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2018年6个最佳免费在线人工智能课程

围绕人工智能(AI)、自动化和认知系统原则和实践的基本基础可能会变得越来越有价值,无论你所在的是哪个业务领域、专业知识或专业技能。

所幸的是,如今你不需要花费数年时间在大学学习,以熟悉掌握这项看起来非常复杂的技术。近年来,有越来越多的在线课程涌现出来,涵盖从基础到高级实施的所有内容。

有些课程是针对想要直接编码他们自己人工神经网络的人,并且可以理解为具有一定的技术能力。还有一些课程,是针对那些想要了解如何让人工智能技术被任何人使用的人,无论是否具备前沿的技术专业知识,都可以用于解决实际问题。

2018年6个最佳免费在线人工智能课程

在这篇文章中,我们将简要介绍一些目前现有最好的免费在线课程。

Learn with Google AI

这个新推出的资源,是Google计划扩大公众对人工智能理解的一个举措。目前Learn with Google AI正在慢慢增加材料,但已经包含了一个毛宁为材料正在慢慢添加,但它已经包含了一个名为Machine Learning with TensorFlow的速成课程。

本课程涵盖了机器学习的基本介绍、TensorFlow入门、神经网络的设计和培训。

Learn with Google AI的设计目标,是让那些没有机器学习知识的人可以从一开始就进入正题,那些有经验的人可以选择他们感兴趣的模块,而机器学习专家可以把它作为TensorFlow的入门介绍。

Google – Machine Learning

这是Google通过Udacity提供的一个更为深入的课程。因此,该课程并不针对完全的新手,并假设积累了一定的机器学习经验,达到至少熟悉监督式学习方法的程度。

该课程侧重于深度学习,以及可以从大型复杂数据集中进行学习的自学系统设计。

该课程面向那些希望将机器学习、神经网络技术用于工作中的数据分析师、数据科学家或机器学习工程师,以及那些想要利用大量开源库和材料的企业个人。

Stanford University – Machine Learning

本课程是通过Coursera提供的,由Google深度学习研究部门“Google Brain”创始人、前百度人工智能负责人Andrew Ng教授。

整个课程可以免费学习,如果你打算利用你的人工智能的理解来提高职业前景的话,也可以选择支付认证费用,这当然也是很有用处的。

该课程涵盖了从语音识别和增强网页搜索的实际机器学习实施范围,同时也涉及统计学主题的深入讨论,例如线性回归、神经网络“学习”的反向传播方法以及Matlab教程——Matlab是基于概率的人工智能工具最广泛使用的编程语言。

Columbia University – Machine Learning

该课程是免费在线提供的,如果需要的话也可以选择支付认证费用。

该课程承诺教授用于解决现实问题的模型、方法和应用,使用概率和非概率方法,以及监督和无监督式学习。