Różne

7 świetnych bezpłatnych kursów online, które pomogą Ci poznać sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe

7 świetnych bezpłatnych kursów online, które pomogą Ci poznać sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Przy całym szumie wokół sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, może przyszło ci do głowy, czy są to realne pola do kariery lub zmiany kariery. Ale zanim podejmiesz taką poważną decyzję, możesz najpierw dowiedzieć się, o co im chodzi.

Tutaj zebraliśmy jedne z najlepiej ocenianych i recenzowanych kursów z tych tematów, z których możesz skorzystać bezpłatnie. To tylko sugestie, a w sieci można znaleźć znacznie więcej.

POWIĄZANE: 13 DARMOWYCH STRON, ABY UZYSKAĆ ​​WPROWADZENIE DO UCZENIA MASZYNOWEGO

Jaki jest najlepszy sposób nauki sztucznej inteligencji dla początkujących?

Jak wszystko w życiu, najlepszym sposobem, aby dowiedzieć się wszystkiego, jest zmoczenie stóp.

Obejrzyj niektóre TedTalks na YouTube, przeczytaj kilka postów na blogach, znajdź fora i grupy na platformach mediów społecznościowych i przeczytaj kilka książek na ten temat.

Ale ostatecznie musisz realistycznie ocenić, czy temat rzeczywiście Cię interesuje, czy nie. Zanim zdecydujesz się podjąć decyzję, ukończ kilka bezpłatnych kursów na ten temat lub, jeśli to możliwe, płatnych i sprawdź, czy to naprawdę jest dla Ciebie.

Kolejną dobrą radą jest znalezienie kogoś, kto zrobił to, co zamierzasz. Wybierz ich mózgi i dowiedz się, jak to zrobili i czy poleciliby to, czy nie.

LinkedIn może być tutaj dobrym początkiem. Spróbuj połączyć się z kimś w terenie i rozpocząć rozmowę - kto wie, dokąd Cię to zaprowadzi!

Jeśli chcesz poznać przygodę początkującego od zerowej wiedzy do mistrzostwa, możesz przeczytać następującą historię na hackernoon.com.

Jeśli nadal jesteś zainteresowany, zebraliśmy poniżej kilka świetnych kursów na temat sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Wszystkie są bezpłatne, ale do ich ukończenia możesz potrzebować podstawowej wiedzy z innych przedmiotów.

Powodzenia!

Gdzie mogę bezpłatnie dowiedzieć się o sztucznej inteligencji?

Jest kilka miejsc, w których możesz dowiedzieć się o sztucznej inteligencji online i bezpłatnie. Na przykład wiele najlepszych uniwersytetów technicznych na świecie przesłało treści, które można oglądać bezpłatnie w witrynach takich jak YouTube.

Możesz również rozważyć wzięcie udziału w niektórych z ich bezpłatnych kursów online na takie tematy.

Ale jeśli chcesz usiąść i ukończyć rzeczywisty kurs, oto jedne z najlepszych dostępnych w tej chwili kursów.

1. Sztuczna inteligencja EdX

EdX słynie z dogłębnych i łatwych do naśladowania kursów. Dla naszych celów tutaj ich kurs sztucznej inteligencji jest świetnym bezpłatnym kursem online.

Następna runda rozpocznie się we wrześniu 2019 roku, więc jeśli jesteś zainteresowany, zapisz się.

Ten wspaniały kurs obejmuje tematy dotyczące zastosowań sztucznej inteligencji, takich jak robotyka i NLP, algorytmy uczenia maszynowego (gałąź AI), struktury danych, gry i problemy ze spełnieniem ograniczeń.

Kurs trwa 12 tygodni i jest zaawansowanym samouczkiem z Columbia University. To nic nie kosztuje, ale możesz oznaczyć oficjalnym certyfikatem za kilkaset dolarów.

2. Wprowadzenie do sztucznej inteligencji Audacity

Ten wspaniały kurs od Audacity pomoże ci nauczyć Cię niektórych podstawowych podstaw sztucznej inteligencji. Stanowi część ich serii w programie Nanodegree inżyniera uczenia maszynowego i obejmuje wiele reprezentatywnych zastosowań tej technologii.

Nauczają go Sebastian Thrun i Peter Norvig, którzy pomogą Ci przejść przez takie rzeczy, jak sieci Bayesa, statystyki i uczenie maszynowe oraz aplikacje AI, takie jak NLP, robotyka i przetwarzanie obrazu.

Zanim rozpoczniesz kurs, powinieneś mieć podstawy w algebrze liniowej i teorii prawdopodobieństwa.

3. Sztuczna inteligencja: zasady i techniki, Stanford University

Ten darmowy kurs na Uniwersytecie Stanforda oferuje uczestnikom kursu szansę dowiedzenia się, jak sztuczna inteligencja wykorzystuje narzędzia matematyczne do rozwiązywania złożonych problemów. Obejmuje to takie rzeczy, jak tłumaczenie maszynowe, rozpoznawanie mowy i twarzy oraz autonomiczna jazda.

Obszerne serie wykładów można obejrzeć online i obejmują:

  • Koncepcje uczenia maszynowego
  • Wyszukiwanie drzew
  • Programowanie dynamiczne
  • Heurystyka
  • Granie w gry
  • Procesy decyzyjne Markowa
  • Problemy satysfakcji z ograniczeń
  • Sieci bayesowskie
  • Logika

Kurs zawiera również zestaw zadań sprawdzających twoją wiedzę. Wskazane jest, abyś miał podstawy w programowaniu, dyskretnej matematyce i prawdopodobieństwie przed zanurzeniem się.

4. Sztuczna inteligencja Udacity dla robotyki autorstwa Georgia Tech

Kolejny kurs oferowany przez Audacity, ten kurs omawia, w jaki sposób samochody-roboty są programowane przez Stanford i Google.

Stanowi również część wspomnianego wcześniej kursu Deep Learning Nanodegree Foundation.

Kurs, również prowadzony przez Sebastiana Thruna, będzie dotyczył lokalizacji, filtrów Kalmana i cząstek, sterowania PID i SLAM.

Podobnie jak w przypadku innych kursów powyżej, oczekuje się, że będziesz miał podstawy matematyczne, takie jak algebra liniowa i prawdopodobieństwo. Pomogłoby również, gdybyś miał wiedzę o Pythonie, a doświadczenie w programowaniu naprawdę by pomogło.

Jaki jest najlepszy kurs online do uczenia maszynowego?

Jeśli jesteś zainteresowany nauką uczenia maszynowego, oto jedne z najlepszych dostępnych kursów online. Ta lista została stworzona z wielkim wysiłkiem przez Davida Venturiego na freecodecamp.org.

Kryteria najlepszego kursu to:

  1. Musi zawierać znaczną ilość treści uczenia maszynowego. W idealnym przypadku głównym tematem jest uczenie maszynowe. Należy pamiętać, że wykluczone są kursy tylko do głębokiego uczenia się.
  2. Musi być dostępny na żądanie lub oferowany co kilka miesięcy.
  3. Musi to być interaktywny kurs online, więc nie ma książek ani samouczków tylko do odczytu. Chociaż są to realne sposoby uczenia się, ten przewodnik koncentruje się na kursach. Kursy, które są wyłącznie filmami (tj. Bez quizów, projektów itp.) Są również wykluczone.

Więc bez zbędnych ceregieli, tutaj (ich zdaniem) są najlepsze dostępne kursy uczenia maszynowego. Dostępnych jest o wiele więcej kursów, a freecodecamp.org ma niezłą serię recenzji wielu z nich, jeśli chcesz uzyskać więcej informacji.

1. Uczenie maszynowe na Uniwersytecie Stanforda za pośrednictwem Coursera

Uniwersytet Stanforda słynie z wysokiej jakości edukacji, a dzięki kursowi uczenia maszynowego nie rzuca się w oczy. ten kurs regularnie otrzymuje świetne recenzje i oceny, a jego program jest na miejscu.

Naucza go Andrew Ng, który założył Google Brain i był byłym głównym naukowcem w Baidu. Kurs został po raz pierwszy uruchomiony w 2011 roku i obejmuje wiele, jeśli nie wszystkie, aspekty przepływu pracy uczenia maszynowego.

Kurs jest bezpłatny i wymaga 5-7 godzin pracy na tydzień. Na koniec możesz otrzymać certyfikat za niewielką opłatą.

2. Wprowadzenie Udacity do uczenia maszynowego w Udacity

Kolejny świetny kurs uczenia maszynowego w Internecie, który możesz studiować za darmo, pochodzi z Udacity. Według hackerearth.com zajmuje drugie miejsce po opisanym powyżej kursie Stanforda.

Kurs stanowi część Nanodegree Analityka Danych Udacity i trwa około 10 tygodni. Kurs nauczy Cię wszystkiego, co musisz wiedzieć, aby obsługiwać zbiory danych przy użyciu technik uczenia maszynowego.

Nauczają go Sebastian Thrun i Katie Malone. Zanim zaczniesz, musisz znać podstawowe pojęcia statystyczne i Python.

3. Uczenie się na podstawie danych (wstępne uczenie maszynowe) według EdX

Ten kurs uczenia maszynowego od EdX jest naszym trzecim i ostatnim, najlepszym kursem online do nauki tego tematu. Prowadzi go Yaser S. Abu-Mostafa, profesor elektrotechniki i informatyki w California Institute of Technology.

Ten darmowy kurs nauczy Cię podstawowych zasad teoretycznych, algorytmów i zastosowań uczenia maszynowego. To wymaga około 10 do 20 godzin tygodniowo dla 10 tygodni ukończyć.


Obejrzyj wideo: Uczenie maszynowe w Python. Wprowadzenie, perceptron, regresja - przygotowanie środowiska (Może 2022).