Ai уроки: 105+ уроков Adobe Illustrator для начинающих (на русском языке)

• ДеАнджело Келли

  Инженер по искусственному интеллекту

  После прохождения этого курса меня рассматривали для новых проектов ИИ в моей компании, и моя зарплата увеличилась на 39%. Гибкий метод обучения Simplilearn помог мне справляться со своей работой одновременно с учебой.

• Марк Хейс

  В целом, у меня был отличный опыт обучения. Содержание курса соответствовало стандартам качества, а преподаватели обладали высокими знаниями. Живые уроки тоже были увлекательными. После окончания курса я работаю консультантом.

• Bibhu Dash

  BDA-Claims Analytics в American Family Insurance

  Я присоединился к Simplilearn с большими ожиданиями, так как мне его порекомендовал коллега. Однако, потратив много часов на живое обучение, проекты, викторины и материалы для чтения, теперь я чувствую себя намного увереннее в своей рабочей среде. Я очень доволен курсом и надеюсь, что он поможет мне в моем будущем карьерном росте.

• Венкатесан Сундарам

  Senior Data Scientist

  Мне очень понравились занятия в Simplilearn. Я узнал много новых и интересных концепций. Этот курс охватывал важные темы ИИ, включая обработку изображений, глубокое обучение и т. д. Примеры из реальной жизни помогли нам лучше понять концепции.

• Индракала Нигам Бенивал

  Технический консультант

  Я закончила магистерскую программу по специальности «Инженер искусственного интеллекта» с отличием от Simplilearn. Спасибо преподавателям курса и всем, кто участвовал в разработке такого замечательного опыта обучения.

• Лина Джайамохан

  Основатель и старший консультант

  Я прошла эту программу, которая состояла из нескольких занятий. В целом учителя знали предмет и выполняли то, что было обещано. Отраслевые проекты были превосходны, и это помогло применить на практике то, что мы узнали в классе. Я бы порекомендовал эти классы всем, кто планирует заняться аналитикой данных.

• Джанани Варун

  Я бы поставил 5 звезд за курс Simplilearn, который я прошел. Это помогает мне легко понять содержание с помощью онлайн-видео для самообучения, а инструкторы также помогают нам своими расширенными знаниями.

• Вишванат Рагха

  Невероятный опыт обучения с Simplilearn. На данный момент я дошел до науки о данных с Python. Все курсы хорошо структурированы с самообучением, живыми занятиями и оценкой. Преподаватели хорошие, общаются со студентами, отвечают на вопросы. Приятного обучения.

• Снеха Патил

  Я поставлю пять звезд… Я записалась на этот курс… содержание курса, общий диск, документы, pdf-файлы и, самое главное, тренер — все потрясающие. Если вы хотите исследовать и получать знания, обязательно выберите Simplilearn.

• Каран Пал Сингх Багга

  Старший аналитик данных

  Это мой первый опыт работы с Simplilearn, и он просто фантастический. Содержание курса превосходно по сравнению с любым другим институтом. Факультеты очень опытные и умелые.

• Саджита Смайли Масилла Мони

  Лектор

  Учебная программа курса была полезной в реальных сценариях и была актуальной. Преподаватели квалифицированные и опытные. Занятия в классе очень интерактивны, и преподаватели всегда готовы максимально развеять наши сомнения. Кроме того, гибкий класс помогает нам изучать один и тот же курс с другими преподавателями и получать больше знаний.

• Sudipta Samanta

  Курсы хорошо структурированы с самообучением, живыми занятиями, проектами и оцениванием. Преподаватели хорошо обучены, хорошо общаются со студентами и умеют решать ваши вопросы. Содержание курса отличное.

• Шайлендер Кумар

  Инструктор Simplilearn г-н Шивендра Кумар очень хорошо справился с глубоким обучением с помощью Tensorflow. Он приложил много усилий, чтобы продвинуть этот высокотехнологичный курс, и четко ответил на все вопросы студентов (даже несколько раз), не ставя под угрозу качество обучения. Я рекомендую этот курс и факультет.

prevNext

Почему

• Развитие навыков для реального карьерного роста , а не оторванные от реальности инструкторы Ведущие специалисты-практики, которые привносят актуальные передовые методы и тематические исследования на занятия, которые вписываются в ваш рабочий график.
• Учитесь, работая над реальными проблемами Проекты Capstone, включающие наборы реальных данных с виртуальными лабораториями для практического обучения
• Структурированное руководство, обеспечивающее непрерывное обучение Круглосуточная поддержка обучения от наставников и сообщества единомышленников для разрешения любых концептуальных сомнений

Курс искусственного интеллекта

• Сколько стоит курс искусственного интеллекта?

  Стоимость курса искусственного интеллекта в Индии начинается от 54 000 рупий  в то время как стоимость курса ИИ в США начинается от  1999  долларов США за любой надежный курс, который помимо теоретических занятий включает в себя практическое обучение и услуги по развитию карьеры. Отдельные лица могут воспользоваться различными сезонными предложениями, чтобы получить скидки при зачислении на курсы искусственного интеллекта Simplilearn.

• Какие лучшие онлайн-курсы по искусственному интеллекту доступны?

  Ниже перечислены некоторые из самых популярных курсов по искусственному интеллекту:

  • Введение в искусственный интеллект

  • Инженер по искусственному интеллекту

  • Наука о данных с Python для ИИ

  • Машинное обучение для ИИ

  • Наука о данных с программированием R для ИИ

  • Глубокое обучение с Keras и TensorFlow для ИИ

  • Обработка естественного языка для AI

  • Усовершенствованное глубокое обучение и компьютерное зрение для ИИ

  • Программа последипломного образования в области искусственного интеллекта и машинного обучения

• Что такое искусственный интеллект?

  Искусственный интеллект — это отрасль вычислительной техники, которая включает разработку компьютерных систем и цифровых сценариев, имитирующих человеческий мозг и выполняющих задачи, которые обычно требуют самообучения и автоматизации. Используя различные подходы к искусственному интеллекту, компьютеры можно научить выполнять работу, анализируя огромные объемы данных и выявляя закономерности в этих данных.

• Какие основные таланты необходимы для овладения искусственным интеллектом?

  Математические принципы, такие как статистика, вероятность, линейная алгебра, исчисление и байесовские алгоритмы, должны быть понятны профессионалам, которые хотят начать карьеру в сфере ИИ. Статистика, теория обучения, решение проблем, классическая механика и языковая обработка — все это навыки, которые им понадобятся. Также предполагается, что вы знаете хотя бы один язык программирования, структуру данных и логику.

• Какова роль инженера ИИ?

  Инженер по искусственному интеллекту применяет алгоритмы машинного обучения, искусственные нейронные сети и другие подходы в различных отраслях по всему миру. Они отвечают за поддержание инфраструктуры решений ИИ, а также за разработку, тестирование и внедрение систем ИИ. Эта роль может выполнять ряд обязанностей в организации, в том числе:

  • Сотрудничество между учеными и аналитиками данных.
  • Инфраструктура для групп обработки данных и машинного обучения становится все более автоматизированной.
  • Оценка, внедрение и перевод моделей и алгоритмов глубокого обучения в API, чтобы другие приложения могли использовать их для создания жизнеспособных решений машинного обучения.

• Как стать специалистом по искусственному интеллекту?

  Курс по искусственному интеллекту подготовит вас к успешной работе в качестве специалиста по искусственному интеллекту, предоставив вам обзор технологий и процессов искусственного интеллекта. Признанная в отрасли сертификация от IBM и Simplilearn может свидетельствовать о ваших новых талантах и ​​профессиональном опыте. Python, алгоритмы машинного обучения, такие как предварительная обработка данных, регрессионная модель, кластеризация, а также теория и приложения глубокого обучения — все это рассматривается в 9Сертификационный курс 0047 AI учебная программа.

• Какие типы рабочих мест вы можете получить с опытом работы с искусственным интеллектом?

  Профессионалы, хорошо разбирающиеся в идеях ИИ, имеют много возможностей. Они могут подать заявку на специалиста по искусственному интеллекту, инженера по машинному обучению, ученого НЛП, аналитика по исследованиям в области искусственного интеллекта и специалиста по данным.

• В каких секторах ИИ наиболее эффективно используется?

  В первую десятку отраслей, активно использующих приложения ИИ, входят следующие:

  • Образование
  • Здравоохранение и медицина
  • Розничная торговля и электронная коммерция
  • Пищевая техника
  • Банковское дело и финансы
  • Логистика и транспорт
  • Путешествие
  • Недвижимость
  • Развлечения и спорт
  • Производство

• Чем мне поможет курс искусственного интеллекта?

  В рамках этой спонсируемой IBM программы сертификации ИИ вы получите следующее:

  • Все курсы по искусственному интеллекту в пути обучения предоставляют пожизненный доступ к ресурсам электронного обучения.
  • По завершении обучения вы получите признанные в отрасли полномочия от IBM (для курсов IBM-AI) и Simplilearn.
  • Для круглосуточной практики доступны облачные платформы IBM с IBM Watson и другими инструментами.

• Как получить сертификат AI?

  Вы имеете право на получение сертификата искусственного интеллекта , подтверждающего ваши способности инженера по искусственному интеллекту, при условии, что вы соответствуете следующим минимальным требованиям.

  Курс	Сертификат об окончании курса	Критерии
  Введение в курс искусственного интеллекта	Обязательно	85 % прохождения онлайн-теста в самостоятельном темпе и сдача оценочного теста на уровне 80 %
  Наука о данных с помощью Python	Обязательно	85 % онлайн-курсов Самостоятельное завершение или посещение 1 виртуального класса в режиме реального времени, оценка выше 75 % при оценке в конце курса и успешная оценка по крайней мере в 1 проекте
  Машинное обучение	Обязательно	85 % онлайн-самостоятельного прохождения или посещения 1 интерактивного виртуального класса и успешной оценки по крайней мере в 1 проекте
  Глубокое обучение с Keras и TensorFlow	Обязательно	Посещение 1 интерактивного виртуального класса и успешное оценивание по крайней мере 1 проекта и оценка 70% по окончании курса.
  Продвинутое глубокое обучение и компьютерное зрение	Обязательно	Посетить 1 группу LVC, пройти проект, пройти оценочный тест 70%
  Проект AI Capstone	Обязательно	Посещение 1 живого виртуального класса и успешное завершение ключевого проекта

• Какую книгу вы предлагаете прочитать об искусственном интеллекте?

  Хотя этого сертификационного курса по искусственному интеллекту достаточно для приобретения опыта в этой области, некоторые люди предпочитают дополнять свои знания книгами. Вот некоторые рекомендуемые материалы для чтения:

  • Введение в искусственный интеллект Филипа С. Джексона-младшего
  • Искусственный интеллект: современный подход Стюарт Рассел, Питер Норвиг
  • Жизнь 3.0: Быть человеком в эпоху искусственного интеллекта, Макс Тегмарк

• Для прохождения каких курсов по искусственному интеллекту я получу сертификат IBM?

  Курсы, для прохождения которых вы получите учетные данные IBM, следующие:

  • Python для науки о данных
  • Глубокое обучение с Keras и Tensorflow

• Могу ли я получить возмещение, если мне нужно прекратить регистрацию?

  Если вы чувствуете себя неудовлетворенным, вы можете отменить текущую регистрацию. После вычета административного сбора мы возместим деньги за курс. Пожалуйста, ознакомьтесь с нашей Политикой возврата для получения дополнительной информации.

• Предположим, я не могу получить доступ к курсам ИИ через Интернет. Кто мог бы мне помочь?

  Используйте форму справа на любой странице веб-сайта Simplilearn, чтобы связаться с нами, или воспользуйтесь ссылкой на онлайн-чат или запросите обратный звонок.

• Кто будет вести курс по искусственному интеллекту?

  Все наши инструкторы по искусственному интеллекту являются отраслевыми специалистами с многолетним опытом работы в отрасли. Прежде чем они получат право обучаться у нас, они проходят тщательную процедуру отбора, включающую оценку профиля, техническую экспертизу и обучающую демонстрацию. Мы также следим за тем, чтобы на нашем факультете оставались только преподаватели с хорошим рейтингом выпускников.

• Что такое Global Teaching Assistance?

  Наши ассистенты преподавателей — это преданная своему делу группа экспертов, которые помогут вам сдать сертификационный экзамен по искусственному интеллекту с первой попытки. Начиная с адаптации класса и заканчивая наставничеством в проектах и ​​помощью в трудоустройстве, они активно привлекают студентов, чтобы гарантировать соблюдение маршрута курса и помочь вам расширить свой учебный опыт. В рабочее время доступна помощь преподавателя.

• На что распространяется гарантия круглосуточной поддержки?

  Мы круглосуточно предоставляем помощь по электронной почте, в чате и по телефону. На нашем форуме сообщества также есть специализированная команда, которая оказывает поддержку по запросу. Кроме того, даже после того, как вы пройдете у нас курс по искусственному интеллекту, у вас будет пожизненный доступ к форуму сообщества.

• Включены ли практические экзамены в курс по искусственному интеллекту?

  Да, в рамках курса по искусственному интеллекту мы включаем практический тест, который поможет вам подготовиться к сертификационному экзамену. Вы можете попрактиковаться с этими бесплатными экзаменационными вопросами по искусственному интеллекту, чтобы получить представление о типах вопросов, включенных в курс.

• Какие методы я буду использовать, чтобы получить доступ к практическим занятиям?

  Simplilearn предоставляет интегрированные лаборатории, к которым вы можете получить доступ непосредственно из вашей LMS для практического выполнения производственных задач. LMS этого курса ИИ будет включать инструкции по установке и развертыванию инструментов.

• Каково значение проекта Capstone в онлайн-курсе по искусственному интеллекту?

  Это завершающее задание по обучению ИИ для сертификации поможет вам повторить принципы, которые вы уже изучили. Если вы завершите проект Capstone, вы получите сертификат, демонстрирующий ваши способности будущим работодателям.

• Сколько зарабатывают профессионалы в области ИИ по всему миру?

  Таланты ИИ пользуются большим спросом, а специалисты с ними приносят солидный доход. Инженеры ИИ в США в среднем зарабатывают около 125 000 долларов в год (источник: Payscale).

• Какие технологии используются для развития способностей ИИ?

  Когда вы войдете в область искусственного интеллекта, вы столкнетесь с различными увлекательными технологиями, такими как:

  • Обработка естественного языка
  • Машинное обучение
  • Роботизированная автоматизация технологических процессов (RPA)
  • Распознавание речи
  • Глубокое обучение

• Какие типы теорий искусственного интеллекта находятся в действии?

  ИИ можно разделить на три категории:

  • Узкий ИИ — это тип ИИ, который мы видим в современных приложениях. Узкий ИИ позволяет роботам выполнять только одну задачу и ничего больше.
  • Общее ИИ стремится сделать роботов столь же эффективными, как и люди, в выполнении многих действий. В настоящее время нет приложений, подпадающих под эту категорию.
  • Сильный ИИ — это гипотетическая идея, направленная на то, чтобы сделать роботов более интеллектуальными, чем люди, и способными выполнять задачи, на которые люди не способны.

  Это категории ИИ согласно другой классификации:

  • Реактивные машины — этим машинам не хватает памяти, необходимой для эффективного сохранения предыдущего опыта и реагирования на обстоятельства.
  • Ограниченная память. Как следует из названия, такие компьютеры имеют ограниченный объем памяти для хранения и изучения первичных данных для принятия будущих решений.
  • Теория разума — гипотетическая идея, согласно которой роботов учат понимать человеческие эмоции, убеждения желаний и т. д.
  • Самосознание — самый важный уровень ИИ, который теоретически может существовать. У этих машин помимо понимания эмоций будут свои желания и чувства.

• Какие фирмы нанимают инженеров по ИИ?

  Выпускники ИИ работают в различных компаниях, от Argo AI до Microsoft, IBM, Accenture, Intel, Samsung, Adobe, Lenovo, Amazon, NVIDIA, Facebook и т. д. Рассмотрите преимущества нашего обучения ИИ, если вы хотите получить профессию в искусственный интеллект.

• Какие еще курсы по науке о данных и искусственному интеллекту предлагает Simplilearn?

• Что такое сертификат AI?

  Сертификат ИИ — это цифровой значок, демонстрирующий ваши знания и навыки в этой области. Он демонстрирует ваше понимание машинного обучения, науки о данных, обработки естественного языка, создания моделей прогнозирования, использования линейной и логистической регрессии и так далее. Вы можете получить сертификат AI, записавшись на эту магистерскую программу для инженеров по искусственному интеллекту. Сертификат также привлекает внимание менеджеров по найму и позволяет вам получить больше преимуществ, чем ваши коллеги.

Просмотр Подробнее

Связанные

• Как AI влияет на отрасли промышленности по всему миру

  Статья 2, 2022

• Обзоры.

• Будущее искусственного интеллекта: каким может быть завтрашний день

  СТАТЬЯ 28 марта 2022 г.

• Изучение интеллектуальных агентов в искусственном интеллекте0060

prevNext

• Отказ от ответственности
• PMP, PMI, PMBOK, CAPM, PgMP, PfMP, ACP, PBA, RMP, SP и OPM3 являются зарегистрированными торговыми марками Project Management Institute, Inc.

Искусственный интеллект (AI) ) Онлайн-курсы

Школа

Искусственный интеллект — одна из самых быстрорастущих и трансформирующих технологий нашего времени: за последние несколько лет появилось более 2,3 миллиона новых рабочих мест. Тратьте 10 часов в неделю на продвижение по карьерной лестнице.

Программы, которые скоро начнутся

• 21 сентября

  ИИ для здравоохранения

  Охватываемые концепции: искусственный интеллект, двухмерная медицинская визуализация, трехмерная медицинская визуализация, данные электронной медицинской карты, глубокое обучение, данные носимых устройств, контролируемое обучение

  9004

  21 сентября

  Intel® Edge AI для разработчиков Интернета вещей

  Охватываемые концепции: Edge AI, Computer Vision, Deep Learning, Edge Computing, AI Modeling, Deep Neural Networks (DNN), Convolutional Neural Networks (CNN), IoT, Дистрибутив Intel® OpenVINO™ Toolkit, Intel® DevCloud для Edge

• September 21

  Intro to Machine Learning with TensorFlow

  Concepts Covered: TensorFlow, Deep Learning, scikit-learn, Supervised Learning, Unsupervised Learning

• 000Z»> September 21

  AI Product Manager

  Охватываемые концепции: продукты искусственного интеллекта, обучение моделей машинного обучения, аннотирование наборов данных, создание прототипа продукта

• 21 сентября

  Введение в машинное обучение с помощью PyTorch

  Покрытые концепции: Введение в машинное обучение, контролируемое обучение, глубокое обучение, неконтролируемое обучение

• сентября 21

  AI Programming с Python

  Covered: Python, Numpy, Pandas, Matplotlib, Pytorch

  303

  3

  3

  3

  3

  3

  3

  . 21 сентября

  Искусственный интеллект для трейдинга

  Охватываемые концепции: стратегия Momentum Trading, Smart Beta, альфа-факторы, обработка естественного языка, глубокое обучение, нейронные сети

• 000Z»> September 21

  Computer Vision

  Concepts Covered: Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks, Simultaneous Localization and Mapping, Object Tracking, Image Classification, Deep Learning

• September 21

  Natural Language Обработка

  Охватываемые концепции: машинное обучение, распознавание речи, анализ тональности, машинный перевод, тегирование частей речи

• сентября 21

  Глубокое обучение подкрепления

  Покрытые концепции: обучение подкрепления, нейронные сети, Pytorch, Deep Q-NetWorks (DQN), глубокие определения политики (DDPG)

• 98999999999999999999999949449449449449449449449449449449449449449449449449449449449449449444494494494444444444444444449494 АРТИКА Интеллект

  Рассматриваемые концепции: Распространение ограничений, Алгоритмы ИИ, Проблемы удовлетворения ограничений, Поиск с возвратом, Алгоритмы оптимизации, Алгоритмы поиска, Минимаксный поиск, Байесовские сети, Планирование, Распознавание образов, Анализ временных рядов с помощью ML

• 000Z»> 21 сентября

  Глубокое обучение

  Рассматриваемые концепции: нейронные сети, персептрон, автоэнкодеры, сверточные нейронные сети, PyTorch, обнаружение объектов, рекуррентные нейронные сети, долгосрочные сети с кратковременной памятью, генеративные сети, обратное распространение Методы глубокого обучения, создание изображений, настройка гиперпараметров

• 21 сентября

  ИИ для бизнес-лидеров

  Рассматриваемые концепции: искусственный интеллект, машинное обучение, бизнес-стратегия, маркировка данных, моделирование данных

• сентября 21

  Инженер DevOps машинного обучения

  Покрытые концепции: разработка API, автоматическая оценка модели, CI/CD, тестирование моделей, управление версией данных, машинное обучение

• сентябрь 210899999

  444444444444444444444444444444444444444444444444444449444494444449444494444944449449444494449.

  Цифровой фрилансер

  Охватываемые концепции: веб-сайты портфолио, профессиональные сети, резюме, присутствие в социальных сетях, соглашения о неразглашении информации, соглашения об обслуживании, внештатные ценовые рамки, выставление счетов, дизайн бренда, предварительные презентации, официальное письменное общение, инструменты управления проектом, обзор проекта

• 21 сентября

  Инженер по машинному обучению AWS

  Охватываемые концепции: разработка функций, беглость машинного обучения, загрузка данных с помощью SageMaker, Amazon S3, основы нейронных сетей, беглость глубокого обучения, настройка гиперпараметров, основы платформы машинного обучения, SageMaker JumpStart, распределение облачных ресурсов, обучение распределенным моделям с помощью SageMaker, AWS Lambda

• 21 сентября

  AI Engineer с использованием Microsoft Azure

  Охватываемые концепции: обнаружение объектов, классификация изображений, распознавание форм, распознавание лиц, распознавание лиц, Azure Cognitive Services, Microsoft Bot Framework, диалоговые агенты искусственного интеллекта Azure, построение диаграмм архитектуры, сбор требований, распознавание намерений, извлечение ключевых фраз, распознаватель форм Azure, Ограничивающие рамки

Ваш путь к правильной работе

Инженер по машинному обучению

Машинное обучение становится фундаментальным навыком, поскольку разработка программного обеспечения вступает в новую эру. Этот путь позволит вам начать карьеру инженера по машинному обучению. Сначала изучите основы программирования на Python, линейной алгебры и нейронных сетей, а затем перейдите к основным концепциям машинного обучения.

Рекомендуемые программы

1. Вступление в машинное обучение с Tensorflow

   Шаг 1

   Концепции, охватываемые

   Tensorflow, глубокое обучение, Scikit-Learn, контролируемое обучение. PyTorch

   Шаг 2

   Рассмотренные концепции

   Введение в машинное обучение, обучение с учителем, глубокое обучение, обучение без учителя

   intermediate

2. AI Programming with Python

   Step 3

   Concepts Covered

   Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, PyTorch

   beginner

3. AWS Machine Learning Engineer

   Step 4

   Concepts Covered

   Разработка функций, беглость машинного обучения, загрузка данных с помощью SageMaker, Amazon S3, основы нейронных сетей, беглость глубокого обучения, настройка гиперпараметров, основы платформы машинного обучения, SageMaker JumpStart, распределение облачных ресурсов, обучение распределенным моделям с SageMaker, AWS Lambda

   средний уровень

Успех выпускников

Инженер по глубокому обучению

Глубокое обучение способствует развитию искусственного интеллекта, который меняет наш мир. Чтобы присоединиться к этой области, начните с изучения основ Python и нейронных сетей, перейдите к основным концепциям машинного обучения, а затем примените глубокие нейронные сети к таким задачам, как классификация и генерация изображений, прогнозирование временных рядов и развертывание моделей.

Рекомендуемые программы

1. AI Programming with Python

   Step 1

   Concepts Covered

   Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, PyTorch

   beginner

2. AWS Machine Learning Engineer

   Step 2

   Concepts Covered

   Feature Engineering , Беглость машинного обучения, Загрузка данных с помощью SageMaker, Amazon S3, Основы нейронных сетей, Беглость глубокого обучения, Настройка гиперпараметров, Основы платформы машинного обучения, SageMaker JumpStart, Распределение облачных ресурсов, Обучение распределенным моделям с SageMaker, AWS Lambda 9Глубокое обучение Сети, методы глубокого обучения, генерация изображений, настройка гиперпараметров

   средний уровень

Успех выпускников

Специалист по искусственному интеллекту

Ожидается, что к 2025 году искусственный интеллект станет отраслью с оборотом в 60 миллиардов долларов. Присоединяйтесь к отрасли, изучая специальные навыки в наиболее преобразующих областях ИИ; Компьютерное зрение, обработка естественного языка, глубокое обучение с подкреплением или основные алгоритмы ИИ. Каждая из этих программ представляет собой расширенные темы, основанные на ваших существующих навыках программирования, глубокого обучения и машинного обучения.

Рекомендуемые программы

1. Computer Vision

   Шаг 1

   Охватываемые концепции

   Сверточные нейронные сети, рекуррентные нейронные сети, одновременная локализация и сопоставление, отслеживание объектов, классификация изображений, глубокое обучение Распознавание, анализ тональности, машинный перевод, маркировка частей речи

   продвинутый уровень

2. Глубокое обучение с подкреплением

   Step 3

   Concepts Covered

   Reinforcement Learning, Neural Networks, PyTorch, Deep Q-Networks (DQN), Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG)

   advanced

3. Artificial Intelligence

   Step 4

   Concepts Covered

   Распространение ограничений, алгоритмы искусственного интеллекта, проблемы удовлетворения ограничений, поиск с возвратом, алгоритмы оптимизации, алгоритмы поиска, минимаксный поиск, байесовские сети, планирование, распознавание образов, анализ временных рядов с помощью ML

   продвинутый

Успех выпускников

Количественный аналитик

На трейдеров, использующих данные, приходится более 30% всех сделок с акциями в США, совершаемых инвесторами (или инвестиции на сумму около 1 триллиона долларов США). Развивайте навыки программирования и линейной алгебры, затем научитесь анализировать реальные данные и строить финансовые модели для торговли.

Рекомендуемые программы

1. Программирование ИИ с помощью Python

   Шаг 1

   Основные понятия

   Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, PyTorch. Сети

   средний уровень

• Инженер по машинному обучению

  Машинное обучение становится фундаментальным навыком, поскольку разработка программного обеспечения вступает в новую эру. Этот путь позволит вам начать карьеру инженера по машинному обучению. Сначала изучите основы программирования на Python, линейной алгебры и нейронных сетей, а затем перейдите к основным концепциям машинного обучения.

  Рекомендуемые программы

  1. Вступление в машинное обучение с Tensorflow

     Шаг 1

     Концепции, охватываемые

     Tensorflow, глубокое обучение, Scikit-Learn, контролируемое обучение. PyTorch

     Шаг 2

     Рассмотренные концепции

     Введение в машинное обучение, обучение с учителем, глубокое обучение, обучение без учителя

     intermediate

  2. AI Programming with Python

     Step 3

     Concepts Covered

     Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, PyTorch

     beginner

  3. AWS Machine Learning Engineer

     Step 4

     Concepts Covered

     Разработка функций, беглость машинного обучения, загрузка данных с помощью SageMaker, Amazon S3, основы нейронных сетей, беглость глубокого обучения, настройка гиперпараметров, основы платформы машинного обучения, SageMaker JumpStart, распределение облачных ресурсов, обучение распределенным моделям с SageMaker, AWS Lambda

     средний уровень

  Успех выпускников

  Начало работы

• Инженер по глубокому обучению

  Глубокое обучение способствует развитию искусственного интеллекта, который меняет наш мир. Чтобы присоединиться к этой области, начните с изучения основ Python и нейронных сетей, перейдите к основным концепциям машинного обучения, а затем примените глубокие нейронные сети к таким задачам, как классификация и генерация изображений, прогнозирование временных рядов и развертывание моделей.

  Рекомендуемые программы

  1. AI Programming with Python

     Step 1

     Concepts Covered

     Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, PyTorch

     beginner

  2. AWS Machine Learning Engineer

     Step 2

     Concepts Covered

     Feature Engineering , Беглость машинного обучения, Загрузка данных с помощью SageMaker, Amazon S3, Основы нейронных сетей, Беглость глубокого обучения, Настройка гиперпараметров, Основы платформы машинного обучения, SageMaker JumpStart, Распределение облачных ресурсов, Обучение распределенным моделям с SageMaker, AWS Lambda 9Глубокое обучение Сети, методы глубокого обучения, создание изображений, настройка гиперпараметров

     средний уровень

  Успех выпускников

  Начало работы

• Специалист по искусственному интеллекту

  Ожидается, что к 2025 году искусственный интеллект станет отраслью с оборотом 60 миллиардов долларов. Компьютерное зрение, обработка естественного языка, глубокое обучение с подкреплением или основные алгоритмы ИИ. Каждая из этих программ представляет собой расширенные темы, основанные на ваших существующих навыках программирования, глубокого обучения и машинного обучения.

  Рекомендуемые программы

  1. Computer Vision

     Шаг 1

     Концепции, охватываемые

     Снульные нейронные сети, рецидивирующие нейронные сети, одновременную локализацию и картирование, отслеживание объектов, классификация изображений, глубокое обучение

     Advanced

  2. .

     Машинное обучение, распознавание речи, анализ тональности, машинный перевод, маркировка частей речи

     продвинутый уровень

  3. Глубокое обучение с подкреплением

     Step 3

     Concepts Covered

     Reinforcement Learning, Neural Networks, PyTorch, Deep Q-Networks (DQN), Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG)

     advanced

  4. Artificial Intelligence

     Step 4

     Concepts Covered

     Распространение ограничений, алгоритмы искусственного интеллекта, проблемы удовлетворения ограничений, поиск с возвратом, алгоритмы оптимизации, алгоритмы поиска, минимаксный поиск, байесовские сети, планирование, распознавание образов, анализ временных рядов с помощью ML

     продвинутый

  Успех выпускников

  Начало работы

• Количественный аналитик

  В настоящее время трейдеры, работающие с данными, несут ответственность за более чем 30% всех сделок инвесторов с акциями США (или инвестиции на сумму около 1 триллиона долларов США). Развивайте навыки программирования и линейной алгебры, затем научитесь анализировать реальные данные и строить финансовые модели для торговли.

  Рекомендуемые программы

  1. Программирование ИИ с помощью Python

     Шаг 1

     Концепции, охватываемые

     Python, Numpy, Pandas, Matplotlib, Pytorch

     Новичок

  2. Искусственный интеллект для торгов Глубокое обучение, нейронные сети

     средний уровень

  Начало работы

Бесплатные курсы

• Курс по основам машинного обучения AWS
• Линейный курс повышения квалификации алгебры
• Основы искусственного интеллекта
• Intel® Edge AI Основы с Introvino ™
• AWS Deepracer
• Matchific Entelligence
• Искусственные разведки
606043.
• Искусственные разведки
60606043.
• Искусственные разведки
606043.
• . Безопасный и частный ИИ
• Введение в TensorFlow для глубокого обучения
• Введение в глубокое обучение с PyTorch
• Машинное обучение
• Аналитика в реальном времени с Apache Storm
• ИИ на основе знаний: когнитивные системы
• Машинное обучение для трейдинга
• Визуализация данных и D3.js
• Обучение с подкреплением
• Введение в Hadoop и MapReduce 6
Анализ данных 900
• Машинное обучение: обучение без учителя
• Аналитика больших данных в здравоохранении
• Введение в компьютерное зрение
• Построение и проверка моделей
• A/B-тестирование
• Введение в TensorFlow Lite
• Основы искусственного интеллекта
• Введение в машинное обучение с использованием Microsoft Azure

Узнайте об искусственном интеллекте (ИИ)

НОВЫЙ модуль искусственного интеллекта и машинного обучения

Наш новый учебный модуль посвящен этике искусственного интеллекта, исследует проблемы предвзятости, а также исследует и объясняет фундаментальные концепции с помощью ряда онлайновых и автономных занятий и обсуждений в полной группе.

ИИ и машинное обучение влияют на весь наш мир, изменяя то, как мы живем и как мы работаем. Вот почему для всех нас крайне важно понимать эту все более важную технологию, в том числе не только то, как она разработана и применяется, но и ее социальные и этические последствия.

Присоединяйтесь к нам, чтобы исследовать ИИ в новой серии видео, обучать ИИ для океанов на более чем 25 языках, обсуждать этику и многое другое!

В сотрудничестве с

Мы благодарим Microsoft за поддержку нашего видения и миссии, направленной на то, чтобы у каждого ребенка была возможность изучать информатику и навыки, необходимые для достижения успеха в 21 веке.

НОВЫЙ модуль искусственного интеллекта и машинного обучения

Модуль искусственного интеллекта и машинного обучения представляет собой примерно пятинедельный модуль учебной программы, который можно преподавать как отдельный модуль или как дополнительный модуль в CS Discoveries. Он фокусируется на этике ИИ, исследует проблемы предвзятости, а также исследует и объясняет фундаментальные концепции

Поскольку машинное обучение зависит от больших наборов данных, новый модуль включает в себя наборы данных из реальной жизни по здравоохранению, демографии и т. д., чтобы привлечь учащихся к изучению таких вопросов, как «Какую проблему может решить машинное обучение?» «Как ИИ может помочь обществу?» «Кому выгоден ИИ?» «Кому причиняют вред?» «Кто участвует?» «Кто отсутствует?»

Этические соображения будут в центре внимания этих дискуссий, с частыми обсуждениями и уроками, связанными с воздействием этих технологий. Это поможет учащимся развить целостное, вдумчивое понимание этих технологий, в то время как они изучают технические основы того, как эти технологии работают.

Как работает искусственный интеллект

В этой серии коротких видеороликов, представленных генеральным директором Microsoft Сатьей Наделлой, вы узнаете, как работает искусственный интеллект и почему это важно. Узнайте о нейронных сетях или о том, как ИИ учится, и изучите такие вопросы, как алгоритмическая предвзятость и этика принятия решений ИИ.

Знакомство с тем, как работает ИИ

Что такое машинное обучение?

Данные обучения и погрешность

Нейронные сети

Компьютерное зрение

Этика и ИИ: равный доступ и алгоритмическая предвзятость

Этика и ИИ: конфиденциальность и будущее работы

Панельная дискуссия «Изучение этики ИИ»

Узнайте больше с некоторыми из наших любимых экспертов по ИИ! Эта панельная дискуссия затрагивает такие важные вопросы, как алгоритмическая предвзятость и будущее работы. Соедините его с нашим планом уроков по искусственному интеллекту и этике, чтобы получить отличное введение в этику искусственного интеллекта!

Видео об ИИ от других организаций:

• Seeing AI: сделать визуальный мир более доступным (3:27)
• Борьба с предвзятостью в алгоритмах (8:44)
• Машинное обучение и человеческие предубеждения (2:33)
• Этика ИИ (8:03)
• Машинное обучение: решение больших, маленьких и сложных проблем (5:19)
• Как твой телефон узнает, что это собака? (5:57)
• Что такое ИИ? (6:14)
• Машинное обучение: объяснение за 5 минут (5:14)
• Типы машинного обучения (6:37)
• Что такое машинное обучение и как оно работает? (3:51)

Дополнительные ресурсы

Деятельность на основе ИИ и машинного обучения

Деятельность	Описание
Видящий ИИ	Бесплатное приложение, рассказывающее об окружающем мире на разных языках.
Быстрее, рисуй!	Может ли нейросеть научиться распознавать рисунки?
Обучаемая машина	Научите компьютер распознавать ваши изображения, звуки и позы.
Эксперименты ИИ с Google	Начните изучать машинное обучение с помощью изображений, рисунков, языка, музыки и многого другого.
Zooniverse — Снимок горной зебры	Помогите защитить зебру Кейп-Маунтин, находящуюся под угрозой исчезновения, идентифицируя различных животных на изображениях.
Акинатор	Подумайте о человеке, даже из книги или фильма, и это приложение угадает, о ком вы думаете, задавая вопросы.
Выживание наиболее приспособленных	Онлайн-игра, в которой вы используете машинное обучение для отбора кандидатов на собеседование. В процессе вы обнаружите, как предвзятость может проникнуть в приложения ИИ, и увидите, какое влияние она оказывает на вовлеченных людей.
Детская площадка ML	Интерактивная демонстрация нескольких распространенных алгоритмов машинного обучения со ссылками на дополнительные ресурсы для дальнейшего изучения.

Обучение и изучение ИИ

Имя	Описание	Аудитория
Minecraft AI навсегда	Получите доступ к бесплатным ресурсам, включая план урока, видео, учебную программу по информатике и тренинги для учителей. (Требуется Minecraft: Education Edition)	К-12 (требуется чтение)
Бесплатные виртуальные мастерские от Microsoft	Пробудите любопытство на бесплатных семинарах по STEM и программированию.	К-12 (требуется чтение)
Машинное обучение для детей	Обучите модель машинного обучения с помощью текста, чисел или изображений и используйте ее для создания игр в Scratch.	К-12 (требуется чтение)
IBM: Машинное обучение для детей	IBM: машинное обучение для детей	К-12 (требуется чтение)
ECS: искусственный интеллект (ИИ)	Новый дополнительный модуль учебной программы по изучению компьютерных наук (ECS).	Средняя школа
aiEDU: введение в искусственный интеллект	Intro to AI — это бесплатная инновационная учебная программа с учетом культурных особенностей, в ходе которой учащиеся приобретают концептуальные знания о том, что такое ИИ и как он используется в реальном мире.	Средняя школа
Элементы ИИ	Серия бесплатных онлайн-курсов, созданных Reaktor и Хельсинкским университетом.	Средняя школа
Когниматы	Образовательная платформа ИИ для создания игр, программирования роботов и обучения.	К-12 (требуется чтение)
AI4All: открытая учебная программа	Междисциплинарная адаптируемая учебная программа для учителей старших классов и учащихся, изучающих искусственный интеллект. Также включает серию «Bytes of AI», представляющую собой небольшие уроки, которые можно включить в любой класс.	Учителя средней школы
Массачусетский технологический институт: искусственный интеллект + учебная программа по этике	Проектная учебная программа для средней школы, в которой рассматриваются вопросы этики и воздействия ИИ на общество.	Учителя средних школ
Массачусетский технологический институт: танцы с ИИ	Учебная программа, основанная на проектах, по созданию интерактивных, ориентированных на движение проектов ИИ. Все проекты выполняются в Scratch с использованием новых блоков искусственного интеллекта для обнаружения движений тела и лица.	Учителя средней школы
IBM: курс для самостоятельного изучения основ ИИ	Введение в ИИ для самостоятельного обучения новичков, предназначенное для старшеклассников. Студенты изучают основы искусственного интеллекта и получают значок в конце курса.	Учащиеся средней школы
ActuAI: деятельность ИИ	Серия связанных с ИИ занятий, которые можно выполнять дома или в рамках внеклассной программы.	K-12 Учащиеся, учителя или родители
ECS: искусственный интеллект (ИИ)	Новый дополнительный модуль учебной программы по изучению компьютерных наук (ECS).	Учителя средних и старших классов
ISTE: ИИ в образовании	Коллекция ресурсов для обучения искусственному интеллекту в классе для всех классов. Включает ссылки на проекты и мероприятия, а также на профессиональное развитие учителей.	Учителя К-12
ИИ для учителей	Коллекция ресурсов, заданий, планов уроков и профессионального развития для внедрения ИИ в ваш класс.	Учителя К-12
Ресурсы AI4K12	Список ресурсов рабочей группы AI4K12 для учителей, заинтересованных в использовании ИИ в своих классах.	Учителя К-12

ИИ для океанов: за кулисами

На уровнях 2–4 используется предварительно обученная модель, предоставленная проектом TensorFlow MobileNet. Модель MobileNet — это сверточная нейронная сеть, обученная на ImageNet, наборе данных из более чем 14 миллионов изображений, вручную аннотированных такими словами, как «воздушный шар» или «клубника». Чтобы настроить эту модель с помощью помеченных обучающих данных, которые учащийся генерирует в этом упражнении, мы используем технику, называемую трансферным обучением. Каждое изображение в обучающем наборе данных передается в MobileNet в виде пикселей, чтобы получить список аннотаций, которые, скорее всего, применимы к нему. Затем для нового изображения мы передаем его в MobileNet и сравниваем полученный список аннотаций с аннотациями из обучающего набора данных. Мы классифицируем новое изображение с тем же ярлыком (например, «рыба» или «не рыба»), что и изображения из обучающей выборки с наиболее похожими результатами.

Уровни 6-8 используют метод опорных векторов (SVM). Мы смотрим на каждый компонент рыбы (например, глаза, рот, тело) и собираем все метаданные для компонентов (например, количество зубов, форма тела) в вектор чисел для каждой рыбы. Мы используем эти векторы для обучения SVM. На основе обучающих данных SVM разделяет «пространство» всех возможных рыб на две части, которые соответствуют классам, которые мы пытаемся выучить (например, «синяя» или «не синяя»).

[Вернуться к началу]

7 лучших курсов по искусственному интеллекту (ИИ) на 2022 год — LearnDataSci

Автор: Брендан Мартин
Основатель LearnDataSci

Исследовательская компания Gartner прогнозирует рост сектора искусственного интеллекта чуть более чем на 21% год. С этим ростом возникает значительный спрос на инженеров ИИ, которые помогают поддерживать, улучшать и создавать новые системы ИИ. Приведенные ниже курсы — это мои лучшие рекомендации для онлайн-курсов по искусственному интеллекту, которые вы можете пройти сегодня, чтобы начать свое путешествие в эту область.

Мысль об искусственном интеллекте часто вызывает в воображении образы человекоподобных роботов, как в фильмах «Мир Дикого запада» и «Из машины». Хотя в настоящее время это невозможно, эта высокоразвитая версия ИИ, более официально известная как Общий искусственный интеллект (AGI), активно исследуется.

Заметные разработки в области ИИ произошли в искусственном узком интеллекте (ANI) или системах ИИ, ориентированных на узкие задачи, такие как автономное вождение, игра в Starcraft и обсуждение людей.

Известный профессор машинного обучения Эндрю Нг объясняет в своем курсе «Искусственный интеллект для всех», что AGI мало продвинулся вперед по сравнению с ANI. По сути, все онлайн-курсы по искусственному интеллекту относятся к узкому интеллекту, поэтому большая часть этой статьи будет посвящена рекомендациям курсов по искусственному интеллекту.

В «Искусственном интеллекте: современный подход», одном из наиболее часто используемых учебников по курсам искусственного интеллекта в колледжах, автор описывает различные узкие подтемы, связанные с интеллектом, которые при объединении могут создать систему ОИИ.

• обработка естественного языка для успешного общения на человеческом языке;
• представление знаний для хранения того, что он знает или слышит;
• автоматизированное рассуждение для ответа на вопросы и получения новых выводов;
• машинное обучение для адаптации к новым обстоятельствам, а также для обнаружения и экстраполяции закономерностей.
• компьютерное зрение и распознавание речи для восприятия мира;
• робототехника для управления объектами и перемещения.

Стоит отметить, что машинное обучение является важнейшим компонентом учебной программы по ИИ, и курсы ИИ и курсы машинного обучения во многом пересекаются.

Многие из наиболее важных достижений в области ИИ, какими мы его знаем сегодня, связаны с разработками в области машинного обучения, в частности, с помощью глубокого обучения и обучения с подкреплением. Из-за их важности для искусственного интеллекта я более тщательно рассматривал их включение в учебную программу при поиске и выборе лучших курсов.

Прежде чем мы перейдем к рекомендациям по курсу, нам нужно кратко описать предварительные условия курса ИИ.

В большинстве курсов по ИИ предполагается, что у вас есть базовые знания по статистике , вероятности , линейной алгебре , исчислению и программированию , и без этого знакомства с математикой вам будет сложно понять многие концепции ИИ . Вам не нужно понимание уровня выпускника, но ИИ — это продвинутый предмет математики и информатики, поэтому удобство с этими предпосылками имеет важное значение.

Если вам не нравится какой-либо из этих предметов, ниже приведены некоторые из лучших курсов, которые могут вам пригодиться:

• Вероятность : Большой шанс: Вероятность с нуля из Гарварда
• Статистика : Основы статистики от Массачусетского технологического института
• Линейная алгебра : Линейная алгебра 18.06 от Массачусетского технологического института
• Расчет : Расчет с одной и несколькими переменными от Массачусетского технологического института
• Программирование : Изучите Python на Codecademy или любом другом лучшем курсе Python

Если вы знакомы с каждым из них, вам может быть проще пройти один из курсов ИИ, перечисленных ниже, и ссылаться на эти курсы, когда что-то не имеет смысла. . Все обязательные курсы, перечисленные выше, за исключением Codecademy, содержат совершенно бесплатные видео. Старайтесь не сидеть и смотреть видео, а решить как можно больше задач по этим предметам.

Стремитесь не просто сидеть и смотреть видео, а решить как можно больше задач по этим предметам.

Подходит для:

Новичков в сфере ИИ, которым нужен широкий, нетехнический обзор области

Обзор

Преподает Эндрю Нг, создатель знаменитого Стэнфордского курса машинного обучения. техническое введение в ИИ.

Это хорошо подходит для всестороннего представления об ИИ, его возможностях, его заблуждениях и его преимуществах. И наоборот, если вас интересуют технические аспекты внедрения решений ИИ, вам лучше рассмотреть один из других курсов в этом списке.

Эндрю Нг блестяще объясняет сложности ИИ простыми, в основном нетехническими терминами, давая каждому возможность общаться с практиками и рассуждать об ИИ в его нынешнем состоянии.

Программа:

• Что такое ИИ?
• Создание проектов ИИ
• Создание ИИ в вашей компании
• ИИ и общество

В оставшейся части этой статьи будут рекомендованы лучшие технические курсы, то есть те, которые требуют вышеупомянутых предварительных знаний по математике и программированию.

Зарегистрироваться в программе ИИ для всех

Подходит для:

Всем, кто интересуется широким спектром методов ИИ у лучших экспертов по ИИ Искусственный интеллект: современный подход , наиболее широко используемый в университетах учебник по искусственному интеллекту, был соавтором этого курса по искусственному интеллекту. Учебная программа этого курса следует тому же, но сжатому пути к учебнику Норвига и формирует общий обзор методов искусственного интеллекта.

Курс включает в себя несколько примеров проектов, которые проверят ваши новые знания из каждого урока, включая создание решателя судоку, агента перспективного планирования, агента состязательной игры и модели маркировки частей речи. Эти проекты обеспечат ценные элементы портфолио и докажут ваши недавно приобретенные навыки ИИ.

Программа:

• Введение в искусственный интеллект
• Классический поиск
• Автоматическое планирование
• Проблемы оптимизации
• Противоборствующий поиск
• Основы вероятностных графических моделей

В целом, этот курс предлагает прочную основу для изучения методов искусственного интеллекта. Содержание отражает содержание многих вводных курсов по искусственному интеллекту, предлагаемых в университетах, и представлено двумя ведущими специалистами отрасли.

Несмотря на положительные стороны, в этом учебном плане отсутствует один из основных методов искусственного интеллекта — машинное обучение. Для этого ознакомьтесь со следующим курсом в этом списке.

Зарегистрируйтесь на курс Искусственный интеллект Nano Degree

Подходит для:

Учащихся, которым нужна лучшая основа информатики

Обзор

3

Самый популярный онлайн-курс HarvardCS по информатике

доступные в настоящее время курсы. Этот профессиональный сертификат, состоящий из двух частей, от edX соответствует курсам Гарварда CS50 и CS50AI, позволяя учащимся без необходимых знаний CS проникнуть в ИИ.

AI — это компьютерная наука , поэтому понимание традиционных концепций CS имеет решающее значение для обучения созданию интеллектуальных систем. Для получения профессионального сертификата необходимо пройти оба курса, но если вы уже чувствуете, что ваши знания CS достаточны, переход ко второму курсу может быть более подходящим вариантом и сэкономить время.

Несмотря на то, что в этом курсе есть разделы по программированию на C и Python, я бы не стал считать его введением в программирование. Если вы еще не знакомы с языком программирования, вам может быть сложно не отставать.

Программа:

Курс 1: Введение в информатику

• Введение в информатику
• Программирование на C
  • Типы данных, операторы, переменные, условные операторы, циклы, командная строка
  • Функции, отладка , аргументы командной строки
• Алгоритмы
  • Линейный поиск, бинарный поиск, пузырьковая сортировка, сортировка выбором, рекурсия, сортировка слиянием
• Память
  • Шестнадцатеричное, указатели, пользовательские типы, динамическое выделение памяти, стеки вызовов, указатели на файлы
• Структуры данных
  • односвязные списки, хэш-таблицы, попытки
• Программирование на Python
9004 Использование SQL с Python6
• программирование
  • Введение в Интернет, IP, TCP, HTTP, HTML, CSS, JavaScript, DOM
• Веб-серверы Flask и Ajax

Курс 2: Введение в искусственный интеллект с помощью Python

• Поиск – поиск решений проблем
• Знание – представление информации и вывод из нее выводов
• Неопределенность – использование вероятности для обработки неопределенных событий
• Оптимизация – поиск наилучшего способа решения проблемы
• Обучение – использование данных для повышение производительности
• Нейронные сети — использование структур, подобных мозгу, для выполнения задач
• Язык — обработка естественного языка человека

Я нашел уроки интересными и познавательными, сочетая презентации на сцене и демонстрации кода. Лекторы отличные преподаватели, но за руку не держатся. Вы найдете эту серию сложной и требовательной, чего вы ожидаете от реального курса колледжа.

Зарегистрируйтесь на Профессиональный сертификат в области компьютерных наук для искусственного интеллекта

Подходит для:

Студенты с некоторым опытом, которые хотят погрузиться в область глубокого обучения искусственного интеллекта

Обзор

3 9 Эндрю Эта специализация Нг глубоко погружается в глубокое обучение, продвинутую форму нейронной сети.

Хотя глубокое обучение считается лишь частью ИИ, оно сыграло решающую роль во многих наиболее впечатляющих достижениях ИИ. Этот курс предназначен для предоставления широких знаний о последних разработках в области глубокого обучения и содержит полезную информацию о создании, обучении и оптимизации моделей машинного обучения.

Syllabus:

Course 1: Neural Networks and Deep Learning

• Introduction to Deep Learning
• Basics of Neural Networks
• Shallow Neural Networks
• Deep Neural Networks

Course 2: Improving Deep Neural Networks: Настройка гиперпараметров, регуляризация и оптимизация

• Практические аспекты глубокого обучения
• Алгоритмы оптимизации
• Настройка гиперпараметров, пакетная нормализация и программные среды

Курс 3: Проекты по структурированию машинного обучения

• ML Производственный рабочий процесс
• Процедуры анализа ошибок

Курс 4: Развернутые нейронные сети

• Основные основания
• Detroge Detroge Detulation
• . Специальные модели
043 Detroge Detulation66666043 Detroge Detulation
• . Приложения: Распознавание лиц и передача нейронного стиля

Курс 5: Модели последовательностей

• Рекуррентные нейронные сети
• Обработка естественного языка и встраивание слов
• Модели последовательности и механизм внимания
• Трансформаторная сеть

В последних двух курсах этой специализации вы узнаете о компьютерном зрении и обработке естественного языка, двух важных подтемах ИИ, всестороннее введение в область. Глубокое обучение — это лишь один из многих методов ИИ, поэтому вам может понадобиться более широкий обзор ИИ, прежде чем записываться на эту серию курсов.

Зарегистрируйтесь на Специализацию глубокого обучения

Подходит для:

Учащихся среднего уровня, проявляющих большой интерес к автономному вождению и получающих удовольствие от практического обучения

Обзор

Сам курс углубляется в управление вашим Duckiebot, например, как двигаться по полосе, останавливаться на перекрестках, обнаруживать и избегать столкновений с объектами. Все кодирование выполняется с помощью Python и фреймворка машинного обучения, такого как PyTorch или Tensorflow.

Учебный план:

• Введение в автономные транспортные средства
• На пути к автономии
• Моделирование и управление
• Зрение роботов
• Обнаружение объектов
Оценка состояния и локализация0060
• Планирование
• Обучение по подкреплению

Duckiebot использует NVIDIA Jetson Nano, небольшой компьютер, созданный для приложений AI IoT, для которого вы научитесь программировать. После завершения курса вы получите базовые знания в области робототехники, IoT и обучения с подкреплением (например, Q Learning), после чего вы сможете продолжить и применить свои новые навыки во всех видах приложений IoT и робототехники.

Зарегистрируйтесь в Беспилотные автомобили с Duckietown

Подходит для:

Те, у кого есть некоторый опыт и интерес к области НЛП ИИ

Обзор

Одной из основных функций интеллектуальной системы является расшифровка, анализ и обеспечение понимания человеческого языка, подвиг достигается с помощью обработки естественного языка (NLP). Вся цель этой специализации состоит в том, чтобы предоставить инструменты и методы, необходимые для создания систем НЛП.

Содержание этого курса создано той же командой, которая создала упомянутую выше специализацию по глубокому обучению, поэтому он невероятно хорошо разработан и информативен. Специализация разделена на курсы, каждый из которых посвящен основным типам моделей: классификация, вероятностная, последовательность и внимание. Эти типы моделей привели к значительным улучшениям в NLP и легли в основу некоторых из лучших языковых моделей, которые у нас есть сегодня.

Syllabus:

Курс 1: Классификация и векторные пространства

• Анализ настроений с логистической регрессией
• Анализ настроений с Naive Bayes
• Векторные пространственные модели
• Machine Translize и Seek и документы Search
9007

модели

• Machine Translize и Seek и документы Seekes
9007

модели

• Модели Machine Translive и Document Search
9007
• .
  • Автозамена
  • Тегирование части речи и скрытые марковские модели
  • Автозаполнение и языковые модели
  • Встраивание слов и нейронные сети

  Course 3: Sequence Models

  • Neural Networks for Sentiment Analysis
  • Recurrent Neural Networks for Language Modeling
  • LSTMs and Named Entity Recognition
  • Siamese Networks

  Course 4: Attention Models

  • Neural Machine Translation
  • Обобщение текста
  • Ответ на вопрос
  • Чат-бот

  Хотя эта специализация не является общим введением в ИИ, она даст вам очень ценные навыки в области ИИ. Отсюда у вас будут необходимые знания, чтобы либо начать создавать свой собственный стартап на основе НЛП, либо найти карьеру в отрасли.

  Зарегистрируйтесь на специализацию по обработке естественного языка

  ---

  Подходит для:

  Самостоятельно начинающим, ищущим полностью бесплатный курс высшего уровня

  Обзор платформа, на которой размещено множество курсов MIT с домашними заданиями, экзаменами, решениями, заметками лекторов и полными лекционными видео. Этот курс идеально подходит, если вы целеустремленный ученик и не заботитесь об интерактивности платформы, заданиях с автоматической оценкой и сертификатах.

  Поскольку это университетский курс в прямом эфире, уроки проводятся в лекционном зале Массачусетского технологического института Патриком Генри Уинстоном, известным профессором Массачусетского технологического института. Содержание этого курса охватывает более широкий спектр, чем любой другой из найденных курсов, затрагивая все: от базовых алгоритмов искусственного интеллекта до машинного обучения и вероятностных методов. ИИ — это быстро развивающаяся область, и, поскольку этот курс был записан в 2010 году, он не включает некоторые более свежие разработки. Несмотря на это, представленные концепции по-прежнему актуальны и сегодня составляют основу ИИ.

  Syllabus:

  • Рассуждение
    • Деревья Целей
    • ОБСЛУЖИВАНИЕ
    • Эксперты на основе правил
  • • Глубина-дефект.
    • A*
    • Игры
    • Minimax
    • Альфа-бета
  • Ограничения
    • Интерпретация линейных рисунков
    • Поиск
    • 30060
    • Visual object recognition
  • Learning
    • Nearest neighbors
    • Identification trees
    • Disorder
    • Neural nets and back propagation
    • Genetic algorithms
    • Sparse spaces
    • Phonology
    • Near misses
    • Felicity conditions
    • Support векторные машины
    • Бустинг
  • Представления
    • Классы
    • Траектории
    • Transitions
  • Architectures
    • GPS
    • SOAR
    • Subsumption
    • Society of Mind
  • The AI ​​business
  • Probabilistic inference
  • Model merging
  • Cross-modal coupling

  The easiest way to watch лекции для этого курса находятся в этом плейлисте YouTube, но вам все равно нужно будет ссылаться на страницу OpenCourseWare для заметок, заданий, экзаменов и решений.

  Зарегистрируйтесь в программе Искусственный интеллект

  ---

  Изучение ИИ с нуля может быть сложной задачей, но помните, что независимо от вашего опыта или уровня образования, вы можете научиться чему угодно, если будете настойчивы.

  Если вы прошли один из вышеперечисленных курсов и хотите поделиться своим опытом или думаете, что я пропустил что-то важное, оставьте комментарий внизу!

  10 лучших сертификационных курсов по искусственному интеллекту 2022

  Искусственный интеллект (ИИ) — это навык будущего. По оценкам, к 2030 году рынок искусственного интеллекта внесет в мировую экономику более 15 триллионов долларов. Существует огромная нехватка навыков в области искусственного интеллекта, поэтому, если вы выходите на рынок труда, получение навыков в области ИИ может гарантировать многообещающую перспективную карьеру. Для тех, кто уже работает, переквалификация и повышение квалификации с использованием ориентированных на будущее профессиональных навыков, таких как искусственный интеллект, сейчас более актуальны, чем когда-либо.

  Мы видим искусственный интеллект во множестве приложений в разных отраслях. Будь то здравоохранение, финансы, мобильные устройства, автомобили, умные домашние устройства, сервисы рекомендаций по музыке и фильмам, розничная торговля, наблюдение за безопасностью, обнаружение мошенничества, игры с виртуальными игроками, приложения для социальных сетей, возможности безграничны. Почти каждый бизнес пытается внедрить ИИ в свои процессы и продукты. Таким образом, изучение ИИ может открыть мир возможностей для всех. Сочетание искусственного интеллекта, машинного обучения и глубокого обучения может открыть путь к большим карьерным перспективам.

  Изучение искусственного интеллекта (хотя и не очень простое) теперь стало очень доступным благодаря множеству онлайн-курсов и тренингов. Они преподаются лучшими преподавателями, исследователями и экспертами в области искусственного интеллекта, и часто стоят намного меньше, чем обычный курс в колледже. Некоторые из этих классов очень обширны и включают в себя учебную программу эквивалентной степени колледжа. Некоторые из них даже доступны бесплатно и идеально подходят для того, чтобы заглянуть в мир ИИ.

  Чтобы помочь вам сделать правильный выбор, мы составили этот список лучших курсов, классов, сертификатов, учебных программ и учебных пособий по искусственному интеллекту, доступных в Интернете, которые вы можете использовать, чтобы получить хорошие знания в области искусственного интеллекта.

  Этот Стэнфордский сертификат машинного обучения был создан Эндрю Нг, самым известным экспертом в области искусственного интеллекта и машинного обучения, соучредителем Coursera, руководителем-основателем исследовательского подразделения Google по глубокому обучению Google Brain, бывшим руководителем отдела искусственного интеллекта в Baidu, а в настоящее время генеральным директором в Посадка ИИ. Это обновленная версия самого популярного курса Эндрю по машинному обучению, который прошли более 4,8 миллиона человек на Coursera.

  О популярности этой новой, обновленной базовой программы в области искусственного интеллекта и машинного обучения можно судить по тому факту, что около 50 тысяч студентов и специалистов подписались на программу в первые несколько недель после ее запуска и 95% из них дали ему 5-звездочный рейтинг. Несомненно, эксперты по искусственному интеллекту называют эту программу самым важным ресурсом для всех, кто хочет изучить искусственный интеллект и машинное обучение.

  Это специализация из трех курсов, которая знакомит учащихся с основными идеями искусственного интеллекта, машинного обучения, сбора данных и распознавания статистических образов. Это дает им хорошие знания в области математики, статистики и компьютерных наук, которые составляют основу автоматизированных обучающихся машин. Материал курса очень обширен и требует около 3 месяцев, чтобы пройти около 9-10 часов усилий в неделю. Он охватывает следующие темы:

  • Разница между обучением с учителем и без учителя, а также задачи регрессии и классификации
  • Создание и обучение моделей линейной регрессии
  • Реализовать и понять назначение функции затрат
  • Методы улучшения моделей машинного обучения путем выбора скорости обучения, построения кривой обучения, выполнения проектирования признаков и применения полиномиальной регрессии
  • Модель логистической регрессии для классификации
  • Создание и обучение нейронной сети с помощью TensorFlow
  • Создание и использование деревьев решений и методов ансамбля деревьев, включая случайные леса и усиленные деревья
  • Применение алгоритмов машинного обучения с большими наборами данных
  • Производительность системы машинного обучения с несколькими частями
  • Передовой опыт применения машинного обучения
  • Использование методов обучения без учителя
  • Создавайте рекомендательные системы с подходом совместной фильтрации и методом глубокого обучения на основе контента
  • Построить модель глубокого обучения с подкреплением

  Для заданий по программированию в курсах используется Python, который является простым способом изучения основ машинного обучения.

  В программу включены многочисленные тематические исследования и приложения, помогающие учащимся получить практическую практику. Они могут применять алгоритмы обучения для создания интеллектуальных роботов (восприятие, управление), понимания текста (веб-поиск, защита от спама), компьютерного зрения, медицинской информатики, аудио, анализа баз данных и других областей.

  Основные моменты

  • Самый высокий рейтинг среди лучших бесплатных онлайн-курсов по машинному обучению и искусственному интеллекту
  • Отлично подойдет новичкам в области искусственного интеллекта и машинного обучения
  • Узнайте о наиболее эффективных методах машинного обучения и попрактикуйтесь в их применении
  • Узнайте о некоторых передовых методах Силиконовой долины в области машинного обучения и инноваций в области искусственного интеллекта
  • Получите практические ноу-хау, необходимые для быстрого и эффективного применения методов машинного обучения к новым ситуациям и проблемам реальной жизни
  • Бесплатно изучить курсы; возможность получить платный сертификат для демонстрации вашего обучения навыкам искусственного интеллекта и машинного обучения

  Продолжительность: примерно 3 месяца, 9 часов в неделю
  Рейтинг: 4,9
  Зарегистрируйтесь здесь

  Глубокое обучение. Эта специализация Coursera Deep Learning, созданная и преподаваемая Эндрю Нг, представляет собой более продвинутую серию курсов для тех, кто хочет узнать об искусственном интеллекте и глубоком обучении, о том, как применять их для решения проблем и построения карьеры в области искусственного интеллекта. Поскольку это не программа начального уровня, ожидается, что учащиеся будут иметь навыки программирования на Python и математические навыки, а также некоторые знания и опыт в области машинного обучения. Эта специализация фактически упоминается как следующее логическое продолжение курса Эндрю Нг по машинному обучению на Coursera.

  Это специализация из пяти курсов, на которой студенты изучают важные технические навыки и инструменты глубокого обучения. Эти курсы охватывают следующие темы:

  • Основы нейронных сетей
  • Как построить глубокие нейронные сети и обучить их на данных
  • Практические аспекты глубокого обучения, такие как настройка гиперпараметров, регуляризация и оптимизация
  • Структура проектов машинного обучения
  • Как настроить наборы для обучения/разработки/тестирования
  • Сквозное глубокое обучение и когда его следует использовать
  • Построить сверточные нейронные сети и применить к данным изображения
  • Модели последовательностей и способы их применения к задачам обработки естественного языка

  Кроме того, курсы охватывают различные практические примеры из области здравоохранения, автономного вождения, чтения на жестовом языке, создания музыки и обработки естественного языка. Студенты приступают к работе над многими интересными проектами, от создания системы распознавания лиц до создания простой системы перевода и многого другого. Кроме того, есть интервью и дискуссии с высшими лидерами и пионерами в этой области, которые дают студентам советы по карьере, вдохновение и помогают им понять ситуации, с которыми они могут столкнуться в реальном мире.

  Основные моменты

  • Изучите теорию искусственного интеллекта и глубокого обучения и посмотрите, как они применяются в промышленности
  • Практика в Python и TensorFlow
  • Понимание лучших отраслевых практик по созданию приложений глубокого обучения
  • Получите совет от экспертов по глубокому обучению и лидеров в этой области
  • Уметь реализовать нейронную сеть в TensorFlow
  • Понимание того, как диагностировать ошибки в системе машинного обучения и расставлять приоритеты для уменьшения количества ошибок
  • Понимать, как создавать и обучать рекуррентные нейронные сети (RNN), а также часто используемые варианты, такие как GRU и LSTM

  Продолжительность: 4 месяца, 5 часов в неделю
  Рейтинг: 4,8
  Зарегистрируйтесь здесь

  Эта программа профессионального сертификата в области искусственного интеллекта была создана IBM, мировым лидером в области технологий и одним из пионеров в инновациях ИИ. Он предназначен для тех, кто хочет освоить навыки работы в качестве разработчиков ИИ. Он дает четкое представление об ИИ, его приложениях и вариантах использования. Он знакомит учащихся с такими понятиями и инструментами, как машинное обучение, наука о данных, обработка естественного языка, классификация изображений, обработка изображений, сервисы искусственного интеллекта IBM Watson, OpenCV и API. Студенты также учатся приступать к работе с готовыми интеллектуальными функциями ИИ без необходимости создавать модели ИИ и серверные части с нуля.

  Это сертификация ИИ начального уровня, состоящая из 6 курсов, которую могут пройти учащиеся как с техническим, так и с нетехническим образованием. Первые три курса программы также составляют полную специализацию «Основы искусственного интеллекта для всех». Эти курсы не требуют каких-либо знаний в области программирования и не имеют предварительных требований. Вот они:

  1. Введение в искусственный интеллект (ИИ) . Это очень популярный курс, входящий в состав нескольких специализаций. Он знакомит с основами ИИ и тем, как ИИ можно использовать в различных отраслях. Его может пройти каждый, будь то разработчики, менеджеры, руководители или студенты.
  2. Начало работы с ИИ с помощью IBM Watson . Этот курс знакомит слушателей с различными службами и API-интерфейсами IBM Watson и с тем, для чего их можно использовать.
  3. Создание чат-ботов на основе ИИ без программирования . Этот курс учит, как планировать, внедрять, тестировать и развертывать чат-боты на основе ИИ на веб-сайте.

  Два последних курса требуют некоторого знания Python для создания и развертывания приложений ИИ. Вводный курс Python включен в программу для учащихся без опыта программирования. Таким образом, оставшиеся 3 курса в программе следующие:

  4. Python для науки о данных и искусственного интеллекта . Этот курс охватывает основы Python, включая структуры данных и анализ данных, а также полные практические упражнения.
  5. Создание приложений ИИ с помощью Watson API . В этом курсе учащиеся используют несколько сервисов ИИ и API Watson вместе для создания интеллектуальных и интерактивных приложений.
  6. Введение в компьютерное зрение с помощью Watson и OpenCV . В этом курсе учащиеся понимают компьютерное зрение и его приложения, а также создают и обучают пользовательские классификаторы изображений с помощью Watson, Python и OpenCV.

  Учебный план этой программы очень обширен и включает ряд практических учебных проектов, в том числе создание собственного чат-бота с искусственным интеллектом; создание, обучение и тестирование пользовательских классификаторов изображений; создание веб-приложения компьютерного зрения и его развертывание в облаке.

  Основные моменты

  • Приобретите навыки для создания приложений на основе ИИ
  • Практика основ Python и понимание того, как применять концепции программирования Python для науки о данных и искусственного интеллекта
  • Научитесь использовать службы ИИ и API-интерфейсы IBM Watson для проектирования, создания и развертывания приложений на основе ИИ в Интернете с минимальным кодированием
  • Узнайте, как работает технология чат-ботов на основе искусственного интеллекта, и ее приложения
  • Научитесь создавать и развертывать виртуальных помощников с поддержкой речи с аналитикой предметной области в Facebook и т. д.
  • Объясните, что такое компьютерное зрение и его приложения
  • Особенно полезно для тех, кто хочет стать строителем и разработчиком ИИ-решений
  • Получите цифровой значок от IBM за знание прикладного ИИ в дополнение к профессиональному сертификату от Coursera

  Продолжительность: 3-6 месяцев, 2-4 часа в неделю
  Рейтинг: 4.6
  Зарегистрироваться здесь

  Это еще один популярный сертификационный курс по искусственному интеллекту от IBM. Он был разработан, чтобы передать навыки и инструменты, необходимые для начала карьеры инженера искусственного интеллекта или машинного обучения. Он подходит для существующих специалистов, таких как разработчики искусственного интеллекта и специалисты по данным, которые хотят повысить уровень навыков машинного обучения и глубокого обучения, а также для студентов, желающих выйти на работу с востребованными навыками искусственного интеллекта и машинного обучения.

  Программа состоит из шести курсов для самостоятельного изучения, которые дают учащимся полное представление о концепциях машинного обучения и глубокого обучения, а также о том, как применять их в реальных проектах. Он охватывает следующие темы:

  • Развитие базовых навыков машинного обучения и внедрение моделей машинного обучения с учителем и без учителя с использованием библиотек Python, таких как SciPy и ScikitLearn
  • Масштабирование машинного обучения на больших данных с помощью Apache Spark
  • Введение в глубокое обучение и нейронные сети
  • Обсуждение автоэнкодеров, ограниченных машин Больцмана, сверточных сетей, рекурсивных нейронных сетей и рекуррентных сетей
  • Создание моделей и сетей глубокого обучения с использованием библиотеки Keras
  • Использование библиотеки PyTorch для обучения и построения глубоких нейронных сетей
  • Работа с Tensorflow для разработки, настройки и развертывания моделей глубокого обучения
  • Capstone Project для применения навыков глубокого обучения и демонстрации способности решать реальные проблемы

  Эта программа сертификации IBM AI использует очень практичный и практический подход к AI Engineering. Все курсы включают практические занятия и проекты, включая примеры использования и реальные приложения ИИ.

  Это программа среднего уровня, требующая предварительных знаний и опыта в определенных областях, таких как математика на уровне средней школы, программирование на Python и использование ноутбуков Jupyter. В дополнение к этому, знание SQL, статистического анализа и некоторой линейной алгебры также очень полезно. Учащимся, у которых нет базовых навыков работы с данными или ИИ, IBM рекомендует сначала пройти профессиональный сертификат IBM Applied AI или курс профессионального сертификата IBM Data Science перед началом этой программы.

  Основные моменты

  • Учебная программа разработана группой ведущих экспертов IBM в данной области
  • Понимание алгоритмов машинного обучения, включая классификацию, регрессию, кластеризацию и уменьшение размеров
  • Развертывание алгоритмов и конвейеров машинного обучения на Apache Spark
  • Объяснить основные концепции TensorFlow, такие как основные функции, операции и конвейеры выполнения
  • Определите, какой метод глубокого обучения использовать в какой ситуации, и постройте модель глубокого обучения для решения реальной проблемы
  • Уметь создавать, обучать и развертывать различные типы глубоких архитектур
  • Продемонстрировать способность представлять и сообщать о результатах проектов глубокого обучения
  • Возможность бесплатного аудита всех курсов; подтвержденный сертификат и значок IBM можно получить за небольшую ежемесячную плату

  Продолжительность: 3–4 месяца, 12 часов в неделю
  Рейтинг: 4,4
  Зарегистрироваться здесь

  Эта программа сертификации искусственного интеллекта предлагается Колумбийским университетом через платформу edX. Это очень строгая профессиональная программа для выпускников, которая составляет 25% курсовой работы для получения степени магистра компьютерных наук в Колумбии.

  Программа состоит из серии из 4 курсов, которые служат основой для изучения искусственного интеллекта и машинного обучения, а также двух его ключевых приложений — робототехники и компьютерной анимации. Эти курсы следующие:

  1. Искусственный интеллект — Этот курс представляет собой введение в основы ИИ и способы их применения. Он учит, как создавать интеллектуальных агентов или ботов, которые извлекают данные в режиме онлайн, используя определенные критерии или ключевые слова.
  2. Машинное обучение . Этот курс обучает основам машинного обучения и алгоритмов, включая методы обучения с учителем для регрессии и классификации, методы обучения без учителя для моделирования и анализа данных, вероятностного и невероятностного моделирования, а также алгоритмов оптимизации и логического вывода.
  3. Робототехника — Этот курс охватывает основы робототехники, уделяя особое внимание как разуму, так и телу. Он учит основным методам представления роботов, выполняющих реальные задачи в реальном мире.
  4. Анимация и CGI Motion – В этом курсе рассматриваются основные правила движения и способы их преобразования в компьютерные программы.

  Помимо видеолекций, программа включает викторины, задания по программированию, рецензируемые задания и дискуссионные форумы сообщества. В равной степени упор делается на теорию и практику, с многочисленными упражнениями и проектами, разбросанными по курсам. Учащиеся могут создать базовый поисковый агент, игры с искусственным интеллектом и модели линейной регрессии.

  Программа предполагает базовое понимание статистики, алгебры уровня колледжа, исчисления и знание языка программирования Python.

  Вся программа доступна бесплатно в Интернете с возможностью оплаты сертификации. Учащиеся, подписавшиеся на платные сертификаты и успешно завершившие все курсы, получают сертификат программы MicroMasters от Колумбийского университета.

  Основные моменты

  • Получите четкое представление об основополагающих принципах AI
  • Учитесь у экспертов в этой области, которые преподают в Колумбийском университете
  • Применение концепций машинного обучения к реальным задачам и приложениям
  • Разработка и использование возможностей нейронных сетей
  • Научитесь разрабатывать интеллектуальные агенты, используемые в качестве служб поиска новостей, для онлайн-покупок и автоматизированных задач.
  • Изучение применения ИИ в областях робототехники, зрения и физического моделирования
  • Упражнения и задания, которые помогают понять проблемы реального мира и найти подходящие решения ИИ

  Продолжительность: 10–12 месяцев, 8–10 часов в неделю
  Рейтинг: 4,6
  Зарегистрироваться здесь

  Udacity предлагает несколько программ Nano Degree в своей Школе искусственного интеллекта. Наностепени — это очень обширные программы, состоящие из более крупного курса обучения, обычно представленного в партнерстве с ведущими компаниями или университетами. Для тех, кто хочет сделать карьеру в области ИИ, есть отличные, мощные, ориентированные на карьеру программы, которые могут быть очень полезны для продвижения в области ИИ, тратя всего 8-10 часов в неделю. Есть варианты для каждого уровня знаний и опыта, от полных программ, ориентированных на начинающих, до программ, предназначенных для более продвинутых учащихся.

  Некоторые из лучших обучающих программ Udacity AI включают:

  • AI Product Manager . Охватывает продукты AI, создание высококачественных наборов данных, обучение моделей машинного обучения, измерение воздействия после развертывания и обновление моделей, а также масштабирование ваших продуктов AI.
  • Введение в машинное обучение с TensorFlow — охватывает основные алгоритмы машинного обучения, модели с учителем, глубокое и неконтролируемое обучение, проектирование нейронных сетей и обучение в TensorFlow.
  • Программирование ИИ с помощью Python . Охватывает основные основы ИИ: инструменты программирования (Python, NumPy, PyTorch, Anaconda, pandas и Matplotlib), математику (исчисление и линейную алгебру) и ключевые методы нейронных сетей ( градиентный спуск и обратное распространение).
  • Искусственный интеллект для трейдинга — охватывает основы количественного анализа, включая обработку данных, генерацию торговых сигналов и управление портфелем. Также учит разрабатывать торговые стратегии и строить многофакторную модель с оптимизацией.
  • Компьютерное зрение — Охватывает компьютерное зрение и методы глубокого обучения — от базовой обработки изображений до создания и настройки сверточных нейронных сетей, рекуррентных нейронных сетей (RNN), одновременной локализации и сопоставления (SLAM), отслеживания объектов, классификации изображений
  • Обработка естественного языка — охватывает машинное обучение, распознавание речи, анализ тональности, машинный перевод, тегирование части речи
  • Глубокое обучение с подкреплением — Охватывает обучение с подкреплением, нейронные сети, PyTorch, глубокие Q-сети (DQN), градиенты глубокой детерминированной политики (DDPG)
  • Искусственный интеллект — охватывает алгоритмы искусственного интеллекта, алгоритмы поиска, оптимизацию, планирование, распознавание образов
  • Инженер по машинному обучению — охватывает машинное обучение, контролируемое обучение, неконтролируемое обучение, глубокое обучение
  • Глубокое обучение — охватывает глубокое обучение, нейронные сети, ноутбуки Jupyter, CNN, GAN
  • ИИ для бизнес-лидеров — охватывает искусственный интеллект, машинное обучение, бизнес-стратегию, маркировку данных, моделирование данных

  Программы наностепени в Школе ИИ Udacity организованы вокруг следующих четырех основных ролей или карьерных путей:

  1. Инженер по машинному обучению — Udacity рекомендует пройти следующие программы наностепени в указанном порядке, чтобы начать карьеру в области машинного обучения — Введение в Машинное обучение с TensorFlow, Введение в машинное обучение с PyTorch, Программирование ИИ с помощью Python, Инженер по машинному обучению.
  2. Инженер по глубокому обучению — Для работы инженером по глубокому обучению предлагаются следующие программы Nanodegree — Программирование ИИ с помощью Python, Инженер по машинному обучению, Глубокое обучение.
  3. Специалист по искусственному интеллекту . Рекомендуемые программы для этой карьеры: компьютерное зрение, обработка естественного языка, глубокое обучение с подкреплением и искусственный интеллект
  4. Специалист по количественному анализу . Эта карьера включает в себя приобретение навыков программирования и линейной алгебры, а затем обучение анализу реальных данных и построению финансовых моделей для торговли. Рекомендуемые программы: Программирование ИИ с помощью Python и Искусственный интеллект для торговли.

  Основные моменты

  • Учебная программа разработана и представлена ​​экспертами отрасли
  • Получите практический опыт, применяя свои навыки в упражнениях по программированию и проектах
  • Получите индивидуальную техническую поддержку наставника
  • Личный карьерный коуч также доступен для руководства по карьерному росту
  • Полная гибкость благодаря срокам и расписанию

  Продолжительность: Автономный темп
  Рейтинг: 4,6
  9Зарегистрироваться здесь организациям или внедрять инициативы в области ИИ или работать с командой ИИ. Это также отличный курс для инженеров, программистов и людей с техническим образованием, чтобы изучить бизнес-аспекты ИИ. Он очень познавательный и подробный для начинающих, которые ничего не знают об искусственном интеллекте.

  Этот класс ИИ начинается с всестороннего обзора того, что такое искусственный интеллект, и, наконец, продолжается обсуждением всего рабочего процесса проектов ИИ и тем, как разработать стратегию ИИ для вашего бизнеса. Он охватывает следующие темы:

  • Значение общей терминологии ИИ, включая машинное обучение, глубокое обучение, нейронные сети и науку о данных
  • Реалистичный взгляд на ИИ и на то, что он может и чего не может делать на примерах
  • Как определить возможности применения ИИ для решения задач и проблем в вашей организации
  • Рабочий процесс проектов машинного обучения и науки о данных
  • Как создать ИИ в вашей компании
  • Этические и социальные проблемы и дискуссии, связанные с ИИ

  Это 6-часовой курс, который Эндрю разработал с учетом бизнес-приложений, что делает его уникальным и единственным в своем роде. Плюс тот факт, что его преподает сам Эндрю, пионер и влиятельный человек в области искусственного интеллекта, делает курс очень популярным. Этот курс не ограничивается только инженерами и учеными, любой, кто видит ценность ИИ и интересуется этим предметом, должен пройти этот курс.

  Основные моменты

  • Онлайн-курс Coursera по искусственному интеллекту с самым высоким рейтингом
  • Понимать значения различных концепций искусственного интеллекта и машинного обучения
  • Узнайте, как лучше работать с командой ИИ в вашей организации
  • Узнайте, как выбрать проект ИИ
  • Взгляните на технические инструменты, используемые командами ИИ
  • Тематические исследования, связанные с созданием продукта и стратегии ИИ
  • Без предварительных условий, может пройти любой с любым уровнем опыта

  Продолжительность: 4 недели, 2 часа в неделю
  Рейтинг: 4,8
  Зарегистрироваться здесь

  TensorFlow — это популярная платформа с открытым исходным кодом для машинного обучения и, вероятно, лучший инструмент, который вы можете использовать для реализации машинного обучения алгоритмы и принципы глубокого обучения. Этот курс TensorFlow, предлагаемый на Coursera, является частью специализации TensorFlow на практике от deeplearning.ai.

  Этот курс подходит для разработчиков программного обеспечения, которые имеют некоторый опыт программирования на Python и некоторые знания в области машинного и глубокого обучения и которые хотят создавать масштабируемые алгоритмы на основе ИИ в TensorFlow. Он учит, как использовать TensorFlow для реализации принципов машинного обучения и глубокого обучения, чтобы учащиеся могли начать создавать и применять масштабируемые модели для решения реальных задач.

  Курс состоит из 4 еженедельных модулей, которые проведут учащихся от основ до мастерства в TensorFlow. Они охватывают следующие темы:

  • Введение в машинное обучение и глубокое обучение
  • Введение в компьютерное зрение
  • Кодирование нейронной сети компьютерного зрения
  • Введение в сверточные нейронные сети и объединение
  • Реализация сверточных слоев и объединенных слоев
  • Общие сведения о генераторе изображений
  • Как обрабатывать сложные изображения реального мира

  На протяжении всего курса вы найдете множество примеров кодирования и заданий по программированию. К концу курса учащиеся смогут получить практические навыки для поиска масштабируемых решений реальных задач ИИ.

  Курс ведет Лоуренс Морони, защитник ИИ в Google. Он является автором более 30 книг по программированию и нескольких научно-фантастических романов.

  Основные моменты

  • Научитесь применять навыки TensorFlow для решения широкого круга задач и проектов
  • Ознакомьтесь с рекомендациями по использованию TensorFlow
  • Построить базовую нейронную сеть в TensorFlow
  • Понять, как использовать свертки для улучшения вашей нейронной сети
  • Обучение нейронной сети для приложения компьютерного зрения

  Продолжительность: 4 недели, 6-9 часов в неделю
  Рейтинг: 4,7
  Зарегистрируйтесь здесь

  Путь изучения искусственного интеллекта часто усложняется сложными математическими и техническими темами. Этот курс Udemy по искусственному интеллекту Кирилла Еременко и Хаделин де Понтев пытается сломать эту тенденцию, предлагая интуитивно понятный и увлекательный подход, который помогает учащимся исследовать мир искусственного интеллекта. Он учит, как объединить мощь науки о данных, машинного обучения и глубокого обучения для создания мощного ИИ для реальных приложений.

  Курс создан на основе теории о том, что игры — это простейшая тестовая среда для ИИ, и когда алгоритм может победить игру, это доказывает, что те же принципы можно применить к реальным задачам. Поэтому в курсе используется смоделированная среда искусственного интеллекта OpenAI Gym (проект, поддерживаемый такими предпринимателями, как Илон Маск и Питер Тиль), чтобы научиться создавать искусственный интеллект, который превосходит людей в таких играх, как Doom и Breakout.

  Курс разделен на 3 модуля, каждый из которых посвящен уникальному процессу создания ИИ различной сложности, структуры и назначения:

  • Модуль 1 — Создайте ИИ, чтобы победить в игре Breakout
  • Модуль 2 — Создайте более сложный ИИ для прохождения уровня в Doom
  .
  • Модуль 3. Создание ИИ для беспилотных автомобилей

  Это полностью практический курс, который знакомит слушателей с практическими шагами, необходимыми для того, чтобы уметь программировать самоулучшающийся ИИ для различных целей. Каждое руководство начинается с пустой страницы, и инструкторы пишут код с нуля. Таким образом, учащиеся смогут лучше понять и понять, как код объединяется и что означает каждая строка. Предыдущий опыт программирования с использованием Python не требуется.

  Курс также охватывает Q-обучение, которое представляет собой форму машинного обучения, основанную на обучении с подкреплением и используемую во многих передовых приложениях.

  Основные моменты

  • Курс для начинающих, позволяющий изучить основы ИИ, как теорию, так и его практическое применение
  • Научитесь создавать ИИ, адаптируемый к любой среде в реальной жизни
  • Осваивайте современные модели искусственного интеллекта
  • Создайте виртуальный самоуправляемый автомобиль
  • Создайте ИИ, чтобы побеждать в играх
  • Изучение Q-Learning, Deep Q-Learning и Deep Convolutional Q-Learning
  • Узнайте, как объединить AI с OpenAI Gym, чтобы учиться максимально эффективно
  • Поддержка в ходе курса со стороны группы экспертов профессиональных специалистов по данным
  • Получите загружаемые шаблоны кода Python для каждого ИИ, который вы создадите на курсе
  • Контент, направленный на развитие у учащихся интуиции при программировании ИИ, что приводит к лучшим результатам обучения

  Продолжительность: 16,5 часов видео по запросу
  Рейтинг: 4,3
  Зарегистрироваться здесь

  Обучение с подкреплением — это совершенно другая парадигма в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Это дало нам удивительные идеи как в поведенческой психологии, так и в нейробиологии, и пока это самое близкое к настоящему общему искусственному интеллекту, что у нас есть. Этот курс является одним из лучших курсов искусственного интеллекта по обучению с подкреплением. Он дает учащимся базовые знания по обучению с подкреплением на основе ИИ, уделяя особое внимание биржевой торговле и онлайн-рекламе. Он дает представление о методах ИИ, которые никогда не встретишь в традиционном машинном обучении с учителем, машинном обучении без учителя или даже глубоком обучении.

  Этот курс лучше всего подходит для тех, кто уже имеет базовые знания по теоретическим и техническим аспектам ИИ и хочет досконально разобраться в обучении с подкреплением. Поскольку он преподает концепции продвинутого уровня, ожидается, что учащиеся будут знать исчисление, вероятность, объектно-ориентированное программирование, кодирование Python, кодирование Numpy, линейную регрессию, градиентный спуск и т. д.

  В этом классе ИИ учащиеся понимают обучение с подкреплением на техническом уровне. В содержание курса включены следующие темы:

  • Проблема многорукого бандита и дилемма исследования-эксплуатации
  • Способы расчета средних и скользящих средних и их связь со стохастическим градиентным спуском
  • Марковские процессы принятия решений (MDP)
  • Динамическое программирование
  • Монте-Карло
  • Обучение временной разнице (TD) (Q-Learning и SARSA)
  • Методы аппроксимации (т. е. как подключить глубокую нейронную сеть или другую дифференцируемую модель к вашему алгоритму RL)

  Существует также проект, в котором учащиеся могут применить Q-обучение для создания бота для торговли акциями, и еще один проект о создании ИИ для игры в крестики-нолики.

  Основные моменты

  • Лучший онлайн-курс по искусственному интеллекту для тех, кто хочет получить знания в области обучения искусственному интеллекту с подкреплением на основе Python
  • Понять взаимосвязь между обучением с подкреплением и психологией
  • Применение контролируемых методов машинного обучения на основе градиента к обучению с подкреплением
  • Реализовать 17 различных алгоритмов обучения с подкреплением
  • Комплекс упражнений и заданий для практических занятий

  Продолжительность: 12,5 часов видео по запросу
  Рейтинг: 4,6
  Зарегистрироваться здесь

  Другие курсы ИИ искусственного интеллекта и машинного обучения.

  Эти курсы предназначены для обучения концепциям и будущим направлениям технологий в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Они предоставляют учащимся знания и инструменты для принятия более обоснованных решений и вклада в свою рабочую среду.

  В эту схему обучения включено восемь курсов общей продолжительностью до 11 часов видеоконтента. Эти курсы могут быть использованы бесплатно в течение первого месяца регистрации. После завершения всех курсов учащиеся получают значок об окончании от LinkedIn Learning. Курсы следующие:

  • Базовый тренинг по подотчетности ИИ
    Автор: Barton Poulson
    Продолжительность: 2 часа 21 минута 49 секунд
    Этот нетехнический курс посвящен опасностям ИИ, этическим проблемам, которые создает ИИ, включая конкурирующие концепции справедливости и моральных рассуждений, социальных проблем и безопасности. проблемы для ИИ, такие как потенциальные сценарии жизни и смерти в автономном вождении, и предлагает потенциальные решения ключевых проблем. В нем обсуждается важность того, чтобы работа по науке о данных, связанная с ИИ, была прозрачной, объяснимой, подотчетной и этичной при ее разработке и выполнении.
  • Основы искусственного интеллекта: машинное обучение
    Автор: Дуг Роуз
    Продолжительность: 1 час 17 минут 56 секунд
    Этот курс знакомит с определением и типами машинного обучения: с учителем, без учителя и с подкреплением. Он учит, как использовать алгоритмы машинного обучения, такие как деревья решений, кластеризация и регрессионный анализ, чтобы принимать более эффективные решения и находить закономерности в ваших данных.
  • Основы искусственного интеллекта: мыслящие машины
    Автор: Doug Rose
    Продолжительность: 1 час 27 минут 27 секунд
    Этот курс охватывает ключевые концепции искусственного интеллекта (ИИ), включая сильный и слабый ИИ, различные подходы к ИИ, такие как машинное обучение и глубокое обучение, а также практическое использование новых Технологии с улучшенным ИИ.
  • Основы искусственного интеллекта: нейронные сети
    Автор: Дуг Роуз
    Продолжительность: 1 час 16 минут 51 секунда
    Этот курс охватывает ключевые концепции искусственных нейронных сетей. Он учит, как настроить нейронную сеть и использовать эту сеть для поиска закономерностей в массивных наборах данных.
  • Когнитивные технологии: реальные возможности для бизнеса
    Автор: Deloitte Insights
    Продолжительность: 1 час 52 минуты 42 секунды
    Этот курс объясняет преимущества и ценность для бизнеса когнитивных технологий, таких как искусственный интеллект и робототехника, и их влияние на бизнес.
  • AI The LinkedIn Way: разговор с Дипаком Агарвалом
    Автор: Deepak Agarwal
    Продолжительность: 31 мин. 3 с
    В этом кратком курсе Дипак Агарвал, вице-президент LinkedIn по искусственному интеллекту, отвечает на вопросы о роли ИИ LinkedIn, карьера в этой области и будущее технологий.
  • Искусственный интеллект для менеджеров проектов
    Автор: Oliver Yarbrough
    Продолжительность: 41 мин 41 с
    Этот курс посвящен влиянию искусственного интеллекта (ИИ) на управление проектами. В нем обсуждается, как использовать его возможности для оптимизации рабочего процесса, как подготовиться к грядущим изменениям и оставаться на шаг впереди.
  • Изучение XAI: Объяснимый искусственный интеллект
    Автор: Аки Охаси
    Продолжительность: 1 час 14 минут 14 секунд
    В этом курсе рассказывается, как работает объяснимый искусственный интеллект (XAI) и какую ценность он представляет для предприятий и инициатив, связанных с наукой о данных, с юридической и коммерческой точки зрения.

  Основные моменты

  • Получите четкое и подробное представление о том, как работают искусственный интеллект и машинное обучение
  • Узнайте, как ведущие компании используют искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы изменить методы ведения бизнеса
  • Узнайте, как новое поколение идей об ИИ решает вопросы подотчетности, безопасности и объяснимости
  • Хорошо продуманный контент, созданный экспертами и лидерами отрасли
  • Обильные упражнения и задания включены
  • Идеально подходит как для студентов, так и для профессионалов
  • Бесплатный доступ ко всем курсам на один месяц

  Продолжительность: 11 часов видеоконтента
  Рейтинг: 4,5
  Зарегистрируйтесь здесь

  Это бесплатная инициатива Google, направленная на распространение знаний о навыках ИИ и расширение понимания ИИ среди широкой публики. Это набор курсов, руководств, учебных пособий, созданных инженерами и экспертами Google с целью предоставления базовых навыков и знаний в области искусственного интеллекта и тем, связанных с ним.

  Независимо от текущего уровня навыков и опыта учащиеся могут найти ресурсы, информацию и упражнения, которые помогут развить навыки и продвигать свои проекты. Начинающие учащиеся, не имеющие предварительных знаний об искусственном интеллекте и машинном обучении, могут начать с самого начала, в то время как опытные учащиеся могут выбирать ресурсы и модули в соответствии со своими интересами и требованиями.

  Существует широкий спектр курсов, которые помогают сформировать у совета директоров понимание ИИ и многих связанных с ним факторов — как технических, так и нетехнических — при рассмотрении того, как ИИ может работать на вас. Таким образом, помимо курсов, охватывающих основы, и тех, которые предлагают инструкции по применению ИИ и МО для решения реальных социальных, экологических и гуманитарных проблем, можно также найти полезную информацию о том, как обеспечить прозрачность, этичность и гуманность реализации ИИ. центральный.

  Вот несколько курсов, видео, учебных пособий и руководств, которые можно найти на этой платформе:

  • Использование ИИ на благо общества
  • Кластеризация
  • Системы рекомендаций
  • Тестирование и отладка в машинном обучении
  • Введение в формулирование задач машинного обучения
  • Подготовка данных и разработка функций в ML
  • Ускоренный курс машинного обучения с API-интерфейсами TensorFlow
  • Нейронная сеть
  • 7 шагов машинного обучения
  • Сквозное машинное обучение с TensorFlow на GCP

  Все курсы и учебные пособия по искусственному интеллекту Google содержат примеры кодов, викторины и полезные примеры, которые облегчают понимание концепций даже для новичков.

  Основные моменты

  • Бесплатные онлайн-курсы по искусственному интеллекту, которые помогут учащимся быстро начать работу
  • Отличные ресурсы для тех, кто заинтересован в повышении уровня своих навыков
  • Понимание типов проблем, которые ваша организация может решить с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта
  • Советы и методы для применения полученных навыков к реальным задачам и наборам данных

  Продолжительность: Самостоятельный темп
  Рейтинг: 4. 5
  Зарегистрироваться здесь

  Coursera предлагает разнообразные курсы, специализации и программы профессиональной сертификации в области искусственного интеллекта. Они были созданы в сотрудничестве с лучшими школами и университетами по науке о данных по всему миру, а также лидерами отрасли искусственного интеллекта, такими как IBM и Google.

  Эти курсы ИИ и программы сертификации охватывают такие навыки, как машинное обучение, глубокое обучение, программирование на Python, искусственные нейронные сети, тензорный поток, обучение с подкреплением и т. д. Несколько курсов начального уровня доступны для учащихся, не имеющих предыдущего опыта в этой области, в то время как более продвинутые курсы доступны также доступно для опытных специалистов по искусственному интеллекту.

  Некоторые из самых популярных курсов по искусственному интеллекту на Coursera включают:

  • AI для всех, Эндрю Нг
  • Сертификация искусственного интеллекта в области машинного обучения Стэнфордского университета
  • Сертификат IBM AI Engineering Professional
  • Специализация глубокого обучения
  • Специализация «Основы искусственного интеллекта для всех» от IBM
  • Сертификат IBM Applied AI Professional
  • Сертификат IBM Data Science Professional
  • Python для всех Мичиганского университета
  • Специализация по машинному обучению Вашингтонского университета
  • Специализация «Математика для машинного обучения» Имперского колледжа Лондона
  • Специализация по обучению с подкреплением Университета Альберты
  • Разработка приложений ИИ в Azure
  • ИИ для медицины
  • Прикладной ИИ с DeepLearning от IBM

  Для учащихся, желающих пройти несколько курсов, годовой план подписки Coursera Plus (399 долларов США в год) может оказаться очень полезным. Подписавшись на Coursera Plus, учащиеся получают неограниченный доступ к более чем 3000 курсам, профессиональным сертификатам, специализациям и управляемым проектам. Они также получают подтвержденный сертификат за каждый курс или программу, которые они проходят без дополнительной оплаты. Это отличный вариант для тех, кто часто учится онлайн, чтобы продолжить свое обучение простым и доступным способом.

  Основные моменты

  • Подготовьтесь к карьере в области искусственного интеллекта, изучая новейшие навыки у лучших инструкторов
  • Полноценный и актуальный для отрасли контент, созданный экспертами из ведущих университетов и компаний
  • Возможность бесплатного аудита курсов
  • Получите общепризнанные общедоступные сертификаты
  • Викторины и практические проекты, помогающие учащимся применять приобретенные навыки
  • Возможность стать частью глобального сообщества учащихся

  Продолжительность: Самостоятельный темп
  Рейтинг: 4,7
  Зарегистрируйтесь здесь

  Платформа онлайн-обучения edX сотрудничает с ведущими университетами и учреждениями по всему миру, чтобы предложить ряд курсов в области искусственного интеллекта. К ним относятся профессиональные сертификаты и программы Micromasters от Гарварда, Колумбии, IBM и Microsoft среди других. Эти курсы доступны бесплатно для проверки содержания. Если заплатить небольшую плату, можно получить признанный в отрасли сертификат об окончании, чтобы поделиться с работодателями.

  Доступные курсы охватывают весь спектр искусственного интеллекта, включая обработку естественного языка, кодирование Python, математику, психологию, неврологию, обучение с подкреплением, прогностическую аналитику, глубокие нейронные сети, робототехнику, обработку изображений и многие другие дисциплины. Некоторые из лучших курсов и сертификационных программ edX AI включают:

  • Программа MicroMasters® по искусственному интеллекту Колумбийского университета
  • Сертификат специалиста по глубокому обучению от IBM
  • Сертификат специалиста по науке о данных Гарвардского университета
  • Машинное обучение для науки о данных и аналитики Колумбийского университета
  • Профессиональный сертификат в области компьютерных наук для искусственного интеллекта
  • Профессиональный сертификат в области прикладного ИИ от IBM
  • Профессиональный сертификат по основам ИИ от IBM
  • Профессиональный сертификат по дронам и автономным системам от UMGC и USMx
  • Профессиональный сертификат по ИИ на практике

  Ключевые моменты

  • Станьте отраслевым экспертом в области ИИ и методов машинного обучения
  • Узнайте о примерах ИИ, используемых сегодня, таких как беспилотные автомобили, системы распознавания лиц, военные дроны и процессоры естественного языка
  • Получите практический опыт программирования ИИ интеллектуальных агентов, таких как алгоритмы поиска, игры и логические задачи
  • Учитесь у инструкторов ведущих учебных заведений с помощью на каждом этапе обучения
  • Курсы для самостоятельного обучения с полной гибкостью графика
  • Все курсы доступны бесплатно с возможностью платных сертификатов

  Продолжительность: Самостоятельный
  Рейтинг: 4.

  No related posts.