15+ найкращих курсів штучного інтелекту для вивчення у 2023 році: безкоштовні та платні

Штучний інтелект — це галузь, що швидко розвивається, і має потенціал змінити спосіб життя та роботи. Від безпілотних автомобілів до персоналізованої охорони здоров’я, ШІ вже зробив значний вплив на багато галузей і продовжує розвиватися безпрецедентними темпами.

Оскільки все більше і більше компаній і організацій використовують штучний інтелект у своїй діяльності, попит на кваліфікованих фахівців у цій галузі стрімко зростає.

Про Поради
Ці 10+ генераторів контенту штучного інтелекту були розроблені, щоб допомогти творцям контенту швидко й ефективно створювати високоякісний контент.
з високоякісна роздільна здатність 4K і 8K, ці твори мистецтва обов’язково вразять глядачів своєю приголомшливою деталізацією та реалістичністю.
Ці 10 криптопроектів AI були обрані на основі інноваційного використання технології штучного інтелекту в індустрії криптовалют.

Щоб задовольнити цей попит, зараз існує широкий вибір курсів штучного інтелекту, як безкоштовних, так і платних, онлайн і очних. Ці курси охоплюють різноманітні теми, починаючи з основ навчання за допомогою машини і глибоке навчання для більш спеціалізованих областей, таких як обробка природної мови та комп’ютерне бачення. Вони призначені для студентів, професіоналів і всіх, хто хоче дізнатися про цю захоплюючу сферу.

Список містить найкращі курси штучного інтелекту, доступні на даний момент, включаючи курси провідних університетів, таких як Стенфорд і Массачусетський технологічний інститут. промисловість таких лідерів, як Google і IBM. Він призначений як для новачків у машинному навчанні, так і для досвідчених професіоналів, які прагнуть розширити свої знання.

Про Поради
Ці Генератори ШІ та Маркетингові стратегії ШІ може допомогти компаніям оптимізувати свої маркетингові кампанії та охопити більше потенційних клієнтів.
Ці Плагіни AI та  Інструменти AI SEO може сприяти підвищенню видимості та покращенню залученості клієнтів, що призведе до збільшення конверсій і збільшення доходу.
Розробник логотипів AI може допомогти заощадити дорогоцінний час і ресурси, дозволяючи дизайнерам зосередитися на інших важливих аспектах їхньої роботи.
Ці Відео надати покрокові вказівки щодо використання ChatGPT щоб максимізувати свій потенційний дохід.
AI фоторедактори також може надати потужні можливості ретушування, наприклад, видалення плям або розгладження зморшок.

Порівняльна таблиця найкращих курсів AI

Є численні курси штучного інтелекту, доступні як онлайн, так і офлайн, безкоштовні та платні, від різних авторитетних установ у всьому світі. Ось деякі з найкращих курсів ШІ:

ІМ'Я	рейтинг	Автор	платформа	$
ШІ для всіх	⭐⭐⭐⭐	Андрій Нг	Coursera	Безкоштовна
Машинне навчання під керівництвом	⭐⭐⭐	Андрій Нг	Coursera	Безкоштовна
Глибоке навчання	⭐⭐⭐⭐	Андрій Нг	Coursera	Безкоштовна
Професійна сертифікація прикладного штучного інтелекту від IBM	⭐⭐⭐	IBM	Coursera	Безкоштовна
Вступ до ШІ з Python від CS50	⭐⭐⭐	Гарвардський університет	EDX	Безкоштовна
Програмування AI з Python	⭐⭐⭐⭐	Udacity	Udacity	Оплачувана
Дані та основи ШІ	⭐⭐	Linux Foundation	EDX	Безкоштовна
Вступ до машинного навчання	⭐⭐⭐⭐	Google	Udacity	Безкоштовна
Штучний інтелект AZ: дізнайтеся, як створити AI	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	Оплачувана
Навчання зміцненню	⭐⭐	David Silver	YouTube	Безкоштовна
Нейронні мережі та глибоке навчання	⭐⭐⭐⭐	поглиблення навчання. ai	Coursera	Оплачувана
Професійний сертифікат розробника TensorFlow	⭐⭐⭐	TensorFlow	Coursera	Безкоштовна
Навчальний курс із науки про дані та машинного навчання з R	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	Оплачувана
Практичне глибоке навчання для кодерів	⭐⭐⭐	швидко.ай	швидко.ай	Безкоштовна
Курс машинного навчання Crash	⭐⭐⭐	Google	Google	Безкоштовна

Досліджуйте та порівнюйте курси ШІ, щоб знайти те, що найкраще відповідає вашим навчальним потребам і цілям. Майте на увазі, що штучний інтелект – це галузь, яка швидко розвивається, тому бути в курсі останніх розробок і досягнень має вирішальне значення.

Вивчення штучного інтелекту також є важливим для розробки програм нашого майбутнього: Топ-120+ контенту, створеного штучним інтелектом у 2023 році: зображення, музика, відео

Найкращі безкоштовні курси ШІ

ШІ для всіх

"ШІ для всіх” курс на Coursera – це вступний курс, який надає вичерпний огляд сфери штучного інтелекту (ШІ). Курс призначений для осіб, які зацікавлені в тому, щоб дізнатися про ШІ, але не обов’язково мають технічну освіту в цій галузі.

Курс викладає Ендрю Нґ, провідний дослідник ШІ та співзасновник Coursera. Він складається з чотирьох тижнів матеріалу, кожен з яких містить кілька відеолекцій і вікторин. Курс охоплює широкий спектр тем, пов’язаних зі ШІ, включаючи машинне навчання, нейронні мережі, комп’ютерне бачення, обробку природної мови та робототехніку.

Курс охоплює фундаментальні принципи штучного інтелекту, включаючи алгоритми та методи машинного навчання та їх практичне застосування. Учні вивчатимуть етичні та соціальні міркування, пов’язані з ШІ. Курс охоплює використання ШІ в різних секторах, таких як охорона здоров’я, фінанси та транспорт.

Загалом, курс «ШІ для кожного» є чудовим вступом у сферу штучного інтелекту та підходить усім, хто хоче отримати фундаментальне розуміння предмету. Він не вимагає жодних попередніх технічних знань і може бути завершений у власному темпі.

Контрольоване машинне навчання: регресія та класифікація

"Контрольоване машинне навчання: регресія та класифікація” на Coursera – це популярний онлайн-курс, який проводить Ендрю Нґ, провідний дослідник ШІ та співзасновник Coursera. Цей курс призначений для комплексного ознайомлення з машинним навчанням, яке є підгалуззю штучний інтелект яка зосереджена на розробці алгоритмів, які можуть навчатися на даних.

Курс складається з 11 тижнів матеріалу, кожен з яких містить кілька відеолекцій, тестів і завдань з програмування. Проте курс охоплює широкий спектр тем, пов’язаних із машинним навчанням, включаючи лінійну регресію, логістичну регресію, нейронні мережі, опорні векторні машини, кластеризацію та виявлення аномалій.

Загалом, курс «Машинне навчання» на Coursera є чудовим ресурсом для тих, хто хоче отримати міцну основу машинного навчання. Один із найповажніших експертів у цій галузі викладає курс і надає всебічний огляд теми.

Рекомендований пост: 8 найкращих відеоредакторів і програмного забезпечення на основі ШІ у 2023 році

Глибоке навчання

"Глибоке навчання” спеціалізація на Coursera – це комплексний онлайн-курс, який викладає Ендрю Нґ і команда експертів-інструкторів. Дизайн цієї спеціалізації полягає в тому, щоб запропонувати ретельний вступ до глибокого навчання. Це підгалузь машинного навчання, яка зосереджена на навчанні штучних нейронних мереж із кількома рівнями для підвищення точності прогнозів і класифікацій.

Спеціалізація складається з п’яти курсів, кожен з яких охоплює різні аспекти глибокого навчання. Курси:

1. Нейронні мережі та глибоке навчання: Цей курс охоплює основи глибокого навчання та нейронних мереж, зокрема те, як їх створювати та навчати.
2. Покращення глибоких нейронних мереж: Налаштування гіперпараметрів, регуляризація та оптимізація: цей курс охоплює передові методи покращення продуктивності глибоких нейронних мереж, включаючи налаштування гіперпараметрів, регуляризацію та оптимізацію.
3. Структурування проектів машинного навчання: Цей курс навчить вас структурувати проекти машинного навчання, зокрема діагностувати та виправляти помилки у ваших моделях.
4. Згорткові нейронні мережі: Цей курс охоплює згорточні нейронні мережі, які зазвичай використовуються в задачах комп’ютерного зору, таких як розпізнавання зображень.
5. Моделі послідовності: Цей курс охоплює моделі послідовності, які використовуються в обробці природної мови та інших програмах, що включають послідовні дані.

Загалом тисячі студентів у всьому світі пройшли високо оцінену спеціалізацію «Глибоке навчання» на Coursera. Курс орієнтований на людей, які мають фундаментальні знання програмування та машинного навчання, і має на меті навчити їх новітнім методам глибокого навчання.

Прикладний штучний інтелект від IBM

"Прикладний штучний інтелект від IBM” професійний сертифікат на Coursera – це програма, яку пропонує IBM Ватсон А.І. Цей сертифікат розроблений, щоб надати учням навички та знання, необхідні для створення та розгортання рішень ШІ в реальних умовах.

Програма складається з шести курсів, кожен з яких охоплює різні аспекти прикладної діяльності штучний інтелект. Курси:

1. Введення в Штучний інтелект: цей курс надає огляд ШІ, включаючи його історію, основні принципи та застосування.
2. Початок роботи зі ШІ за допомогою IBM Watson: Цей курс навчить вас, як використовувати IBM Watson для створення та розгортання рішень ШІ.
3. Створення додатків ШІ за допомогою Watson API: У цьому курсі розповідається про те, як використовувати різні Watson API для створення та розгортання програм ШІ.
4. Створення чат-ботів за допомогою Watson API: Цей курс навчить вас, як використовувати Watson API для створення чат-ботів для обслуговування клієнтів та інших програм.
5. Вступ до комп’ютерного зору за допомогою Watson і OpenCV: Цей курс охоплює комп’ютерний зір і те, як використовувати Watson і OpenCV для створення програм комп’ютерного зору.
6. Створення додатків ШІ за допомогою TensorFlow: Цей курс охоплює TensorFlow, який є популярним фреймворком для створення та розгортання моделі глибокого навчання.

Підсумовуючи, протягом усієї програми ви дізнаєтеся про практичні аспекти створення та розгортання рішень ШІ, зокрема про те, як попередньо обробляти дані, тренують моделіта оцінити продуктивність. Ви також дізнаєтеся про етичні та соціальні наслідки штучного інтелекту, включаючи упередженість і справедливість.

Рекомендований пост: 50+ найкращих музичних стартапів AI у 2023 році: Metaverse Post Галузевий звіт

Вступ CS50 до штучного інтелекту з Python

"Вступ CS50 до штучного інтелекту з Python” – це онлайн-курс, який пропонує Гарвардський університет через edX. Цей курс призначений для знайомства зі штучним інтелектом і машинним навчанням за допомогою мови програмування Python.

Курс складається з кількох модулів, кожен з яких містить відеолекції, тести та завдання з програмування. Курс охоплює низку тем, пов’язаних зі штучним інтелектом і машинним навчанням, включаючи алгоритми пошуку, оптимізацію, машинне навчання та глибоке навчання.

Підсумовуючи, «Вступ до штучного інтелекту за допомогою Python» — це високо оцінений курс, який забезпечує міцну основу штучного інтелекту та машинного навчання. Проте курс пройшли тисячі слухачів у всьому світі. Він підходить для всіх, хто цікавиться цими темами, і призначений для осіб із певним досвідом програмування. Попередні знання ШІ чи машинного навчання не потрібні. Таким чином, після завершення курсу слухачі отримають навички та знання, щоб застосувати ШІ та методи машинного навчання до реальних проблем.

Дані та основи ШІ

"Дані та основи ШІ” – це онлайн-курс, який Microsoft пропонує через edX. Цей курс призначений для ознайомлення з аналізом даних і штучним інтелектом (ШІ).

Курс складається з кількох модулів, кожен з яких містить відеолекції, тести та практичні лабораторні роботи. Курс охоплює низку тем, пов’язаних з аналізом даних і штучним інтелектом, включаючи типи та джерела даних, суперечки даних, візуалізацію даних, машинне навчання та глибоке навчання.

Протягом курсу ви дізнаєтеся, як використовувати різні інструменти та платформи, включаючи Azure машинне навчання, Python і Jupyter Notebooks для аналізу даних і створення моделей ШІ. Ви також дізнаєтеся про етичні та соціальні наслідки штучного інтелекту, включаючи справедливість, конфіденційність і безпеку.

Загалом курс можуть пройти особи, які мають певний досвід програмування, і їм не потрібні попередні знання з аналізу даних чи ШІ. Це самостійний курс, і учні можуть витратити стільки часу, скільки їм потрібно, щоб завершити матеріал курсу.

Рекомендований пост: 3 нових способи впровадження ШІ в космічні місії

Вступ до машинного навчання

"Вступ до машинного навчання” – це онлайн-курс, запропонований Udacity, який містить вступ до основ машинного навчання. Курс орієнтований на осіб, які мають певний досвід програмування, але не обов’язково мають попередній досвід машинного навчання.

Кожен урок курсу охоплює різні аспекти машинного навчання. Вони включають контрольоване та неконтрольоване навчання, масштабування функцій, перехресну перевірку, переобладнання та показники продуктивності. Крім того, курс використовує мову програмування Python і бібліотеку scikit-learn для реалізації та застосування алгоритмів машинного навчання.

Підводячи підсумок, можна сказати, що курс дозволяє учням проходити його у власному темпі, без будь-яких часових обмежень. Курс включає відеолекції, тести та завдання з програмування, щоб отримати практичний досвід роботи з алгоритмами машинного навчання. Курс розроблений, щоб допомогти учням покращити розуміння концепцій і методів машинного навчання.

Навчання зміцненню

"Навчання зміцненню Курс Девіда Сільвера» — це серія відеолекцій про навчання з підкріпленням (RL), яку вперше пропонував у 2015 році Девід Сільвер, дослідник DeepMind. Курс складається з 10 відеолекцій, кожна з яких триває приблизно 1-2 години, і охоплює широкий спектр тем, пов’язаних з RL, включаючи марковські процеси прийняття рішень, методи Монте-Карло, навчання за часовими відмінностями та глибоке навчання з підкріпленням.

Курс підходить для осіб, які мають досвід математики, інформатики чи суміжних галузей. Він містить вичерпний вступ до RL, включаючи як теорію, так і практичні приклади.
Тисячі слухачів по всьому світу переглянули лекції. Курс є популярним ресурсом для студентів і дослідників, які цікавляться RL.

Як ШІ мовна модель, я не можу надати оновлену інформацію про поточний стан курсу у 2023 році в режимі реального часу. Однак, враховуючи його популярність і корисність, імовірно, що матеріал все ще актуальний і цінний для всіх, хто зацікавлений дізнатися про RL.

Рекомендований пост: 6 проблем і викликів AI ChatBot: ChatGPT, Бард, Клод

Професійний сертифікат розробника TensorFlow

"Розробник TensorFlowПрофесійний сертифікат – це онлайн-програма, запропонована Coursera у співпраці з deeplearning.ai. Програма має на меті навчити учнів будувати та розгортати моделі глибокого навчання за допомогою TensorFlow, an програмне забезпечення з відкритим кодом бібліотека, створена Google.

Програма складається з чотирьох курсів, кожен з яких охоплює різні аспекти використання глибокого навчання TensorFlow. Курси:

1. Вступ до TensorFlow для штучного інтелекту, машинного навчання та глибокого навчання: Цей курс містить введення в TensorFlow і охоплює основи побудови та навчання моделей глибокого навчання.
2. Згорткові нейронні мережі в TensorFlow: Цей курс присвячений згортковим нейронним мережам (CNN), типу нейронної мережі, який зазвичай використовується для класифікації зображень, і навчає учнів, як створювати та навчати CNN за допомогою TensorFlow.
3. Обробка природної мови в TensorFlow: Цей курс охоплює методи обробки природної мови (NLP), такі як класифікація тексту та аналіз настроїв, і навчає учнів, як застосовувати ці методи за допомогою TensorFlow.
4. Послідовності, часові ряди та прогноз: Цей курс навчає слухачів створювати та навчати рекурентні нейронні мережі (RNN) та інші моделі глибокого навчання для аналізу даних часових рядів.

Програма є самостійною, і учні можуть витрачати стільки часу, скільки їм потрібно, щоб завершити кожен курс. Кожен курс включає відеолекції, тести та завдання з програмування, які учні мають виконати, щоб отримати сертифікат.

Практичне глибоке навчання для кодерів

Курс fast.ai — це онлайн-курс із глибокого та машинного навчання, який пропонує fast.ai. Fast.ai — дослідницька лабораторія та освітня організація, заснована Джеремі Говардом і Рейчел Томас. Курс має бути прагматичним та практичним. Отже, курс навчає слухачів тому, як створювати моделі глибокого навчання за допомогою Python і бібліотеки fastai.

Курс складається з двох частин: «Практичне глибоке навчання для кодерів» та курс «Cutting Edge Deep Learning for Coders». Перша частина курсу охоплює основи глибинного навчання, в т.ч нейронні мережі, згорткові нейронні мережі та рекурентні нейронні мережі. Отже, друга частина курсу охоплює більш складні теми глибокого навчання, включаючи генеративні моделі, навчання з підкріпленням і обробку природної мови.

Курс має на меті бути інклюзивним для слухачів усіх рівнів знань і не потребує жодних попередніх знань машинного чи глибокого навчання. Крім того, курс використовує зошити Jupyter для навчання та передбачає практичні вправи з кодування, які учні можуть виконувати за допомогою Google Colaboratory.

Деякі з ключових тем, які розглядаються в курсі, включають:

• Класифікація зображень
• Виявлення об'єктів
• Обробка природної мови
• Системи рекомендацій
• Генеративні моделі
• Підсилення навчання

Таким чином, учні, які пройшли курс, розумітимуть концепції глибокого та машинного навчання, а також матимуть навички створення та розгортання моделей глибокого навчання для різних програм. Курс користується повагою в галузі машинного навчання, і експерти рекомендують його як відправну точку для початківців.

Рекомендований пост: Топ 9 безкоштовно Stable Diffusion ресурси створення зображень

Курс машинного навчання Crash

Google Курс машинного навчання Crash – це безкоштовний онлайн-курс від Google, який пропонує ознайомлення з концепціями, інструментами та методами машинного навчання. Курс орієнтований на розробників із мінімальним досвідом машинного навчання або без нього, і його мета — запропонувати швидкий і прагматичний огляд галузі.

Отже, курс поділено на численні модулі, кожен з яких охоплює окремий аспект машинного навчання. Ці модулі включають:

1. Вступ до машинного навчання. Цей модуль містить огляд основних понять і термінології, що використовуються в машинному навчанні, і знайомить учнів із навчанням під наглядом, навчанням без нагляду та навчанням з підкріпленням.
2. Машинне навчання з TensorFlow. Цей модуль містить вступ до фреймворку TensorFlow, який Google використовує для розробки моделей машинного навчання.
3. Узагальнення, переобладнання та недообладнання. У цьому модулі пояснюються поняття узагальнення, надмірного та недостатнього оснащення, а також як їх уникнути під час створення моделей машинного навчання.
4. Нейронні мережі. Цей модуль містить вступ до нейронних мереж, які є класом моделей машинного навчання, натхненних структурою мозку.
5. Навчання нейронним мережам.Цей модуль пояснює, як навчати нейронні мережі за допомогою зворотного розповсюдження, а також знайомить з методами покращення продуктивності нейронних мереж.
6. Глибинні нейронні мережі: Цей модуль містить вступ до глибоких нейронних мереж, які є нейронними мережами з кількома рівнями.
7. Програмування TensorFlow: Цей модуль містить вступ до програмування TensorFlow і охоплює такі теми, як тензори, операції та графіки.

Підсумовуючи, курс включає відеолекції, інтерактивні вправи та завдання з програмування, і учні можуть завершити його у власному темпі. Після завершення курсу учні матимуть базове розуміння концепцій і методів машинного навчання, а також зможуть використовувати TensorFlow для створення простих моделей машинного навчання.

Рекомендується: 10+ найкращих фоторедакторів зі штучним інтелектом 2023: онлайн і безкоштовно

---

Найкращі платні курси ШІ

Програмування AI з Python

"Програмування AI з PythonПрограма Nanodegree, запропонована Udacity, розроблена для того, щоб надати учням комплексне знайомство зі штучним інтелектом і машинним навчанням за допомогою мови програмування Python.

Програма складається з п’яти курсів, кожен з яких охоплює різні аспекти ШІ та машинного навчання. Курси:

1. Вступ до програмування на Python. Цей курс охоплює основи програмування Python, включаючи структури даних, керуючі структури та функції.
2. Вступ до машинного навчання за допомогою Python. Цей курс навчить вас створювати й оцінювати моделі машинного навчання за допомогою популярних бібліотек, таких як NumPy, Pandas і Scikit-learn.
3. Глибоке навчання з PyTorch. Цей курс охоплює глибоке навчання, зокрема те, як створювати та навчати нейронні мережі за допомогою бібліотеки PyTorch.
4. Прикладний ШІ: Цей курс охоплює різні застосування штучного інтелекту, включаючи обробку природної мови, комп’ютерне бачення та ігри.
5. Проект AI Capstone. У цьому курсі ви застосуєте знання та навички, отримані на попередніх курсах, до реального проекту.

Протягом усієї програми ви дізнаєтеся, як попередньо обробляти дані, навчати моделі та оцінювати продуктивність за допомогою Python і різних бібліотек. Ви також дізнаєтеся про етичні та соціальні наслідки штучного інтелекту, включаючи упередженість і справедливість.

Програма Nanodegree «Програмування штучного інтелекту за допомогою Python» націлена на людей із певним досвідом програмування, але вона не вимагає жодних попередніх знань про ШІ чи машинне навчання. Це самостійна програма, і учні можуть витрачати стільки часу, скільки їм потрібно, щоб пройти матеріал курсу.

Підводячи підсумок, можна сказати, що програма високо цінується, і її пройшли тисячі учнів у всьому світі. Після завершення програми учні матимуть навички та знання, необхідні для застосування методів штучного інтелекту та машинного навчання до реальних проблем. Вони також матимуть портфоліо проектів, щоб продемонструвати свої навички потенційним роботодавцям.

Штучний інтелект AZ: дізнайтеся, як створити AI

"Штучний інтелект AZ: дізнайтеся, як створити AI” – це онлайн-курс, запропонований Udemy, який містить комплексне знайомство зі штучним інтелектом (ШІ) і машинним навчанням. Курс призначений для людей, які не мають попередніх знань про ШІ чи програмування.

Курс охоплює різні теми, пов’язані зі ШІ та машинним навчанням. Теми включають контрольоване та неконтрольоване навчання, глибоке навчання, обробку природної мови та комп’ютерне бачення. Курс також передбачає практичне навчання користуванню різними інструментами та платформами, включаючи Python, TensorFlow і Keras.

Курс включає понад 40 годин відеолекцій. Він включає тести та вправи з програмування. Тести та вправи з програмування дозволяють учням відпрацювати свої навички. Таким чином, учні отримують практичний досвід роботи з ШІ та алгоритмами машинного навчання за допомогою цих тестів і вправ із програмування. Курс також включає кілька проектів, які дозволяють учням застосовувати свої знання до проблем реального світу.

Оскільки курс є самостійним, учні можуть витратити стільки часу, скільки їм потрібно, щоб пройти матеріал. Крім того, курс підходить для всіх, хто зацікавлений в отриманні знань про штучний інтелект та машинне навчання, незалежно від їхньої підготовки та рівня досвіду.

Після завершення курсу учні матимуть чітке розуміння того, як використовувати ШІ та машинне навчання для вирішення проблем. Курс також забезпечує основу для подальшого навчання та більш просунутих курсів зі штучного інтелекту та машинного навчання.

Рекомендований пост: Кращі 5 GPT-розширення для Google Таблиць і Документів у 2023 році

Нейронні мережі та глибоке навчання

"Нейронні мережі та глибоке навчання” – це онлайн-курс, який пропонує Coursera та викладає Ендрю Нґ, професор Стенфордського університету та співзасновник Google Brain. Курс містить вступ до глибокого навчання, підсфери машинного навчання, яке використовує штучне навчання нейронні мережі моделювати складні моделі та зв’язки в даних.

Курс орієнтований на осіб, які мають фундаментальне розуміння програмування на Python та лінійної алгебри. Він охоплює низку тем, пов’язаних із нейронними мережами та глибоким навчанням, зокрема згорткові нейронні мережі, рекурентні нейронні мережі та фреймворки глибокого навчання, такі як TensorFlow і Keras. Курс також включає практичні завдання з кодування, які дозволяють учням практикувати свої навички та застосовувати різні алгоритми глибокого навчання.

Курс складається з чотирьох модулів, кожен з яких включає відеолекції, тести та завдання з програмування.

Оскільки курс є самостійним, учні можуть витратити стільки часу, скільки їм потрібно, щоб пройти його.

Після завершення курсу учні матимуть чітке розуміння принципів глибокого навчання, включаючи здатність створювати та навчати нейронні мережі для різних додатків.

Підводячи підсумок, можна сказати, що курс «Нейронні мережі та глибоке навчання» є добре відомим і популярним навчальним ресурсом серед людей, які цікавляться глибоким навчанням, і його пройшли тисячі учнів у всьому світі.

Навчальний курс із науки про дані та машинного навчання з R

"Навчальний курс із науки про дані та машинного навчання з R” – це онлайн-курс, який пропонує Udemy. Цей курс має на меті навчити учнів основам науки про дані та машинного навчання за допомогою мови програмування R.

Курс орієнтований на початківців і не вимагає жодних попередніх знань з програмування чи науки про дані. Курс охоплює широкий спектр тем, включаючи маніпулювання даними, візуалізацію даних, статистичні висновки, алгоритми машинного навчання та оцінку моделі.

Отже, курс Data Science and Machine Learning складається з 19 розділів і пропонує понад 100 лекцій, тестів і завдань з програмування. Кожен розділ охоплює певну тему та містить відеолекції, приклади кодуі вправи, які допомагають учням відпрацювати свої навички.

Деякі з ключових тем, які розглядаються в курсі, включають:

• Конфлікт і маніпулювання даними за допомогою dplyr і tidyr
• Візуалізація даних за допомогою ggplot2
• Імовірність і статистичні висновки
• Лінійна регресія та множинна регресія
• Дерева класифікації та регресії
• Випадкові ліси та посилення градієнта
• Кластеризація та зменшення розмірності
• Аналіз часових рядів

Отже, після завершення курсу учні матимуть чітке розуміння мови програмування R та її застосування в науці про дані та машинному навчанні. Вони також матимуть навички аналізу та інтерпретації складних наборів даних, створення та оцінки прогнозних моделей та ефективного інформування інших про свої висновки.

Рекомендований пост: 100+ найкращих звітів про тенденції 2023: глобальне прогнозування промисловості

---

Висновок

На завершення слід сказати, що вивчення ШІ стає все більш важливим у сучасну цифрову епоху, оскільки ШІ стрімко розвивається перетворення різних галузей і зміна способу життя та роботи. Вивчаючи штучний інтелект, люди можуть розвивати знання та навички, необхідні для проектування та розробки інтелектуальних систем, які можуть навчатися на основі даних і робити прогнози та приймати рішення.

Багато сфер, зокрема охорона здоров’я, фінанси, транспорт і освіта, використовують штучний інтелект, і експерти прогнозують, що його додатки продовжуватимуть зростати в найближчі роки.

Існує багато онлайн-курсів і ресурсів, доступних для вивчення ШІ, починаючи від вступних курсів і закінчуючи більш просунутими, які охоплюють такі теми, як глибоке навчання та навчання з підкріпленням. Інвестуючи в освіту ШІ, люди можуть бути в курсі останніх розробок у галузі, набувати цінних навичок, які користуються великим попитом, і потенційно відкривати нові можливості кар’єрного зростання.

Загалом, залишатися конкурентоспроможним у сьогоденні ринок праці і бути готовими до роботи в майбутньому, люди повинні навчитися штучному інтелекту, оскільки він матиме все більш значний вплив на різні аспекти нашого життя.

FAQ

ШІ, або штучний інтелект, відноситься до розробки комп’ютерних систем, які можуть виконувати завдання, які зазвичай потребують людського інтелекту, наприклад навчання, вирішення проблем і прийняття рішень.

Існує три основних типи ШІ: вузький або слабкий ШІ, загальний ШІ та суперінтелект. Вузький ШІ призначений для виконання конкретного завдання, тоді як загальний ШІ здатний виконувати будь-яке інтелектуальне завдання, яке під силу людині. Суперінтелект, який все ще є суто теоретичним, відноситься до ШІ, який перевершує людський інтелект і здатний вирішувати проблеми за межами нашого розуміння.

ШІ має багато практичних застосувань у різних галузях, таких як охорона здоров’я, фінанси, транспорт і освіта. Приклади включають прогнозне технічне обслуговування у виробництві, персоналізовану медицину в охороні здоров’я, виявлення шахрайства у фінансах та інтелектуальному управлінні трафіком у транспорті.

Щоб працювати в галузі штучного інтелекту, потрібна міцна основа математики, статистики та програмування, а також знання алгоритмів і фреймворків машинного навчання, таких як TensorFlow, Keras і PyTorch.

Є багато доступних онлайн-ресурсів для вивчення ШІ, включаючи безкоштовні онлайн-курси, навчальні посібники та MOOC, які пропонують провідні університети та компанії, такі як Google, Coursera, Udacity та edX.

ШІ викликає багато етичних проблем, таких як упередженість, конфіденційність і переміщення з роботи. Окремим особам і організаціям важливо враховувати ці питання під час розробки та розгортання систем ШІ.

Детальніше:

• ШІ Bing не можна довіряти; Пошукова система ховає свої помилки
• AI Service KickResume може допомогти вам створити ідеальне резюме
• 7 найкращих генераторів голосу штучного інтелекту та клонування голосу для синтезу мовлення
• 10 потенційних програм ШІ, які можуть революціонізувати спорт
• 10 найкращих мобільних додатків AI Art Generator у 2023 році для Android та IOS