15'te Öğrenilecek En İyi 2023 Yapay Zeka Kursu: Ücretsiz ve Ücretli

Yapay zeka, yaşama ve çalışma şeklimizde devrim yaratma potansiyeline sahip, hızla büyüyen bir alandır. Kendi kendini süren arabalardan kişiselleştirilmiş sağlık hizmetlerine kadar yapay zeka, birçok endüstri üzerinde şimdiden önemli bir etki yarattı ve benzeri görülmemiş bir hızla ilerlemeye devam ediyor.

Giderek daha fazla şirket ve kuruluş operasyonlarına yapay zekayı dahil ettikçe, bu alandaki yetenekli profesyonellere olan talep hızla artıyor.

Pro İpuçları
Bunlar 10'dan fazla AI içerik oluşturucu içerik oluşturucuların yüksek kaliteli içeriği hızlı ve verimli bir şekilde üretmelerine yardımcı olmak için tasarlanmıştır.
İle yüksek kaliteli 4K ve 8K çözünürlük, bu sanat eserlerinin çarpıcı detayları ve gerçekçilikleri ile izleyicileri etkileyeceği kesin.
Bunlar 10 AI kripto projesi kripto para endüstrisindeki yenilikçi yapay zeka teknolojisi kullanımlarına göre seçilmiştir.

Bu talebi karşılamak için artık hem ücretsiz hem de ücretli, çevrimiçi ve yüz yüze çok çeşitli yapay zeka kursları mevcuttur. Bu kurslar, temel bilgilerden başlayarak çeşitli konuları kapsar. makine öğrenme ve doğal dil işleme ve bilgisayar görüşü gibi daha özel alanlara derin öğrenme. Öğrenciler, profesyoneller ve bu heyecan verici alan hakkında bilgi edinmek isteyen herkes için tasarlanmıştır.

Liste, Stanford ve MIT gibi en iyi üniversitelerden alınan kurslar da dahil olmak üzere şu anda mevcut olan en iyi AI kurslarını içerir ve sanayi Google ve IBM gibi liderler. Hem makine öğreniminde yeni başlayanlara hem de bilgilerini genişletmek isteyen deneyimli profesyonellere hitap eder.

Pro İpuçları
Bunlar AI jeneratörleri ve AI pazarlama stratejileri işletmelerin pazarlama kampanyalarını optimize etmelerine ve daha fazla potansiyel müşteriye ulaşmalarına yardımcı olabilir.
Bunlar AI Eklentileri ve AI SEO araçları daha fazla görünürlük ve daha iyi müşteri etkileşimi sağlayarak daha yüksek dönüşümler ve daha yüksek gelir elde edilmesini sağlayabilir.
AI logosu oluşturucu tasarımcıların işlerinin diğer önemli yönlerine odaklanmalarına olanak tanıyarak değerli zamandan ve kaynaklardan tasarruf edilmesine yardımcı olabilir.
Bunlar videolar nasıl kullanılacağına ilişkin adım adım rehberlik sağlar ChatGPT Potansiyel gelirinizi en üst düzeye çıkarmak için.
AI fotoğraf editörleri ayrıca kusurları gidermek veya kırışıklıkları yumuşatmak gibi güçlü rötuş yetenekleri de sağlayabilir.

En İyi Yapay Zeka Kursları Karşılaştırma Sayfası

Dünyanın dört bir yanındaki çeşitli saygın kurumlardan hem çevrimiçi hem de çevrimdışı, ücretsiz ve ücretli çok sayıda AI kursu vardır. İşte en iyi AI kurslarından bazıları:

Name	PUAN	Yazar	Platform	$
Herkes için AI	⭐⭐⭐⭐	Andrew Ng	Coursera	Ücretsiz
Denetimli Makine Öğrenimi	⭐⭐⭐	Andrew Ng	Coursera	Ücretsiz
Derin Öğrenme	⭐⭐⭐⭐	Andrew Ng	Coursera	Ücretsiz
IBM'den Profesyonel Sertifika Uygulamalı Yapay Zeka	⭐⭐⭐	IBM	Coursera	Ücretsiz
CS50'nin Python ile Yapay Zekaya Girişi	⭐⭐⭐	Harvard Üniversitesi	EDX	Ücretsiz
Python ile AI Programlama	⭐⭐⭐⭐	Udacity	Udacity	Ödenmiş
Veri ve AI Temelleri	⭐⭐	Linux Vakfı	EDX	Ücretsiz
Makine Öğrenmesine Giriş	⭐⭐⭐⭐	Google	Udacity	Ücretsiz
Yapay Zeka AZ: Nasıl Yapay Zeka Oluşturulacağını Öğrenin	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	Ödenmiş
Takviye Öğrenme	⭐⭐	David Gümüş	YouTube	Ücretsiz
Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme	⭐⭐⭐⭐	derin öğrenme.ai	Coursera	Ödenmiş
TensorFlow Geliştirici Profesyonel Sertifikası	⭐⭐⭐	TensorFlow	Coursera	Ücretsiz
Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi Bootcamp ile R	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	Ödenmiş
Kodlayıcılar için Pratik Derin Öğrenme	⭐⭐⭐	hızlı.ai	hızlı.ai	Ücretsiz
Makine Öğrenimi Hızlandırılmış Kursu	⭐⭐⭐	Google	Google	Ücretsiz

Öğrenme ihtiyaçlarınıza ve hedeflerinize en uygun olanı bulmak için yapay zeka kurslarını araştırın ve karşılaştırın. Yapay zekanın hızla gelişen bir alan olduğunu ve bu nedenle en son gelişmelerden ve ilerlemelerden haberdar olmanın çok önemli olduğunu unutmayın.

AI çalışması, geleceğimizin programlarını tasarlamak için de önemlidir: 120'te Yapay Zeka Tarafından Oluşturulan En İyi 2023+ İçerik: Görüntüler, Müzik, Videolar

En İyi Ücretsiz AI Kursları

Herkes için AI

"Herkes için AI” Coursera kursu, yapay zeka (AI) alanına kapsamlı bir genel bakış sağlayan bir giriş kursudur. Kurs, AI hakkında bilgi edinmekle ilgilenen ancak bu alanda teknik bir geçmişi olması gerekmeyen kişiler için tasarlanmıştır.

Kurs, önde gelen bir AI araştırmacısı ve Coursera'nın kurucu ortağı olan Andrew Ng tarafından verilmektedir. Her biri birkaç video ders ve sınav içeren dört haftalık materyalden oluşur. kurs makine öğrenimi, sinir ağları, bilgisayar görüşü, doğal dil işleme ve robotik dahil olmak üzere yapay zeka ile ilgili çok çeşitli konuları kapsar.

Kurs, makine öğrenimi algoritmaları ve teknikleri ve bunların pratik uygulamaları dahil olmak üzere yapay zekanın temel ilkelerini kapsar. Öğrenciler yapay zeka ile ilgili etik ve sosyal hususları keşfedeceklerdir. Kurs, sağlık, finans ve ulaşım gibi çeşitli sektörlerde AI kullanımını kapsar.

Genel olarak, "Herkes İçin Yapay Zeka" kursu, yapay zeka alanına harika bir giriş niteliğindedir ve konuyla ilgili temel bir anlayış kazanmak isteyen herkes için uygundur. Önceden herhangi bir teknik bilgi gerektirmez ve kendi hızınızda tamamlanabilir.

Denetimli Makine Öğrenimi: Regresyon ve Sınıflandırma

"Denetimli Makine Öğrenimi: Regresyon ve SınıflandırmaCoursera kursu, önde gelen yapay zeka araştırmacısı ve Coursera'nın kurucu ortağı Andrew Ng tarafından verilen popüler bir çevrimiçi kurstur. Bu ders, öğrenmenin bir alt alanı olan makine öğrenimine kapsamlı bir giriş sağlamak için tasarlanmıştır. yapay zeka verilerden öğrenebilen algoritmaların geliştirilmesine odaklanır.

Kurs, her biri çeşitli video dersleri, sınavlar ve programlama ödevleri içeren 11 haftalık materyalden oluşur. Bununla birlikte, kurs, doğrusal regresyon, lojistik regresyon, sinir ağları, destek vektör makineleri, kümeleme ve anormallik tespiti dahil olmak üzere makine öğrenimi ile ilgili çok çeşitli konuları kapsar.

Genel olarak, Coursera'daki "Makine Öğrenimi" kursu, makine öğreniminde sağlam bir temel kazanmak isteyen herkes için mükemmel bir kaynaktır. Alanındaki en saygın uzmanlardan biri kursu verir ve konuya kapsamlı bir genel bakış sunar.

Önerilen gönderi: 8'ün En İyi 2023 Yapay Zeka Destekli Video Düzenleyicisi ve Yazılımı

Derin Öğrenme

"Derin Öğrenme” Coursera uzmanlığı, Andrew Ng ve uzman eğitmenlerden oluşan bir ekip tarafından verilen kapsamlı bir çevrimiçi kurstur. Bu uzmanlığın tasarımı, derin öğrenmeye kapsamlı bir giriş sunmaktır. Tahminlerin ve sınıflandırmaların doğruluğunu artırmak için çok katmanlı yapay sinir ağlarını öğretmeye odaklanan makine öğreniminin bir alt alanıdır.

Uzmanlık, her biri derin öğrenmenin farklı yönlerini kapsayan beş dersten oluşur. Kurslar:

1. Sinir Ağları ve Derin Öğrenme: Bu kurs, derin öğrenme ve sinir ağlarının temellerini ve bunların nasıl oluşturulacağını ve eğitileceğini kapsar.
2. Derin Sinir Ağlarını Geliştirme: Hiperparametre ayarlama, Düzenlileştirme ve Optimizasyon: Bu kurs, hiperparametre ayarlama, düzenlileştirme ve optimizasyon dahil olmak üzere derin sinir ağlarının performansını geliştirmeye yönelik gelişmiş teknikleri kapsar.
3. Makine Öğrenimi Projelerini Yapılandırma: Bu kurs, modellerinizdeki hataları nasıl teşhis edip düzelteceğiniz de dahil olmak üzere makine öğrenimi projelerini nasıl yapılandıracağınızı öğretir.
4. Konvolüsyonel Sinir Ağları: Bu ders, görüntü tanıma gibi bilgisayarla görme görevlerinde yaygın olarak kullanılan evrişimli sinir ağlarını kapsar.
5. Sıra Modelleri: Bu ders, doğal dil işlemede ve sıralı verileri içeren diğer uygulamalarda kullanılan dizi modellerini kapsar.

Genel olarak, dünya çapında binlerce öğrenci Coursera'da son derece saygın "Derin Öğrenme" uzmanlığını tamamladı. Kurs, temel programlama ve makine öğrenimi bilgisine sahip bireyleri hedefler ve onlara derin öğrenmedeki en son teknikleri öğretmeyi amaçlar.

IBM'den Uygulamalı Yapay Zeka

"IBM'den Uygulamalı Yapay Zeka” Coursera'da profesyonel sertifika, tarafından sunulan bir programdır. IBM Watson AI. Bu sertifika, öğrencilere gerçek dünya ortamlarında yapay zeka çözümleri oluşturmak ve dağıtmak için gereken bilgi ve becerileri sağlamak için tasarlanmıştır.

Program, her biri uygulamalı eğitimin farklı yönlerini kapsayan altı dersten oluşmaktadır. yapay zeka. Kurslar:

1. Giriş Yapay Zeka: Bu kurs, geçmişi, temel ilkeleri ve uygulamaları dahil olmak üzere yapay zekaya genel bakış.
2. IBM Watson Kullanarak Yapay Zekayı Kullanmaya Başlarken: Bu kurs, yapay zeka çözümlerini oluşturmak ve devreye almak için IBM Watson'ı nasıl kullanacağınızı öğretir.
3. Watson API'leri ile Yapay Zeka Uygulamaları Oluşturma: Bu kurs, yapay zeka uygulamaları oluşturmak ve devreye almak için çeşitli Watson API'lerinin nasıl kullanılacağını kapsar.
4. Watson API'leri ile Sohbet Robotları Oluşturma: Bu kurs size müşteri hizmetleri ve diğer uygulamalar için sohbet botları oluşturmak üzere Watson API'lerini nasıl kullanacağınızı öğretir.
5. Watson ve OpenCV ile Bilgisayar Görüsüne Giriş: Bu kurs, bilgisayarla görme ve bilgisayarla görme uygulamaları oluşturmak için Watson ve OpenCV'nin nasıl kullanılacağını kapsar.
6. TensorFlow ile Yapay Zeka Uygulamaları Oluşturma: Bu kurs, oluşturmak ve dağıtmak için popüler bir çerçeve olan TensorFlow'u kapsar. derin öğrenme modelleri.

Özetlemek gerekirse, program boyunca, verilerin nasıl ön işleneceği de dahil olmak üzere yapay zeka çözümleri oluşturmanın ve dağıtmanın pratik yönlerini öğreneceksiniz. tren modellerive performansı değerlendirin. Ayrıca önyargı ve adalet dahil olmak üzere yapay zekanın etik ve sosyal sonuçları hakkında bilgi edineceksiniz.

Önerilen gönderi: 50'te 2023'den Fazla En İyi Yapay Zeka Müziği Girişimi: Metaverse Post Sektör Raporu

CS50'nin Python ile Yapay Zekaya Giriş

"CS50'nin Python ile Yapay Zekaya Giriş” Harvard Üniversitesi tarafından edX aracılığıyla sunulan çevrimiçi bir kurstur. Bu ders, Python programlama dilini kullanarak yapay zeka ve makine öğrenimine giriş sağlamak için tasarlanmıştır.

Kurs, her biri video dersler, sınavlar ve programlama ödevleri içeren birkaç modülden oluşur. Kurs, arama algoritmaları, optimizasyon, makine öğrenimi ve derin öğrenme dahil olmak üzere yapay zeka ve makine öğrenimi ile ilgili bir dizi konuyu kapsar.

Özetlemek gerekirse, "Python ile AI'ya Giriş", yapay zeka ve makine öğreniminde sağlam bir temel sağlayan, oldukça saygın bir kurstur. Ancak, kurs dünya çapında binlerce öğrenci tarafından tamamlandı. Bu konular hakkında bilgi edinmek isteyen herkes için uygundur ve biraz programlama deneyimi olan kişiler için tasarlanmıştır. AI veya makine öğrenimi hakkında ön bilgi gerekli değildir. Bu nedenle, kursu tamamladıktan sonra, öğrenciler yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerini gerçek dünya problemlerine uygulama beceri ve bilgisine sahip olacaklar.

Veri ve AI Temelleri

"Veri ve AI Temelleri”, Microsoft tarafından edX aracılığıyla sunulan çevrimiçi bir kurstur. Bu ders, veri analizine ve yapay zekaya (AI) giriş sağlamak için tasarlanmıştır.

Kurs, her biri video dersler, sınavlar ve uygulamalı laboratuvarlar içeren birkaç modülden oluşur. Kurs, veri türleri ve kaynakları, veri düzenleme, veri görselleştirme, makine öğrenimi ve derin öğrenme dahil olmak üzere veri analizi ve yapay zeka ile ilgili bir dizi konuyu kapsar.

Kurs boyunca, Azure dahil olmak üzere çeşitli araçları ve platformları nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Makine öğrenme, Python ve Jupyter Notebooks, veri analizi yapmak ve yapay zeka modelleri oluşturmak için. Ayrıca yapay zekanın adalet, mahremiyet ve güvenlik dahil olmak üzere etik ve sosyal sonuçları hakkında bilgi edineceksiniz.

Genel olarak, biraz programlama deneyimi olan Bireyler kursu alabilir ve önceden veri analizi veya yapay zeka bilgisine ihtiyaçları yoktur. Bu, kendi hızına göre ilerleyen bir kurstur ve öğrenciler, kurs materyalini tamamlamak için ihtiyaç duydukları kadar zaman alabilirler.

Önerilen gönderi: Yapay Zekayı Uzay Görevlerinde Uygulamanın 3 Yeni Yolu

Makine Öğrenmesine Giriş

"Makine Öğrenmesine Giriş”, Udacity tarafından sunulan ve makine öğreniminin temellerine giriş sağlayan çevrimiçi bir kurstur. Kurs, bir miktar programlama deneyimine sahip olan ancak daha önce makine öğrenimi deneyimi olmayan bireyleri hedefler.

Kursun her dersi, makine öğreniminin farklı bir yönünü kapsar. Bunlar, denetimli ve denetimsiz öğrenme, özellik ölçeklendirme, çapraz doğrulama, fazla uydurma ve performans ölçümlerini içerir. Ayrıca kurs, makine öğrenimi algoritmalarını gerçekleştirmek ve uygulamak için Python programlama dilini ve scikit-learn kitaplığını kullanır.

Özetlemek gerekirse, kurs, öğrencilerin herhangi bir zaman kısıtlaması olmaksızın kendi hızlarında tamamlamalarına olanak tanır. Kurs, makine öğrenimi algoritmalarıyla uygulamalı deneyim sağlamak için video dersleri, sınavlar ve programlama ödevleri içerir. Kurs, öğrencilerin makine öğrenimi kavramlarını ve tekniklerini anlamalarını geliştirmelerine yardımcı olmak için tasarlanmıştır.

Takviye Öğrenme

"Takviye Öğrenme Course by David Silver”, ilk kez 2015 yılında DeepMind'da araştırmacı olan David Silver tarafından sunulan Pekiştirmeli Öğrenme (RL) konulu bir dizi video konferanstır. Kurs, her biri yaklaşık 10-1 saat süren 2 video dersten oluşur ve Markov Karar Süreçleri, Monte Carlo yöntemleri, Zamansal Fark öğrenimi ve derin pekiştirmeli öğrenme dahil olmak üzere RL ile ilgili çok çeşitli konuları kapsar.

Kurs, matematik, bilgisayar bilimi veya ilgili alanlarda geçmişi olan kişiler için uygundur. Hem teori hem de pratik örnekler dahil olmak üzere, RL'ye kapsamlı bir giriş sağlar.
Dünya çapında binlerce öğrenci dersleri izledi. Kurs, RL ile ilgilenen öğrenciler ve araştırmacılar için popüler bir kaynaktır.

yapay zeka olarak dil modeli, 2023'te kursun mevcut durumu hakkında gerçek zamanlı güncellemeler sağlayamıyorum. Ancak, popülerliği ve kullanışlılığı göz önüne alındığında, materyalin RL hakkında bilgi edinmek isteyen herkes için hâlâ alakalı ve değerli olması muhtemeldir.

Önerilen gönderi: 6 Yapay Zeka ChatBot Sorunu ve Zorlukları: ChatGPT, Bard, Claude

TensorFlow Geliştirici Profesyonel Sertifikası

"TensorFlow Geliştiricisi” Profesyonel Sertifika, Coursera tarafından deeplearning.ai ile işbirliği içinde sunulan çevrimiçi bir programdır. Program, öğrencilere TensorFlow kullanarak derin öğrenme modelleri oluşturma ve dağıtma konusunda talimat vermeyi amaçlamaktadır. açık kaynaklı yazılım Google tarafından oluşturulan kitaplık.

Program, her biri derin öğrenmenin farklı bir yönünü kapsayan dört dersten oluşmaktadır. TensorFlow. Kurslar:

1. Yapay Zeka, Makine Öğrenimi ve Derin Öğrenme için TensorFlow'a Giriş: Bu kurs, TensorFlow'a bir giriş sağlar ve derin öğrenme modelleri oluşturmanın ve eğitmenin temellerini kapsar.
2. TensorFlow'da Konvolüsyonel Sinir Ağları: Bu kurs, görüntü sınıflandırması için yaygın olarak kullanılan bir tür sinir ağı olan evrişimli sinir ağlarına (CNN'ler) odaklanır ve öğrencilere TensorFlow kullanarak CNN'lerin nasıl oluşturulacağını ve eğitileceğini öğretir.
3. TensorFlow'da Doğal Dil İşleme: Bu kurs, metin sınıflandırması ve duyarlılık analizi gibi doğal dil işleme (NLP) tekniklerini kapsar ve öğrencilere bu teknikleri TensorFlow kullanarak nasıl uygulayacaklarını öğretir.
4. Diziler, Zaman Serileri ve Tahmin: Bu kurs, öğrencilere zaman serisi verilerini analiz etmek için tekrarlayan sinir ağları (RNN'ler) ve diğer derin öğrenme modellerini nasıl oluşturacaklarını ve eğiteceklerini öğretir.

Program kendi hızına sahiptir ve öğrenciler her kursu tamamlamak için ihtiyaç duydukları kadar zaman alabilirler. Her kurs, öğrencilerin bir sertifika kazanmak için tamamlaması gereken video dersleri, sınavlar ve programlama ödevleri içerir.

Kodlayıcılar için Pratik Derin Öğrenme

fast.ai kursu, fast.ai tarafından sunulan derin öğrenme ve makine öğrenimi üzerine çevrimiçi bir kurstur. Fast.ai, Jeremy Howard ve Rachel Thomas tarafından kurulmuş bir araştırma laboratuvarı ve eğitim kuruluşudur. Kurs pragmatik ve deneyimsel olmayı amaçlamaktadır. Bu nedenle kurs, öğrencileri Python ve fastai kitaplığından yararlanarak derin öğrenme modellerinin nasıl üretileceği konusunda eğitir.

Kurs iki bölümden oluşmaktadır: “Kodlayıcılar için Pratik Derin Öğrenme” kursu ve “Kodlayıcılar için Son Teknoloji Derin Öğrenme” kursu. Kursun ilk bölümü, aşağıdakiler de dahil olmak üzere derin öğrenmenin temellerini kapsar: nöral ağlar, evrişimli sinir ağları ve tekrarlayan sinir ağları. Bu nedenle, kursun ikinci bölümü, üretken modeller, pekiştirmeli öğrenme ve doğal dil işleme dahil olmak üzere derin öğrenmede daha ileri konuları kapsar.

Kurs, tüm yeterlilik seviyelerindeki öğrencileri kapsayıcı olmayı amaçlar ve makine öğrenimi veya derin öğrenme hakkında herhangi bir ön bilgi gerektirmez. Ayrıca kurs, öğretim için Jupyter not defterlerini kullanır ve öğrencilerin Google Colaboratory kullanarak gerçekleştirebilecekleri pratik kodlama alıştırmaları içerir.

Kursta ele alınan önemli konulardan bazıları şunlardır:

• Görüntü sınıflandırması
• Nesne algılama
• Doğal dil işleme
• Öneri sistemleri
• üretici modeller
• Takviye öğrenimi

Böylece kursu tamamlayan öğrenciler, derin öğrenme ve makine öğrenimi kavramlarını anlayacak ve çeşitli uygulamalar için derin öğrenme modelleri oluşturma ve dağıtma becerilerine sahip olacak. Kurs, makine öğrenimi alanında saygı görüyor ve uzmanlar bunu yeni başlayanlar için bir başlangıç ​​noktası olarak öneriyor.

Önerilen gönderi: En iyi 9 ücretsiz Stable Diffusion görüntü oluşturma kaynakları

Makine Öğrenimi Hızlandırılmış Kursu

Google Makine Öğrenimi Hızlandırılmış Kursu Google tarafından sunulan ve makine öğrenimi kavramlarına, araçlarına ve tekniklerine giriş sağlayan ücretsiz bir çevrimiçi kurstur. Kurs, makine öğrenimi konusunda çok az deneyimi olan veya hiç deneyimi olmayan geliştiricileri hedefler ve amacı, alana hızlı ve pragmatik bir genel bakış sunmaktır.

Bu nedenle kurs, her biri makine öğreniminin farklı bir yönünü kapsayan çok sayıda modüle bölünmüştür. Bu modüller şunları içerir:

1. Makine Öğrenmesine Giriş. Bu modül, makine öğreniminde kullanılan temel kavramlara ve terminolojiye genel bir bakış sağlar ve öğrencilere denetimli öğrenme, denetimsiz öğrenme ve pekiştirmeli öğrenimi tanıtır.
2. TensorFlow ile Makine Öğrenimi. Bu modül, Google tarafından makine öğrenimi modelleri geliştirmek için kullanılan TensorFlow çerçevesine bir giriş sağlar.
3. Genelleme, Aşırı Uyum ve Yetersiz Uyum. Bu modül, genelleme, fazla uydurma ve yetersiz uydurma kavramlarını ve makine öğrenimi modelleri oluştururken bunlardan nasıl kaçınılacağını açıklar.
4. Nöral ağlar. Bu modül, beynin yapısından ilham alan bir makine öğrenimi modelleri sınıfı olan sinir ağlarına bir giriş sağlar.
5. Sinir Ağları Eğitimi.Bu modül, geri yayılım kullanarak sinir ağlarının nasıl eğitileceğini açıklar ve sinir ağlarının performansını iyileştirmeye yönelik teknikleri tanıtır.
6. Derin Sinir Ağları: Bu modül, çok katmanlı sinir ağları olan derin sinir ağlarına bir giriş sağlar.
7. TensorFlow Programlama: Bu modül, TensorFlow programlamaya bir giriş sağlar ve tensörler, işlemler ve grafikler gibi konuları kapsar.

Özetlemek gerekirse, kurs video dersleri, etkileşimli alıştırmalar ve programlama ödevlerinden oluşur ve öğrenciler kursu kendi hızlarında bitirebilirler. Kursu tamamlayan öğrenciler, makine öğrenimi kavramları ve teknikleri hakkında temel bir anlayışa sahip olacak ve basit makine öğrenimi modelleri oluşturmak için TensorFlow'u kullanabilecektir.

Önerilen: 10+ En İyi AI Fotoğraf Editörü 2023: Çevrimiçi ve Ücretsiz

---

En İyi Ücretli AI Kursları

Python ile AI Programlama

"Python ile AI Programlama” Udacity tarafından sunulan Nanodegree programı, öğrencilere Python programlama dilini kullanarak yapay zeka ve makine öğrenimine kapsamlı bir giriş sağlamak için tasarlanmıştır.

Program, her biri yapay zeka ve makine öğreniminin farklı yönlerini kapsayan beş dersten oluşuyor. Kurslar:

1. Python Programlamaya Giriş. Bu kurs, veri yapıları, kontrol yapıları ve işlevler dahil olmak üzere Python programlamanın temellerini kapsar.
2. Python ile Makine Öğrenimine Giriş. Bu kurs size NumPy, Pandas ve Scikit-learn gibi popüler kitaplıkları kullanarak makine öğrenimi modellerini nasıl oluşturacağınızı ve değerlendireceğinizi öğretir.
3. PyTorch ile Derin Öğrenme. Bu kurs, PyTorch kitaplığını kullanarak sinir ağlarının nasıl oluşturulacağı ve eğitileceği de dahil olmak üzere derin öğrenmeyi kapsar.
4. Uygulamalı Yapay Zeka: Bu kurs, doğal dil işleme, bilgisayar görüşü ve oyun oynama dahil olmak üzere çeşitli yapay zeka uygulamalarını kapsar.
5. AI Bitirme Projesi. Bu kursta, önceki kurslarda öğrendiğiniz bilgi ve becerileri gerçek dünyadaki bir projeye uygulayacaksınız.

Program boyunca Python ve çeşitli kitaplıkları kullanarak verileri önceden işlemeyi, modelleri eğitmeyi ve performansı değerlendirmeyi öğreneceksiniz. Ayrıca önyargı ve adalet dahil olmak üzere yapay zekanın etik ve sosyal sonuçları hakkında bilgi edineceksiniz.

“Python ile AI Programlama” Nanodegree programı, biraz programlama deneyimi olan bireyleri hedefler, ancak AI veya makine öğrenimi hakkında herhangi bir ön bilgi gerektirmez. Bu kendi kendine ilerleyen bir programdır ve öğrenciler ders materyalini tamamlamak için ihtiyaç duydukları kadar zaman alabilirler.

Özetlemek gerekirse, program büyük saygı görüyor ve dünya çapında binlerce öğrenci tarafından tamamlandı. Programın tamamlanmasının ardından öğrenciler, yapay zeka ve makine öğrenimi tekniklerini gerçek dünya problemlerine uygulamak için gereken bilgi ve becerilere sahip olacaklardır. Ayrıca becerilerini potansiyel işverenlere sergilemek için bir proje portföyüne sahip olacaklar.

Yapay Zeka AZ: Nasıl Yapay Zeka Oluşturulacağını Öğrenin

"Yapay Zeka AZ: Nasıl Yapay Zeka Oluşturulacağını Öğrenin”, Udemy tarafından sunulan ve yapay zeka (AI) ve makine öğrenimine kapsamlı bir giriş sağlayan çevrimiçi bir kurstur. Kurs, önceden yapay zeka veya programlama bilgisi olmayan kişiler için tasarlanmıştır.

Kurs, yapay zeka ve makine öğrenimi ile ilgili çeşitli konuları kapsar. Konular arasında denetimli ve denetimsiz öğrenme, derin öğrenme, doğal dil işleme ve bilgisayar görüşü yer alır. Kurs ayrıca Python, TensorFlow ve Keras dahil olmak üzere çeşitli araç ve platformların nasıl kullanılacağına dair pratik eğitim sağlar.

Kurs, 40 saatten fazla video dersi içerir. Sınavlar ve kodlama alıştırmaları içerir. Sınavlar ve kodlama alıştırmaları, öğrencilerin becerilerini uygulamalarını sağlar. Böylece, öğrenciler bu sınavlar ve kodlama alıştırmaları aracılığıyla yapay zeka ve makine öğrenimi algoritmaları ile uygulamalı deneyim kazanırlar. Kurs ayrıca, öğrencilerin bilgilerini gerçek dünya problemlerine uygulamalarına izin veren birkaç proje içerir.

Kurs kendi kendine ilerlediği için, öğrenciler materyali tamamlamak için ihtiyaç duydukları kadar zaman alabilirler. Ek olarak, kurs, geçmişleri veya deneyim düzeyleri ne olursa olsun yapay zeka ve makine öğrenimi hakkında bilgi edinmek isteyen herkes için uygundur.

Kursu tamamlayan öğrenciler, sorunları çözmek için AI ve makine öğrenimini nasıl kullanacaklarına dair sağlam bir anlayışa sahip olacaklar. Kurs ayrıca yapay zeka ve makine öğreniminde daha fazla çalışma ve daha ileri düzey kurslar için bir temel sağlar.

Önerilen gönderi: Üst 5 GPT2023'te Google E-Tablolar ve Dokümanlar için güçlendirilmiş uzantılar

Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme

"Yapay Sinir Ağları ve Derin Öğrenme” kursu, Coursera tarafından sunulan ve Stanford Üniversitesi'nde profesör ve Google Brain'in kurucu ortaklarından Andrew Ng tarafından verilen çevrimiçi bir kurstur. Kurs, yapay zekayı kullanan makine öğreniminin bir alt alanı olan derin öğrenmeye giriş sağlar. nöral ağlar verilerdeki karmaşık kalıpları ve ilişkileri modellemek.

Kurs, Python programlama ve doğrusal cebir hakkında temel bir anlayışa sahip bireyleri hedefler. Evrişimli sinir ağları, tekrarlayan sinir ağları ve TensorFlow ve Keras gibi derin öğrenme çerçeveleri dahil olmak üzere sinir ağları ve derin öğrenme ile ilgili bir dizi konuyu kapsar. Kurs ayrıca, öğrencilerin becerilerini uygulamalarını ve çeşitli derin öğrenme algoritmalarını uygulamalarını sağlayan pratik kodlama ödevlerini de içerir.

Kurs, her biri video dersler, sınavlar ve programlama ödevleri içeren dört modülden oluşur.

Kurs kendi hızınızda olduğundan, öğrenciler kursu tamamlamak için ihtiyaç duydukları kadar zaman alabilirler.

Kursu tamamlayan öğrenciler, çeşitli uygulamalar için sinir ağları oluşturma ve eğitme yeteneği de dahil olmak üzere derin öğrenme ilkeleri hakkında sağlam bir anlayışa sahip olacaklardır.

Özetlemek gerekirse, "Sinir Ağları ve Derin Öğrenme" kursu, derin öğrenmeye ilgi duyan bireyler arasında iyi bilinen ve popüler bir öğrenme kaynağıdır ve dünya çapında binlerce öğrenci bu kursu tamamlamıştır.

Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi Bootcamp ile R

"Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi Bootcamp ile R”, Udemy tarafından sunulan çevrimiçi bir kurstur. Bu dersin amacı, öğrencilere R programlama dilini kullanarak veri bilimi ve makine öğreniminin temelleri hakkında bilgi vermektir.

Kurs yeni başlayanları hedefler ve herhangi bir programlama veya veri bilimi bilgisi gerektirmez. Kurs, veri işleme, veri görselleştirme, istatistiksel çıkarım, makine öğrenimi algoritmaları ve model değerlendirme dahil olmak üzere çok çeşitli konuları kapsar.

Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi kursu 19 bölümden oluşur ve 100'ün üzerinde ders, sınav ve programlama ödevi sunar. Her bölüm belirli bir konuyu kapsar ve video anlatımları içerir, kod örneklerive öğrencilerin becerilerini uygulamalarına yardımcı olan alıştırmalar.

Kursta ele alınan önemli konulardan bazıları şunlardır:

• Dplyr ve timberr kullanarak veri düzenleme ve işleme
• ggplot2 kullanarak veri görselleştirme
• Olasılık ve istatistiksel çıkarım
• Lineer regresyon ve çoklu regresyon
• Sınıflandırma ve regresyon ağaçları
• Rastgele ormanlar ve gradyan artırma
• Kümeleme ve boyutluluk azaltma
• Zaman serisi analizi

Böylece, kursu tamamladıktan sonra, öğrenciler R programlama dili ve onun veri bilimi ve makine öğrenimindeki uygulamaları hakkında sağlam bir anlayışa sahip olacaklardır. Ayrıca karmaşık veri kümelerini analiz etme ve yorumlama, tahmine dayalı modeller oluşturma ve değerlendirme ve bulgularını başkalarına etkili bir şekilde iletme becerilerine sahip olacaklar.

Önerilen gönderi: En İyi 100+ Trend Raporu 2023: Küresel Sektör Tahmini

---

Sonuç

Sonuç olarak, yapay zeka hızla yaygınlaştığından, yapay zeka hakkında bilgi edinmek günümüzün dijital çağında giderek daha önemli hale geliyor. çeşitli endüstrileri dönüştürmek ve yaşama ve çalışma şeklimizi değiştirmek. Yapay zeka üzerinde çalışarak bireyler, verilerden öğrenebilen ve tahminler veya kararlar alabilen akıllı sistemler tasarlamak ve geliştirmek için gerekli bilgi ve becerileri geliştirebilir.

Sağlık, finans, ulaşım ve eğitim dahil olmak üzere birçok alan yapay zekayı kullanıyor ve uzmanlar, uygulamalarının dünyanın dört bir yanında büyümeye devam edeceğini tahmin ediyor. gelecek yıllar.

Giriş niteliğindeki kurslardan derin öğrenme ve pekiştirmeli öğrenim gibi konuları kapsayan daha ileri düzey kurslara kadar yapay zeka hakkında bilgi edinmek için birçok çevrimiçi kurs ve kaynak mevcuttur. Bireyler yapay zeka eğitimine yatırım yaparak alandaki en son gelişmelerden haberdar olabilir, yüksek talep gören değerli beceriler edinebilir ve potansiyel olarak yeni kariyer fırsatları açabilir.

Genel olarak, günümüz koşullarında rekabetçi kalabilmek için iş pazarı ve işin geleceğine hazır olmak için, hayatımızın çeşitli yönleri üzerinde giderek daha önemli bir etkiye sahip olacağından, bireylerin yapay zekayı öğrenmesi gerekir.

SSS

AI veya yapay zeka, öğrenme, problem çözme ve karar verme gibi tipik olarak insan zekası gerektiren görevleri yerine getirebilen bilgisayar sistemlerinin geliştirilmesini ifade eder.

Üç ana yapay zeka türü vardır: dar veya zayıf yapay zeka, genel yapay zeka ve süper zeka. Dar AI, belirli bir görevi yerine getirmek için tasarlanırken, genel AI, bir insanın yapabileceği herhangi bir entelektüel görevi gerçekleştirme yeteneğine sahiptir. Hala tamamen teorik olan süper zeka, insan zekasını aşan ve kavrayışımızın ötesindeki sorunları çözme yeteneğine sahip yapay zekayı ifade eder.

AI, sağlık, finans, ulaşım ve eğitim gibi çeşitli sektörlerde birçok pratik uygulamaya sahiptir. Örnekler arasında üretimde kestirimci bakım, sağlık hizmetlerinde kişiselleştirilmiş ilaç, sahtekarlık tespiti finansta ve ulaşımda akıllı trafik yönetimi.

Yapay zekada çalışmak için matematik, istatistik ve programlamada güçlü bir temelin yanı sıra makine öğrenimi algoritmaları ve TensorFlow, Keras ve PyTorch gibi çerçeveler hakkında bilgi sahibi olunması gerekir.

En iyi üniversiteler ve Google, Coursera, Udacity ve edX gibi şirketler tarafından sunulan ücretsiz çevrimiçi kurslar, eğitimler ve MOOC'lar dahil olmak üzere AI hakkında bilgi edinmek için birçok çevrimiçi kaynak bulunmaktadır.

AI, önyargı, mahremiyet ve işten çıkarma gibi birçok etik kaygıyı gündeme getirir. Bireylerin ve kuruluşların yapay zeka sistemlerini geliştirirken ve dağıtırken bu sorunları göz önünde bulundurması önemlidir.

Daha fazla oku:

• Bing'in yapay zekasına güvenilemez; Arama Motoru Hatalarını Gömüyor
• AI Service KickResume, Mükemmel CV'yi Oluşturmanıza Yardımcı Olabilir
• Metin okuma için en iyi 7 yapay zeka ses üreteci ve ses klonlama
• Sporda Devrim Yaratabilecek 10 Potansiyel Yapay Zeka Uygulaması
• 10'te Android ve IOS için En İyi 2023 Mobil Yapay Zeka Sanat Oluşturucu Uygulaması