在一个日益互联和数据驱动的世界中,人工智能的到来是人类智慧的一座丰碑。
人工智能的本质是以机器模拟人类智力为基础,在广泛的应用中找到了相关性,推动了整个行业的颠覆性进步。
其影响是巨大而深远的,从人工智能驱动的诊断提供早期疾病诊断的医疗保健,到教育、金融等。
数据分析常规工作自动化的进展以及改进的可能性 用户体验 这些只是人工智能大放异彩的几个领域。
人工智能领域固有的动态需要致力于持续学习。 随着可想象的界限不断模糊,我们不仅建议而且要求保持开发流程和技术的最新状态。
在这个领域,昨天的发现很快就会成为今天的标准,凸显了工作中创新的快节奏特征。 在不断改进的领域中对相关性的永无休止的追求强调了对不断发展的学习体验的需要。
此外,随着对人工智能知识的需求不断增长,雄心勃勃的工程师迫切需要深入研究这一有趣科学的核心。
破译复杂性的前景 机器学习、深度学习和神经网络很有吸引力。
然而,掌握人工智能的道路常常被认为是困难的,特别是对于那些处于风口浪尖的人来说。 正是在这一点上,结构良好的教育课程的重要性变得显而易见。
随着我们进入人工智能教育领域,大量的课程如雨后春笋般涌现,以满足急切学生的需求。
这些课程针对不同的学习进度和先验知识量身定制,试图拉平学习曲线,让人工智能的入门不再那么令人生畏。
为初学者精心挑选的人工智能课程集合可以作为进入这个有趣领域的踏脚石。 这些课程旨在打下坚实的基础,涵盖广泛的人工智能思想,提供全面的知识。
他们阐明了基本概念,提供了实践经验,并展示了人工智能的实际应用。
开始有组织的学习路线就像打开一扇通向充满可能性的未来的大门。 如果有正确的指导,掌握人工智能的道路会既令人兴奋又有益。
以下精选的人工智能课程旨在打下坚实的基础,点燃兴趣的火花,并为在令人兴奋的人工智能领域的令人满意的航行奠定基础。
1. 人工智能的要素
MinnaLearn 和赫尔辛基大学创建了一系列革命性的免费在线课程,名为“人工智能的要素”。
其目标是揭开人工智能的神秘面纱,让各种背景的人都能理解它。 本课程有两个主要部分。
第一部分“人工智能简介”是一个简单的模块,不需要任何预先的编程知识或高级算术。 对于任何想要更多地了解人工智能、它的可能性以及它如何影响我们日常生活的人来说,它都是理想的选择。
这部分为理解人工智能基础知识提供了坚实的基础。 第二部分“构建人工智能”更详细地探讨了使创建人工智能技术成为可能的算法。
为了完整地参与这个技术性更强的课程,建议具备一些 Python 编程的基础知识。
它非常适合那些希望进一步深入人工智能开发应用并超越基础知识的个人。
《人工智能的元素》因其致力于人工智能知识民主化和赋权而脱颖而出。 了解人工智能的来龙去脉并不重要,重要的是了解其在各个行业的潜在应用。
该课程强调,人工智能不仅适合工程师,也适合所有对技术未来感兴趣的人,并且它促进了该技术的多种用途。
2. 用于数据科学、人工智能和开发的 Python
“Python 为 数据科学“人工智能与开发”课程由 IBM 制作并在 Coursera 上提供,是一门综合课程,旨在让学习者了解 Python 编程的世界。
特别是在数据科学、人工智能和开发领域。
通过这个适合初学者的课程的形式,即使您之前没有编程专业知识,您也可以在几个小时内学会使用 Python 编程。
在整个课程中,您将获得对 Python 的基本了解,涵盖变量、数据结构、表达式和数据类型。
您将精通 Python 编程逻辑中的分支、循环、函数、对象和类。 课程还介绍了对数据分析和操作至关重要的 Python 库(如 Pandas、Numpy 和 Beautiful Soup)的使用。
本课程的特色之一是实践方法论。 在实际实验室中 Jupyter笔记本,您将能够运用新学到的知识。
由于它使您能够处理真实数据并解决实际问题,因此这种实践经验是无价的。
完成课程后,您将获得使用 Python 创建简单程序、与数据交互以及自动化日常琐事的信心。
行业广泛,包括 软件开发、数据工程、人工智能、DevOps 以及数据科学和分析,可以从您获得的技能中受益。
3. 适合所有人的人工智能
Deeplearning.ai 提供的“AI forEverybody”课程专为任何想要了解人工智能革命性潜力而又不想陷入细节的人而设计。
本课程将引导您了解人工智能的社会和商业影响,同时全面了解人工智能可以实现什么和不能实现什么。
无论一个人的技术专业知识如何,它的目的都是揭开人工智能原理的神秘面纱,让更广泛的受众能够理解它们。
在课程中,您将更多地了解机器学习和深度学习的内部工作原理,这两个人工智能领域最近引起了人们的广泛兴趣。
此外,您还将学习现实世界的案例研究,展示人工智能在一系列领域的有用用途。
为了确保学生做好在各自领域做出明智判断的准备,该课程还解决了围绕人工智能的道德问题。
“人工智能为每个人”中对人工智能商业影响的关注是其最引人注目的组成部分之一。
参与者将了解创建以数据为中心的公司的策略,并学习如何在自己的公司中成功经历人工智能革命。
除了对该领域的基本掌握之外,学习者从本课程毕业后还将具备在其专业活动中应用人工智能驱动方法所需的技能。
4. 人工智能为善
“AI for Good”课程是 deeplearning.ai 的一项前沿举措,旨在利用人工智能解决全球难题。
本课程提供了一个难得的机会来发展将计算机和人类智能相结合的能力,从而在现实世界中产生有益的影响。
它旨在易于专业人士、学生和任何热衷于改善社会和环境的人理解。
您将在整个课程中学习创建人工智能项目的系统基础。
对于以生物多样性监测、风能、空气污染和灾害管理为中心的项目,您将评估数据并创建人工智能模型。
为了让您实际掌握人工智能应用,该课程还研究了与公共卫生、气候变化和灾害管理有关的现实案例研究。
您将了解如何创建人工智能模型来提高风力发电的可预测性,利用 计算机视觉 用于生物多样性监测的动物识别和分类技术,以及使用神经网络评估空气质量的技术。
该课程还包括使用自然语言处理技术来处理灾难后发送的短信,以及开发图像分类管道以使用卫星照片进行损失评估。
AI for Good 项目框架、Jupyter Notebooks、计算机视觉、监督机器学习、自然语言处理、探索性数据分析等都是您将获得的技能。
课程结束时,您将拥有从事人工智能公益项目所需的技能和信息,并创建利用人工智能促进环境和人道主义事业的产品。
5. 每个人专业化的AI基础
IBM 在 Coursera 上提供的综合课程“每个人的人工智能基础专业化”旨在让学生熟悉人工智能 (AI) 领域。 该专业不需要编程知识,专为那些几乎没有人工智能经验的人而设计。
对于有兴趣了解人工智能对社会和企业的影响和革命可能性的学生来说,这是一个很好的起点。
该专业由三门课程组成,每门课程都专注于人工智能的一个不同领域。 在第一门课程“人工智能(AI)概论”中,学生将对该技术、其用途以及它如何改变社会有一个总体了解。
您将获得人工智能伦理知识, 深入学习、神经网络、机器学习和其他相关主题。
第二门课程深入探讨 Watson AI 服务的使用,标题为“使用 IBM Watson 开始使用 AI”。
您将了解如何使用 Watson Studio 等程序最大限度地提高工作环境中的职责并提高工作效率。 本课程还介绍了 AI 生命周期内 IBM Watson Services 的特性和功能。
最后一门课程“无需编程即可构建人工智能驱动的聊天机器人”,重点介绍无需编写代码即可构建聊天机器人。
聊天机器人的优势、如何利用 Watson Assistant 构建用户友好的聊天机器人以及如何将其与网站集成都将涵盖。
在专业化期间,您将完成许多动手编码任务。 网站上由 Watson AI 支持的客户支持聊天机器人最终将被创建、测试和实施。
6. 人工智能 AZ 2023
精心设计的课程“人工智能AZ 2023”解锁了知识宝库,让您深入挖掘人工智能(AI)的世界。
本课程从一开始就引导您了解基础知识,确保奠定坚实的基础。
随着您的深入,人工智能的复杂性就会逐渐显现出来,让您深入了解这项创新技术的强大潜力。 课程中的每个模块都建立在之前的模块的基础上,其目标是促进渐进式学习。
这给你的学习轨迹带来了节奏,从而有助于更轻松地吸收复杂的人工智能概念。 在这里,我们使用既有趣又非常有洞察力的实际作业来提高您的理解力。
您将有机会使用现实世界的数据,并且您将对从中提取有价值的见解的挑战感到兴奋。
本课程之所以脱颖而出,是因为它能够通过现实世界的应用来揭开理论思想的神秘面纱。 您不再只是一个被动的信息消费者,而是被推入一个充满活力的学习环境。
本课程中有几个障碍将测试您批判性思考和解决问题的能力。
除了为您提供必要的知识之外,本课程还为您提供成功使用此信息所需的技能。
7. 人工智能(AI)简介
参加 Coursera 的“人工智能 (AI) 简介”课程,让自己沉浸在人工智能的迷人领域中。
本课程确保为人工智能的核心思想打下坚实的基础,并为深入理解该领域开辟道路。
从一开始,您就会经历一条严格的学习路线,仔细地揭示人工智能的许多方面。
课程中材料的组织方式确保了知识的逐步积累,并且每个模块自然地流动到下一个模块。
这种经过深思熟虑的方法除了使学习变得更容易之外,还可以促进对人工智能概念的深刻理解。
该计划涵盖广泛的主题,包括深度学习、机器学习、神经网络等。
您正在深入研究人工智能的核心并研究为智能系统提供动力的机制,而不仅仅是浏览表面。
该课程充满了实践练习,为您提供实践学习的方法。 与现实世界的数据集接触是为您提供的一种有趣且有启发性的体验。
课程迫使你进入一个有趣的、动态的学习环境,这不会让你成为一个被动的学生。
该课程的目的是测试您批判性思考和解决问题的能力。 在相关的现实世界中应用知识与接收知识同样重要。
8. 机器学习专业
斯坦福大学和 DeepLearning.ai 提供机器学习专业课程。
Coursera 提供的完整人工智能课程旨在为学生提供坚实的人工智能理论基础以及有用的机器学习能力。
该专业的参与者将探索广泛的机器学习主题。 最初,他们将使用 NumPy 和 scikit-learn 等著名的 Python 工具来构建 机器学习模型.
课程涵盖监督和非监督学习策略。
您将学习如何使用监督学习创建和训练二元分类和预测问题的模型,例如逻辑回归和线性回归。 此外,您还将接受使用 TensorFlow 进行多类分类的实用神经网络训练。
该课程涵盖了无监督学习背景下的聚类和异常检测,为学生提供了处理缺乏标记答案的数据所需的工具。
该专业还包括树集成技术,例如提升树、随机森林和决策树。
本课程的特色之一是强调通过基于内容的深度学习技术和协作过滤策略来开发推荐系统。
另外,深 强化学习 型号都介绍给你了。 该专业的重点是机器学习开发最佳实践,这保证了学生构建的模型非常适合现实世界的任务和数据。
从该课程毕业后,您将牢牢掌握基本的机器学习思想以及使用这些方法解决现实世界难题所需的实践技能。
9. 深度学习专业化
DeepLearning.AI 的深度学习专项课程是一门入门课程,向学生介绍深度学习和人工智能。
这门在线课程由机器学习先驱吴恩达 (Andrew Ng) 教授,简单、简短且可自定进度,适合刚开始人工智能冒险的个人。
从神经网络的基本思想开始,您将学习本专业的各种深度学习主题。
您将了解神经网络架构的基本组成部分,以及如何构建、训练和使用完全连接的深度神经网络。
该课程还探讨了支撑深度学习应用的关键技术发展。 随着您的进步,您将学习启动人工智能项目和构建与行业相关的投资组合的有用策略。
TensorFlow、变压器、 卷积神经网络、循环神经网络、人工神经网络和Python编程都包含在这个专业中。
长短期记忆(LSTM)、注意力模型、自然语言处理、 目标检测 分割、人脸识别系统、优化、超参数调整、机器学习、迁移学习、反向传播和人脸识别系统是您将学习的其他主题。
该项目的框架由五个课程组成,每个课程都专注于深度学习的不同方面。
神经网络和深度学习,深度神经网络优化, 机器学习项目 组织、卷积神经网络和序列模型是一些例子。
每门课程都应该建立在前一门课程的基础上,以保证对深度学习的透彻理解。
10. 机器学习和数据科学的数学
DeepLearning.AI 的“机器学习和数据科学数学”专业是一门适合初学者的课程,为学习者提供机器学习所需的基础数学工具箱。
对于任何希望增强机器学习和数据科学工作的数学基础的人来说,本课程都是理想的选择,因为它只需要高中数学水平作为先决条件。
本课程将教您基本的数学主题,例如微积分、线性代数、统计学和概率。 有效理解和应用这些基本能力是必需的 机器学习算法.
该课程分为三个部分:机器学习和数据科学的线性代数、机器学习和数据科学的微积分、机器学习和数据科学的概率与统计。
您将首先学习向量、矩阵、线性变换和特征值,所有这些对于理解机器学习模型都是必不可少的。
然后,该课程深入研究微积分,教您导数、梯度和优化技术,例如 梯度下降,所有这些都是训练神经网络所必需的。
在概率与统计部分,您将学习随机变量、贝叶斯定理、高斯分布和假设检验,以及用于数据分析的统计工具。
在课程结束时,您将全面了解支撑算法行为的数学概念以及如何使它们适应自定义实现。
雇主很看重这些人才,他们将帮助您攻克机器学习面试问题并获得理想的工作。
11. IBM Applied AI专业证书
IBM 应用人工智能专业证书可在 Coursera 上获取,是一门综合课程,旨在帮助您开始进入人工智能领域。
本课程由 IBM 专家主讲,非常适合初学者,不需要任何编程或人工智能知识。
预计完成时间为三个月,每周十小时,它足够灵活,可以让您按照自己的速度学习。
在本课程中,您将全面掌握人工智能 (AI)、其用途和用例。
首先,熟悉人工智能的含义并定义深度学习、机器学习和神经网络等概念。
学习在没有任何编程知识的情况下在网站上构建人工智能聊天机器人和虚拟助手是该课程的特色之一。
该课程涵盖人工智能、机器学习、Python 编程、Watson AI、聊天机器人、深度学习和应用程序编程接口 (API)。
您还将深入研究数据科学,研究 IBM Watson AI 服务、OpenCV 和 API 等技术,以通过代码创建人工智能驱动的解决方案。
该专业由六门课程组成,每门课程都专注于应用人工智能的不同主题。 人工智能简介,构建人工智能驱动的聊天机器人,
涵盖的主题包括用于数据科学的 Python、使用 Python 和 Flask 开发 AI 应用程序以及使用 Watson API 构建 AI 应用程序。
每门课程都建立在前一门课程的基础上,提供对应用人工智能的全面掌握。
12. 计算机视觉和图像处理简介
“计算机视觉和图像处理简介”课程由 IBM 在 Coursera 上开设,是一门适合初学者的课程,旨在向学生介绍计算机视觉的迷人领域。
计算机视觉在多个行业都有应用,包括机器人、增强现实和自动驾驶汽车。
虽然需要熟悉 Python 编程和高中算术,但本课程不需要具备机器学习或计算机视觉方面的专业知识。
在本课程中,您将学习解释计算机视觉如何在许多领域使用,以及如何使用图像处理和分析方法解决计算机视觉问题。
要执行基本图像处理任务(例如对象识别和图片分类),您将使用 Python、Pillow 和 OpenCV。
使用监督学习方法制作图像分类器是本课程涵盖的另一个主题。 课程结构由六个模块组成,每个模块都专注于图像处理和计算机视觉的不同领域。
其中包括计算机视觉概述、对象识别、机器学习图片分类、使用 OpenCV 和 Pillow 进行图像处理、神经网络和深度学习等主题,以及交通标志分类的项目案例。
本课程强调应用学习而不仅仅是理论理解。 通过从事实际项目,您将开发一系列成就,展示您在图像处理和计算机视觉方面的能力。
Jupyter Labs 和计算机视觉学习工作室(CV Studio)(免费的计算机视觉学习资源)将在实验室中合并。
您可以使用 CV Studio 上传、训练和测试您自己独特的图像分类器和检测模型。
13. 现代人工智能大师班:构建6个项目
Udemy 上的“现代人工智能大师班:构建 6 个项目”课程将带您踏上人工智能核心的激动人心之旅。
这门精心策划的课程使用基于项目的引人入胜的学习环境来提供学术知识和实践技能的结合。
您会发现这个学习环境中的每个项目都旨在揭示人工智能的不同方面,提供对该领域的全面理解。
从机器学习到深度学习,再到令人着迷的神经网络领域,该计划充满了有趣的主题。
在六个不同项目的帮助下,您将深入研究人工智能 (AI) 的实践方面,使您的学习体验充满活力且引人入胜。
为了确保您不仅学习理论,而且培养应用人工智能解决方案的能力,该课程非常注重实践实践。
您从事的每个项目都离成为人工智能领域必不可少的方法和技术专家更近了一步。
你是一个积极的参与者,接受挑战并揭示人工智能可以产生的奇迹,而不仅仅是一个被动的学生。
通过提供一个平台,通过实际项目提高您的创造力和解决问题的能力,“现代人工智能大师班:构建 6 个项目”课程超越了传统的学习技巧。
随着您学习本课程的进展,您开发、构建和改进人工智能应用程序的能力将大大提高。
14. 人工智能与机器学习、深度学习
“人工智能与机器学习、深度学习”课程可在您的调查过程中为您提供指导。
它在探索驱动当代人工智能 (AI) 的基本算法和方法时提供了丰富的理论和经验综合。
本课程将机器学习 (ML) 与深度学习 (DL) 相结合,为您提供驾驭复杂数据环境所需的工具。 课程模块的组织方式鼓励对人工智能、机器学习和深度学习的深入理解。
通过消除算法层,它们会引导您了解算法背后的推理。 为了保证全面理解,理论讲座和实践活动联系在一起。
通过实际项目的工作,您创建能够从数据中学习的智能系统的能力将会得到提高。
机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 的吸引力在于它们在数据中查找模式的能力,这是本课程精心培养的一项关键能力。
通过引导您穿越神经网络的迷宫,深度学习的神秘领域将变得更加平易近人。
此外,通过阐明监督学习、无监督学习和强化学习的概念,该课程揭开了机器学习领域的神秘面纱。
通过本课程,您将对数据准备、模型评估和优化方法有实际的了解,确保您理解其中的原理。
培训还阐明了构建、完善和改进模型的过程,以产生精确的预测。 这些活动会促使您运用所学知识,从而促进掌握和理解。
15. 深度学习 AZ 2023
报名参加“深度学习 AZ 2023”课程,探索数据驱动洞察的世界。 本课程就像一座灯塔,展示了精通深度学习(人工智能的重要分支)的方法。
它通过剖析神经网络及其精心设计的组件,使深度学习的困难领域变得易于理解。
随着课程的进展,您将了解卷积神经网络和循环神经网络的工作原理,这将使您牢固掌握计算机如何接收和处理复杂数据。
该课程还涵盖无监督学习,向您介绍教授计算机在未标记数据中查找模式的科学和艺术。
该课程的基础是实践部分,它提供了将学术知识应用于实际情况的方法。
您将从事具有挑战性的项目,测试您的申请能力 深度学习模型 来解决紧迫的问题。
这些任务是磨练你的能力并确保你了解深度学习基础知识的游乐场,而不仅仅是考试。
了解如何使用 Keras 和 TensorFlow 这两种创建和完善可靠深度学习模型的基本工具是本课程的主要收获之一。
此外,您将探索自然语言处理,这将导致机器与人交互的迷人领域。
为了保证深度学习的全面掌握,该课程还探索了强化学习的海洋。
结论
起初,对新手可以访问的大量人工智能课程进行分类似乎是一项艰巨的任务。 但一旦开始,理解人工智能基础知识的道路无疑是令人兴奋的。
这些精心设计的课程将学术知识和现实经验相结合,帮助初学者驾驭复杂的人工智能领域。
交互式教程和实践项目是大多数入门课程的支柱,创造了一个有趣的学习环境。
除了传授必要的知识外,他们还培养学生的好奇心和成功感。
这些课程提供的全方位帮助和材料充当了强大的发射台,推动有抱负的人进入充满技术创新的未来。
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