15 yilda o'rganish uchun 2023+ eng yaxshi AI kurslari: Bepul va pullik

Sun'iy intellekt tez rivojlanayotgan soha bo'lib, u bizning yashash va ishlash tarzimizni tubdan o'zgartirishi mumkin. Oʻzi boshqariladigan avtomobillardan tortib shaxsiylashtirilgan sogʻliqni saqlashgacha boʻlgan AI allaqachon koʻplab sohalarga sezilarli taʼsir koʻrsatgan va misli koʻrilmagan surʼatda rivojlanishda davom etmoqda.

Ko'proq kompaniya va tashkilotlar sun'iy intellektni o'z faoliyatiga kiritar ekan, bu sohada malakali mutaxassislarga bo'lgan talab tez o'sib bormoqda.

Pro maslahatlar
bu 10+ AI kontent generatorlari kontent yaratuvchilarga yuqori sifatli kontentni tez va samarali ishlab chiqarishda yordam berish uchun ishlab chiqilgan.
bilan yuqori sifatli 4K va 8K piksellar sonini, bu san'at asarlari o'zining ajoyib detallari va realizmi bilan tomoshabinlarni hayratga solishi aniq.
bu 10 ta AI kripto loyihalari kriptovalyuta sanoatida sun'iy intellekt texnologiyasidan innovatsion foydalanish asosida tanlangan.

Ushbu talabni qondirish uchun hozirda bepul va pullik, onlayn va shaxsan AI kurslarining keng assortimenti mavjud. Ushbu kurslar asosiy mavzulardan tortib, turli mavzularni qamrab oladi kompyuterni o'rganish va tabiiy tilni qayta ishlash va kompyuterni ko'rish kabi ko'proq ixtisoslashgan sohalarni chuqur o'rganish. Ular talabalar, mutaxassislar va ushbu qiziqarli sohani o'rganishga qiziqqan har bir kishi uchun mo'ljallangan.

Ro'yxat hozirda mavjud bo'lgan eng yaxshi AI kurslarini, jumladan Stenford va MIT kabi eng yaxshi universitetlarning kurslarini o'z ichiga oladi sanoat Google va IBM kabi yetakchilar. U mashinani o'rganishga yangi boshlanuvchilar va o'z bilimlarini kengaytirishga intilayotgan tajribali mutaxassislar uchun mo'ljallangan.

Pro maslahatlar
bu AI generatorlari va AI marketing strategiyalari korxonalarga marketing kampaniyalarini optimallashtirish va ko'proq potentsial mijozlarni jalb qilishda yordam berishi mumkin.
bu AI plaginlari va AI SEO vositalari ko'rinishning oshishiga va mijozlarning faolligini oshirishga olib kelishi mumkin, natijada yuqori konvertatsiya va daromad ko'payadi.
AI logotip ishlab chiqaruvchisi qimmatli vaqt va resurslarni tejashga yordam berishi mumkin, bu esa dizaynerlarga o'z ishlarining boshqa muhim jihatlariga e'tibor qaratish imkonini beradi.
bu videos foydalanish bo'yicha bosqichma-bosqich ko'rsatmalar bering ChatGPT potentsial daromadingizni maksimal darajada oshirish uchun.
AI foto muharrirlari dog'larni olib tashlash yoki ajinlarni tekislash kabi kuchli retush imkoniyatlarini ham taqdim etishi mumkin.

Eng yaxshi AI kurslarini taqqoslash varag'i

Dunyo bo'ylab turli nufuzli muassasalardan onlayn va oflayn, bepul va pullik AI bo'yicha ko'plab kurslar mavjud. Mana eng yaxshi AI kurslari:

Ism	Reyting	muallif	platforma	$
Hamma uchun AI	Y	Endryu Ng	Coursera	Ozod
Nazorat ostidagi mashinalarni o'rganish	Y	Endryu Ng	Coursera	Ozod
Chuqur o'rganish	Y	Endryu Ng	Coursera	Ozod
Professional sertifikatlash IBMdan amaliy AI	Y	IBM	Coursera	Ozod
CS50-ning Python bilan sun'iy intellektga kirishi	Y	Garvard universiteti	edX	Ozod
AI Python bilan dasturlash	Y	Udjity	Udjity	to'langan
Ma'lumotlar va AI asoslari	Y	Linux fondi	edX	Ozod
Mashinani o'rganishga kirish	Y	Google	Udjity	Ozod
Sun'iy intellekt AZ: AIni qanday yaratishni o'rganing	Y	Udemy	Udemy	to'langan
Takomillashtirish	Y	Devid Kumush	YouTube	Ozod
Neyron tarmoqlari va chuqur o'rganish	Y	chuqur o'rganish.ai	Coursera	to'langan
TensorFlow Developer Professional sertifikati	Y	TensorFlow	Coursera	Ozod
R bilan Data Science and Machine Learning Bootcamp	Y	Udemy	Udemy	to'langan
Koderlar uchun amaliy chuqur o'rganish	Y	fast.ai	fast.ai	Ozod
Mashinalarni o'rganish bo'yicha halokat kursi	Y	Google	Google	Ozod

Ta'lim ehtiyojlaringiz va maqsadlaringizga eng mosini topish uchun AI kurslarini tadqiq qiling va solishtiring. Yodda tutingki, AI tez rivojlanayotgan soha, shuning uchun so'nggi ishlanmalar va yutuqlardan xabardor bo'lish juda muhimdir.

AIni o'rganish bizning kelajagimiz dasturlarini ishlab chiqishda ham muhimdir: 120-yilda AI tomonidan yaratilgan 2023+ eng yaxshi kontent: Tasvirlar, musiqa, videolar

Eng yaxshi bepul AI kurslari

Hamma uchun AI

"Hamma uchun AI” Coursera boʻyicha kurs sunʼiy intellekt (AI) sohasini har tomonlama koʻrib chiqishni taʼminlovchi kirish kursidir. Kurs AI haqida o'rganishga qiziqqan, ammo bu sohada texnik ma'lumotga ega bo'lmagan shaxslar uchun mo'ljallangan.

Kursni AI bo'yicha yetakchi tadqiqotchi va Coursera asoschilaridan biri Endryu Ng o'qitadi. U to'rt haftalik materialdan iborat bo'lib, har birida bir nechta videoma'ruzalar va viktorinalar mavjud. Kurs Mashinani o'rganish, neyron tarmoqlar, kompyuterni ko'rish, tabiiy tilni qayta ishlash va robototexnika kabi AI bilan bog'liq keng ko'lamli mavzularni qamrab oladi.

Kurs AIning asosiy tamoyillarini, jumladan, mashinani o'rganish algoritmlari va usullarini va ularning amaliy qo'llanilishini o'z ichiga oladi. Talabalar AI bilan bog'liq axloqiy va ijtimoiy fikrlarni o'rganadilar. Kurs sog'liqni saqlash, moliya va transport kabi turli sohalarda AIdan foydalanishni o'z ichiga oladi.

Umuman olganda, “Hamma uchun sun’iy intellekt” kursi sun’iy intellekt sohasiga ajoyib kirishdir va bu mavzu bo‘yicha asosiy tushunchaga ega bo‘lishni istagan har bir kishi uchun javob beradi. Bu hech qanday texnik ma'lumotni talab qilmaydi va o'z tezligida bajarilishi mumkin.

Nazorat ostidagi mashinalarni o'rganish: regressiya va tasnif

"Nazorat ostidagi mashinalarni o'rganish: regressiya va tasnif” Coursera boʻyicha kurs bu AI boʻyicha yetakchi tadqiqotchi va Coursera asoschilaridan biri Endryu Ng tomonidan oʻqitiladigan mashhur onlayn kursdir. Ushbu kurs mashinani o'rganish bo'yicha keng qamrovli kirishni ta'minlash uchun mo'ljallangan sun'iy intellekt ma'lumotlardan o'rganish mumkin bo'lgan algoritmlarni ishlab chiqishga qaratilgan.

Kurs 11 haftalik materialdan iborat bo'lib, har birida bir nechta video ma'ruzalar, viktorinalar va dasturlash topshiriqlari mavjud. Biroq, kurs chiziqli regressiya, logistik regressiya, neyron tarmoqlar, vektorli mashinalarni qo'llab-quvvatlash, klasterlash va anomaliyalarni aniqlash kabi mashinalarni o'rganish bilan bog'liq keng ko'lamli mavzularni o'z ichiga oladi.

Umuman olganda, Coursera bo'yicha "Mashinani o'rganish" kursi mashinani o'rganishda mustahkam poydevorga ega bo'lishni istagan har bir kishi uchun ajoyib manbadir. Ushbu sohadagi eng hurmatli mutaxassislardan biri kursni o'rgatadi va mavzu bo'yicha keng qamrovli ma'lumot beradi.

Tavsiya etilgan post: 8-yilda sunʼiy intellekt asosida ishlaydigan 2023 ta eng yaxshi video muharrir va dasturiy taʼminot

Chuqur o'rganish

"Chuqur o'rganish” Coursera bo'yicha mutaxassislik Endryu Ng va ekspert o'qituvchilar jamoasi tomonidan o'qitiladigan keng qamrovli onlayn kursdir. Ushbu ixtisoslikning dizayni chuqur o'rganishga to'liq kirishni taklif qilishdir. Bu prognozlar va tasniflarning aniqligini oshirish uchun ko'p qatlamli sun'iy neyron tarmoqlarni o'rgatishga qaratilgan mashinani o'rganishning kichik sohasi.

Mutaxassislik beshta kursdan iborat bo'lib, ularning har biri chuqur o'rganishning turli jihatlarini qamrab oladi. Kurslar quyidagilardir:

1. Neyron tarmoqlar va chuqur o'rganish: Ushbu kurs chuqur o'rganish va neyron tarmoqlar asoslarini, jumladan, ularni qanday qurish va o'rgatishni o'z ichiga oladi.
2. Chuqur neyron tarmoqlarni takomillashtirish: Giperparametrlarni sozlash, tartibga solish va optimallashtirish: Ushbu kurs chuqur neyron tarmoqlarning ishlashini yaxshilash uchun ilg'or usullarni, jumladan giperparametrlarni sozlash, tartibga solish va optimallashtirishni o'z ichiga oladi.
3. Mashinani o'rganish bo'yicha loyihalarni tuzish: Ushbu kurs sizga mashinani o'rganish loyihalarini qanday tuzishni, jumladan, modellaringizdagi xatolarni tashxislash va tuzatishni o'rgatadi.
4. Konvolyutsion neyron tarmoqlari: Ushbu kurs tasvirni aniqlash kabi kompyuter ko'rish vazifalarida keng qo'llaniladigan konvolyutsion neyron tarmoqlarni qamrab oladi.
5. Ketma-ket modellar: Ushbu kurs tabiiy tilni qayta ishlashda va ketma-ket ma'lumotlarni o'z ichiga olgan boshqa ilovalarda qo'llaniladigan ketma-ketlik modellarini o'z ichiga oladi.

Umuman olganda, butun dunyo bo'ylab minglab talabalar Coursera-da yuqori baholangan "Chuqur o'rganish" mutaxassisligini tamomladilar. Kurs dasturlash va mashinani o'rganish bo'yicha fundamental bilimga ega bo'lgan shaxslarga qaratilgan va ularga chuqur o'rganishning eng so'nggi usullarini o'rgatish maqsadini ko'zlaydi.

IBM dan amaliy sun'iy intellekt

"IBM dan amaliy sun'iy intellekt” Coursera bo'yicha professional sertifikat tomonidan taklif qilingan dastur IBM Watson AI. Ushbu sertifikat oʻquvchilarga AI yechimlarini real sharoitlarda yaratish va qoʻllash uchun zarur boʻlgan koʻnikma va bilimlarni berish uchun moʻljallangan.

Dastur oltita kursdan iborat bo'lib, ularning har biri qo'llanilishining turli jihatlarini qamrab oladi sun'iy intellekt. Kurslar quyidagilardir:

1. Kirish Sun'iy intellekt: Bu kurs taqdim etadi AI haqida umumiy ma'lumot, jumladan uning tarixi, asosiy tamoyillari va qo'llanilishi.
2. IBM Watson yordamida AI bilan ishlashni boshlash: Ushbu kurs sizga AI yechimlarini yaratish va joylashtirish uchun IBM Watson-dan qanday foydalanishni o'rgatadi.
3. Watson API bilan AI ilovalarini yaratish: Ushbu kurs AI ilovalarini yaratish va joylashtirish uchun turli xil Watson API-laridan qanday foydalanishni o'z ichiga oladi.
4. Watson API bilan chatbotlar yaratish: Ushbu kurs sizga Watson API-laridan mijozlarga xizmat ko'rsatish va boshqa ilovalar uchun chatbotlar yaratish uchun qanday foydalanishni o'rgatadi.
5. Watson va OpenCV bilan kompyuterni ko'rishga kirish: Ushbu kurs kompyuterni ko'rish va kompyuterni ko'rish dasturlarini yaratish uchun Watson va OpenCV dan qanday foydalanishni o'z ichiga oladi.
6. TensorFlow yordamida AI ilovalarini yaratish: Ushbu kurs TensorFlow-ni o'z ichiga oladi, bu qurish va joylashtirish uchun mashhur ramka hisoblanadi chuqur o'rganish modellari.

Xulosa qilib aytadigan bo'lsak, dastur davomida siz sun'iy intellekt echimlarini yaratish va joriy etishning amaliy jihatlari, shu jumladan ma'lumotlarni qayta ishlash, poezd modellari, va ishlashni baholang. Shuningdek, siz AIning axloqiy va ijtimoiy oqibatlari, shu jumladan tarafkashlik va adolat haqida bilib olasiz.

Tavsiya etilgan post: 50-yilda 2023+ eng yaxshi AI musiqa startaplari: Metaverse Post Sanoat hisoboti

CS50 ning Python bilan sun'iy intellektga kirishi

"CS50 ning Python bilan sun'iy intellektga kirishi” bu Garvard universiteti tomonidan edX orqali taqdim etiladigan onlayn kursdir. Ushbu kurs Python dasturlash tilidan foydalangan holda sun'iy intellekt va mashinani o'rganishga kirishni ta'minlash uchun mo'ljallangan.

Kurs bir nechta modullardan iborat bo'lib, ularning har birida videoma'ruzalar, viktorinalar va dasturlash topshiriqlari mavjud. Kurs sun'iy intellekt va mashinani o'rganish bilan bog'liq bir qator mavzularni o'z ichiga oladi, jumladan, qidiruv algoritmlari, optimallashtirish, mashinani o'rganish va chuqur o'rganish.

Xulosa qilib aytadigan bo'lsak, "Python bilan sun'iy intellektga kirish" - bu sun'iy intellekt va mashinani o'rganishda mustahkam poydevor yaratadigan yuqori baholangan kurs. Biroq, kurs butun dunyo bo'ylab minglab o'quvchilar tomonidan yakunlandi. U ushbu mavzularni o'rganishga qiziqqan har bir kishi uchun mos keladi va u ba'zi dasturlash tajribasiga ega bo'lgan shaxslar uchun mo'ljallangan. AI yoki mashinani o'rganish bo'yicha oldingi bilim talab qilinmaydi. Shunday qilib, kursni tugatgandan so'ng, o'quvchilar sun'iy intellekt va mashinani o'rganish usullarini real muammolarga qo'llash ko'nikma va bilimlariga ega bo'ladilar.

Ma'lumotlar va AI asoslari

"Ma'lumotlar va AI asoslari” - bu Microsoft tomonidan edX orqali taqdim etiladigan onlayn kurs. Ushbu kurs ma'lumotlar tahlili va sun'iy intellektga (AI) kirishni ta'minlash uchun mo'ljallangan.

Kurs bir nechta modullardan iborat bo'lib, ularning har birida videoma'ruzalar, viktorinalar va amaliy laboratoriyalar mavjud. Kurs ma'lumotlarni tahlil qilish va AI bilan bog'liq bir qator mavzularni o'z ichiga oladi, jumladan ma'lumotlar turlari va manbalari, ma'lumotlar janjali, ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish, mashinani o'rganish va chuqur o'rganish.

Kurs davomida siz turli xil vositalar va platformalardan, jumladan Azure-dan qanday foydalanishni o'rganasiz Machine Learning, Python va Jupyter noutbuklari ma'lumotlarni tahlil qilish va AI modellarini yaratish uchun. Shuningdek, siz AIning axloqiy va ijtimoiy oqibatlari, jumladan adolat, maxfiylik va xavfsizlik haqida bilib olasiz.

Umuman olganda, ba'zi dasturlash tajribasiga ega bo'lgan shaxslar kursni o'tashlari mumkin va ular ma'lumotlarni tahlil qilish yoki AI bo'yicha oldindan bilimga muhtoj emaslar. Bu o'z-o'zidan o'tkaziladigan kurs bo'lib, o'quvchilar kurs materialini to'ldirish uchun qancha vaqt kerak bo'lsa, shuncha vaqt olishlari mumkin.

Tavsiya etilgan post: Kosmik missiyalarda AIni tatbiq etishning 3 ta yangi usuli

Mashinani o'rganishga kirish

"Mashinani o'rganishga kirish” – bu Udacity tomonidan taklif etilayotgan onlayn kurs boʻlib, u mashinani oʻrganish asoslari bilan tanishtiradi. Kurs ma'lum bir dasturlash tajribasiga ega bo'lgan shaxslarga mo'ljallangan, lekin mashinani o'rganishga oldindan ta'sir qilish shart emas.

Kursning har bir darsi mashinani o'rganishning turli jihatlarini qamrab oladi. Bularga nazorat ostida va nazoratsiz o'rganish, xususiyatlarni o'lchash, o'zaro tekshirish, ortiqcha moslash va ishlash ko'rsatkichlari kiradi. Bundan tashqari, kurs mashinani o'rganish algoritmlarini amalga oshirish va qo'llash uchun Python dasturlash tili va scikit-learn kutubxonasidan foydalanadi.

Xulosa qilib aytadigan bo'lsak, kurs o'quvchilarga hech qanday vaqt cheklovlarisiz uni o'z tezligida bajarish imkonini beradi. Kurs video ma'ruzalar, viktorinalar va mashina o'rganish algoritmlari bilan amaliy tajribani ta'minlash uchun dasturlash topshiriqlarini o'z ichiga oladi. Kurs o'quvchilarga mashinani o'rganish tushunchalari va usullarini tushunishlarini yaxshilashga yordam berish uchun mo'ljallangan.

Takomillashtirish

"Takomillashtirish Course by David Silver” bu DeepMind tadqiqotchisi Devid Silver tomonidan 2015-yilda birinchi marta taklif qilingan O‘rganishni mustahkamlash (RL) bo‘yicha videoma’ruzalar turkumidir. Kurs har biri taxminan 10-1 soat davom etadigan 2 ta videoma'ruzadan iborat bo'lib, RL bilan bog'liq keng ko'lamli mavzularni o'z ichiga oladi, jumladan Markov qaror jarayonlari, Monte-Karlo usullari, Vaqtinchalik farqni o'rganish va chuqur mustahkamlashni o'rganish.

Kurs matematika, informatika yoki tegishli sohalarda ma'lumotga ega bo'lgan shaxslar uchun javob beradi. Bu nazariy va amaliy misollarni o'z ichiga olgan holda RL to'g'risida keng qamrovli kirishni taqdim etadi.
Dunyo bo'ylab minglab o'quvchilar ma'ruzalarni tomosha qilishdi. Kurs RLga qiziqqan talabalar va tadqiqotchilar uchun mashhur manbadir.

AI sifatida til modeli, 2023-yilda kursning joriy holati haqida real vaqt rejimida yangilanishlarni taqdim eta olmayman. Biroq, uning mashhurligi va foydaliligini hisobga olsak, material hali ham RL haqida o‘rganishga qiziqqan har bir kishi uchun dolzarb va qimmatli bo‘lib qolishi mumkin.

Tavsiya etilgan post: 6 AI ChatBot muammolari va qiyinchiliklari: ChatGPT, Bard, Klod

TensorFlow Developer Professional sertifikati

"TensorFlow dasturchisi” Professional sertifikat - bu Coursera tomonidan deeplearning.ai bilan hamkorlikda taqdim etiladigan onlayn dastur. Dastur o'quvchilarga TensorFlow yordamida chuqur o'rganish modellarini yaratish va qo'llash bo'yicha ko'rsatmalar berishga qaratilgan. ochiq manbali dasturiy ta'minot Google tomonidan yaratilgan kutubxona.

Dastur to'rtta kursdan iborat bo'lib, ularning har biri chuqur o'rganishning turli jihatlarini qamrab oladi TensorFlow. Kurslar quyidagilardir:

1. AI, Machine Learning va Deep Learning uchun TensorFlow-ga kirish: Ushbu kurs TensorFlow-ga kirishni ta'minlaydi va chuqur o'rganish modellarini yaratish va o'qitish asoslarini qamrab oladi.
2. TensorFlow-da konvolyutsion neyron tarmoqlari: Ushbu kurs konvolyutsion neyron tarmoqlarga (CNN), tasvirlarni tasniflash uchun keng qo'llaniladigan neyron tarmoq turiga qaratilgan va o'quvchilarga TensorFlow yordamida CNN qurish va o'qitishni o'rgatadi.
3. TensorFlow-da tabiiy tilni qayta ishlash: Ushbu kurs matnni tasniflash va hissiyotlarni tahlil qilish kabi tabiiy tilni qayta ishlash (NLP) usullarini o'z ichiga oladi va o'quvchilarga TensorFlow yordamida ushbu usullarni qo'llashni o'rgatadi.
4. Ketma-ketliklar, vaqt seriyasi va bashorat: Ushbu kurs o'quvchilarga takroriy neyron tarmoqlarni (RNN) va vaqt seriyalari ma'lumotlarini tahlil qilish uchun boshqa chuqur o'rganish modellarini qurish va o'rgatishni o'rgatadi.

Dastur o'z-o'zidan ishlab chiqilgan va o'quvchilar har bir kursni tugatish uchun qancha vaqt kerak bo'lsa, shuncha vaqt olishlari mumkin. Har bir kurs videoma'ruzalar, viktorinalar va dasturlash topshiriqlarini o'z ichiga oladi, o'quvchilar sertifikat olish uchun ularni bajarishlari kerak.

Koderlar uchun amaliy chuqur o'rganish

Fast.ai kursi fast.ai tomonidan taqdim etilgan chuqur o'rganish va mashinalarni o'rganish bo'yicha onlayn kursdir. Fast.ai - Jeremi Xovard va Reychel Tomas tomonidan asos solingan tadqiqot laboratoriyasi va ta'lim tashkiloti. Kurs pragmatik va tajribali bo'lishga qaratilgan. Shunday qilib, kurs o'quvchilarni Python va fastai kutubxonasidan foydalangan holda chuqur o'rganish modellarini qanday yaratishni o'rgatadi.

Kurs ikki qismdan iborat: "Koderlar uchun amaliy chuqur o'rganish” kursi va “Koderlar uchun chuqur o‘rganish” kursi. Kursning birinchi qismida chuqur o'rganish asoslari, shu jumladan neyron tarmoqlari, konvolyutsion neyron tarmoqlari va takroriy neyron tarmoqlari. Shunday qilib, kursning ikkinchi qismi chuqur o'rganish bo'yicha yanada ilg'or mavzularni, jumladan generativ modellar, mustahkamlovchi o'rganish va tabiiy tilni qayta ishlashni o'z ichiga oladi.

Kurs barcha malaka darajalaridagi o'quvchilarni qamrab olishga qaratilgan va mashinani o'rganish yoki chuqur o'rganish bo'yicha oldingi bilimlarni talab qilmaydi. Bundan tashqari, kurs o'qitish uchun Jupyter noutbuklaridan foydalanadi va o'quvchilar Google Colaboratory yordamida bajarishi mumkin bo'lgan amaliy kodlash mashqlarini o'z ichiga oladi.

Kursda yoritilgan asosiy mavzulardan ba'zilari:

• Tasvir tasnifi
• Ob'ektni aniqlash
• Tabiiy tillarni qayta ishlash
• Tavsiya tizimlari
• Generativ modellar
• Mustahkamlashni o'rganish

Shunday qilib, kursni tugatgan o'quvchilar chuqur o'rganish va mashinani o'rganish tushunchalarini tushunadilar va turli ilovalar uchun chuqur o'rganish modellarini yaratish va qo'llash ko'nikmalariga ega bo'ladilar. Kurs mashinani o'rganish sohasida hurmatga sazovor va mutaxassislar uni yangi boshlanuvchilar uchun boshlang'ich nuqtasi sifatida tavsiya qiladilar.

Tavsiya etilgan post: Top 9 bepul Stable Diffusion tasvir yaratish resurslari

Mashinalarni o'rganish bo'yicha halokat kursi

Google Mashinalarni o'rganish bo'yicha halokat kursi Bu Google tomonidan taqdim etiladigan bepul onlayn kurs boʻlib, u mashinani oʻrganish tushunchalari, vositalari va texnikasi bilan tanishtiradi. Kurs mashinani o'rganishda minimal yoki umuman tajribasi bo'lmagan ishlab chiquvchilarga mo'ljallangan va uning maqsadi sohani tez va pragmatik ko'rib chiqishni taklif qilishdir.

Shunday qilib, kurs ko'plab modullarga bo'lingan, ularning har biri mashinani o'rganishning alohida jihatlarini qamrab oladi. Ushbu modullarga quyidagilar kiradi:

1. Mashinani o'rganishga kirish. Ushbu modul mashinani oʻrganishda qoʻllaniladigan asosiy tushunchalar va atamalarning umumiy koʻrinishini taqdim etadi va oʻquvchilarni nazorat ostida oʻrganish, nazoratsiz oʻrganish va mustahkamlovchi oʻrganish bilan tanishtiradi.
2. TensorFlow yordamida mashinani o'rganish. Ushbu modul Google tomonidan mashinani o'rganish modellarini ishlab chiqishda foydalaniladigan TensorFlow tizimiga kirishni ta'minlaydi.
3. Umumlashtirish, haddan tashqari moslash va moslashish. Ushbu modul umumlashtirish, haddan tashqari moslash va moslashtirish tushunchalarini va mashinani o'rganish modellarini yaratishda ulardan qanday qochish kerakligini tushuntiradi.
4. Neyron tarmoqlari. Ushbu modul miya tuzilishidan ilhomlangan mashinani o'rganish modellari sinfi bo'lgan neyron tarmoqlarga kirishni ta'minlaydi.
5. Neyron tarmoqlarni o'rgatish.Ushbu modul neyron tarmoqlarni orqaga tarqalishdan foydalangan holda qanday o'rgatish kerakligini tushuntiradi va neyron tarmoqlarning ishlashini yaxshilash usullarini taqdim etadi.
6. Chuqur neyron tarmoqlari: Ushbu modul bir nechta qatlamli neyron tarmoqlari bo'lgan chuqur neyron tarmoqlariga kirishni ta'minlaydi.
7. TensorFlow dasturlash: Ushbu modul TensorFlow dasturlashiga kirishni taqdim etadi va tensorlar, operatsiyalar va grafiklar kabi mavzularni qamrab oladi.

Xulosa qilib aytadigan bo'lsak, kurs videoma'ruzalar, interaktiv mashqlar va dasturlash topshiriqlarini o'z ichiga oladi va o'quvchilar buni o'z tezligida tugatishlari mumkin. Kursni tugatgandan so'ng, o'quvchilar mashinani o'rganish tushunchalari va texnikasi haqida asosiy tushunchaga ega bo'ladilar va oddiy mashinalarni o'rganish modellarini yaratish uchun TensorFlow-dan foydalanishlari mumkin.

Tavsiya: 10+ eng yaxshi AI foto muharrirlari 2023: Onlayn va bepul

---

Eng yaxshi pullik AI kurslari

AI Python bilan dasturlash

"AI Python bilan dasturlashUdacity tomonidan taklif etilayotgan Nanodegree dasturi oʻquvchilarga Python dasturlash tilidan foydalangan holda sunʼiy intellekt va mashinani oʻrganishga keng qamrovli kirishni taʼminlash uchun moʻljallangan.

Dastur beshta kursdan iborat bo'lib, ularning har biri AI va mashinani o'rganishning turli jihatlarini qamrab oladi. Kurslar quyidagilardir:

1. Python dasturlashiga kirish. Ushbu kurs Python dasturlash asoslarini, jumladan ma'lumotlar tuzilmalarini, boshqaruv tuzilmalarini va funktsiyalarini o'z ichiga oladi.
2. Python yordamida mashinani o'rganishga kirish. Ushbu kurs sizga NumPy, Pandas va Scikit-learn kabi mashhur kutubxonalar yordamida mashinani o'rganish modellarini qanday yaratish va baholashni o'rgatadi.
3. PyTorch bilan chuqur o'rganish. Ushbu kurs chuqur o'rganishni, jumladan PyTorch kutubxonasidan foydalangan holda neyron tarmoqlarni qurish va o'qitishni o'z ichiga oladi.
4. Amaliy AI: Ushbu kurs sun'iy intellektning turli ilovalarini, jumladan, tabiiy tilni qayta ishlash, kompyuterni ko'rish va o'yin o'ynashni o'z ichiga oladi.
5. AI Capstone loyihasi. Ushbu kursda siz oldingi kurslarda o'rgangan bilim va ko'nikmalaringizni haqiqiy loyihada qo'llaysiz.

Dastur davomida siz Python va turli kutubxonalar yordamida ma'lumotlarni oldindan qayta ishlash, modellarni o'rgatish va ish faoliyatini baholashni o'rganasiz. Shuningdek, siz AIning axloqiy va ijtimoiy oqibatlari, shu jumladan tarafkashlik va adolat haqida bilib olasiz.

"Python bilan AI dasturlash" Nanodegree dasturi ba'zi dasturlash tajribasiga ega bo'lgan shaxslarga mo'ljallangan, ammo u AI yoki mashinani o'rganish bo'yicha oldindan bilim talab qilmaydi. Bu o'z-o'zidan ishlab chiqilgan dastur bo'lib, o'quvchilar kurs materialini to'ldirishlari uchun qancha vaqt talab qilishi mumkin.

Xulosa qilib aytadigan bo'lsak, dastur yuqori baholangan va butun dunyo bo'ylab minglab o'quvchilar tomonidan yakunlangan. Dasturni tugatgandan so'ng, o'quvchilar sun'iy intellekt va mashinani o'rganish usullarini haqiqiy dunyo muammolariga qo'llash uchun zarur bo'lgan ko'nikma va bilimlarga ega bo'ladilar. Shuningdek, ular potentsial ish beruvchilarga o'z mahoratlarini namoyish etish uchun loyihalar portfeliga ega bo'lishadi.

Sun'iy intellekt AZ: AIni qanday yaratishni o'rganing

"Sun'iy intellekt AZ: AIni qanday yaratishni o'rganing” bu Udemy tomonidan taklif etilayotgan onlayn kurs boʻlib, u sunʼiy intellekt (AI) va mashinani oʻrganishga keng qamrovli kirishni taʼminlaydi. Kurs AI yoki dasturlash haqida oldindan ma'lumotga ega bo'lmagan shaxslar uchun mo'ljallangan.

Kurs AI va mashinani o'rganish bilan bog'liq turli mavzularni qamrab oladi. Mavzular nazorat ostida va nazoratsiz o'rganish, chuqur o'rganish, tabiiy tilni qayta ishlash va kompyuterni ko'rishni o'z ichiga oladi. Kurs, shuningdek, Python, TensorFlow va Keras kabi turli xil vositalar va platformalardan foydalanish bo'yicha amaliy mashg'ulotlarni o'tkazadi.

Kurs 40 soatdan ortiq videoma'ruzalarni o'z ichiga oladi. U viktorina va kodlash mashqlarini o'z ichiga oladi. Viktorinalar va kodlash mashqlari o'quvchilarga o'z ko'nikmalarini amalda qo'llash imkonini beradi. Shunday qilib, o'quvchilar ushbu viktorinalar va kodlash mashqlari orqali AI va mashinani o'rganish algoritmlari bilan amaliy tajribaga ega bo'lishadi. Kurs shuningdek, o'quvchilarga o'z bilimlarini real dunyo muammolariga qo'llash imkonini beradigan bir nechta loyihalarni o'z ichiga oladi.

Kurs o'z-o'zidan bo'lgani uchun o'quvchilar materialni to'ldirish uchun qancha vaqt talab qilsalar, shuncha vaqt olishlari mumkin. Bundan tashqari, kurs AI va mashinani o'rganish bo'yicha bilim olishga qiziqqan har bir kishi uchun, ularning kelib chiqishi yoki tajriba darajasidan qat'i nazar, mos keladi.

Kursni tugatgandan so'ng, talabalar muammolarni hal qilish uchun AI va mashinani o'rganishdan qanday foydalanishni yaxshi tushunadilar. Kurs, shuningdek, AI va mashinani o'rganish bo'yicha keyingi o'rganish va yanada ilg'or kurslar uchun asos yaratadi.

Tavsiya etilgan post: Top 5 GPT-2023 yilda Google Sheets va Docs uchun quvvatlangan kengaytmalar

Neyron tarmoqlari va chuqur o'rganish

"Neyron tarmoqlari va chuqur o'rganish” kursi Coursera tomonidan taklif qilinadigan onlayn kurs boʻlib, uni Stenford universiteti professori va Google Brain asoschilaridan biri Endryu Ng olib boradi. Kurs chuqur o'rganishga kirishni ta'minlaydi, bu sun'iy usullardan foydalanadigan mashinani o'rganishning kichik sohasi neyron tarmoqlari ma'lumotlardagi murakkab naqsh va munosabatlarni modellashtirish.

Kurs Python dasturlash va chiziqli algebra bo'yicha fundamental tushunchaga ega bo'lgan shaxslarga mo'ljallangan. U neyron tarmoqlari va chuqur o'rganish bilan bog'liq bir qator mavzularni o'z ichiga oladi, jumladan konvolyutsion neyron tarmoqlari, takroriy neyron tarmoqlari va TensorFlow va Keras kabi chuqur o'rganish ramkalari. Kurs, shuningdek, o'quvchilarga o'z ko'nikmalarini mashq qilish va turli xil chuqur o'rganish algoritmlarini amalga oshirish imkonini beradigan amaliy kodlash topshiriqlarini o'z ichiga oladi.

Kurs to'rtta moduldan iborat bo'lib, ularning har biri videoma'ruzalar, viktorinalar va dasturlash topshiriqlarini o'z ichiga oladi.

Kurs o'z-o'zidan amalga oshirilganligi sababli, o'quvchilar uni bajarish uchun qancha vaqt kerak bo'lsa, shuncha vaqt olishlari mumkin.

Kursni tugatgandan so'ng, o'quvchilar chuqur o'rganish tamoyillari, jumladan, turli xil ilovalar uchun neyron tarmoqlarni qurish va o'qitish qobiliyatiga ega bo'ladilar.

Xulosa qilib aytadigan bo'lsak, "Neyron tarmoqlari va chuqur o'rganish" kursi chuqur o'rganishga qiziqqan shaxslar orasida taniqli va mashhur o'quv resursidir va butun dunyo bo'ylab minglab o'quvchilar uni tamomlagan.

R bilan Data Science and Machine Learning Bootcamp

"R bilan Data Science and Machine Learning Bootcamp” - bu Udemy tomonidan taklif qilinadigan onlayn kurs. Ushbu kurs o'quvchilarga R dasturlash tilidan foydalangan holda ma'lumotlar fanlari va mashinalarni o'rganish asoslari bo'yicha ko'rsatmalar berishga mo'ljallangan.

Kurs yangi boshlanuvchilar uchun mo'ljallangan va dasturlash yoki ma'lumotlar fanlari bo'yicha oldingi bilimlarni talab qilmaydi. Kurs keng mavzularni o'z ichiga oladi, jumladan, ma'lumotlarni manipulyatsiya qilish, ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish, statistik xulosalar, mashinani o'rganish algoritmlari va modellarni baholash.

Shunday qilib, Data Science va Machine Learning kursi 19 bo'limdan iborat bo'lib, u 100 dan ortiq ma'ruzalar, viktorinalar va dasturlash topshiriqlarini taklif etadi. Har bir bo'lim ma'lum bir mavzuni o'z ichiga oladi va video ma'ruzalarni o'z ichiga oladi, kod misollari, va o'quvchilarga o'z ko'nikmalarini amalda qo'llashga yordam beradigan mashqlar.

Kursda yoritilgan asosiy mavzulardan ba'zilari:

• dplyr va tidyr yordamida ma'lumotlar janjali va manipulyatsiyasi
• Ggplot2 yordamida ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish
• Ehtimollik va statistik xulosa
• Chiziqli regressiya va ko'p regressiya
• Tasniflash va regressiya daraxtlari
• Tasodifiy o'rmonlar va gradientni kuchaytirish
• Klasterlash va o'lchamlarni kamaytirish
• Vaqt seriyasini tahlil qilish

Shunday qilib, kursni tugatgandan so'ng, o'quvchilar R dasturlash tili va uning ma'lumotlar fanida va mashinani o'rganishda qo'llanilishi haqida yaxshi tushunchaga ega bo'ladilar. Shuningdek, ular murakkab ma'lumotlar to'plamlarini tahlil qilish va sharhlash, bashoratli modellarni yaratish va baholash va o'z natijalarini boshqalarga samarali etkazish ko'nikmalariga ega bo'ladilar.

Tavsiya etilgan post: 100 yilgi eng yaxshi 2023+ trend hisobotlari: Global sanoat prognozi

---

Xulosa

Xulosa qilib aytganda, sun'iy intellektni o'rganish bugungi raqamli asrda tobora muhim ahamiyat kasb etmoqda, chunki sun'iy intellekt tez sur'atlar bilan rivojlanmoqda. turli sohalarni o'zgartirish va yashash va ishlash tarzimizni o'zgartirish. AIni o'rganish orqali odamlar ma'lumotlardan o'rganish va bashorat qilish yoki qaror qabul qilish mumkin bo'lgan aqlli tizimlarni loyihalash va rivojlantirish uchun zarur bo'lgan bilim va ko'nikmalarni rivojlantirishi mumkin.

Ko'pgina sohalar, jumladan sog'liqni saqlash, moliya, transport va ta'lim sun'iy intellektdan foydalanmoqda va mutaxassislar uning qo'llanilishi dunyoda o'sishda davom etishini taxmin qilmoqdalar. kelgusi yillar.

AI haqida o'rganish uchun ko'plab onlayn kurslar va resurslar mavjud, ular kirish kurslaridan tortib, chuqur o'rganish va mustahkamlashni o'rganish kabi mavzularni qamrab oladigan yanada ilg'or kurslargacha. AI ta'limiga sarmoya kiritish orqali shaxslar sohadagi so'nggi ishlanmalardan xabardor bo'lishlari, yuqori talabga ega bo'lgan qimmatli ko'nikmalarga ega bo'lishlari va yangi martaba imkoniyatlarini ochishlari mumkin.

Umuman olganda, bugungi kunda raqobatbardosh qolish ish bozori va ish kelajagiga tayyor bo'lish uchun odamlar sun'iy intellektni o'rganishlari kerak, chunki u hayotimizning turli jabhalariga tobora sezilarli ta'sir ko'rsatadi.

FAQ

Sun'iy intellekt yoki sun'iy intellekt odatda inson aql-zakovati talab qiladigan vazifalarni, masalan, o'rganish, muammolarni hal qilish va qaror qabul qilish kabi vazifalarni bajara oladigan kompyuter tizimlarini ishlab chiqishni anglatadi.

AIning uchta asosiy turi mavjud: tor yoki zaif AI, umumiy AI va super intellekt. Dar AI ma'lum bir vazifani bajarish uchun mo'ljallangan, umumiy AI esa inson qila oladigan har qanday intellektual vazifani bajarishga qodir. Hali ham sof nazariy bo‘lgan superintellekt inson aql-zakovatidan oshib ketadigan va biz tushunmaydigan muammolarni hal qilishga qodir bo‘lgan sun’iy intellektni nazarda tutadi.

AI sog'liqni saqlash, moliya, transport va ta'lim kabi turli sohalarda ko'plab amaliy dasturlarga ega. Masalan, ishlab chiqarishda prognozli texnik xizmat ko'rsatish, sog'liqni saqlashda shaxsiylashtirilgan tibbiyot, firibgarlikni aniqlash moliya sohasida va transportda transportni aqlli boshqarish.

Sun'iy intellektda ishlash uchun matematika, statistika va dasturlash bo'yicha kuchli poydevor, shuningdek, TensorFlow, Keras va PyTorch kabi mashinalarni o'rganish algoritmlari va ramkalarini bilish kerak.

AI haqida o'rganish uchun ko'plab onlayn resurslar mavjud, jumladan Google, Coursera, Udacity va edX kabi eng yaxshi universitetlar va kompaniyalar tomonidan taqdim etiladigan bepul onlayn kurslar, o'quv qo'llanmalar va MOOC.

AI ko'plab axloqiy tashvishlarni keltirib chiqaradi, masalan, tarafkashlik, maxfiylik va ish joyini almashtirish. Jismoniy shaxslar va tashkilotlar uchun AI tizimlarini ishlab chiqish va joylashtirishda ushbu masalalarni ko'rib chiqish muhimdir.

Ko'proq o'qing:

• Bing sun'iy intellektiga ishonib bo'lmaydi; Qidiruv tizimi o'z xatolarini ko'madi
• KickResume AI xizmati sizga mukammal rezyumeni yaratishda yordam berishi mumkin
• Top 7 AI ovoz generatorlari va matndan nutqqa ovozli klonlash
• Sportda inqilob qilishi mumkin bo'lgan 10 ta potentsial AI ilovalari
• Android va IOS uchun 10-yilda 2023 ta mobil AI Art Generator ilovalari