Mục lục[Ẩn giấu][Chỉ]
- 1. Các yếu tố của AI
- 2. Python cho Khoa học dữ liệu, AI & Phát triển
- 3. AI cho mọi người
- 4. AI mãi mãi tốt đẹp
- 5. Chuyên môn nền tảng AI cho mọi người
- 6. Trí tuệ nhân tạo AZ 2023
- 7. Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo (AI)
- 8. Chuyên ngành học máy
- 9. Chuyên ngành học sâu
- 10. Toán học cho máy học và khoa học dữ liệu
- 11. Chứng chỉ chuyên nghiệp AI ứng dụng của IBM
- 12. Giới thiệu về Thị giác Máy tính và Xử lý Hình ảnh
- 13. Lớp học trí tuệ nhân tạo hiện đại: Xây dựng 6 dự án
- 14. Trí tuệ nhân tạo với Machine Learning, Deep Learning
- 15. Học sâu AZ 2023
- Kết luận
Trong một thế giới ngày càng được liên kết và dựa trên dữ liệu, sự xuất hiện của AI là một tượng đài cho sự xuất sắc của con người.
Bản chất của AI, dựa trên sự mô phỏng máy móc của trí tuệ con người, tìm thấy sự phù hợp trong nhiều ứng dụng, thúc đẩy những tiến bộ mang tính đột phá trong các ngành công nghiệp.
Tác động này là đáng kể và sâu rộng, từ chăm sóc sức khỏe, nơi chẩn đoán do AI cung cấp chẩn đoán bệnh sớm, đến giáo dục, tài chính, v.v.
Tự động hóa các tiến bộ công việc thường xuyên trong phân tích dữ liệu và khả năng cải thiện trải nghiệm người dùng chỉ là một vài lĩnh vực mà AI tỏa sáng rực rỡ.
Sự năng động vốn có trong lĩnh vực AI cần có sự cam kết học hỏi liên tục. Khi ranh giới của những gì có thể hình dung được tiếp tục mờ nhạt, việc duy trì các quy trình và công nghệ đang phát triển không chỉ được khuyến khích mà còn là bắt buộc.
Đây là lĩnh vực mà những khám phá của ngày hôm qua sẽ sớm trở thành tiêu chuẩn của ngày nay, nhấn mạnh đặc tính đổi mới nhanh chóng trong công việc. Việc theo đuổi không ngừng nghỉ sự phù hợp trong một địa hình có nhiều cải tiến liên tục nhấn mạnh sự cần thiết của trải nghiệm học tập không ngừng phát triển.
Hơn nữa, với nhu cầu ngày càng tăng về kiến thức AI, các kỹ sư đầy tham vọng phải có cảm giác cấp bách phải đào sâu vào cốt lõi của ngành khoa học thú vị này.
Triển vọng giải mã sự phức tạp của học máy, học sâu và mạng lưới thần kinh lôi kéo.
Tuy nhiên, con đường làm chủ AI thường được coi là khó khăn, đặc biệt là đối với những người đang trên đà phát triển. Tại thời điểm này, tầm quan trọng của các khóa học giáo dục có cấu trúc tốt trở nên rõ ràng.
Khi chúng ta chuyển sang lĩnh vực giáo dục AI, rất nhiều khóa học đã xuất hiện để đáp ứng sự gia tăng số lượng sinh viên háo hức.
Các khóa học này, được điều chỉnh phù hợp với các nhịp độ học tập và kiến thức sẵn có khác nhau, cố gắng làm phẳng lộ trình học tập, khiến việc giới thiệu về AI bớt đáng sợ hơn.
Một bộ sưu tập các khóa học AI được chọn lọc kỹ lưỡng dành cho người mới bắt đầu đóng vai trò là bước đệm để bước vào lĩnh vực hấp dẫn này. Các khóa học này nhằm mục đích cung cấp nền tảng vững chắc, bao gồm nhiều ý tưởng AI nhằm cung cấp kiến thức toàn diện.
Họ làm rõ các khái niệm cơ bản, cung cấp trải nghiệm thực tế và đưa ra cái nhìn về các ứng dụng trong thế giới thực của AI.
Bắt đầu một lộ trình học tập có tổ chức cũng giống như mở ra cánh cửa dẫn đến một tương lai đầy cơ hội. Con đường làm chủ AI có thể vừa thú vị vừa bổ ích nếu được huấn luyện đúng cách.
Bộ sưu tập các khóa học AI được chọn lọc sau đây được thiết kế để tạo nền tảng vững chắc, khơi dậy sự quan tâm và đặt nền tảng cho một chuyến hành trình thú vị trong lĩnh vực thú vị của AI.
1. Các yếu tố của AI
MinnaLearn và Đại học Helsinki đã tạo ra một loạt khóa học trực tuyến miễn phí mang tính cách mạng mang tên Các yếu tố của AI.
Mục tiêu của nó là làm sáng tỏ AI và cho phép nhiều người, bất kể nền tảng, hiểu được nó. Có hai phần chính của khóa học.
Phần đầu tiên, “Giới thiệu về AI,” là một mô-đun đơn giản không yêu cầu bất kỳ kiến thức lập trình trước đó hoặc số học nâng cao nào. Nó lý tưởng cho những ai muốn tìm hiểu thêm về AI, các khả năng của nó và cách nó ảnh hưởng đến cuộc sống hàng ngày của chúng ta.
Phần này cung cấp cơ sở vững chắc để hiểu các nguyên tắc cơ bản của AI. “Xây dựng AI”, phần thứ hai, khám phá các thuật toán chi tiết hơn giúp tạo ra các kỹ thuật AI.
Để tham gia đầy đủ vào bài học mang tính kỹ thuật hơn này, bạn nên có một số kiến thức cơ bản về lập trình Python.
Nó hoàn hảo cho những cá nhân muốn tiến sâu hơn vào ứng dụng phát triển AI và vượt xa các nguyên tắc cơ bản.
Các yếu tố của AI nổi bật nhờ sự cống hiến cho việc dân chủ hóa và trao quyền cho kiến thức AI. Tìm hiểu sâu về AI không quan trọng bằng việc hiểu được các ứng dụng tiềm năng của nó trong nhiều ngành công nghiệp.
Khóa học nhấn mạnh rằng AI không chỉ dành cho các kỹ sư mà còn dành cho tất cả mọi người quan tâm đến tương lai của công nghệ và nó thúc đẩy nhiều cách sử dụng công nghệ khác nhau.
2. Python dành cho Khoa học dữ liệu, AI & Phát triển
“Python dành cho Khoa học dữ liệuKhóa học , AI & Development”, do IBM sản xuất và có sẵn trên Coursera, là một khóa học toàn diện nhằm giúp người học tiếp cận với thế giới lập trình Python.
Cụ thể là trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và phát triển.
Với định dạng của khóa học thân thiện với người mới bắt đầu này, bạn có thể học lập trình bằng Python trong vài giờ, ngay cả khi bạn không có kiến thức chuyên môn về lập trình trước đó.
Bạn sẽ có được sự hiểu biết cơ bản về Python trong suốt khóa học, bao gồm các biến, cấu trúc dữ liệu, biểu thức và kiểu dữ liệu.
Bạn sẽ trở nên thành thạo trong việc phân nhánh, vòng lặp, hàm, đối tượng và lớp trong logic lập trình Python. Việc sử dụng các thư viện Python—như Pandas, Numpy và Beautiful Soup—rất quan trọng cho việc phân tích và thao tác dữ liệu cũng được đề cập trong khóa học.
Phương pháp thực hành của khóa học này là một trong những đặc điểm nổi bật của nó. Trong các phòng thí nghiệm thực tế với Máy tính xách tay Jupyter, bạn sẽ có thể áp dụng kiến thức mới thu được của mình.
Vì nó cho phép bạn xử lý dữ liệu xác thực và giải quyết các vấn đề thực tế nên trải nghiệm thực tế này là vô giá.
Sau khi kết thúc khóa học, bạn sẽ có được sự tự tin khi sử dụng Python để tạo các chương trình đơn giản, tương tác với dữ liệu và tự động hóa các công việc hàng ngày.
Một loạt các ngành công nghiệp, trong đó có phát triển phần mềm, kỹ thuật dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, DevOps, khoa học và phân tích dữ liệu, có thể được hưởng lợi từ các kỹ năng bạn có được.
3. AI cho mọi người
“AI cho mọi người”, một khóa học do deeplearning.ai cung cấp, được thiết kế dành cho bất kỳ ai muốn tìm hiểu về tiềm năng mang tính cách mạng của trí tuệ nhân tạo mà không bị sa lầy vào chi tiết.
Khóa học này hướng dẫn bạn về các tác động xã hội và thương mại của trí tuệ nhân tạo đồng thời cung cấp sự hiểu biết thấu đáo về những gì nó có thể và không thể đạt được.
Bất kể chuyên môn kỹ thuật của một người là gì, nó nhằm mục đích làm sáng tỏ các nguyên tắc AI và làm cho chúng trở nên dễ hiểu đối với nhiều đối tượng hơn.
Trong khóa học, bạn sẽ tìm hiểu thêm về hoạt động bên trong của học máy và học sâu, hai lĩnh vực trí tuệ nhân tạo gần đây đã thu hút rất nhiều sự quan tâm.
Ngoài ra, bạn sẽ nghiên cứu các nghiên cứu điển hình trong thế giới thực chứng minh những ứng dụng hữu ích của trí tuệ nhân tạo trong nhiều lĩnh vực.
Để đảm bảo rằng sinh viên được chuẩn bị để đưa ra những đánh giá sáng suốt trong lĩnh vực của mình, khóa học cũng đề cập đến các vấn đề đạo đức xung quanh AI.
Việc tập trung vào ý nghĩa thương mại của AI trong “AI cho mọi người” là một trong những thành phần đáng chú ý nhất của nó.
Những người tham gia sẽ có được kiến thức về các chiến thuật để tạo ra một công ty tập trung vào dữ liệu và tìm hiểu cách vượt qua thành công cuộc cách mạng AI trong chính công ty của họ.
Người học sẽ tốt nghiệp khóa học này với các kỹ năng cần thiết để áp dụng các phương pháp do AI điều khiển trong các hoạt động nghề nghiệp của mình, bên cạnh kiến thức cơ bản về lĩnh vực này.
4. AI cho điều tốt
Khóa học “AI for Good” là một sáng kiến tiên tiến của deeplearning.ai nhằm mục đích sử dụng trí tuệ nhân tạo để giải quyết các vấn đề khó khăn trên toàn cầu.
Khóa học này mang đến cơ hội hiếm có để phát triển các khả năng kết hợp trí thông minh của máy tính và con người để mang lại những tác động có lợi trong thế giới thực.
Nó được thiết kế để các chuyên gia, sinh viên và bất kỳ ai quan tâm đến việc cải thiện xã hội và môi trường có thể dễ dàng hiểu được.
Bạn sẽ học nền tảng phương pháp để tạo các dự án AI trong suốt khóa học.
Đối với các dự án tập trung vào giám sát đa dạng sinh học, năng lượng gió, ô nhiễm không khí và quản lý thảm họa, bạn sẽ đánh giá dữ liệu và tạo mô hình AI.
Để cung cấp cho bạn kiến thức thực tế về các ứng dụng AI, khóa học cũng xem xét các nghiên cứu điển hình trong thế giới thực liên quan đến sức khỏe cộng đồng, biến đổi khí hậu và quản lý thiên tai.
Bạn sẽ khám phá cách tạo mô hình AI để tăng khả năng dự đoán việc sản xuất điện gió, sử dụng thị giác máy tính kỹ thuật nhận biết và phân loại động vật để theo dõi đa dạng sinh học và đánh giá chất lượng không khí bằng mạng lưới thần kinh.
Khóa học cũng bao gồm việc sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên để gửi tin nhắn văn bản sau thảm họa và phát triển quy trình phân loại hình ảnh để đánh giá thiệt hại bằng ảnh vệ tinh.
Khung dự án AI for Good, Sổ ghi chép Jupyter, thị giác máy tính, học máy có giám sát, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích dữ liệu khám phá, v.v. nằm trong số những kỹ năng bạn sẽ có được.
Bạn sẽ có các kỹ năng và thông tin cần thiết để làm việc trong các dự án AI for Good và tạo ra các sản phẩm sử dụng AI vì mục đích môi trường và nhân đạo khi kết thúc khóa học.
5. Nền tảng AI cho mọi người Chuyên môn hóa
Khóa học toàn diện “Nền tảng AI cho chuyên môn hóa mọi người” mà IBM cung cấp trên Coursera nhằm giúp sinh viên làm quen với lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Chuyên ngành này không cần kiến thức lập trình và được thiết kế dành cho những người có ít hoặc không có kinh nghiệm về AI.
Đối với những sinh viên muốn tìm hiểu về tác động của AI và khả năng mang tính cách mạng đối với xã hội và doanh nghiệp, đây là nơi tuyệt vời để bắt đầu.
Ba khóa học tạo nên chuyên ngành, mỗi khóa học tập trung vào một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo riêng biệt. Trong khóa học đầu tiên, “Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo (AI)”, sinh viên được hiểu biết chung về công nghệ, cách sử dụng và cách thức nó thay đổi xã hội.
Bạn sẽ có được kiến thức về đạo đức AI, học kĩ càng, mạng lưới thần kinh, học máy và các chủ đề liên quan khác.
Khóa học thứ hai đi sâu vào việc sử dụng các dịch vụ Watson AI, có tiêu đề “Bắt đầu với AI bằng cách sử dụng IBM Watson”.
Bạn sẽ khám phá cách tối đa hóa nhiệm vụ trong môi trường làm việc và tăng năng suất bằng cách sử dụng các chương trình như Watson Studio. Các tính năng và chức năng của Dịch vụ IBM Watson trong vòng đời AI cũng được đề cập trong khóa học này.
Khóa học cuối cùng, “Xây dựng chatbot hỗ trợ AI mà không cần lập trình”, tập trung vào việc xây dựng chatbot mà không cần viết mã.
Tất cả đều sẽ được đề cập đến những ưu điểm của chatbot, cách sử dụng Watson Assistant để xây dựng một chatbot thân thiện với người dùng và cách tích hợp nó với một trang web.
Bạn sẽ hoàn thành một số nhiệm vụ viết mã, thực hành trong quá trình chuyên môn hóa. Cuối cùng, một chatbot hỗ trợ khách hàng được hỗ trợ bởi AI của Watson trên một trang web sẽ được tạo, thử nghiệm và triển khai.
6. Trí tuệ nhân tạo AZ 2023
Khóa học được thiết kế chính xác “Trí tuệ nhân tạo AZ 2023” mở ra kho tàng kiến thức cho phép bạn đào sâu vào thế giới Trí tuệ nhân tạo (AI).
Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn các nguyên tắc cơ bản ngay từ đầu, đảm bảo rằng bạn đã thiết lập được nền tảng vững chắc.
Sự phức tạp của trí tuệ nhân tạo được bộc lộ khi bạn tiếp tục, cung cấp cái nhìn sâu sắc về tiềm năng mạnh mẽ của công nghệ tiên tiến này. Mỗi mô-đun trong khóa học được xây dựng dựa trên mô-đun trước đó, với mục tiêu tạo điều kiện cho việc học tập tiến bộ.
Điều này mang lại cho quỹ đạo học tập của bạn một nhịp điệu, tạo điều kiện cho việc tiếp thu các khái niệm AI phức tạp dễ dàng hơn nhiều. Ở đây, các bài tập thực tế vừa thú vị vừa rất sâu sắc được sử dụng để nâng cao khả năng hiểu của bạn.
Bạn sẽ có cơ hội làm việc với dữ liệu trong thế giới thực và bạn sẽ cảm thấy phấn khích trước thử thách rút ra những hiểu biết sâu sắc có giá trị từ dữ liệu đó.
Khóa học này nổi bật nhờ khả năng làm sáng tỏ các ý tưởng lý thuyết thông qua ứng dụng trong thế giới thực. Thay vì chỉ là người tiêu dùng thông tin thụ động, bạn được đưa vào một môi trường học tập sôi động.
Có một số trở ngại trong khóa học này sẽ kiểm tra khả năng suy nghĩ chín chắn và giải quyết vấn đề của bạn.
Khóa học này trang bị cho bạn những kỹ năng cần thiết để sử dụng thông tin này thành công, bên cạnh việc cung cấp cho bạn những kiến thức cần thiết.
7. Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo (AI)
Đắm mình trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo hấp dẫn bằng cách tham gia khóa học “Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo (AI)” của Coursera.
Khóa học này đảm bảo nền tảng vững chắc về các ý tưởng cốt lõi của AI và mở ra con đường hiểu biết sâu sắc về lĩnh vực này.
Bạn được dẫn dắt ngay từ đầu thông qua một lộ trình học tập nghiêm ngặt, tiết lộ cẩn thận nhiều khía cạnh của trí tuệ nhân tạo.
Cách tổ chức tài liệu trong khóa học đảm bảo rằng kiến thức được xây dựng dần dần và mỗi mô-đun sẽ được chuyển sang mô-đun tiếp theo một cách tự nhiên.
Phương pháp được cân nhắc kỹ lưỡng này giúp thúc đẩy sự hiểu biết sâu sắc về các khái niệm AI và giúp việc học trở nên dễ dàng hơn.
Chương trình bao gồm nhiều chủ đề, bao gồm học sâu, học máy, mạng lưới thần kinh, v.v.
Bạn đang đi sâu vào trọng tâm của trí tuệ nhân tạo và nghiên cứu cơ chế vận hành các hệ thống thông minh—bạn không chỉ lướt qua bề mặt.
Khóa học chứa đầy các bài tập thực tế cung cấp cho bạn phương pháp học tập thực hành. Tương tác với các bộ dữ liệu trong thế giới thực là một trải nghiệm hấp dẫn và mang tính hướng dẫn được cung cấp cho bạn.
Khóa học buộc bạn vào một môi trường học tập thú vị, năng động, điều này không khiến bạn trở thành một sinh viên thụ động.
Mục tiêu của khóa học là kiểm tra khả năng tư duy phản biện và giải quyết vấn đề của bạn. Việc áp dụng kiến thức vào các tình huống thực tế có liên quan cũng quan trọng như việc tiếp nhận kiến thức đó.
8. Chuyên ngành máy học
Đại học Stanford và DeepLearning.ai cung cấp Chuyên ngành Học máy.
Chương trình AI hoàn chỉnh do Coursera cung cấp nhằm cung cấp cho sinh viên nền tảng vững chắc về lý thuyết AI cũng như các khả năng học máy hữu ích.
Những người tham gia chuyên ngành này sẽ khám phá nhiều chủ đề về học máy. Ban đầu, họ sẽ sử dụng các công cụ Python nổi tiếng như NumPy và scikit-learn để xây dựng mô hình học máy.
Cả hai chiến lược học tập có giám sát và không giám sát đều được đề cập trong khóa học.
Bạn sẽ học cách tạo và huấn luyện các mô hình cho các vấn đề dự đoán và phân loại nhị phân, chẳng hạn như hồi quy tuyến tính và logistic, sử dụng phương pháp học có giám sát. Ngoài ra, bạn sẽ được đào tạo mạng lưới thần kinh thực tế bằng cách sử dụng TensorFlow để phân loại nhiều lớp.
Khóa học bao gồm phân cụm và phát hiện bất thường trong bối cảnh học tập không giám sát, cung cấp cho sinh viên những công cụ cần thiết để làm việc với dữ liệu thiếu câu trả lời được gắn nhãn.
Chuyên môn hóa cũng bao gồm các kỹ thuật tập hợp cây, chẳng hạn như cây tăng cường, rừng ngẫu nhiên và cây quyết định.
Khóa học này nhấn mạnh vào việc phát triển hệ thống đề xuất thông qua các kỹ thuật học sâu dựa trên nội dung và chiến lược lọc cộng tác là một trong những tính năng đặc biệt của khóa học.
Ngoài ra, sâu học tăng cường người mẫu được giới thiệu với bạn. Trọng tâm của chuyên ngành là các phương pháp hay nhất về phát triển máy học, đảm bảo rằng các mô hình do sinh viên xây dựng rất phù hợp với các nhiệm vụ và dữ liệu trong thế giới thực.
Bạn sẽ tốt nghiệp chương trình với khả năng nắm vững các ý tưởng cơ bản về học máy cũng như các kỹ năng thực hành cần thiết để sử dụng các phương pháp này nhằm giải quyết các vấn đề khó khăn trong thế giới thực.
9. Chuyên sâu
Chuyên ngành Deep Learning của DeepLearning.AI là chương trình giảng dạy giới thiệu cho sinh viên về deep learning và trí tuệ nhân tạo.
Tính chất đơn giản, ngắn gọn và theo nhịp độ riêng của khóa học trực tuyến này do nhà tiên phong về máy học Andrew Ng giảng dạy, giúp những cá nhân mới bắt đầu cuộc phiêu lưu AI của mình có thể tiếp cận khóa học này.
Bắt đầu với ý tưởng cơ bản về mạng lưới thần kinh, bạn sẽ nghiên cứu nhiều chủ đề học sâu khác nhau trong chuyên ngành này.
Bạn sẽ có được kiến thức về các thành phần thiết yếu của kiến trúc mạng nơ-ron cũng như cách xây dựng, đào tạo và sử dụng các mạng nơ-ron sâu được kết nối đầy đủ.
Khóa học cũng khám phá những phát triển công nghệ quan trọng làm nền tảng cho các ứng dụng của học sâu. Khi thăng tiến, bạn sẽ học các chiến lược hữu ích để khởi động các dự án AI của mình và xây dựng danh mục đầu tư phù hợp với ngành.
TensorFlow, máy biến áp, mạng nơ ron phức hợp, mạng thần kinh tái phát, mạng thần kinh nhân tạo và lập trình Python đều được đề cập đến trong chuyên ngành này.
Trí nhớ ngắn hạn dài (LSTM), mô hình chú ý, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phát hiện đối tượng và phân đoạn, hệ thống nhận dạng khuôn mặt, tối ưu hóa, điều chỉnh siêu tham số, học máy, học chuyển giao, truyền ngược và hệ thống nhận dạng khuôn mặt nằm trong số các chủ đề khác mà bạn sẽ nghiên cứu.
Năm lớp, mỗi lớp tập trung vào một khía cạnh riêng biệt của học sâu, tạo nên khuôn khổ của chương trình.
Mạng lưới thần kinh và học sâu, tối ưu hóa mạng lưới thần kinh sâu, dự án máy học tổ chức, mạng lưới thần kinh tích chập và mô hình trình tự là một vài ví dụ.
Mỗi khóa học đều được xây dựng dựa trên khóa học trước đó, đảm bảo sự hiểu biết thấu đáo về học sâu.
10. Toán học cho máy học và khoa học dữ liệu
Chuyên ngành “Toán học cho học máy và khoa học dữ liệu” của DeepLearning.AI là một chương trình giảng dạy thân thiện với người mới bắt đầu, cung cấp cho người học hộp công cụ toán học cơ bản cần thiết cho học máy.
Khóa học này lý tưởng cho bất kỳ ai muốn nâng cao kiến thức cơ bản về toán học của mình cho công việc trong lĩnh vực học máy và khoa học dữ liệu, vì nó chỉ yêu cầu trình độ toán học trung học là điều kiện tiên quyết.
Khóa học này sẽ dạy cho bạn các chủ đề toán học thiết yếu như phép tính, đại số tuyến tính, thống kê và xác suất. Những khả năng cơ bản này cần thiết để hiểu và áp dụng một cách hiệu quả thuật toán học máy.
Khóa học được tổ chức thành ba phần: Đại số tuyến tính cho học máy và khoa học dữ liệu, Giải tích cho học máy và khoa học dữ liệu, Xác suất và thống kê cho học máy và khoa học dữ liệu.
Bạn sẽ bắt đầu bằng cách tìm hiểu về vectơ, ma trận, phép biến đổi tuyến tính và giá trị riêng, tất cả đều cần thiết để hiểu các mô hình học máy.
Sau đó, khóa học đi sâu vào phép tính, dạy bạn về đạo hàm, độ dốc và các kỹ thuật tối ưu hóa như xuống dốc, tất cả đều cần thiết cho việc huấn luyện mạng lưới thần kinh.
Trong phần xác suất và thống kê, bạn sẽ tìm hiểu về các biến ngẫu nhiên, định lý Bayes, phân bố Gaussian và kiểm tra giả thuyết cũng như các công cụ thống kê để phân tích dữ liệu.
Đến cuối khóa học, bạn sẽ có kiến thức thấu đáo về các khái niệm toán học làm nền tảng cho hành vi thuật toán và cách điều chỉnh chúng để triển khai tùy chỉnh.
Nhà tuyển dụng đánh giá cao những tài năng này và họ sẽ giúp bạn chinh phục các câu hỏi phỏng vấn về máy học và có được công việc lý tưởng.
11. Chứng chỉ chuyên nghiệp AI ứng dụng của IBM
Chứng chỉ Chuyên gia AI Ứng dụng của IBM, có trên Coursera, là một chương trình giảng dạy toàn diện được thiết kế để giúp bạn bắt đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
Khóa học này do các chuyên gia của IBM hướng dẫn, lý tưởng cho người mới bắt đầu và không yêu cầu bất kỳ kiến thức lập trình hoặc trí tuệ nhân tạo nào trước đó.
Với thời gian hoàn thành dự kiến là ba tháng với tốc độ XNUMX giờ mỗi tuần, khóa học này đủ linh hoạt để cho phép bạn học theo tốc độ của riêng mình.
Bạn sẽ nắm bắt kỹ lưỡng về trí tuệ nhân tạo (AI), cách sử dụng và trường hợp sử dụng của nó trong khóa học này.
Để bắt đầu, hãy làm quen với ý nghĩa của trí tuệ nhân tạo và xác định các khái niệm như học sâu, học máy và mạng lưới thần kinh.
Học cách xây dựng chatbot AI và trợ lý ảo trên website mà không cần có kiến thức lập trình là một trong những nội dung của khóa học.
Khóa học bao gồm trí tuệ nhân tạo, học máy, lập trình Python, Watson AI, chatbot, học sâu và giao diện lập trình ứng dụng (API).
Bạn cũng sẽ đi sâu vào khoa học dữ liệu, nghiên cứu các công nghệ như dịch vụ IBM Watson AI, OpenCV và API để tạo ra các giải pháp hỗ trợ AI thông qua mã.
Chuyên ngành này bao gồm sáu khóa học, mỗi khóa tập trung vào một chủ đề riêng biệt về AI ứng dụng. Giới thiệu về AI, xây dựng chatbot trên nền tảng AI,
Python cho khoa học dữ liệu, phát triển ứng dụng AI bằng Python và Flask cũng như xây dựng ứng dụng AI bằng API Watson nằm trong số các chủ đề được đề cập.
Mỗi khóa học được xây dựng dựa trên khóa học trước đó, cung cấp sự hiểu biết thấu đáo về AI ứng dụng.
12. Giới thiệu về thị giác máy tính và xử lý hình ảnh
Được IBM trình bày trên Coursera, khóa học “Giới thiệu về Thị giác máy tính và Xử lý hình ảnh” là khóa học thân thiện với người mới bắt đầu nhằm giới thiệu cho sinh viên về lĩnh vực thị giác máy tính hấp dẫn.
Thị giác máy tính có ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, bao gồm robot, thực tế tăng cường và ô tô tự lái.
Mặc dù cần phải làm quen với lập trình Python và số học ở trường trung học, nhưng khóa học này không yêu cầu phải có chuyên môn trước về học máy hay thị giác máy tính.
Bạn sẽ học cách giải thích cách sử dụng thị giác máy tính trong nhiều lĩnh vực cũng như cách giải quyết các vấn đề về thị giác máy tính bằng cách sử dụng các phương pháp phân tích và xử lý hình ảnh trong khóa học này.
Để thực hiện các tác vụ xử lý hình ảnh cơ bản như nhận dạng đối tượng và phân loại hình ảnh, bạn sẽ sử dụng Python, Pillow và OpenCV.
Tạo một bộ phân loại hình ảnh bằng các phương pháp học có giám sát là một chủ đề khác được đề cập trong khóa học. Sáu mô-đun tạo nên cấu trúc khóa học và mỗi mô-đun tập trung vào một lĩnh vực xử lý hình ảnh và thị giác máy tính riêng biệt.
Chúng bao gồm các chủ đề như tổng quan về thị giác máy tính, nhận dạng đối tượng, phân loại hình ảnh học máy, xử lý hình ảnh bằng OpenCV và Pillow, mạng lưới thần kinh và học sâu cũng như trường hợp dự án về phân loại biển báo giao thông.
Khóa học này nhấn mạnh việc học ứng dụng hơn là hiểu biết lý thuyết đơn thuần. Bằng cách thực hiện các dự án thực tế, bạn sẽ phát triển danh mục thành tích thể hiện khả năng của mình trong việc xử lý hình ảnh và thị giác máy tính.
Jupyter Labs và Computer Vision Learning Studio (CV Studio), một nguồn tài nguyên học tập về thị giác máy tính miễn phí, sẽ được kết hợp trong phòng thí nghiệm.
Bạn có thể tải lên, đào tạo và thử nghiệm các mô hình phát hiện và phân loại hình ảnh độc đáo của riêng mình bằng CV Studio.
13. Lớp học trí tuệ nhân tạo hiện đại: Xây dựng 6 dự án
Khóa học “Trí tuệ nhân tạo hiện đại: Xây dựng 6 dự án” trên Udemy sẽ đưa bạn vào một chuyến đi thú vị vào trung tâm của trí tuệ nhân tạo.
Khóa học được lên kế hoạch cẩn thận này sử dụng môi trường học tập dựa trên dự án hấp dẫn để mang đến sự kết hợp giữa kiến thức học thuật và kỹ năng thực tế.
Bạn sẽ khám phá ra rằng mọi dự án trong môi trường học tập này đều được thiết kế để bộc lộ một khía cạnh khác nhau của trí tuệ nhân tạo, mang lại sự hiểu biết toàn diện về lĩnh vực này.
Từ học máy đến học sâu cho đến lĩnh vực mạng lưới thần kinh hấp dẫn, chương trình có rất nhiều chủ đề thú vị.
Với sự trợ giúp của sáu dự án riêng biệt, bạn sẽ đi sâu vào khía cạnh thực tế của trí tuệ nhân tạo (AI), giúp trải nghiệm học tập của bạn trở nên năng động và hấp dẫn.
Để đảm bảo rằng bạn không chỉ học lý thuyết mà còn phát triển khả năng áp dụng các giải pháp AI, khóa học tập trung mạnh vào thực hành thực tế.
Mỗi dự án bạn thực hiện là một bước gần hơn để trở thành chuyên gia về các phương pháp và công nghệ cần thiết trong lĩnh vực AI.
Bạn là người tham gia tích cực, chấp nhận thử thách và bộc lộ điều kỳ diệu mà trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra chứ không chỉ là một học sinh thụ động.
Bằng cách cung cấp một nền tảng nơi khả năng sáng tạo và giải quyết vấn đề của bạn được cải tiến thông qua các dự án thực tế, khóa học “Lớp học thông minh nhân tạo hiện đại: Xây dựng 6 dự án” vượt xa các kỹ thuật học tập thông thường.
Khả năng phát triển, xây dựng và cải tiến các ứng dụng AI của bạn sẽ tăng lên đáng kể khi bạn hoàn thành khóa học.
14. Trí tuệ nhân tạo với Machine Learning, Deep Learning
Khóa học “Trí tuệ nhân tạo với Học máy, Học sâu” đóng vai trò là người hướng dẫn cho bạn trong quá trình điều tra.
Nó cung cấp sự tổng hợp phong phú về lý thuyết và kinh nghiệm khi khám phá các thuật toán và phương pháp cơ bản thúc đẩy trí tuệ nhân tạo (AI) hiện đại.
Khóa học này kết hợp Machine Learning (ML) với Deep Learning (DL) để cung cấp cho bạn các công cụ bạn cần để điều hướng các môi trường dữ liệu phức tạp. Sự hiểu biết sâu sắc về AI, ML và DL được khuyến khích bằng cách tổ chức các mô-đun khóa học.
Bằng cách loại bỏ các lớp thuật toán, chúng sẽ hướng dẫn bạn lý do đằng sau chúng. Để đảm bảo sự hiểu biết toàn diện, các bài giảng lý thuyết và hoạt động thực tế được liên kết với nhau.
Khả năng tạo ra các hệ thống thông minh có thể học hỏi từ dữ liệu của bạn sẽ được cải thiện nhờ làm việc trên các dự án trong thế giới thực.
Điểm hấp dẫn của học máy (ML) và học sâu (DL) là khả năng tìm ra các mẫu trong dữ liệu—một khả năng quan trọng mà khóa học này phát triển một cách cẩn thận.
Bằng cách hướng dẫn bạn đi qua mê cung mạng lưới thần kinh, lĩnh vực bí ẩn của deep learning sẽ trở nên dễ tiếp cận hơn.
Ngoài ra, bằng cách làm rõ các khái niệm về học tập có giám sát, không giám sát và tăng cường, khóa học sẽ làm sáng tỏ lĩnh vực học máy.
Bạn sẽ hiểu biết thực tế về việc chuẩn bị dữ liệu, đánh giá mô hình và các phương pháp tối ưu hóa từ khóa học này, đảm bảo rằng bạn hiểu các nguyên tắc.
Khóa đào tạo cũng làm rõ quá trình xây dựng, mài giũa và cải tiến các mô hình để đưa ra dự báo chính xác. Các hoạt động thúc đẩy bạn sử dụng những gì bạn đã học, điều này thúc đẩy khả năng làm chủ cũng như hiểu biết.
15. Học sâu AZ 2023
Khám phá thế giới thông tin chuyên sâu dựa trên dữ liệu bằng cách đăng ký khóa học “Deep Learning AZ 2023”. Khóa học này đóng vai trò như một ngọn hải đăng, chỉ ra cách để thành thạo học sâu, một nhánh thiết yếu của trí tuệ nhân tạo.
Nó làm cho những địa hình khó khăn của deep learning trở nên dễ hiểu bằng cách mổ xẻ mạng lưới thần kinh với các thành phần được thiết kế tỉ mỉ.
Bạn sẽ tìm hiểu về hoạt động của mạng nơ-ron tích chập và hồi quy khi bạn hoàn thành các khóa học, điều này sẽ giúp bạn nắm vững cách máy tính nhận và xử lý dữ liệu phức tạp.
Khóa học cũng bao gồm việc học không giám sát, giới thiệu cho bạn khoa học và nghệ thuật dạy máy tính tìm ra các mẫu trong dữ liệu không được gắn nhãn.
Nền tảng của khóa học là thành phần thực hành, cung cấp phương tiện đưa kiến thức học thuật vào sử dụng trong các tình huống thực tế.
Bạn sẽ làm việc trong những dự án đầy thử thách để kiểm tra khả năng ứng tuyển của bạn mô hình học sâu để giải quyết những vấn đề cấp bách.
Những nhiệm vụ này là sân chơi để mài giũa khả năng của bạn và đảm bảo bạn hiểu các nguyên tắc cơ bản của deep learning chứ không chỉ là một bài kiểm tra.
Hiểu cách sử dụng Keras và TensorFlow, hai công cụ cơ bản để tạo và tinh chỉnh các mô hình học sâu đáng tin cậy, là một trong những nội dung chính của khóa học.
Ngoài ra, bạn sẽ khám phá quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên, điều này sẽ dẫn đến lĩnh vực tương tác giữa người và máy hấp dẫn.
Để đảm bảo nắm bắt toàn diện về học sâu, khóa học cũng hướng tới lĩnh vực học tập tăng cường.
Kết luận
Lúc đầu, việc phân loại vô số khóa học AI dành cho người mới bắt đầu có vẻ như là một nhiệm vụ quá sức. Nhưng một khi bạn bắt đầu, con đường tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của trí tuệ nhân tạo chắc chắn sẽ rất thú vị.
Các khóa học được thiết kế cẩn thận này cung cấp sự kết hợp giữa kiến thức học thuật và kinh nghiệm thực tế để giúp người mới bắt đầu định hướng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo phức tạp.
Một môi trường học tập thú vị được tạo ra bởi các hướng dẫn tương tác và các dự án thực tế vốn là nền tảng của hầu hết các khóa học cơ bản.
Cùng với việc truyền đạt những kiến thức cần thiết, họ còn nuôi dưỡng trí tò mò và cảm giác thành công ở học sinh.
Sự hỗ trợ toàn diện và tài liệu được cung cấp trong các khóa học này đóng vai trò như một bệ phóng mạnh mẽ, thúc đẩy những người khao khát bước vào một tương lai đầy những đổi mới công nghệ.
Bình luận