本文概述
- The Big Picture
- Applied AI
- AI for Everyone
- 机器学习A-Z
- YouTube
- AWS AI /机器学习
- AI / ML基础
- ML / DL库
- 交互式DL
- edX
- 使用TensorFlow进行AI和DL
- DL专业化
- 人工智能A-Z
- 自动驾驶汽车简介
- 高级ML专业化
- 数据科学, 使用Python的DL / ML
- 通过Google AI学习
愿意学习密集的动手AI或数据科学课程吗？
人工智能技能是需求最高且薪酬丰厚的工作之一。学习AI涉及多个主题, 例如以下主题。
- 机器学习(ML)
- 深度学习(DL)
- 自然语言处理
- 机器人技术
- 神经网络
- 以及更多…
如果你在IT领域工作, 并且有兴趣了解热门话题的趋势, 那么以下内容将对你有所帮助。
The Big Picture
如果你正在寻找一门详细的课程来学习现代AI革命, 那么《人工智能：The Big Picture》将帮助你学习AI的工具, 技术和趋势。 Matthew Renze进行该课程, 以传播有关AI基础知识, 其重要性及其对AI的影响的知识。
当然, 由于该课程的三个学习阶段, 因此初学者喜欢它。
- 数据驱动的AI技术, 例如机器学习, 深度学习, 强化学习
- 构建和使用AI工具。
- 人工智能对IT行业, 社会和劳动力经济的影响。
令人惊讶的消息是, 这门课程不需要你学习那么长时间。只需1小时15m即可学习人工智能。
Applied AI
应用机器学习在线课程提供有关AI, 机器学习和数据科学实践的详细概念性想法。
本课程为所有学生提供在线和离线课程的混合学习体验。你可以参加600多个讲座并在24 * 7的支持下获得专家指导, 从而在365天内学习AI。此外, 你还可以通过Applied AI Course的配乐和视频使AI学习变得有趣而有效。
本课程包括：
- 15多个实际案例研究, 这些案例研究了AI解决方案的问题和数据集
- 30多种机器学习算法
- Python编程, SQL
- 线性代数
- 概率统计
- 数据挖掘
- 机器学习模型
- 自然语言处理和机器学习的基础
- 支持向量机
- 集成模型
- 神经网络与计算机视觉
- 70多个小时的实时内容可满足行业需求和学生的反馈, 等等。
你也可以从他们的现场会议中学习。
AI for Everyone
现在, 每个人都可以使用Coursera –面向所有人的AI在线课程学习人工智能。
如果你正在寻找与课程和学位课程相关的精选在线学习体验, 或者甚至想按日选择课程, 那么Coursera将提供具有成本效益, 灵活且易于访问的AI课程。本课程将花费9个小时来详细介绍AI术语。
通过本课程, 你可以探索：
- 机器学习项目的工作流程
- AI术语
- 人工智能策略
- 数据科学项目的工作流程
如果你可以花更多的钱来向世界顶尖的老师学习, 那么这就是在线认证和课程的最佳AI教育平台。
机器学习A-Z
向两名数据科学专家学习, 以掌握机器学习, 准确的预测和令人信服的分析。
它包含40多个小时的视频, 24篇文章以及两个带有代码模板的补充资源。
让我们探索你将从中学到的东西。
- 准备机器学习环境
- 数据预处理
- 简单/多重线性, 多项式, 后勤, 支持向量, 决策树, 随机森林回归
- K近邻
- 支持向量机
- K均值和层次聚类
- 和其他东西…
机器学习A-Z课程完美地设计为教你进行强大的分析并能够在工业中使用。
YouTube
如果你觉得阅读冗长的教科书或教程很无聊, 那么这个AI学习YouTube频道名为”人工智能频道”将使你惊讶。
自2008年3月以来, 该频道提供了有关AI未来的惊人事实, 技术和知识。
人工智能频道包括以下视频：
- 技术奇点
- 抗衰老
- 超人类主义
- 技术失业
- 合成生物学
- 空间
- 基本收入等
大约99.2万订户正在观看其视频和指南, 以探索他们的人工智能知识。
在你喜欢的时间和地点在线学习。该频道的所有订阅者总是对这种舒适的学习感到高兴。
AWS AI /机器学习
随时了解500家公司信任的AWS机器学习/人工智能服务和Pluralsight产品的机器学习和人工智能的基础知识和先进概念。本课程为那些希望在机器学习和人工智能中获得端到端学习经验的人提供了便利。
此AWS Machine Learning / AI课程包括：
- 亚马逊Lex
- 亚马逊理解
- AWS Polly
- 亚马逊翻译
- 亚马逊转录
- AWS识别
- 贤者
- AWS上的深度学习
你可以通过三个级别来掌握技能：从”初学者”课程开始, 通过”中级”课程提高你的技能, 最后以”进阶学习”结束。
你可以通过使用Pluralsight IQ验证技能水平来选择各种学习机器学习的途径。此外, 你可以从他们的软件, 视频, 移动和电视应用, 专业策划的课程等中学习。
AI / ML基础
如果你希望在业务, 动画, 编程等主题上扩展机器学习体验, 则Lynda提供了最灵活的学习选项。 Lynda课程现已在LinkedIn学习中。
本课程提供一个月的免费订阅和高级课程。你可以在线和离线访问15, 000多个专家主导的Lynda课程。所有AI和机器学习课程都将提供练习文件和测验的练习。这将帮助你获得课程结业证书。
ML / DL库
Fast.ai以一个研究实验室而闻名, 该实验室提供捆绑的免费课程, 以通过AI改变世界。这个大规模的在线公开课程提供12种语言(例如法语, 西班牙语, 德语, 意大利语等)的课程。你只能通过将简历用于特定课程来参加这些课程。
选择”面向程序员的实用深度学习”课程以参加7堂课来进行深度机器学习, 每轮学习需要2个小时, 并且你应该计划每堂课花费大约10个小时在作业上。
让我们来看看课程概述：
- 影像分类
- 生产;从头开始
- 多标签；分割
- NLP；表格数据推荐系统
- 反向传播;从零开始的神经网络
- CNN深潜；伦理
- Resnet; U网GAN
如果你正在寻找人机混合的解决方案, 那么这是学习和实施的最佳选择。
交互式DL
srcmini –使用PyTorch进行深度学习可提供深度学习模型的现代学习体验。 srcmini设计的课程旨在学习你职业生涯各个阶段的数据科学和分析技能。
本课程包括53个练习和17个视频。这将花费你4个小时。
你将学习：
- PyTorch简介
- 人工神经网络
- 卷积神经网络(CNN)
- 使用卷积神经网络
这些综合的在线学习资源课程由世界顶级数据科学家提供实时反馈。 12000多家公司正在采用此课程来提高其员工的技能。
edX
edX是你值得信赖的大学级平台, 以在线人工智能教育和学习而著称, 面向全球学生, 涉及广泛的学科。 edX的在线课程由哈佛, 麻省理工学院, 伯克利, IBM开设, 有超过2000万人。
在此在线AI教育课程中, 你可以学习：
- 自然语言处理
- 强化学习
- 预测分析
- 深度神经网络
- 图像处理
- 人脑, 还有更多。
这是一个很好的平台, 可通过学习AI技术, 搜索算法, 逻辑问题和游戏的动手经验来提高你的AI学习和练习技能。你还可以从其移动应用程序中学习2000多种在线课程。
使用TensorFlow进行AI和DL
Edureka是机器学习技术和AI中PGP最好的全球电子学习平台之一。你可以从行业从业者Edureka培训师那里获得实用而全面的学习经验。
如果你是新手, 则可以参加为期28周的深度学习计划, 以学习：
- 人工智能
- 深度学习
- 图形模型
- 强化学习
- Python编程
- 使用Python进行自然语言处理
这项由教师指导和自我安排进度的课程的时间为9个月零450多个小时。
过去有100多个国家/地区的人们从Edureka的各种资源中学习, 例如YouTube视频, 课堂录制, 移动应用, 博客, PDF, 录制的视频会议, 演示, 可下载的内容, 专家讨论等。
DL专业化
Ng的高级深度学习。有五个模块, 并且通过Coursera提供了一门课程。
本课程的重点是教你理论知识及其在行业中的应用方式。
这里是你将要了解的一些主题。
- 深度学习的基础知识及其运作方式
- 如何建立神经网络
- 技术趋势
- 开发深度学习应用程序的行业最佳实践
- 了解优化算法–动量, RMSprop, Adam等。
- 在TensorFlow中实现神经网络
- 如何解决机器学习中的错误
- 应用端到端学习, 迁移学习和多任务学习
- 机器学习策略
- 建立并应用卷积神经网络
- 以及更多…
该课程包含视频, 测验, 阅读文档和练习。你可以选择注册所有模块, 也可以单独学习。
如果你正在考虑建立AI事业, 那么我相信这会有所帮助。
人工智能A-Z
了解如何在Udemy上构建AI已受到45, 000多名学生的喜爱。该课程包含超过15个小时的视频, 15篇文章和七个补充资源。
你将在本课程中学到什么？
- 人工智能的介绍以及为什么？
- 强化学习基础
- 马尔可夫决策过程
- 创造自动驾驶汽车深度学习环境
- Q学习
- 安装Anaconda, Python, 沮丧
- 建立和玩AI
自动驾驶汽车简介
对自动驾驶汽车技术感到兴奋？
本入门课程旨在教你自动驾驶汽车技术的基本知识。
这是Udacity提供的纳米学位课程, 你将在其中学习以下内容。
- 贝叶斯思维
- 面向对象编程
- 线性代数
- C ++基础
- 数据结构与算法
- 微积分和python可视化库
- 机器学习和计算机视觉
这是一个为期四个月的学期课程。
高级ML专业化
AML专业课程由Coursera的高等经济学院提供。
七个模块涵盖以下内容。
- 深度学习导论
- 赢得数据科学比赛
- 贝叶斯方法
- 自然语言处理
- 实用强化学习
- 计算机视觉中的深度学习
- 通过机器学习应对挑战
完成后, 你将获得证书。
数据科学, 使用Python的DL / ML
动手！
它与Frank Kane教授的各种技术混合在一起。
如果你是新手, 并且希望从AI入门, 那么这将很有帮助。你将学习一些主题：
- 预测模型
- 实验设计
- 深度学习和神经网络
- Python实践
- 使用Python进行机器学习
- 数据挖掘
- 处理实时数据
通过Google AI学习
Google最近宣布了一个从新手到专家的学习门户。 Google AI教育获得了教程, 动手练习。
你可以从专家级别, 内容类型和机器学习开发阶段筛选资源。它结合了免费和推荐的付费课程, 并且强烈推荐给有兴趣学习AI的任何人。
总结
我希望以上内容可以帮助你选择一个可以在AI职业生涯中学习的东西。
来源：
https://www.srcmini02.com/41900.html
