15 年要學習的 2023 多門最佳 AI 課程：免費和付費

人工智能是一個快速發展的領域，有可能徹底改變我們的生活和工作方式。 從自動駕駛汽車到個性化醫療保健，人工智能已經對許多行業產生了重大影響，並繼續以前所未有的速度向前發展。

隨著越來越多的公司和組織將 AI 納入其運營，對該領域熟練專業人員的需求正在迅速增加。

專業提示
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為了滿足這一需求，現在提供了範圍廣泛的 AI 課程，包括免費和付費、在線和麵對面的課程。 這些課程涵蓋了各種主題，從基礎知識到 機器學習 和深度學習到更專業的領域，如自然語言處理和計算機視覺。 它們專為學生、專業人士和任何有興趣了解這個令人興奮的領域的人而設計。

該列表包含當前可用的最佳 AI 課程，包括斯坦福和麻省理工學院等頂尖大學的課程以及 行業 谷歌和 IBM 等領導者。 它既適合剛接觸機器學習的初學者，也適合尋求擴展知識的經驗豐富的專業人士。

專業提示
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最佳人工智能課程比較表

世界各地知名機構提供大量在線和離線、免費和付費的 AI 課程。 以下是一些最好的人工智能課程：

姓名	評分	作者	平台	$
人人工智能	⭐⭐⭐⭐	Andrew Ng |	Coursera	免費
監督機器學習	⭐⭐⭐	Andrew Ng |	Coursera	免費
深度學習	⭐⭐⭐⭐	Andrew Ng |	Coursera	免費
來自 IBM 的專業認證 Applied AI	⭐⭐⭐	IBM	Coursera	免費
CS50 的 AI 與 Python 簡介	⭐⭐⭐	哈佛大學	EDX	免費
使用Python進行AI編程	⭐⭐⭐⭐	Udacity	Udacity	付费服务
數據和人工智能基礎	⭐⭐	Linux基金會	EDX	免費
機器學習簡介	⭐⭐⭐⭐	谷歌	Udacity	免費
人工智能 AZ：學習如何構建人工智能	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	付费服务
強化學習	⭐⭐	大衛銀	YouTube	免費
神經網絡與深度學習	⭐⭐⭐⭐	深度學習	Coursera	付费服务
TensorFlow 開發者專業證書	⭐⭐⭐	TensorFlow	Coursera	免費
數據科學與機器學習訓練營與R	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	付费服务
面向程序員的實用深度學習	⭐⭐⭐	快	快	免費
機器學習速成課程	⭐⭐⭐	谷歌	谷歌	免費

研究和比較 AI 課程，以找到最適合您的學習需求和目標的課程。 請記住，人工智能是一個快速發展的領域，因此了解最新的發展和進步至關重要。

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最佳免費人工智能課程

人人工智能

在“人人工智能Coursera 上的”課程是一門介紹性課程，全面概述了人工智能 (AI) 領域。 該課程專為有興趣了解 AI 但不一定具有該領域技術背景的個人而設計。

該課程由 Andrew Ng 教授，他是領先的 AI 研究員和 Coursera 的聯合創始人。 它由四個星期的材料組成，每個材料包含幾個視頻講座和測驗。 課程 涵蓋與人工智能相關的廣泛主題，包括機器學習、神經網絡、計算機視覺、自然語言處理和機器人技術。

該課程涵蓋人工智能的基本原理，包括機器學習算法和技術及其實際應用。 學習者將探索與 AI 相關的倫理和社會考慮因素。 該課程涵蓋 AI 在醫療保健、金融和交通等不同領域的應用。

總的來說，“AI for Everyone”課程是對 AI 領域的一個很好的介紹，適合任何想要對該主題有基礎了解的人。 它不需要任何先驗技術知識，可以按照您自己的進度完成。

監督機器學習：回歸和分類

在“監督機器學習：回歸和分類” Coursera 上的課程是由 Andrew Ng 教授的熱門在線課程，吳恩達是 Coursera 的領先人工智能研究人員和聯合創始人。 本課程旨在全面介紹機器學習，它是 人工智能 專注於開發可以從數據中學習的算法。

該課程包含 11 週的材料，每個材料包含多個視頻講座、測驗和編程作業。 然而，該課程涵蓋了與機器學習相關的廣泛主題，包括線性回歸、邏輯回歸、神經網絡、支持向量機、聚類和異常檢測。

總的來說，Coursera 上的“機器學習”課程對於任何想要打好機器學習基礎的人來說都是一個很好的資源。 該領域最受尊敬的專家之一教授該課程並提供該主題的全面概述。

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深度學習

在“深度學習” Coursera 上的專業課程是由 Andrew Ng 和專家講師團隊教授的綜合性在線課程。 該專業的設計旨在全面介紹深度學習。 它是機器學習的一個子領域，專注於教授多層人工神經網絡以提高預測和分類的準確性。

該專業包括五門課程，每門課程涵蓋深度學習的不同方面。 課程是：

1. 神經網絡和深度學習： 本課程涵蓋深度學習和神經網絡的基礎知識，包括如何構建和訓練它們。
2. 改進深度神經網絡： 超參數調整、正則化和優化：本課程涵蓋用於提高深度神經網絡性能的高級技術，包括超參數調整、正則化和優化。
3. 構建機器學習項目： 本課程教您如何構建機器學習項目，包括如何診斷和修復模型中的錯誤。
4. 卷積神經網絡： 本課程涵蓋卷積神經網絡，它常用於圖像識別等計算機視覺任務。
5. 序列模型： 本課程涵蓋序列模型，這些模型用於自然語言處理和其他涉及序列數據的應用程序。

總體而言，全球有數千名學生在 Coursera 上完成了備受推崇的“深度學習”專業。 該課程面向具有編程和機器學習基礎知識的個人，旨在向他們傳授深度學習的最新技術。

來自 IBM 的應用人工智能

在“來自 IBM 的應用人工智能” Coursera 上的專業證書是由 IBM 沃森人工智能。 該證書旨在為學習者提供在現實環境中構建和部署人工智能解決方案所需的技能和知識。

該計劃包括六門課程，每門課程涵蓋應用的不同方面 人工智能. 課程是：

1. 簡介 人工智能：本課程提供了一個 人工智能概述，包括其歷史、基本原理和應用.
2. 使用 IBM Watson 開始使用 AI： 本課程教您如何使用 IBM Watson 構建和部署 AI 解決方案。
3. 使用 Watson API 構建 AI 應用程序： 本課程介紹如何使用各種 Watson API 來構建和部署 AI 應用程序。
4. 使用 Watson API 構建聊天機器人： 本課程教您如何使用 Watson API 為客戶服務和其他應用程序構建聊天機器人。
5. Watson 和 OpenCV 計算機視覺簡介： 本課程涵蓋計算機視覺以及如何使用 Watson 和 OpenCV 構建計算機視覺應用程序。
6. 使用 TensorFlow 構建 AI 應用程序： 本課程涵蓋 TensorFlow，這是一種用於構建和部署的流行框架 深度學習模型.

總而言之，在整個計劃中，您將了解構建和部署 AI 解決方案的實際方面，包括如何預處理數據、 火車模型, 並評估性能。 您還將了解人工智能的倫理和社會影響，包括偏見和公平。

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CS50的Python人工智能介紹

“CS50的Python人工智能介紹”是哈佛大學通過 edX 提供的在線課程。 本課程旨在使用 Python 編程語言介紹人工智能和機器學習。

該課程由幾個模塊組成，每個模塊都包含視頻講座、測驗和編程作業。 該課程涵蓋與人工智能和機器學習相關的一系列主題，包括搜索算法、優化、機器學習和深度學習。

總而言之，“Introduction to AI with Python”是一門備受推崇的課程，為人工智能和機器學習提供了堅實的基礎。 然而，該課程已被全球數以千計的學習者完成。 它適合任何有興趣了解這些主題的人，並且專為具有一定編程經驗的個人而設計。 不需要人工智能或機器學習的先驗知識。 因此，完成課程後，學習者將具備將人工智能和機器學習技術應用於現實世界問題的技能和知識。

數據和人工智能基礎

“數據和人工智能基礎”是微軟通過 edX 提供的在線課程。 本課程旨在介紹數據分析和人工智能 (AI)。

該課程由幾個模塊組成，每個模塊都包含視頻講座、測驗和動手實驗。 該課程涵蓋與數據分析和人工智能相關的一系列主題，包括數據類型和來源、數據整理、數據可視化、機器學習和深度學習。

在整個課程中，您將學習如何使用各種工具和平台，包括 Azure 機器學習、Python 和 Jupyter Notebooks，以執行數據分析和構建 AI 模型。 您還將了解人工智能的倫理和社會影響，包括公平、隱私和安全。

總體而言，具有一定編程經驗的個人可以參加該課程，並且他們不需要任何數據分析或人工智能的先驗知識。 這是一門自定進度的課程，學習者可以花盡可能多的時間來完成課程材料。

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機器學習簡介

“機器學習簡介”是 Udacity 提供的在線課程，介紹了機器學習的基礎知識。 該課程面向具有一定編程經驗但未必接觸過機器學習的個人。

本課程的每一課都涵蓋了機器學習的不同方面。 這些包括監督和非監督學習、特徵縮放、交叉驗證、過度擬合和性能指標。 此外，該課程使用 Python 編程語言和 scikit-learn 庫來實現和應用機器學習算法。

總而言之，該課程允許學習者按照自己的進度完成課程，沒有任何時間限制。 該課程包括視頻講座、測驗和編程作業，以提供機器學習算法的實踐經驗。 該課程旨在幫助學習者提高對機器學習概念和技術的理解。

強化學習

在“強化學習 David Silver 的課程”是一系列關於強化學習 (RL) 的視頻講座，由 DeepMind 的研究員 David Silver 於 2015 年首次提供。 該課程由 10 個視頻講座組成，每個講座持續約 1-2 小時，涵蓋與 RL 相關的廣泛主題，包括馬爾可夫決策過程、蒙特卡羅方法、時間差分學習和深度強化學習。

該課程適合具有數學、計算機科學或相關領域背景的個人。 它全面介紹了 RL，包括理論和實際示例。
全球數以千計的學習者觀看了這些講座。 該課程是對 RL 感興趣的學生和研究人員的熱門資源。

作為人工智能 語言模型，我無法提供該課程在 2023 年的當前狀態的實時更新。但是，鑑於其受歡迎程度和實用性，該材料可能對任何有興趣學習 RL 的人仍然相關且有價值。

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TensorFlow 開發者專業證書

在“TensorFlow 開發人員” Professional Certificate 是 Coursera 與 deeplearning.ai 合作提供的在線課程。 該計劃旨在指導學習者使用 TensorFlow 構建和部署深度學習模型，這是一種 開源軟件 由谷歌創建的庫。

該計劃包括四門課程，每門課程涵蓋深度學習的不同方面，使用 TensorFlow. 課程是：

1. 用於人工智能、機器學習和深度學習的 TensorFlow 簡介： 本課程介紹了 TensorFlow，涵蓋了構建和訓練深度學習模型的基礎知識。
2. TensorFlow 中的捲積神經網絡： 本課程重點介紹卷積神經網絡 (CNN)，這是一種常用於圖像分類的神經網絡，並教授學習者如何使用 TensorFlow 構建和訓練 CNN。
3. TensorFlow 中的自然語言處理： 本課程涵蓋自然語言處理 (NLP) 技術，例如文本分類和情感分析，並教授學習者如何使用 TensorFlow 應用這些技術。
4. 序列、時間序列和預測： 本課程教授學習者如何構建和訓練遞歸神經網絡 (RNN) 和其他深度學習模型來分析時間序列數據。

該計劃是自定進度的，學習者可以根據需要花費盡可能多的時間來完成每門課程。 每門課程都包括視頻講座、測驗和編程作業，學習者必須完成這些作業才能獲得證書。

面向程序員的實用深度學習

fast.ai課程是fast.ai提供的深度學習和機器學習在線課程。 Fast.ai 是由 Jeremy Howard 和 Rachel Thomas 創立的研究實驗室和教育機構。 該課程旨在務實和體驗。 因此，該課程教育學習者如何利用 Python 和 fastai 庫構建深度學習模型。

課程由兩部分組成：“面向程序員的實用深度學習”課程和“程序員的前沿深度學習”課程。 課程的第一部分涵蓋深度學習的基礎知識，包括 神經網絡、卷積神經網絡和循環神經網絡。 因此，課程的第二部分涵蓋了深度學習中更高級的主題，包括生成模型、強化學習和自然語言處理。

該課程旨在包容所有熟練程度的學習者，並且不需要任何機器學習或深度學習的先驗知識。 此外，該課程使用 Jupyter notebooks 進行教學，並涉及實用的編碼練習，學習者可以使用 Google Colaboratory 進行這些練習。

課程中涵蓋的一些關鍵主題包括：

• 圖像分類
• 物體檢測
• 自然語言處理
• 推薦系​​統
• 生成模型
• 強化學習

因此，完成課程的學習者將了解深度學習和機器學習概念，並具備為各種應用程序構建和部署深度學習模型的技能。 該課程在機器學習領域備受推崇，專家推薦將其作為初學者的起點。

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機器學習速成課程

谷歌 機器學習速成課程 是 Google 提供的免費在線課程，介紹了機器學習的概念、工具和技術。 該課程面向在機器學習方面經驗最少或沒有經驗的開發人員，其目的是提供對該領域的快速而實用的概述。

因此，該課程分為多個模塊，每個模塊涵蓋機器學習的一個不同方面。 這些模塊包括：

1. 機器學習簡介. 本模塊概述機器學習中使用的基本概念和術語，並向學習者介紹監督學習、非監督學習和強化學習。
2. 使用 TensorFlow 進行機器學習. 本模塊介紹了 Google 用於開發機器學習模型的 TensorFlow 框架。
3. 泛化、過度擬合和欠擬合. 本模塊解釋了泛化、過擬合和欠擬合的概念，以及在構建機器學習模型時如何避免它們。
4. 神經網絡. 本模塊介紹神經網絡，這是一類受大腦結構啟發的機器學習模型。
5. 訓練神經網絡.本模塊解釋瞭如何使用反向傳播訓練神經網絡，並介紹了提高神經網絡性能的技術。
6. 深度神經網絡： 本模塊介紹了深度神經網絡，即具有多層的神經網絡。
7. TensorFlow 編程： 本模塊介紹了 TensorFlow 編程，涵蓋張量、操作和圖形等主題。

總而言之，該課程包括視頻講座、互動練習和編程作業，學習者可以按照自己的進度完成。 完成課程後，學習者將對機器學習概念和技術有基本的了解，並能夠使用 TensorFlow 構建簡單的機器學習模型。

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最佳付費人工智能課程

使用Python進行AI編程

在“使用Python進行AI編程” Udacity 提供的納米學位課程旨在為學習者提供使用 Python 編程語言全面介紹人工智能和機器學習的知識。

該計劃包括五門課程，每門課程涵蓋人工智能和機器學習的不同方面。 課程是：

1. Python編程簡介. 本課程涵蓋 Python 編程的基礎知識，包括數據結構、控制結構和函數。
2. Python機器學習簡介. 本課程教您如何使用流行的庫（例如 NumPy、Pandas 和 Scikit-learn）構建和評估機器學習模型。
3. 使用PyTorch進行深度學習. 本課程涵蓋深度學習，包括如何使用 PyTorch 庫構建和訓練神經網絡。
4. 應用人工智能： 本課程涵蓋人工智能的各種應用，包括自然語言處理、計算機視覺和遊戲。
5. 人工智能頂點項目. 在本課程中，您將把在之前課程中學到的知識和技能應用到實際項目中。

在整個計劃中，您將學習如何使用 Python 和各種庫預處理數據、訓練模型和評估性能。 您還將了解人工智能的倫理和社會影響，包括偏見和公平。

“使用 Python 進行 AI 編程”納米學位計劃面向具有一定編程經驗的個人，但不需要任何 AI 或機器學習的先驗知識。 這是一個自定進度的計劃，學習者可以花盡可能多的時間來完成課程材料。

總而言之，該計劃受到高度重視，並已被全球數以千計的學習者完成。 完成該計劃後，學習者將具備將人工智能和機器學習技術應用於現實世界問題所需的技能和知識。 他們還將擁有一系列項目，以向潛在雇主展示他們的技能。

人工智能 AZ：學習如何構建人工智能

“人工智能 AZ：學習如何構建人工智能》是 Udemy 提供的在線課程，全面介紹人工智能 (AI) 和機器學習。 該課程專為沒有 AI 或編程知識的個人設計。

該課程涵蓋與人工智能和機器學習相關的各種主題。 主題包括監督和非監督學習、深度學習、自然語言處理和計算機視覺。 該課程還提供有關如何使用各種工具和平台（包括 Python、TensorFlow 和 Keras）的實踐培訓。

該課程包括 40 多個小時的視頻講座。 它包括測驗和編碼練習。 測驗和編碼練習使學習者能夠練習他們的技能。 因此，學習者通過這些測驗和編碼練習獲得了 AI 和機器學習算法的實踐經驗。 該課程還包括幾個項目，允許學習者將他們的知識應用於現實世界的問題。

由於課程是自定進度的，因此學習者可以花盡可能多的時間來完成材料。 此外，該課程適合任何有興趣獲取有關人工智能和機器學習知識的人，無論他們的背景或經驗水平如何。

完成課程後，學習者將對如何使用人工智能和機器學習解決問題有深入的了解。 該課程還為人工智能和機器學習的進一步學習和更高級課程奠定了基礎。

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神經網絡與深度學習

在“神經網絡與深度學習”課程是Coursera提供的在線課程，由斯坦福大學教授、谷歌大腦聯合創始人吳恩達教授授課。 該課程介紹了深度學習，這是機器學習的一個子領域，它使用人工 神經網絡 對數據中的複雜模式和關係進行建模。

該課程面向對 Python 編程和線性代數有基本理解的個人。 它涵蓋了與神經網絡和深度學習相關的一系列主題，包括卷積神經網絡、遞歸神經網絡以及 TensorFlow 和 Keras 等深度學習框架。 該課程還包括實用的編碼作業，使學習者能夠練習他們的技能並實施各種深度學習算法。

該課程由四個模塊組成，每個模塊都包括視頻講座、測驗和編程作業。

由於課程是自定進度的，因此學習者可以花盡可能多的時間來完成它。

完成課程後，學習者將對深度學習的原理有深入的了解，包括為各種應用構建和訓練神經網絡的能力。

總而言之，“神經網絡和深度學習”課程是對深度學習感興趣的人中廣為人知和流行的學習資源，全球已有數千名學習者完成了該課程。

數據科學與機器學習訓練營與R

在“數據科學與機器學習訓練營與R”是 Udemy 提供的在線課程。 本課程旨在使用 R 編程語言向學習者介紹數據科學和機器學習的基礎知識。

該課程面向初學者，不需要任何編程或數據科學的先驗知識。 該課程涵蓋廣泛的主題，包括數據操作、數據可視化、統計推斷、機器學習算法和模型評估。

因此，數據科學和機器學習課程由 19 個部分組成，提供 100 多個講座、測驗和編程作業。 每個部分涵蓋一個特定主題並包括視頻講座， 代碼示例，以及幫助學習者練習技能的練習。

課程中涵蓋的一些關鍵主題包括：

• 使用 dplyr 和 tidyr 進行數據整理和操作
• 使用ggplot2進行數據可視化
• 概率和統計推斷
• 線性回歸和多元回歸
• 分類和回歸樹
• 隨機森林和梯度提升
• 聚類和降維
• 時間序列分析

因此，在完成課程後，學習者將對 R 編程語言及其在數據科學和機器學習中的應用有深入的了解。 他們還將具備分析和解釋複雜數據集、構建和評估預測模型以及將他們的發現有效地傳達給其他人的技能。

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結論

總之，在當今的數字時代，學習人工智能變得越來越重要，因為人工智能正迅速 改造各行各業 並改變我們的生活和工作方式。 通過研究人工智能，個人可以發展設計和開發智能係統所需的知識和技能，這些系統可以從數據中學習並做出預測或決策。

醫療、金融、交通、教育等諸多領域都在使用人工智能，專家預測其應用將在全球範圍內持續增長 未來幾年.

有許多在線課程和資源可用於學習 AI，從入門課程到更高級的課程，涵蓋深度學習和強化學習等主題。 通過投資人工智能教育，個人可以了解該領域的最新發展，獲得急需的寶貴技能，並有可能開闢新的職業機會。

總的來說，要在當今的市場中保持競爭力 人才市場 並為未來的工作做好準備，個人必須學習人工智能，因為它將對我們生活的各個方面產生越來越重要的影響。

常見問題

AI 或人工智能是指計算機系統的開發，這些計算機系統可以執行通常需要人類智能才能完成的任務，例如學習、解決問題和決策制定。

人工智能主要分為三種類型：狹義或弱人工智能、通用人工智能和超級智能。 狹義 AI 旨在執行特定任務，而通用 AI 能夠執行人類可以執行的任何智力任務。 超級智能，仍然是純理論的，是指超越人類智能，能夠解決我們無法理解的問題的人工智能。

人工智能在醫療、金融、交通和教育等各個行業都有許多實際應用。 示例包括製造中的預測性維護、醫療保健中的個性化醫療、 欺詐識別 金融領域，以及交通領域的智能交通管理。

要從事 AI 工作，需要具備紮實的數學、統計學和編程基礎，以及機器學習算法和框架（如 TensorFlow、Keras 和 PyTorch）的知識。

有許多在線資源可用於學習 AI，包括由頂尖大學和公司（如 Google、Coursera、Udacity 和 edX）提供的免費在線課程、教程和 MOOC。

AI 引發了許多倫理問題，例如偏見、隱私和工作流離失所。 個人和組織在開發和部署 AI 系統時考慮這些問題很重要。

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