Hơn 15 khóa học AI tốt nhất để học năm 2023: Miễn phí và trả phí

Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng có tiềm năng cách mạng hóa cách chúng ta sống và làm việc. Từ ô tô tự lái đến chăm sóc sức khỏe cá nhân hóa, AI đã tạo ra tác động đáng kể đến nhiều ngành công nghiệp và tiếp tục phát triển với tốc độ chưa từng thấy.

Khi ngày càng có nhiều công ty và tổ chức kết hợp AI vào hoạt động của họ, nhu cầu về các chuyên gia lành nghề trong lĩnh vực này đang tăng lên nhanh chóng.

Mẹo chuyên nghiệp
Kia là Hơn 10 trình tạo nội dung AI đã được thiết kế để hỗ trợ người sáng tạo nội dung sản xuất nội dung chất lượng cao một cách nhanh chóng và hiệu quả.
Với độ phân giải 4K và 8K chất lượng cao, những tác phẩm nghệ thuật này chắc chắn sẽ gây ấn tượng với người xem bởi độ chi tiết và tính chân thực tuyệt đẹp của chúng.
Kia là 10 dự án tiền điện tử AI đã được chọn dựa trên việc sử dụng sáng tạo công nghệ trí tuệ nhân tạo trong ngành công nghiệp tiền điện tử.

Để đáp ứng nhu cầu này, hiện có rất nhiều khóa học về AI, cả miễn phí và trả phí, trực tuyến và trực tiếp. Các khóa học này bao gồm nhiều chủ đề khác nhau, từ những kiến ​​thức cơ bản về học máy và học sâu cho các lĩnh vực chuyên biệt hơn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính. Chúng được thiết kế cho sinh viên, các chuyên gia và bất kỳ ai muốn tìm hiểu về lĩnh vực thú vị này.

Danh sách này chứa các khóa học AI tốt nhất hiện có, bao gồm các khóa học từ các trường đại học hàng đầu như Stanford và MIT và ngành công nghiệp các nhà lãnh đạo như Google và IBM. Nó phục vụ cho cả những người mới bắt đầu học máy và các chuyên gia có kinh nghiệm đang tìm cách mở rộng kiến ​​thức của họ.

Mẹo chuyên nghiệp
Kia là máy phát điện AI và Chiến lược tiếp thị AI có thể giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chiến dịch marketing và tiếp cận nhiều khách hàng tiềm năng hơn.
Kia là Plugin trí tuệ nhân tạo và Công cụ AI SEO có thể dẫn đến tăng khả năng hiển thị và cải thiện mức độ tương tác của khách hàng, dẫn đến chuyển đổi cao hơn và tăng doanh thu.
Nhà sản xuất logo AI có thể giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên quý giá, cho phép các nhà thiết kế tập trung vào các khía cạnh quan trọng khác trong công việc của họ.
Kia là video cung cấp hướng dẫn từng bước về cách sử dụng ChatGPT để tối đa hóa thu nhập tiềm năng của bạn.
Trình chỉnh sửa ảnh AI cũng có thể cung cấp các khả năng chỉnh sửa mạnh mẽ, chẳng hạn như loại bỏ nhược điểm hoặc làm phẳng các nếp nhăn.

Bảng so sánh các khóa học AI tốt nhất

Có rất nhiều khóa học AI có sẵn cả trực tuyến và ngoại tuyến, miễn phí và trả phí, từ các tổ chức uy tín khác nhau trên khắp thế giới. Dưới đây là một số khóa học AI tốt nhất:

Họ tên	Xêp hạng	Tác giả	Nền tảng	$
AI cho mọi người	⭐⭐⭐⭐	Andrew Ng	Coursera	Miễn phí
Học máy được giám sát	⭐⭐⭐	Andrew Ng	Coursera	Miễn phí
Học kĩ càng	⭐⭐⭐⭐	Andrew Ng	Coursera	Miễn phí
Chứng chỉ chuyên nghiệp AI ứng dụng từ IBM	⭐⭐⭐	IBM	Coursera	Miễn phí
Giới thiệu về AI với Python của CS50	⭐⭐⭐	Harvard University	EDX	Miễn phí
Lập trình AI với Python	⭐⭐⭐⭐	Udacity	Udacity	Đã trả phí dịch vụ
Nguyên tắc cơ bản về dữ liệu và AI	⭐⭐	Nền tảng Linux	EDX	Miễn phí
Giới thiệu về học máy	⭐⭐⭐⭐	Google	Udacity	Miễn phí
Trí tuệ nhân tạo AZ: Tìm hiểu cách xây dựng AI	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	Đã trả phí dịch vụ
Học tăng cường	⭐⭐	David bạc	YouTube	Miễn phí
Mạng lưới thần kinh và học tập sâu	⭐⭐⭐⭐	học sâu.ai	Coursera	Đã trả phí dịch vụ
Chứng chỉ chuyên nghiệp dành cho nhà phát triển TensorFlow	⭐⭐⭐	TensorFlow	Coursera	Miễn phí
Khoa học dữ liệu và Bootcamp học máy với R	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	Đã trả phí dịch vụ
Học sâu thực tế cho người lập trình	⭐⭐⭐	nhanh.ai	nhanh.ai	Miễn phí
Khóa học về sự cố máy học	⭐⭐⭐	Google	Google	Miễn phí

Nghiên cứu và so sánh các khóa học AI để tìm ra khóa học phù hợp nhất với nhu cầu và mục tiêu học tập của bạn. Hãy nhớ rằng AI là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng, vì vậy việc cập nhật những phát triển và tiến bộ mới nhất là rất quan trọng.

Nghiên cứu về AI cũng rất quan trọng trong việc thiết kế các chương trình cho tương lai của chúng ta: Hơn 120 nội dung do AI tạo hàng đầu năm 2023: Hình ảnh, Âm nhạc, Video

Các khóa học AI miễn phí tốt nhất

AI cho mọi người

Các "AI cho mọi người” khóa học trên Coursera là khóa học giới thiệu cung cấp cái nhìn tổng quan toàn diện về lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Khóa học được thiết kế cho những cá nhân muốn tìm hiểu về AI nhưng không nhất thiết phải có nền tảng kỹ thuật trong lĩnh vực này.

Khóa học được giảng dạy bởi Andrew Ng, nhà nghiên cứu AI hàng đầu và đồng sáng lập Coursera. Nó bao gồm bốn tuần tài liệu, mỗi tuần chứa một số bài giảng video và câu đố. Khóa học bao gồm nhiều chủ đề liên quan đến AI, bao gồm học máy, mạng lưới thần kinh, thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và người máy.

Khóa học bao gồm các nguyên tắc cơ bản của AI, bao gồm các thuật toán và kỹ thuật học máy cũng như các ứng dụng thực tế của chúng. Người học sẽ khám phá những cân nhắc về đạo đức và xã hội liên quan đến AI. Khóa học bao gồm việc sử dụng AI trong các lĩnh vực khác nhau như chăm sóc sức khỏe, tài chính và vận tải.

Nhìn chung, khóa học “AI cho mọi người” là phần giới thiệu tuyệt vời về lĩnh vực AI và phù hợp với bất kỳ ai muốn đạt được hiểu biết cơ bản về chủ đề này. Nó không yêu cầu bất kỳ kiến ​​thức kỹ thuật nào trước đó và có thể được hoàn thành theo tốc độ của riêng bạn.

Học máy được giám sát: Hồi quy và phân loại

Các "Học máy được giám sát: Hồi quy và phân loại” khóa học trên Coursera là một khóa học trực tuyến phổ biến được giảng dạy bởi Andrew Ng, nhà nghiên cứu AI hàng đầu và là người đồng sáng lập Coursera. Khóa học này được thiết kế để cung cấp phần giới thiệu toàn diện về học máy, một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc phát triển các thuật toán có thể học hỏi từ dữ liệu.

Khóa học bao gồm 11 tuần tài liệu, mỗi tuần có một số bài giảng video, câu đố và bài tập lập trình. Tuy nhiên, khóa học bao gồm nhiều chủ đề liên quan đến học máy, bao gồm hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, mạng thần kinh, máy vectơ hỗ trợ, phân cụm và phát hiện bất thường.

Nhìn chung, khóa học “Machine Learning” trên Coursera là một nguồn tài nguyên tuyệt vời cho bất kỳ ai muốn đạt được nền tảng vững chắc về machine learning. Một trong những chuyên gia được kính trọng nhất trong lĩnh vực này giảng dạy khóa học và cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về chủ đề này.

Bài viết được đề xuất: 8 phần mềm và trình chỉnh sửa video hỗ trợ AI tốt nhất năm 2023

Học kĩ càng

Các "Học kĩ càng” chuyên môn trên Coursera là một khóa học trực tuyến toàn diện do Andrew Ng và một nhóm chuyên gia hướng dẫn giảng dạy. Thiết kế của chuyên ngành này là giới thiệu kỹ lưỡng về học sâu. Đây là một lĩnh vực học máy tập trung vào việc dạy các mạng thần kinh nhân tạo với nhiều lớp để nâng cao độ chính xác của các dự đoán và phân loại.

Chuyên môn bao gồm năm khóa học, mỗi khóa học bao gồm các khía cạnh khác nhau của học sâu. Các khóa học là:

1. Mạng lưới thần kinh và học sâu: Khóa học này bao gồm kiến ​​thức cơ bản về học sâu và mạng lưới thần kinh, bao gồm cả cách xây dựng và huấn luyện chúng.
2. Cải thiện mạng lưới thần kinh sâu: Điều chỉnh siêu tham số, Chính quy hóa và Tối ưu hóa: Khóa học này bao gồm các kỹ thuật nâng cao để cải thiện hiệu suất của mạng thần kinh sâu, bao gồm điều chỉnh siêu tham số, chính quy hóa và tối ưu hóa.
3. Cấu trúc các dự án học máy: Khóa học này hướng dẫn bạn cách cấu trúc các dự án máy học, bao gồm cả cách chẩn đoán và sửa lỗi trong các mô hình của bạn.
4. Mạng thần kinh tích chập: Khóa học này bao gồm các mạng thần kinh tích chập, thường được sử dụng trong các tác vụ thị giác máy tính như nhận dạng hình ảnh.
5. Mô hình trình tự: Khóa học này bao gồm các mô hình trình tự, được sử dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các ứng dụng khác liên quan đến dữ liệu tuần tự.

Nhìn chung, hàng nghìn sinh viên trên toàn thế giới đã hoàn thành chuyên môn “Học sâu” được đánh giá cao trên Coursera. Khóa học nhắm đến các cá nhân có kiến ​​thức cơ bản về lập trình và học máy, đồng thời nhằm mục đích dạy cho họ những kỹ thuật mới nhất trong học sâu.

Trí tuệ nhân tạo ứng dụng từ IBM

Các "Trí tuệ nhân tạo ứng dụng từ IBM” chứng chỉ chuyên nghiệp trên Coursera là một chương trình được cung cấp bởi IBM Trí tuệ nhân tạo Waston. Chứng chỉ này được thiết kế nhằm cung cấp cho người học các kỹ năng và kiến ​​thức cần thiết để xây dựng và triển khai các giải pháp AI trong môi trường thực tế.

Chương trình bao gồm sáu khóa học, mỗi khóa học bao gồm các khía cạnh khác nhau của ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Các khóa học là:

1. Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo: Khóa học này cung cấp một tổng quan về AI, bao gồm lịch sử, nguyên tắc cơ bản và ứng dụng của nó.
2. Bắt đầu với AI bằng IBM Watson: Khóa học này hướng dẫn bạn cách sử dụng IBM Watson để xây dựng và triển khai các giải pháp AI.
3. Xây dựng ứng dụng AI với API Watson: Khóa học này bao gồm cách sử dụng các API Watson khác nhau để xây dựng và triển khai các ứng dụng AI.
4. Xây dựng Chatbot với API Watson: Khóa học này hướng dẫn bạn cách sử dụng API Watson để xây dựng chatbot cho dịch vụ khách hàng và các ứng dụng khác.
5. Giới thiệu về Thị giác máy tính với Watson và OpenCV: Khóa học này bao gồm thị giác máy tính và cách sử dụng Watson và OpenCV để xây dựng các ứng dụng thị giác máy tính.
6. Xây dựng các ứng dụng AI với TensorFlow: Khóa học này bao gồm TensorFlow, một khung phổ biến để xây dựng và triển khai mô hình học sâu.

Tóm lại, trong suốt chương trình, bạn sẽ tìm hiểu về các khía cạnh thực tế của việc xây dựng và triển khai các giải pháp AI, bao gồm cách xử lý trước dữ liệu, mô hình xe lửa, và đánh giá hiệu suất. Bạn cũng sẽ tìm hiểu về ý nghĩa đạo đức và xã hội của AI, bao gồm cả sự thiên vị và sự công bằng.

Bài viết được đề xuất: Hơn 50 công ty khởi nghiệp âm nhạc AI tốt nhất năm 2023: Metaverse Post Báo cáo ngành

Giới thiệu của CS50 về Trí tuệ nhân tạo với Python

"Giới thiệu của CS50 về Trí tuệ nhân tạo với Python” là một khóa học trực tuyến do Đại học Harvard cung cấp thông qua edX. Khóa học này được thiết kế để giới thiệu về trí tuệ nhân tạo và học máy bằng ngôn ngữ lập trình Python.

Khóa học bao gồm một số mô-đun, mỗi mô-đun chứa các bài giảng video, câu đố và bài tập lập trình. Khóa học bao gồm nhiều chủ đề liên quan đến trí tuệ nhân tạo và học máy, bao gồm các thuật toán tìm kiếm, tối ưu hóa, học máy và học sâu.

Tóm lại, “Giới thiệu về AI với Python” là một khóa học được đánh giá cao, cung cấp nền tảng vững chắc về trí tuệ nhân tạo và học máy. Tuy nhiên, khóa học đã được hoàn thành bởi hàng ngàn người học trên toàn thế giới. Nó phù hợp cho bất kỳ ai quan tâm đến việc tìm hiểu về các chủ đề này và nó được thiết kế cho những cá nhân có một số kinh nghiệm lập trình. Kiến thức trước về AI hoặc học máy là không bắt buộc. Vì vậy, sau khi hoàn thành khóa học, người học sẽ có các kỹ năng và kiến ​​thức để áp dụng các kỹ thuật AI và máy học vào các vấn đề trong thế giới thực.

Nguyên tắc cơ bản về dữ liệu và AI

"Nguyên tắc cơ bản về dữ liệu và AI” là một khóa học trực tuyến do Microsoft cung cấp thông qua edX. Khóa học này được thiết kế để giới thiệu về phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI).

Khóa học bao gồm một số mô-đun, mỗi mô-đun chứa các bài giảng video, câu đố và phòng thí nghiệm thực hành. Khóa học bao gồm nhiều chủ đề liên quan đến phân tích dữ liệu và AI, bao gồm các loại và nguồn dữ liệu, sắp xếp dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, học máy và học sâu.

Trong suốt khóa học, bạn sẽ học cách sử dụng các công cụ và nền tảng khác nhau, bao gồm cả Azure Machine Learning, Python và Jupyter Notebooks để thực hiện phân tích dữ liệu và xây dựng các mô hình AI. Bạn cũng sẽ tìm hiểu về ý nghĩa đạo đức và xã hội của AI, bao gồm sự công bằng, quyền riêng tư và bảo mật.

Nhìn chung, các Cá nhân có một số kinh nghiệm lập trình có thể tham gia khóa học và họ không cần bất kỳ kiến ​​thức nào trước đó về phân tích dữ liệu hoặc AI. Đây là một khóa học tự điều chỉnh nhịp độ và người học có thể dành nhiều thời gian nhất có thể để hoàn thành tài liệu khóa học.

Bài viết được đề xuất: 3 cách mới để triển khai AI trong các sứ mệnh không gian

Giới thiệu về học máy

"Giới thiệu về học máy” là một khóa học trực tuyến do Udacity cung cấp, giới thiệu về các nguyên tắc cơ bản của học máy. Khóa học nhắm mục tiêu đến những cá nhân có một số kinh nghiệm lập trình, nhưng không nhất thiết phải tiếp xúc với học máy trước đó.

Mỗi bài học của khóa học bao gồm một khía cạnh khác nhau của học máy. Chúng bao gồm học tập có giám sát và không giám sát, nhân rộng tính năng, xác thực chéo, trang bị quá mức và chỉ số hiệu suất. Hơn nữa, khóa học sử dụng ngôn ngữ lập trình Python và thư viện scikit-learning để triển khai và áp dụng các thuật toán học máy.

Tóm lại, khóa học cho phép người học hoàn thành nó theo tốc độ của riêng họ mà không bị giới hạn thời gian. Khóa học bao gồm các bài giảng video, câu đố và bài tập lập trình để cung cấp trải nghiệm thực hành với các thuật toán máy học. Khóa học được thiết kế để giúp người học nâng cao hiểu biết về các khái niệm và kỹ thuật học máy.

Học tăng cường

Các "Học tăng cường Khóa học của David Silver” là một loạt các video bài giảng về Học tăng cường (RL) lần đầu tiên được cung cấp vào năm 2015 bởi David Silver, một nhà nghiên cứu tại DeepMind. Khóa học bao gồm 10 bài giảng video, mỗi bài kéo dài khoảng 1-2 giờ và bao gồm nhiều chủ đề liên quan đến RL, bao gồm Quy trình ra quyết định Markov, phương pháp Monte Carlo, học tập về sự khác biệt tạm thời và học tập củng cố sâu.

Khóa học phù hợp cho các cá nhân có nền tảng về toán học, khoa học máy tính hoặc các lĩnh vực liên quan. Nó cung cấp phần giới thiệu toàn diện về RL, bao gồm cả lý thuyết và các ví dụ thực tế.
Hàng ngàn học viên trên toàn thế giới đã xem các bài giảng. Khóa học là một tài nguyên phổ biến cho sinh viên và các nhà nghiên cứu quan tâm đến RL.

Là một AI mô hình ngôn ngữ, Tôi không thể cung cấp thông tin cập nhật theo thời gian thực về tình trạng hiện tại của khóa học vào năm 2023. Tuy nhiên, do tính phổ biến và hữu ích của nó, có khả năng tài liệu này vẫn phù hợp và có giá trị đối với bất kỳ ai muốn tìm hiểu về RL.

Bài viết được đề xuất: 6 vấn đề và thách thức của AI ChatBot: ChatGPT, Thi sĩ, Claude

Chứng chỉ chuyên nghiệp dành cho nhà phát triển TensorFlow

Các "Nhà phát triển TensorFlow” Chứng chỉ Chuyên nghiệp là một chương trình trực tuyến do Coursera phối hợp với deeplearning.ai cung cấp. Chương trình nhằm mục đích hướng dẫn người học cách xây dựng và triển khai các mô hình học sâu bằng cách sử dụng TensorFlow, một phần mềm mã nguồn mở thư viện do Google tạo ra.

Chương trình bao gồm bốn khóa học, mỗi khóa học bao gồm một khía cạnh khác nhau của học sâu bằng cách sử dụng TensorFlow. Các khóa học là:

1. Giới thiệu về TensorFlow cho AI, Machine Learning và Deep Learning: Khóa học này cung cấp phần giới thiệu về TensorFlow và bao gồm những kiến ​​thức cơ bản về xây dựng và đào tạo các mô hình học sâu.
2. Mạng thần kinh chuyển đổi trong TensorFlow: Khóa học này tập trung vào mạng nơ-ron tích chập (CNN), một loại mạng nơ-ron thường được sử dụng để phân loại hình ảnh và hướng dẫn người học cách xây dựng và đào tạo CNN bằng TensorFlow.
3. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong TensorFlow: Khóa học này bao gồm các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), chẳng hạn như phân loại văn bản và phân tích tình cảm, đồng thời hướng dẫn người học cách áp dụng các kỹ thuật này bằng TensorFlow.
4. Trình tự, chuỗi thời gian và dự đoán: Khóa học này hướng dẫn người học cách xây dựng và đào tạo mạng thần kinh tái phát (RNN) và các mô hình học sâu khác để phân tích dữ liệu chuỗi thời gian.

Chương trình này có nhịp độ riêng và người học có thể dành bao nhiêu thời gian cần thiết để hoàn thành mỗi khóa học. Mỗi khóa học bao gồm các bài giảng video, câu đố và bài tập lập trình mà người học phải hoàn thành để lấy chứng chỉ.

Học sâu thực tế cho người lập trình

Khóa học fast.ai là khóa học trực tuyến về học sâu và học máy do fast.ai cung cấp. Fast.ai là một phòng thí nghiệm nghiên cứu và tổ chức giáo dục được thành lập bởi Jeremy Howard và Rachel Thomas. Khóa học nhằm mục đích thực dụng và kinh nghiệm. Vì vậy, khóa học hướng dẫn người học cách chế tạo các mô hình học sâu bằng Python và thư viện fastai.

Khóa học bao gồm hai phần: “Học sâu thực tế cho người lập trình” và khóa học “Cutting Edge Deep Learning for Coders”. Phần đầu tiên của khóa học bao gồm những kiến ​​thức cơ bản về học sâu, bao gồm mạng thần kinh, mạng nơ ron tích chập và mạng nơ ron hồi quy. Vì vậy, phần thứ hai của khóa học đề cập đến các chủ đề nâng cao hơn trong học sâu, bao gồm các mô hình tổng quát, học tăng cường và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Khóa học nhằm mục đích hòa nhập cho người học ở mọi trình độ thành thạo và không yêu cầu bất kỳ kiến ​​thức nào trước đó về học máy hoặc học sâu. Hơn nữa, khóa học sử dụng sổ ghi chép Jupyter để hướng dẫn và bao gồm các bài tập viết mã thực tế mà người học có thể thực hiện bằng Google Colaboratory.

Một số chủ đề chính được đề cập trong khóa học bao gồm:

• Phân loại hình ảnh
• Phát hiện đối tượng
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Hệ thống khuyến nghị
• Các mô hình tạo ra
• Học tăng cường

Vì vậy, những người học hoàn thành khóa học sẽ hiểu các khái niệm học sâu và học máy, đồng thời có kỹ năng xây dựng và triển khai các mô hình học sâu cho các ứng dụng khác nhau. Khóa học được đánh giá cao trong lĩnh vực học máy và các chuyên gia khuyến nghị đây là điểm khởi đầu cho người mới bắt đầu.

Bài viết được đề xuất: Top 9 miễn phí Stable Diffusion tài nguyên tạo ảnh

Khóa học về sự cố máy học

Google Khóa học về sự cố máy học là một khóa học trực tuyến miễn phí do Google cung cấp, giới thiệu về các khái niệm, công cụ và kỹ thuật máy học. Khóa học nhắm đến các nhà phát triển có tối thiểu hoặc không có kinh nghiệm về máy học và mục đích của nó là cung cấp một cái nhìn tổng quan nhanh chóng và thực tế về lĩnh vực này.

Vì vậy, khóa học được chia thành nhiều mô-đun, mỗi mô-đun bao gồm một khía cạnh riêng biệt của học máy. Các mô-đun này bao gồm:

1. Giới thiệu về học máy. Mô-đun này cung cấp tổng quan về các khái niệm và thuật ngữ cơ bản được sử dụng trong học máy, đồng thời giới thiệu cho người học về học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường.
2. Học máy với TensorFlow. Mô-đun này cung cấp phần giới thiệu về khung TensorFlow, được Google sử dụng để phát triển các mô hình máy học.
3. Tổng quát hóa, trang bị thừa và trang bị thiếu. Mô-đun này giải thích các khái niệm về khái quát hóa, trang bị thừa và trang bị thiếu cũng như cách tránh các khái niệm này khi xây dựng mô hình máy học.
4. Mạng lưới thần kinh. Mô-đun này cung cấp phần giới thiệu về mạng thần kinh, là một lớp mô hình học máy lấy cảm hứng từ cấu trúc của bộ não.
5. Đào tạo mạng thần kinh.Mô-đun này giải thích cách đào tạo mạng nơ-ron bằng cách sử dụng lan truyền ngược và giới thiệu các kỹ thuật để cải thiện hiệu suất của mạng nơ-ron.
6. Mạng lưới thần kinh sâu: Mô-đun này cung cấp phần giới thiệu về mạng nơ-ron sâu, là mạng nơ-ron có nhiều lớp.
7. Lập trình TensorFlow: Mô-đun này cung cấp phần giới thiệu về lập trình TensorFlow và bao gồm các chủ đề như tenxơ, phép toán và đồ thị.

Tóm lại, khóa học bao gồm các bài giảng video, bài tập tương tác và bài tập lập trình và người học có thể hoàn thành khóa học theo tốc độ của riêng mình. Sau khi hoàn thành khóa học, người học sẽ có hiểu biết cơ bản về các khái niệm và kỹ thuật học máy, đồng thời có thể sử dụng TensorFlow để xây dựng các mô hình học máy đơn giản.

Đề nghị: Hơn 10 Trình chỉnh sửa ảnh AI tốt nhất 2023: Trực tuyến và Miễn phí

---

Các khóa học AI trả phí tốt nhất

Lập trình AI với Python

Các "Lập trình AI với Python” Chương trình Nanodegree do Udacity cung cấp được thiết kế nhằm cung cấp cho người học phần giới thiệu toàn diện về trí tuệ nhân tạo và học máy bằng ngôn ngữ lập trình Python.

Chương trình bao gồm năm khóa học, mỗi khóa học bao gồm các khía cạnh khác nhau của AI và máy học. Các khóa học là:

1. Giới thiệu về lập trình Python. Khóa học này bao gồm những kiến ​​thức cơ bản về lập trình Python, bao gồm cấu trúc dữ liệu, cấu trúc điều khiển và chức năng.
2. Giới thiệu về Học máy với Python. Khóa học này hướng dẫn bạn cách xây dựng và đánh giá các mô hình học máy bằng các thư viện phổ biến như NumPy, Pandas và Scikit-learning.
3. Học sâu với PyTorch. Khóa học này đề cập đến học sâu, bao gồm cách xây dựng và đào tạo mạng nơ-ron bằng thư viện PyTorch.
4. AI ứng dụng: Khóa học này bao gồm các ứng dụng khác nhau của AI, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và chơi trò chơi.
5. Dự án AI Capstone. Trong khóa học này, bạn sẽ áp dụng kiến ​​thức và kỹ năng đã học trong các khóa học trước vào một dự án trong thế giới thực.

Trong suốt chương trình, bạn sẽ học cách tiền xử lý dữ liệu, đào tạo mô hình và đánh giá hiệu suất bằng Python và các thư viện khác nhau. Bạn cũng sẽ tìm hiểu về ý nghĩa đạo đức và xã hội của AI, bao gồm cả sự thiên vị và sự công bằng.

Chương trình cấp độ nano “Lập trình AI với Python” nhắm đến các cá nhân có một số kinh nghiệm lập trình nhưng không yêu cầu bất kỳ kiến ​​thức nào trước đó về AI hoặc học máy. Đây là một chương trình tự điều chỉnh nhịp độ và người học có thể dành bao nhiêu thời gian tùy ý để hoàn thành tài liệu khóa học.

Tóm lại, chương trình được đánh giá cao và đã được hoàn thành bởi hàng ngàn học viên trên toàn thế giới. Sau khi hoàn thành chương trình, người học sẽ có các kỹ năng và kiến ​​thức cần thiết để áp dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo và máy học vào các vấn đề trong thế giới thực. Họ cũng sẽ có một danh mục các dự án để thể hiện kỹ năng của mình với các nhà tuyển dụng tiềm năng.

Trí tuệ nhân tạo AZ: Tìm hiểu cách xây dựng AI

"Trí tuệ nhân tạo AZ: Tìm hiểu cách xây dựng AI” là một khóa học trực tuyến do Udemy cung cấp nhằm giới thiệu toàn diện về trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học. Khóa học được thiết kế cho những cá nhân không có kiến ​​thức trước về AI hoặc lập trình.

Khóa học bao gồm các chủ đề khác nhau liên quan đến AI và học máy. Các chủ đề bao gồm học có giám sát và không giám sát, học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thị giác máy tính. Khóa học cũng cung cấp đào tạo thực tế về cách sử dụng các công cụ và nền tảng khác nhau, bao gồm Python, TensorFlow và Keras.

Khóa học bao gồm hơn 40 giờ bài giảng video. Nó bao gồm các câu đố và bài tập mã hóa. Các câu đố và bài tập mã hóa cho phép người học thực hành các kỹ năng của họ. Vì vậy, người học có được trải nghiệm thực tế với AI và các thuật toán máy học thông qua các câu đố và bài tập viết mã này. Khóa học cũng bao gồm một số dự án cho phép người học áp dụng kiến ​​thức của họ vào các vấn đề trong thế giới thực.

Vì khóa học có nhịp độ riêng nên người học có thể dành bao nhiêu thời gian tùy ý để hoàn thành tài liệu. Ngoài ra, khóa học phù hợp với bất kỳ ai quan tâm đến việc thu thập kiến ​​thức về AI và học máy, bất kể nền tảng hoặc trình độ kinh nghiệm của họ.

Sau khi hoàn thành khóa học, người học sẽ có hiểu biết vững chắc về cách sử dụng AI và máy học để giải quyết vấn đề. Khóa học cũng cung cấp nền tảng để nghiên cứu sâu hơn và các khóa học nâng cao hơn về AI và máy học.

Bài viết được đề xuất: Top 5 GPT-các tiện ích mở rộng được hỗ trợ cho Google Trang tính và Tài liệu vào năm 2023

Mạng lưới thần kinh và học tập sâu

Các "Mạng lưới thần kinh và học tập sâu” là một khóa học trực tuyến do Coursera cung cấp và được giảng dạy bởi Andrew Ng, giáo sư tại Đại học Stanford và là người đồng sáng lập Google Brain. Khóa học cung cấp phần giới thiệu về học sâu, một lĩnh vực phụ của học máy sử dụng trí tuệ nhân tạo. mạng thần kinh để mô hình hóa các mẫu và mối quan hệ phức tạp trong dữ liệu.

Khóa học nhắm đến những cá nhân có hiểu biết cơ bản về lập trình Python và đại số tuyến tính. Nó bao gồm nhiều chủ đề liên quan đến mạng nơ-ron và học sâu, bao gồm mạng nơ-ron tích chập, mạng nơ-ron hồi quy và các khung học sâu như TensorFlow và Keras. Khóa học cũng bao gồm các bài tập mã hóa thực tế cho phép người học thực hành các kỹ năng của mình và triển khai các thuật toán học sâu khác nhau.

Khóa học bao gồm bốn mô-đun, mỗi mô-đun bao gồm các bài giảng video, câu đố và bài tập lập trình.

Vì khóa học có nhịp độ riêng nên người học có thể dành bao nhiêu thời gian tùy ý để hoàn thành khóa học.

Sau khi hoàn thành khóa học, người học sẽ có hiểu biết vững chắc về các nguyên tắc học sâu, bao gồm khả năng xây dựng và huấn luyện mạng lưới thần kinh cho các ứng dụng khác nhau.

Tóm lại, khóa học “Mạng nơ-ron và Học sâu” là một tài nguyên học tập nổi tiếng và phổ biến đối với những cá nhân quan tâm đến học sâu và hàng nghìn người học trên toàn thế giới đã hoàn thành khóa học này.

Khoa học dữ liệu và Bootcamp học máy với R

Các "Khoa học dữ liệu và Bootcamp học máy với R” là một khóa học trực tuyến được cung cấp bởi Udemy. Khóa học này dự định hướng dẫn người học những kiến ​​thức cơ bản về khoa học dữ liệu và học máy bằng ngôn ngữ lập trình R.

Khóa học dành cho người mới bắt đầu và không yêu cầu bất kỳ kiến ​​thức nào trước đó về lập trình hoặc khoa học dữ liệu. Khóa học bao gồm nhiều chủ đề, bao gồm thao tác dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, suy luận thống kê, thuật toán học máy và đánh giá mô hình.

Vì vậy, khóa học Khoa học dữ liệu và Máy học bao gồm 19 phần và cung cấp hơn 100 bài giảng, câu đố và bài tập lập trình. Mỗi phần bao gồm một chủ đề cụ thể và bao gồm các bài giảng video, mã ví dụ, và các bài tập giúp người học rèn luyện kỹ năng.

Một số chủ đề chính được đề cập trong khóa học bao gồm:

• Sắp xếp và thao tác dữ liệu bằng cách sử dụng dplyr và tiller
• Trực quan hóa dữ liệu bằng ggplot2
• Xác suất và suy luận thống kê
• Hồi quy tuyến tính và hồi quy bội
• Cây phân loại và hồi quy
• Rừng ngẫu nhiên và tăng cường độ dốc
• Phân cụm và giảm kích thước
• Phân tích chuỗi thời gian

Vì vậy, sau khi hoàn thành khóa học, người học sẽ có hiểu biết vững chắc về ngôn ngữ lập trình R và các ứng dụng của nó trong khoa học dữ liệu và học máy. Họ cũng sẽ có các kỹ năng phân tích và giải thích các tập dữ liệu phức tạp, xây dựng và đánh giá các mô hình dự đoán và truyền đạt những phát hiện của họ một cách hiệu quả cho người khác.

Bài viết được đề xuất: Hơn 100 báo cáo xu hướng hàng đầu năm 2023: Dự báo ngành toàn cầu

---

Kết luận

Tóm lại, việc tìm hiểu về AI ngày càng trở nên quan trọng trong thời đại kỹ thuật số ngày nay, vì AI đang nhanh chóng chuyển đổi các ngành công nghiệp khác nhau và thay đổi cách chúng ta sống và làm việc. Bằng cách nghiên cứu AI, các cá nhân có thể phát triển kiến ​​thức và kỹ năng cần thiết để thiết kế và phát triển các hệ thống thông minh có thể học hỏi từ dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định.

Nhiều lĩnh vực, bao gồm chăm sóc sức khỏe, tài chính, giao thông vận tải và giáo dục, đang sử dụng AI và các chuyên gia dự đoán rằng các ứng dụng của nó sẽ tiếp tục phát triển trong thế giới. năm tới.

Có rất nhiều khóa học và tài nguyên trực tuyến để tìm hiểu về AI, từ các khóa học giới thiệu đến các khóa học nâng cao hơn bao gồm các chủ đề như học sâu và học tăng cường. Bằng cách đầu tư vào giáo dục AI, các cá nhân có thể cập nhật những phát triển mới nhất trong lĩnh vực này, có được những kỹ năng có giá trị đang có nhu cầu cao và có khả năng mở ra những cơ hội nghề nghiệp mới.

Nhìn chung, để duy trì tính cạnh tranh trong thời đại ngày nay Thị trường việc làm và sẵn sàng cho tương lai của công việc, các cá nhân phải học AI vì nó sẽ có tác động ngày càng đáng kể đến các khía cạnh khác nhau trong cuộc sống của chúng ta.

Câu Hỏi Thường Gặp

AI, hay trí tuệ nhân tạo, đề cập đến sự phát triển của các hệ thống máy tính có thể thực hiện các tác vụ thường yêu cầu trí thông minh của con người, chẳng hạn như học tập, giải quyết vấn đề và ra quyết định.

Có ba loại AI chính: AI hẹp hoặc yếu, AI thông thường và siêu trí tuệ. AI thu hẹp được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, trong khi AI nói chung có khả năng thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm được. Siêu trí tuệ, vẫn thuần túy là lý thuyết, đề cập đến AI vượt qua trí thông minh của con người và có khả năng giải quyết các vấn đề ngoài tầm hiểu biết của chúng ta.

AI có nhiều ứng dụng thực tế trong các ngành công nghiệp khác nhau, chẳng hạn như chăm sóc sức khỏe, tài chính, giao thông vận tải và giáo dục. Ví dụ bao gồm bảo trì dự đoán trong sản xuất, y học cá nhân hóa trong chăm sóc sức khỏe, phát hiện gian lận tài chính và quản lý giao thông thông minh trong giao thông vận tải.

Để làm việc trong lĩnh vực AI, một người cần có nền tảng vững chắc về toán học, thống kê và lập trình, cũng như kiến ​​thức về các thuật toán và khuôn khổ máy học như TensorFlow, Keras và PyTorch.

Có rất nhiều tài nguyên trực tuyến để tìm hiểu về AI, bao gồm các khóa học trực tuyến miễn phí, hướng dẫn và MOOC do các trường đại học và công ty hàng đầu như Google, Coursera, Udacity và edX cung cấp.

AI đặt ra nhiều lo ngại về đạo đức, chẳng hạn như thiên vị, quyền riêng tư và thay đổi công việc. Điều quan trọng là các cá nhân và tổ chức phải xem xét những vấn đề này khi phát triển và triển khai các hệ thống AI.

Tìm hiểu thêm:

• Trí tuệ nhân tạo của Bing không thể tin cậy được; Công cụ Tìm kiếm chôn vùi những sai lầm của nó
• Dịch vụ AI KickResume có thể giúp bạn tạo CV hoàn hảo
• Top 7 trình tạo giọng nói AI và sao chép giọng nói để chuyển văn bản thành giọng nói
• 10 ứng dụng AI tiềm năng có thể cách mạng hóa thể thao
• Top 10 ứng dụng Mobile AI Art Generator năm 2023 cho Android và IOS