Изучение искусственного интеллекта (ИИ) становится все более важным как для технических, так и для нетехнических специалистов, поскольку оно может произвести революцию в различных отраслях и предоставить инновационные решения сложных проблем. Благодаря бесплатным курсам по искусственному интеллекту и онлайн-сертификатам люди могут приобрести необходимые знания и навыки, чтобы оставаться актуальными на современном быстро развивающемся рынке труда.
Специализация машинного обучения от DeepLearning.AI и Stanford Online
Специализация по машинному обучению от DeepLearning.AI и Stanford Online — это основополагающая онлайн-программа, которая представляет собой широкое введение в современное машинное обучение. Эту специализацию из трех курсов преподает Эндрю Нг, провидец ИИ, который руководил критическими исследованиями в Стэнфордском университете и новаторской работой в Google Brain, Baidu и Landing.AI для продвижения области ИИ.
Среди других известных инструкторов Эдди Шью, менеджер по учебным программам DeepLearning.AI; Аарти Багул, инженер по учебным программам; и Джефф Ладвиг, еще один ведущий инструктор DeepLearning.AI.
Первый курс специализации — «Машинное обучение с учителем: регрессия и классификация», который охватывает создание моделей машинного обучения на Python с использованием популярных библиотек машинного обучения NumPy и scikit-learn, а также создание и обучение моделей машинного обучения с учителем для задач прогнозирования и бинарной классификации. , включая линейную регрессию и логистическую регрессию.
Второй курс — «Алгоритмы расширенного обучения», который учит строить и обучать нейронную сеть с помощью TensorFlow для выполнения многоклассовой классификации, применять лучшие практики для разработки машинного обучения, чтобы ваши модели обобщались для данных и задач в реальном мире, а также создавать и использовать деревья решений и методы ансамбля деревьев, включая случайные леса и усиленные деревья.
Третий и последний курс — «Обучение без учителя, рекомендации, обучение с подкреплением», который охватывает использование методов обучения без учителя для обучения без учителя, включая кластеризацию и обнаружение аномалий, создание рекомендательных систем с подходом совместной фильтрации и методом глубокого обучения на основе контента, а также построение модели глубокого обучения с подкреплением.
К концу этой специализации вы овладеете ключевыми концепциями и получите практические ноу-хау, чтобы быстро и эффективно применять машинное обучение для решения сложных реальных проблем. Если вы хотите заняться искусственным интеллектом или построить карьеру в области машинного обучения, специализация по машинному обучению — отличное место для начала.
Введение CS50 в искусственный интеллект с помощью Python Гарвардского университета
Курс CS50 «Введение в искусственный интеллект с помощью Python», предлагаемый Гарвардским университетом, представляет собой вводный курс, посвященный изучению современных концепций и алгоритмов искусственного интеллекта. Курс бесплатный на edX, но студенты могут приобрести подтвержденный сертификат за дополнительную плату. Преподаватели курса: Гордон Маккей, профессор компьютерных наук Гарвардского университета; Брайан Ю, старший преподаватель информатики Гарвардского университета; и Дэвид Малан.
Учащиеся углубятся в идеи, лежащие в основе таких технологий, как игровые движки, распознавание рукописного ввода и машинный перевод. Этот курс учит студентов, как включать концепции и алгоритмы машинного обучения в программы Python с помощью серии практических проектов.
По теме: Краткая история искусственного интеллекта
Студенты познакомятся с теорией, лежащей в основе алгоритмов поиска графов, классификации, оптимизации, обучения с подкреплением и других тем в области искусственного интеллекта и машинного обучения. К концу курса студенты будут иметь опыт работы в библиотеках для машинного обучения и знания принципов искусственного интеллекта, которые позволят им разрабатывать собственные интеллектуальные системы.
ИИ для всех от Coursera в сотрудничестве с DeepLearning.AI
AI для всех — это онлайн-курс, предлагаемый Coursera в сотрудничестве с DeepLearning.AI. Этот курс предназначен для нетехнических учащихся, которые хотят понять концепции ИИ и их практическое применение. В нем представлен обзор ИИ и его влияния на мир, включая ключевые понятия машинного обучения, глубокого обучения и нейронных сетей.
Курс ведет Эндрю Нг, известный эксперт по искусственному интеллекту и основатель DeepLearning.AI. Он также является соучредителем Coursera и ранее преподавал популярные онлайн-курсы по машинному обучению, нейронным сетям и глубокому обучению. Курс состоит из четырех модулей, каждый из которых охватывает разные аспекты ИИ. Это:
Что такое ИИ?Создание проектов ИИСоздание ИИ в вашей компанииИИ и общество
Курс рассчитан на самостоятельное изучение и занимает около 10 часов. Он включает в себя видеолекции, викторины и тематические исследования, которые позволяют учащимся применять концепции, которые они изучили, с помощью популярных языков программирования, таких как Python.
Курс является бесплатным для аудита на Coursera, и финансовая помощь доступна для тех, кто не может позволить себе плату. Сертификат об окончании также доступен за плату.
Ускоренный курс машинного обучения с API TensorFlow от Google
Ускоренный курс по машинному обучению с API TensorFlow — это бесплатный онлайн-курс, предлагаемый Google. Он предназначен для начинающих, которые хотят узнать о машинном обучении и о том, как использовать TensorFlow — популярную библиотеку с открытым исходным кодом для создания и развертывания моделей машинного обучения.
Курс охватывает следующие темы:
Введение в машинное обучение и TensorFlowЛинейная регрессияКлассификацияНейронные сетиРегуляризацияОбучение и проверкаСверточные нейронные сетиОбработка естественного языкаМодели последовательности
На протяжении всего курса вы узнаете о различных методах машинного обучения и о том, как использовать интерфейсы прикладного программирования (API) TensorFlow для создания и обучения моделей. Курс также включает практические упражнения и задания по кодированию, которые помогут вам получить практический опыт создания и развертывания моделей машинного обучения.
Курс доступен бесплатно на веб-сайте Google и предназначен для самостоятельного изучения, поэтому вы можете учиться в удобном для вас темпе. По завершении вы получите сертификат об окончании от Google.
Связанный: 5 новых тенденций в области глубокого обучения и искусственного интеллекта
Введение в ИИ от Intel
Курс Intel® AI Fundamentals — это курс начального уровня, в котором изучаются основы искусственного интеллекта и его приложений. Он охватывает такие темы, как машинное обучение, глубокое обучение, компьютерное зрение, обработка естественного языка и многое другое. Бесплатный курс для самостоятельного изучения включает модули, которые можно проходить в любом порядке.
Восьминедельная программа включает лекции и упражнения. Каждую неделю студенты должны тратить 90 минут на выполнение курсовой работы. Упражнения выполнены на Python, поэтому рекомендуется предварительное знание языка, но студенты также могут изучить его в процессе.
Курс не предлагает сертификат об окончании, но учащиеся могут заработать значки за прохождение каждого модуля. Курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, специалистов по данным и других лиц, заинтересованных в изучении искусственного интеллекта.
Готовы присоединиться к революции ИИ?
Воспользовавшись вышеуказанными ресурсами, люди могут стать частью растущей индустрии искусственного интеллекта и внести свой вклад в формирование ее будущего. Кроме того, курс ChatGPT Prompt Engineering для разработчиков, разработанный в сотрудничестве с OpenAI, предлагает разработчикам возможность научиться использовать большие языковые модели (LLM) для экономичного и эффективного создания мощных приложений. Курс ведут два известных специалиста в области ИИ: Иса Фулфорд и Эндрю Нг.
Независимо от того, является ли учащийся начинающим или продвинутым инженером по машинному обучению, этот курс предоставит новейшее понимание оперативной разработки и передовых методов использования подсказок для последних моделей LLM. Имея практический опыт, вы узнаете, как использовать API-интерфейсы LLM для различных задач, включая обобщение, вывод, преобразование текста и расширение, а также создание собственного чат-бота. Этот курс предоставляется бесплатно в течение ограниченного времени, так что не упустите возможность присоединиться к революции ИИ.
Источник: Сointеlеgrаph
