15 年学习的 2023 门以上最佳 AI 课程：免费和付费

人工智能是一个快速发展的领域，有可能彻底改变我们的生活和工作方式。 从自动驾驶汽车到个性化医疗保健，人工智能已经对许多行业产生了重大影响，并继续以前所未有的速度向前发展。

随着越来越多的公司和组织将 AI 纳入其运营，对该领域熟练专业人员的需求正在迅速增加。

专业技巧
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博曼 10个人工智能加密项目 之所以被选中，是因为他们在加密货币行业中对人工智能技术的创新使用。

为了满足这一需求，现在提供了范围广泛的 AI 课程，包括免费和付费、在线和面对面的课程。 这些课程涵盖了各种主题，从基础知识到 机器学习 和深度学习到更专业的领域，如自然语言处理和计算机视觉。 它们专为学生、专业人士和任何有兴趣了解这个令人兴奋的领域的人而设计。

该列表包含当前可用的最佳 AI 课程，包括斯坦福和麻省理工学院等顶尖大学的课程以及 行业中的应用: 谷歌和 IBM 等领导者。 它既适合刚接触机器学习的初学者，也适合寻求扩展知识的经验丰富的专业人士。

专业技巧
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最佳人工智能课程比较表

世界各地知名机构提供大量在线和离线、免费和付费的 AI 课程。 以下是一些最好的人工智能课程：

名字	评分	作者	应用平台	$
人人工智能	⭐⭐⭐⭐	Andrew Ng	Coursera	Free
监督机器学习	⭐⭐⭐	Andrew Ng	Coursera	Free
深度学习	⭐⭐⭐⭐	Andrew Ng	Coursera	Free
来自 IBM 的专业认证 Applied AI	⭐⭐⭐	IBM	Coursera	Free
CS50 的 AI 与 Python 简介	⭐⭐⭐	哈佛大学	EDX	Free
使用Python进行AI编程	⭐⭐⭐⭐	Udacity	Udacity	免费
数据和人工智能基础	⭐⭐	Linux基金会	EDX	Free
机器学习简介	⭐⭐⭐⭐	谷歌	Udacity	Free
人工智能 AZ：学习如何构建人工智能	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	免费
强化学习	⭐⭐	银鸿	YouTube	Free
神经网络与深度学习	⭐⭐⭐⭐	深度学习	Coursera	免费
TensorFlow 开发者专业证书	⭐⭐⭐	TensorFlow	Coursera	Free
数据科学与机器学习训练营与R	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	免费
面向程序员的实用深度学习	⭐⭐⭐	快	快	Free
机器学习速成课程	⭐⭐⭐	谷歌	谷歌	Free

研究和比较 AI 课程，以找到最适合您的学习需求和目标的课程。 请记住，人工智能是一个快速发展的领域，因此了解最新的发展和进步至关重要。

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最佳免费人工智能课程

人人工智能

“”人人工智能Coursera 上的”课程是一门介绍性课程，全面概述了人工智能 (AI) 领域。 该课程专为有兴趣了解 AI 但不一定具有该领域技术背景的个人而设计。

该课程由 Andrew Ng 教授，他是领先的 AI 研究员和 Coursera 的联合创始人。 它由四个星期的材料组成，每个材料包含几个视频讲座和测验。 课程 涵盖与人工智能相关的广泛主题，包括机器学习、神经网络、计算机视觉、自然语言处理和机器人技术。

该课程涵盖人工智能的基本原理，包括机器学习算法和技术及其实际应用。 学习者将探索与 AI 相关的伦理和社会考虑因素。 该课程涵盖 AI 在医疗保健、金融和交通等不同领域的应用。

总的来说，“AI for Everyone”课程是对 AI 领域的一个很好的介绍，适合任何想要对该主题有基础了解的人。 它不需要任何先验技术知识，可以按照您自己的进度完成。

监督机器学习：回归和分类

“”监督机器学习：回归和分类” Coursera 上的课程是由 Andrew Ng 教授的热门在线课程，吴恩达是 Coursera 的领先人工智能研究人员和联合创始人。 本课程旨在全面介绍机器学习，它是 人工智能 专注于开发可以从数据中学习的算法。

该课程包含 11 周的材料，每个材料包含多个视频讲座、测验和编程作业。 然而，该课程涵盖了与机器学习相关的广泛主题，包括线性回归、逻辑回归、神经网络、支持向量机、聚类和异常检测。

总的来说，Coursera 上的“机器学习”课程对于任何想要打好机器学习基础的人来说都是一个很好的资源。 该领域最受尊敬的专家之一教授该课程并提供该主题的全面概述。

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深度学习

“”深度学习” Coursera 上的专业课程是由 Andrew Ng 和专家讲师团队教授的综合性在线课程。 该专业的设计旨在全面介绍深度学习。 它是机器学习的一个子领域，专注于教授多层人工神经网络以提高预测和分类的准确性。

该专业包括五门课程，每门课程涵盖深度学习的不同方面。 课程是：

1. 神经网络和深度学习： 本课程涵盖深度学习和神经网络的基础知识，包括如何构建和训练它们。
2. 改进深度神经网络： 超参数调整、正则化和优化：本课程涵盖用于提高深度神经网络性能的高级技术，包括超参数调整、正则化和优化。
3. 构建机器学习项目： 本课程教您如何构建机器学习项目，包括如何诊断和修复模型中的错误。
4. 卷积神经网络： 本课程涵盖卷积神经网络，它常用于图像识别等计算机视觉任务。
5. 序列模型： 本课程涵盖序列模型，这些模型用于自然语言处理和其他涉及序列数据的应用程序。

总体而言，全球有数千名学生在 Coursera 上完成了备受推崇的“深度学习”专业。 该课程面向具有编程和机器学习基础知识的个人，旨在向他们传授深度学习的最新技术。

来自 IBM 的应用人工智能

“”来自 IBM 的应用人工智能” Coursera 上的专业证书是由 IBM 沃森人工智能。 该证书旨在为学习者提供在现实环境中构建和部署人工智能解决方案所需的技能和知识。

该计划包括六门课程，每门课程涵盖应用的不同方面 人工智能. 课程是：

1. 简介 人工智能：本课程提供了一个 人工智能概述，包括其历史、基本原理和应用.
2. 使用 IBM Watson 开始使用 AI： 本课程教您如何使用 IBM Watson 构建和部署 AI 解决方案。
3. 使用 Watson API 构建 AI 应用程序： 本课程介绍如何使用各种 Watson API 来构建和部署 AI 应用程序。
4. 使用 Watson API 构建聊天机器人： 本课程教您如何使用 Watson API 为客户服务和其他应用程序构建聊天机器人。
5. Watson 和 OpenCV 计算机视觉简介： 本课程涵盖计算机视觉以及如何使用 Watson 和 OpenCV 构建计算机视觉应用程序。
6. 使用 TensorFlow 构建 AI 应用程序： 本课程涵盖 TensorFlow，这是一种用于构建和部署的流行框架 深度学习模型.

总而言之，在整个计划中，您将了解构建和部署 AI 解决方案的实际方面，包括如何预处理数据、 训练模型, 并评估性能。 您还将了解人工智能的伦理和社会影响，包括偏见和公平。

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CS50的Python人工智能介绍

“CS50的Python人工智能介绍”是哈佛大学通过 edX 提供的在线课程。 本课程旨在使用 Python 编程语言介绍人工智能和机器学习。

该课程由几个模块组成，每个模块都包含视频讲座、测验和编程作业。 该课程涵盖与人工智能和机器学习相关的一系列主题，包括搜索算法、优化、机器学习和深度学习。

总而言之，“Introduction to AI with Python”是一门备受推崇的课程，为人工智能和机器学习提供了坚实的基础。 然而，该课程已被全球数以千计的学习者完成。 它适合任何有兴趣了解这些主题的人，并且专为具有一定编程经验的个人而设计。 不需要人工智能或机器学习的先验知识。 因此，完成课程后，学习者将具备将人工智能和机器学习技术应用于现实世界问题的技能和知识。

数据和人工智能基础

“数据和人工智能基础”是微软通过 edX 提供的在线课程。 本课程旨在介绍数据分析和人工智能 (AI)。

该课程由几个模块组成，每个模块都包含视频讲座、测验和动手实验。 该课程涵盖与数据分析和人工智能相关的一系列主题，包括数据类型和来源、数据整理、数据可视化、机器学习和深度学习。

在整个课程中，您将学习如何使用各种工具和平台，包括 Azure 机器学习、Python 和 Jupyter Notebooks，以执行数据分析和构建 AI 模型。 您还将了解人工智能的伦理和社会影响，包括公平、隐私和安全。

总体而言，具有一定编程经验的个人可以参加该课程，并且他们不需要任何数据分析或人工智能的先验知识。 这是一门自定进度的课程，学习者可以花尽可能多的时间来完成课程材料。

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机器学习简介

“机器学习简介”是 Udacity 提供的在线课程，介绍了机器学习的基础知识。 该课程面向具有一定编程经验但未必接触过机器学习的个人。

本课程的每一课都涵盖了机器学习的不同方面。 这些包括监督和非监督学习、特征缩放、交叉验证、过度拟合和性能指标。 此外，该课程使用 Python 编程语言和 scikit-learn 库来实现和应用机器学习算法。

总而言之，该课程允许学习者按照自己的进度完成课程，没有任何时间限制。 该课程包括视频讲座、测验和编程作业，以提供机器学习算法的实践经验。 该课程旨在帮助学习者提高对机器学习概念和技术的理解。

强化学习

“”强化学习 David Silver 的课程”是一系列关于强化学习 (RL) 的视频讲座，由 DeepMind 的研究员 David Silver 于 2015 年首次提供。 该课程由 10 个视频讲座组成，每个讲座持续约 1-2 小时，涵盖与 RL 相关的广泛主题，包括马尔可夫决策过程、蒙特卡罗方法、时间差分学习和深度强化学习。

该课程适合具有数学、计算机科学或相关领域背景的个人。 它全面介绍了 RL，包括理论和实际示例。
全球数以千计的学习者观看了这些讲座。 该课程是对 RL 感兴趣的学生和研究人员的热门资源。

作为人工智能 语言模型，我无法提供该课程在 2023 年的当前状态的实时更新。但是，鉴于其受欢迎程度和实用性，该材料可能对任何有兴趣学习 RL 的人仍然相关且有价值。

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TensorFlow 开发者专业证书

“”TensorFlow 开发人员” Professional Certificate 是 Coursera 与 deeplearning.ai 合作提供的在线课程。 该计划旨在指导学习者使用 TensorFlow 构建和部署深度学习模型，这是一种 开源软件 由谷歌创建的库。

该计划包括四门课程，每门课程涵盖深度学习的不同方面，使用 TensorFlow. 课程是：

1. 用于人工智能、机器学习和深度学习的 TensorFlow 简介： 本课程介绍了 TensorFlow，涵盖了构建和训练深度学习模型的基础知识。
2. TensorFlow 中的卷积神经网络： 本课程重点介绍卷积神经网络 (CNN)，这是一种常用于图像分类的神经网络，并教授学习者如何使用 TensorFlow 构建和训练 CNN。
3. TensorFlow 中的自然语言处理： 本课程涵盖自然语言处理 (NLP) 技术，例如文本分类和情感分析，并教授学习者如何使用 TensorFlow 应用这些技术。
4. 序列、时间序列和预测： 本课程教授学习者如何构建和训练递归神经网络 (RNN) 和其他深度学习模型来分析时间序列数据。

该计划是自定进度的，学习者可以根据需要花费尽可能多的时间来完成每门课程。 每门课程都包括视频讲座、测验和编程作业，学习者必须完成这些作业才能获得证书。

面向程序员的实用深度学习

fast.ai课程是fast.ai提供的深度学习和机器学习在线课程。 Fast.ai 是由 Jeremy Howard 和 Rachel Thomas 创立的研究实验室和教育机构。 该课程旨在务实和体验。 因此，该课程教育学习者如何利用 Python 和 fastai 库构建深度学习模型。

课程由两部分组成：“面向程序员的实用深度学习”课程和“程序员的前沿深度学习”课程。 课程的第一部分涵盖深度学习的基础知识，包括 神经网络、卷积神经网络和循环神经网络。 因此，课程的第二部分涵盖了深度学习中更高级的主题，包括生成模型、强化学习和自然语言处理。

该课程旨在包容所有熟练程度的学习者，并且不需要任何机器学习或深度学习的先验知识。 此外，该课程使用 Jupyter notebooks 进行教学，并涉及实用的编码练习，学习者可以使用 Google Colaboratory 进行这些练习。

课程中涵盖的一些关键主题包括：

• 图像分类
• 物体检测
• 自然语言处理
• 推荐系统
• 生成模型
• 强化学习

因此，完成课程的学习者将了解深度学习和机器学习概念，并具备为各种应用程序构建和部署深度学习模型的技能。 该课程在机器学习领域备受推崇，专家推荐将其作为初学者的起点。

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机器学习速成课程

谷歌 机器学习速成课程 是 Google 提供的免费在线课程，介绍了机器学习的概念、工具和技术。 该课程面向在机器学习方面经验最少或没有经验的开发人员，其目的是提供对该领域的快速而实用的概述。

因此，该课程分为多个模块，每个模块涵盖机器学习的一个不同方面。 这些模块包括：

1. 机器学习简介. 本模块概述机器学习中使用的基本概念和术语，并向学习者介绍监督学习、非监督学习和强化学习。
2. 使用 TensorFlow 进行机器学习. 本模块介绍了 Google 用于开发机器学习模型的 TensorFlow 框架。
3. 泛化、过度拟合和欠拟合. 本模块解释了泛化、过拟合和欠拟合的概念，以及在构建机器学习模型时如何避免它们。
4. 神经网络. 本模块介绍神经网络，这是一类受大脑结构启发的机器学习模型。
5. 训练神经网络.本模块解释了如何使用反向传播训练神经网络，并介绍了提高神经网络性能的技术。
6. 深度神经网络： 本模块介绍了深度神经网络，即具有多层的神经网络。
7. TensorFlow 编程： 本模块介绍了 TensorFlow 编程，涵盖张量、操作和图形等主题。

总而言之，该课程包括视频讲座、互动练习和编程作业，学习者可以按照自己的进度完成。 完成课程后，学习者将对机器学习概念和技术有基本的了解，并能够使用 TensorFlow 构建简单的机器学习模型。

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最佳付费人工智能课程

使用Python进行AI编程

“”使用Python进行AI编程” Udacity 提供的纳米学位课程旨在为学习者提供使用 Python 编程语言全面介绍人工智能和机器学习的知识。

该计划包括五门课程，每门课程涵盖人工智能和机器学习的不同方面。 课程是：

1. Python编程简介. 本课程涵盖 Python 编程的基础知识，包括数据结构、控制结构和函数。
2. Python机器学习简介. 本课程教您如何使用流行的库（例如 NumPy、Pandas 和 Scikit-learn）构建和评估机器学习模型。
3. 使用PyTorch进行深度学习. 本课程涵盖深度学习，包括如何使用 PyTorch 库构建和训练神经网络。
4. 应用人工智能： 本课程涵盖人工智能的各种应用，包括自然语言处理、计算机视觉和游戏。
5. 人工智能顶点项目. 在本课程中，您将把在之前课程中学到的知识和技能应用到实际项目中。

在整个计划中，您将学习如何使用 Python 和各种库预处理数据、训练模型和评估性能。 您还将了解人工智能的伦理和社会影响，包括偏见和公平。

“使用 Python 进行 AI 编程”纳米学位计划面向具有一定编程经验的个人，但不需要任何 AI 或机器学习的先验知识。 这是一个自定进度的计划，学习者可以花尽可能多的时间来完成课程材料。

总而言之，该计划受到高度重视，并已被全球数以千计的学习者完成。 完成该计划后，学习者将具备将人工智能和机器学习技术应用于现实世界问题所需的技能和知识。 他们还将拥有一系列项目，以向潜在雇主展示他们的技能。

人工智能 AZ：学习如何构建人工智能

“人工智能 AZ：学习如何构建人工智能》是 Udemy 提供的在线课程，全面介绍人工智能 (AI) 和机器学习。 该课程专为没有 AI 或编程知识的个人设计。

该课程涵盖与人工智能和机器学习相关的各种主题。 主题包括监督和非监督学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉。 该课程还提供有关如何使用各种工具和平台（包括 Python、TensorFlow 和 Keras）的实践培训。

该课程包括 40 多个小时的视频讲座。 它包括测验和编码练习。 测验和编码练习使学习者能够练习他们的技能。 因此，学习者通过这些测验和编码练习获​​得了 AI 和机器学习算法的实践经验。 该课程还包括几个项目，允许学习者将他们的知识应用于现实世界的问题。

由于课程是自定进度的，因此学习者可以花尽可能多的时间来完成材料。 此外，该课程适合任何有兴趣获取有关人工智能和机器学习知识的人，无论他们的背景或经验水平如何。

完成课程后，学习者将对如何使用人工智能和机器学习解决问题有深入的了解。 该课程还为人工智能和机器学习的进一步学习和更高级课程奠定了基础。

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神经网络与深度学习

“”神经网络与深度学习”课程是Coursera提供的在线课程，由斯坦福大学教授、谷歌大脑联合创始人吴恩达教授授课。 该课程介绍了深度学习，这是机器学习的一个子领域，它使用人工 神经网络 对数据中的复杂模式和关系进行建模。

该课程面向对 Python 编程和线性代数有基本理解的个人。 它涵盖了与神经网络和深度学习相关的一系列主题，包括卷积神经网络、递归神经网络以及 TensorFlow 和 Keras 等深度学习框架。 该课程还包括实用的编码作业，使学习者能够练习他们的技能并实施各种深度学习算法。

该课程由四个模块组成，每个模块都包括视频讲座、测验和编程作业。

由于课程是自定进度的，因此学习者可以花尽可能多的时间来完成它。

完成课程后，学习者将对深度学习的原理有深入的了解，包括为各种应用构建和训练神经网络的能力。

总而言之，“神经网络和深度学习”课程是对深度学习感兴趣的人中广为人知和流行的学习资源，全球已有数千名学习者完成了该课程。

数据科学与机器学习训练营与R

“”数据科学与机器学习训练营与R”是 Udemy 提供的在线课程。 本课程旨在使用 R 编程语言向学习者介绍数据科学和机器学习的基础知识。

该课程面向初学者，不需要任何编程或数据科学的先验知识。 该课程涵盖广泛的主题，包括数据操作、数据可视化、统计推断、机器学习算法和模型评估。

因此，数据科学和机器学习课程由 19 个部分组成，提供 100 多个讲座、测验和编程作业。 每个部分涵盖一个特定主题并包括视频讲座， 代码示例，以及帮助学习者练习技能的练习。

课程中涵盖的一些关键主题包括：

• 使用 dplyr 和 tidyr 进行数据整理和操作
• 使用ggplot2进行数据可视化
• 概率和统计推断
• 线性回归和多元回归
• 分类和回归树
• 随机森林和梯度提升
• 聚类和降维
• 时间序列分析

因此，在完成课程后，学习者将对 R 编程语言及其在数据科学和机器学习中的应用有深入的了解。 他们还将具备分析和解释复杂数据集、构建和评估预测模型以及将他们的发现有效地传达给其他人的技能。

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结论

总之，在当今的数字时代，学习人工智能变得越来越重要，因为人工智能正迅速 改造各行各业 并改变我们的生活和工作方式。 通过研究人工智能，个人可以发展设计和开发智能系统所需的知识和技能，这些系统可以从数据中学习并做出预测或决策。

医疗、金融、交通、教育等诸多领域都在使用人工智能，专家预测其应用将在全球范围内持续增长 未来几年.

有许多在线课程和资源可用于学习 AI，从入门课程到更高级的课程，涵盖深度学习和强化学习等主题。 通过投资人工智能教育，个人可以了解该领域的最新发展，获得急需的宝贵技能，并有可能开辟新的职业机会。

总的来说，要在当今的市场中保持竞争力 人才市场 并为未来的工作做好准备，个人必须学习人工智能，因为它将对我们生活的各个方面产生越来越重要的影响。

常见问题

AI 或人工智能是指计算机系统的开发，这些计算机系统可以执行通常需要人类智能才能完成的任务，例如学习、解决问题和决策制定。

人工智能主要分为三种类型：狭义或弱人工智能、通用人工智能和超级智能。 狭义 AI 旨在执行特定任务，而通用 AI 能够执行人类可以执行的任何智力任务。 超级智能，仍然是纯理论的，是指超越人类智能，能够解决我们无法理解的问题的人工智能。

人工智能在医疗、金融、交通和教育等各个行业都有许多实际应用。 示例包括制造中的预测性维护、医疗保健中的个性化医疗、 欺诈检测 金融领域，以及交通领域的智能交通管理。

要从事 AI 工作，需要具备扎实的数学、统计学和编程基础，以及机器学习算法和框架（如 TensorFlow、Keras 和 PyTorch）的知识。

有许多在线资源可用于学习 AI，包括由顶尖大学和公司（如 Google、Coursera、Udacity 和 edX）提供的免费在线课程、教程和 MOOC。

AI 引发了许多伦理问题，例如偏见、隐私和工作流离失所。 个人和组织在开发和部署 AI 系统时考虑这些问题很重要。

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