och Deep Learning: Den här kursen ger en introduktion till TensorFlow och täcker grunderna i att bygga och träna modeller för djupinlärning.
2. Konvolutionella neurala nätverk i TensorFlow: Den här kursen fokuserar på konvolutionella neurala nätverk (CNN), en typ av neurala nätverk som vanligtvis används för bildklassificering, och lär eleverna hur man bygger och tränar CNN med TensorFlow.
3. Naturlig språkbehandling i TensorFlow: Den här kursen behandlar naturliga språkbehandlingstekniker (NLP), såsom textklassificering och sentimentanalys, och lär eleverna hur man tillämpar dessa tekniker med TensorFlow.
4. Sekvenser, tidsserier och förutsägelse: Den här kursen lär eleverna hur man bygger och tränar återkommande neurala nätverk (RNN) och andra modeller för djupinlärning för att analysera tidsseriedata.

Programmet är i sin egen takt och eleverna kan ta så mycket tid som de behöver för att slutföra varje kurs. Varje kurs innehåller videoföreläsningar, frågesporter och programmeringsuppgifter, som eleverna måste slutföra för att få ett certifikat.

Praktiskt djupt lärande för kodare

Fast.ai-kursen är en onlinekurs om djupinlärning och maskininlärning som erbjuds av fast.ai. Fast.ai är ett forskningslabb och en utbildningsorganisation som grundades av Jeremy Howard och Rachel Thomas. Kursen syftar till att vara pragmatisk och upplevelsebaserad. Så, kursen utbildar elever i hur man tillverkar modeller för djupinlärning med Python och fastai-biblioteket.

Kursen består av två delar: "Praktiskt djupt lärande för kodare” kursen och kursen ”Cutting Edge Deep Learning for Coders”. Den första delen av kursen tar upp grunderna för djupinlärning, inklusive neurala nätverk, konvolutionella neurala nätverk och återkommande neurala nätverk. Så, den andra delen av kursen täcker mer avancerade ämnen inom djupinlärning, inklusive generativa modeller, förstärkningsinlärning och naturlig språkbehandling.

Kursen syftar till att vara inkluderande för elever på alla kunskapsnivåer och kräver inga förkunskaper om maskininlärning eller djupinlärning. Dessutom använder kursen Jupyter-anteckningsböcker för undervisning och innefattar praktiska kodningsövningar som eleverna kan utföra med hjälp av Google Colaboratory.

Några av de viktigaste ämnena som tas upp i kursen inkluderar:

• Bildklassificering
• Objektdetektering
• Naturlig språkbehandling
• Rekommendationssystem
• Generativa modeller
• Förstärkningslärande

Så, elever som slutför kursen kommer att förstå koncept för djupinlärning och maskininlärning och har färdigheter att bygga och distribuera modeller för djupinlärning för olika applikationer. Kursen är respekterad inom området maskininlärning, och experter rekommenderar den som en utgångspunkt för nybörjare.

Rekommenderat inlägg: Topp 9 gratis Stable Diffusion resurser för bildgenerering

Maskininlärningskraschkurs

Google Maskininlärningskraschkurs är en gratis onlinekurs som erbjuds av Google som ger en introduktion till begrepp, verktyg och tekniker för maskininlärning. Kursen riktar sig till utvecklare med minimal eller ingen erfarenhet av maskininlärning, och dess syfte är att erbjuda en snabb och pragmatisk överblick av området.

Så, kursen är uppdelad i flera moduler, som var och en täcker en distinkt aspekt av maskininlärning. Dessa moduler inkluderar:

1. Introduktion till maskininlärning. Denna modul ger en översikt över de grundläggande begreppen och terminologin som används i maskininlärning, och introducerar eleverna till övervakad inlärning, oövervakad inlärning och förstärkningsinlärning.
2. Maskininlärning med TensorFlow. Den här modulen ger en introduktion till TensorFlow-ramverket, som används av Google för att utveckla modeller för maskininlärning.
3. Generalisering, överfitting och underfitting. Den här modulen förklarar begreppen generalisering, överanpassning och underanpassning, och hur man undviker dem när man bygger maskininlärningsmodeller.
4. Neurala nätverk. Denna modul ger en introduktion till neurala nätverk, som är en klass av maskininlärningsmodeller som är inspirerade av hjärnans struktur.
5. Utbildning av neurala nätverk.Denna modul förklarar hur man tränar neurala nätverk med hjälp av backpropagation och introducerar tekniker för att förbättra prestanda hos neurala nätverk.
6. Djupa neurala nätverk: Denna modul ger en introduktion till djupa neurala nätverk, som är neurala nätverk med flera lager.
7. TensorFlow-programmering: Den här modulen ger en introduktion till TensorFlow-programmering och täcker ämnen som tensorer, operationer och grafer.

Sammanfattningsvis består kursen av videoföreläsningar, interaktiva övningar och programmeringsuppgifter, och eleverna kan avsluta den i sin egen takt. Efter avslutad kurs kommer eleverna att ha en grundläggande förståelse för begrepp och tekniker för maskininlärning, och kommer att kunna använda TensorFlow för att bygga enkla modeller för maskininlärning.

Rekommenderas: 10+ bästa AI-fotoredigerare 2023: Online och gratis

---

Bäst betalda AI-kurser

AI-programmering med Python

Den "AI-programmering med Python” Nanodegree-programmet som erbjuds av Udacity är utformat för att ge eleverna en omfattande introduktion till artificiell intelligens och maskininlärning med hjälp av programmeringsspråket Python.

Programmet består av fem kurser som var och en täcker olika aspekter av AI och maskininlärning. Kurserna är:

1. Introduktion till Python -programmering. Den här kursen täcker grunderna i Python-programmering, inklusive datastrukturer, kontrollstrukturer och funktioner.
2. Introduktion till maskininlärning med Python. Den här kursen lär dig hur du bygger och utvärderar maskininlärningsmodeller med hjälp av populära bibliotek som NumPy, Pandas och Scikit-learn.
3. Deep Learning med PyTorch. Den här kursen täcker djupinlärning, inklusive hur man bygger och tränar neurala nätverk med PyTorch-biblioteket.
4. Tillämpad AI: Den här kursen täcker olika tillämpningar av AI, inklusive naturlig språkbehandling, datorseende och spel.
5. AI Capstone-projekt. I den här kursen kommer du att tillämpa de kunskaper och färdigheter du har lärt dig i de tidigare kurserna till ett verkligt projekt.

Genom hela programmet kommer du att lära dig hur du förbearbetar data, tränar modeller och utvärderar prestanda med Python och olika bibliotek. Du kommer också att lära dig om de etiska och sociala konsekvenserna av AI, inklusive partiskhet och rättvisa.

"AI-programmering med Python" Nanodegree-programmet riktar sig till individer med viss programmeringserfarenhet, men det kräver inga förkunskaper om AI eller maskininlärning. Det är ett program i egen takt, och eleverna kan ta så mycket tid som de behöver för att slutföra kursmaterialet.

Sammanfattningsvis är programmet högt uppskattat och har genomförts av tusentals elever över hela världen. Efter att ha avslutat programmet kommer eleverna att ha de färdigheter och kunskaper som behövs för att tillämpa artificiell intelligens och maskininlärningstekniker på verkliga problem. De kommer också att ha en portfölj med projekt för att visa upp sina färdigheter för potentiella arbetsgivare.

Artificiell intelligens A-Ö: Lär dig hur man bygger en AI

"Artificiell intelligens A-Ö: Lär dig hur man bygger en AI” är en onlinekurs som erbjuds av Udemy som ger en omfattande introduktion till artificiell intelligens (AI) och maskininlärning. Kursen är designad för personer utan förkunskaper om AI eller programmering.

Kursen tar upp olika ämnen relaterade till AI och maskininlärning. Ämnen inkluderar övervakad och oövervakad inlärning, djupinlärning, naturlig språkbehandling och datorseende. Kursen ger också praktisk träning i hur man använder olika verktyg och plattformar, inklusive Python, TensorFlow och Keras.

Kursen innehåller över 40 timmars videoföreläsningar. Det inkluderar frågesporter och kodningsövningar. Frågesporterna och kodningsövningarna gör det möjligt för eleverna att öva sina färdigheter. Så, elever får praktisk erfarenhet av AI och maskininlärningsalgoritmer genom dessa frågesporter och kodningsövningar. Kursen innehåller också flera projekt som låter eleverna tillämpa sina kunskaper på verkliga problem.

Eftersom kursen är i egen takt kan eleverna ta så mycket tid som de behöver för att slutföra materialet. Dessutom är kursen lämplig för alla som är intresserade av att skaffa sig kunskap om AI och maskininlärning, oavsett bakgrund eller erfarenhetsnivå.

Efter avslutad kurs kommer eleverna att ha en gedigen förståelse för hur man använder AI och maskininlärning för att lösa problem. Kursen ger också en grund för vidare studier och mer avancerade kurser i AI och maskininlärning.

Rekommenderat inlägg: Top 5 GPT-drivna tillägg för Google Kalkylark och Dokument 2023

Neurala nätverk och djupinlärning

Den "Neurala nätverk och djupinlärning”-kursen är en onlinekurs som erbjuds av Coursera och undervisas av Andrew Ng, professor vid Stanford University och en av grundarna av Google Brain. Kursen ger en introduktion till djupinlärning, ett underområde av maskininlärning som använder artificiell neurala nätverk att modellera komplexa mönster och samband i data.

Kursen riktar sig till personer som har en grundläggande förståelse för Python-programmering och linjär algebra. Den täcker en rad ämnen relaterade till neurala nätverk och djupinlärning, inklusive konvolutionella neurala nätverk, återkommande neurala nätverk och ramverk för djupinlärning som TensorFlow och Keras. Kursen innehåller även praktiska kodningsuppgifter som gör det möjligt för eleverna att öva sina färdigheter och implementera olika djupinlärningsalgoritmer.

Kursen består av fyra moduler, som var och en innehåller videoföreläsningar, frågesporter och programmeringsuppgifter.

Eftersom kursen är i egen takt kan eleverna ta så mycket tid som de behöver för att slutföra den.

Efter avslutad kurs kommer eleverna att ha en gedigen förståelse för principerna för djupinlärning, inklusive förmågan att bygga och träna neurala nätverk för olika tillämpningar.

Sammanfattningsvis är kursen "Neurala nätverk och djupt lärande" en välkänd och populär inlärningsresurs bland individer som är intresserade av djupinlärning, och tusentals elever över hela världen har slutfört den.

Data Science and Machine Learning Bootcamp med R

Den "Data Science and Machine Learning Bootcamp med R” är en onlinekurs som erbjuds av Udemy. Den här kursen syftar till att instruera eleverna i grunderna för datavetenskap och maskininlärning med hjälp av programmeringsspråket R.

Kursen riktar sig till nybörjare och kräver inga förkunskaper i programmering eller datavetenskap. Kursen täcker ett brett spektrum av ämnen, inklusive datamanipulation, datavisualisering, statistisk slutledning, maskininlärningsalgoritmer och modellutvärdering.

Så, Data Science and Machine Learning-kursen består av 19 sektioner och den erbjuder över 100 föreläsningar, frågesporter och programmeringsuppgifter. Varje avsnitt täcker ett specifikt ämne och innehåller videoföreläsningar, kodexempeloch övningar som hjälper eleverna att öva sina färdigheter.

Några av de viktigaste ämnena som tas upp i kursen inkluderar:

• Databråk och manipulering med dplyr och tidyr
• Datavisualisering med ggplot2
• Sannolikhet och statistisk slutledning
• Linjär regression och multipel regression
• Klassificerings- och regressionsträd
• Slumpmässiga skogar och gradientförstärkning
• Klustring och dimensionsreduktion
• Tidsseriens analys

Så efter avslutad kurs kommer eleverna att ha en gedigen förståelse för programmeringsspråket R och dess tillämpningar inom datavetenskap och maskininlärning. De kommer också att ha kompetens att analysera och tolka komplexa datamängder, bygga och utvärdera prediktiva modeller och kommunicera sina resultat effektivt till andra.

Rekommenderat inlägg: Topp 100+ trendrapporter 2023: Global Industry Forecasting

---

Slutsats

Sammanfattningsvis, att lära sig om AI blir allt viktigare i dagens digitala tidsålder, eftersom AI är snabbt förändra olika branscher och förändra vårt sätt att leva och arbeta. Genom att studera AI kan individer utveckla de kunskaper och färdigheter som krävs för att designa och utveckla intelligenta system som kan lära av data och göra förutsägelser eller beslut.

Många områden, inklusive sjukvård, finans, transport och utbildning, använder AI, och experter förutspår att dess tillämpningar kommer att fortsätta att växa i kommande år.

Det finns många onlinekurser och resurser tillgängliga för att lära dig om AI, allt från introduktionskurser till mer avancerade som täcker ämnen som djupinlärning och förstärkningsinlärning. Genom att investera i AI-utbildning kan individer hålla sig uppdaterade med den senaste utvecklingen inom området, förvärva värdefulla färdigheter som är mycket efterfrågade och potentiellt öppna upp nya karriärmöjligheter.

Sammantaget att förbli konkurrenskraftig i dagens arbetsmarknaden och vara redo för framtidens arbete måste individer lära sig AI eftersom det kommer att få en allt större inverkan på olika aspekter av våra liv.

FAQ

AI, eller artificiell intelligens, hänvisar till utvecklingen av datorsystem som kan utföra uppgifter som vanligtvis kräver mänsklig intelligens, såsom inlärning, problemlösning och beslutsfattande.

Det finns tre huvudtyper av AI: smal eller svag AI, allmän AI och superintelligens. Smal AI är utformad för att utföra en specifik uppgift, medan allmän AI kan utföra vilken intellektuell uppgift som helst som en människa kan. Superintelligens, som fortfarande är rent teoretisk, hänvisar till AI som överträffar mänsklig intelligens och som kan lösa problem bortom vårt förstånd.

AI har många praktiska tillämpningar inom olika branscher, såsom sjukvård, finans, transport och utbildning. Exempel inkluderar prediktivt underhåll inom tillverkning, personlig medicin inom vården, spårning av bedrägerier inom ekonomi och intelligent trafikledning inom transport.

För att arbeta inom AI behöver man en stark grund i matematik, statistik och programmering, samt kunskap om maskininlärningsalgoritmer och ramverk som TensorFlow, Keras och PyTorch.

Det finns många onlineresurser tillgängliga för att lära dig om AI, inklusive gratis onlinekurser, handledningar och MOOCs som erbjuds av toppuniversitet och företag som Google, Coursera, Udacity och edX.

AI väcker många etiska farhågor, såsom partiskhet, integritet och arbetsförflyttning. Det är viktigt för individer och organisationer att överväga dessa frågor när de utvecklar och distribuerar AI-system.

Läs mer:

• Bings AI kan inte litas på; Sökmotorn begraver sina misstag
• AI Service KickResume kan hjälpa dig att skapa det perfekta CV:t
• Topp 7 AI-röstgeneratorer och röstkloning för text-till-tal
• De 10 potentiella AI-apparna som kan revolutionera sport
• Topp 10 mobila AI Art Generator-appar 2023 för Android och IOS