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人工智能课程

人工智能课程可以帮助您学习如何构建利用数据和算法解决问题、识别模式和做出决策的系统。

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    I

    IBM

    人工智能 (AI) 概论

    您将获得的技能: 负责任的人工智能, 市场机遇, LLM 申请, 自然语言处理, 生成式人工智能

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    G

    Google

    Introduction to AI

    您将获得的技能: Generative AI, AI Product Strategy, Responsible AI, Machine Learning, Innovation, Critical Thinking

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    适用于所有人的人工智能课程

    您将获得的技能: 机器学习, 人工智能, 数据伦理, 负责任的人工智能, 人工神经网络, 数据科学, AI 产品战略, 战略思维, 深度学习

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    Amazon Web Services

    Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence

    您将获得的技能: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative AI, Deep Learning, Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Applied Machine Learning, Machine Learning

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Pennsylvania

    企业人工智能

    您将获得的技能: 欺诈检测, 机器学习, 人工智能, AI 个性化服务, Data Governance, Machine Learning 方法, 数据伦理, 业务转型, 负责任的人工智能, 机器学习算法, 信用风险, 人力资源, 数据安全, 分析, 管理, AI 产品战略, 企业战略, 大数据, 生成式人工智能, 人力资源技术

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    Google

    Google AI Essentials

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Prompt Patterns, AI Product Strategy, Generative AI, Large Language Modeling, LLM Application, Process Optimization, Productivity Software, Workforce Development, Innovation, Emerging Technologies, Organizational Strategy, Data Security, Sociology, Critical Thinking, Human Computer Interaction, Analysis

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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    I

    Illinois Tech

    人工智能

    您将获得的技能: 机器学习, 克劳德人类学, 人工智能, 新兴技术, 监督学习, 市场份额, 负责任的人工智能, 人工智能和机器学习(AI/ML), 商业智能, 人机界面, ChatGPT, 生成式人工智能, 应用机器学习, 市场数据, 商业道德, OpenAI, 深度学习

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    D
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    多位教师

    机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 数据伦理, 监督学习, 分类与回归树 (CART), 无监督学习, 人工智能, 决策树学习, 张力流, 负责任的人工智能, NumPy, 强化学习, 随机森林算法, Python 程序设计, 预测建模, 应用机器学习, Jupyter, 功能工程, 人工智能和机器学习(AI/ML), Scikit-learn (机器学习库), 深度学习

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    面向所有人的人工智能基础

    您将获得的技能: 自助服务技术, 机器学习, 应用程序部署, 人工智能, 负责任的人工智能, 工作流程管理, ChatGPT, 数据科学, 人工智能和机器学习(AI/ML), 业务工作流程分析, LLM 申请, AI 产品战略, 自然语言处理, 生成式人工智能, IBM 云, Prompt Engineering, 提示模式, 行动导向, 无代码开发, 深度学习

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    Google Cloud

    Generative AI Leader

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Generative AI Agents, Google Gemini, Responsible AI, Generative AI, Google Workspace, Google Cloud Platform, AI Product Strategy, Productivity Software, LLM Application, Business Leadership, Unstructured Data, Tool Calling, Data Ethics, Customer experience improvement, Artificial Intelligence, Data Governance, Organizational Strategy, Cloud Computing, Collaboration

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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    IBM 人工智能工程

    您将获得的技能: 机器学习, Machine Learning 方法, 大型语言模型, 张力流, 无监督学习, 人工神经网络, Python 程序设计, 生成式 AI 代理, 强化学习, 监督学习, 数据科学, Keras(神经网络库), 功能工程, LLM 申请, Prompt Engineering, 生成式人工智能, 应用机器学习, 自然语言处理, PyTorch(机器学习库), 深度学习

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM AI 产品经理

    您将获得的技能: 产品路线图, 创新, 利益相关者管理, 人工智能, 利益相关者的参与, 新产品开发, 产品开发, 生成模型架构, AI 产品战略, 产品生命周期管理, Prompt Engineering, 可用性测试, 商业化, 生成式人工智能, 项目管理生命周期, 产品战略, 提示模式, 产品管理, 产品规划, OpenAI

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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高级人工智能
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机器学习
IBM AI
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Reinforcement Learning
初级人工智能
1234…271

总之,以下是 10 最受欢迎的 artificial intelligence 课程

  • 人工智能 (AI) 概论: IBM
  • Introduction to AI: Google
  • 适用于所有人的人工智能课程: DeepLearning.AI
  • Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence: Amazon Web Services
  • 企业人工智能: University of Pennsylvania
  • Google AI Essentials: Google
  • 人工智能: Illinois Tech
  • 机器学习: DeepLearning.AI
  • 面向所有人的人工智能基础: IBM
  • Generative AI Leader: Google Cloud

关于 人工智能 的常见问题

浏览以下 AI 课程--Coursera 上的热门起点。

  • 人工智能(AI)入门:IBM
  • Generative AI: Prompt Engineering Basics:IBM
  • 机器学习和人工智能基础:AWS
  • 人工智能入门:Google
  • AI for Everyone:DeepLearning.AI
  • 探索人工智能用例和应用:AWS‎

人工智能(AI)是计算机科学中发展迅速的一个分支,其重点是使计算机能够执行以前需要人类智能才能完成的各种任务。 如今,人工智能已广泛应用于各种任务,如图像识别、语言翻译、电子邮件或业务工作流的优先级排序等。 因此,如果你有一部智能手机,你很可能每天都在使用具有人工智能功能的软件。

人工智能经常与密切相关的机器学习概念一起讨论。 机器学习是一种被称为 "算法 "的循序渐进的过程,它允许计算机自行解决问题,并且随着时间的推移,在解决问题方面不断取得进步。 精心设计的机器学习算法能让计算机更有效、更灵活地解决各种问题,而不是让程序员为一个特定的使用案例提供详细的指导。

虽然机器学习可用于创建许多简单的人工智能应用,但这种方法通常需要大量、定义明确的数据集来正确 "训练 "程序。 要创建更复杂的人工智能应用,需要使用一种名为深度学习的高级机器学习。 深度学习使用的是人工神经网络,顾名思义,它是以人脑为蓝本,不需要结构化数据集和人类指导就能取得成功。 相反,人工智能应用可以接收各种非结构化数据集,并自我学习如何实现指定目标。

即使是当今最强大的深度学习方法,也无法模拟人脑及其数百亿神经元的复杂性和创造性。 然而,人工智能领域近年来取得了令人难以置信的进步,正在改变我们的生活和工作方式,而这在十年前似乎是不可思议的。 谁知道这一令人兴奋的领域下一个十年会取得怎样的进展? 今天,学习这方面技能的学生最终可能会取得更加重大的突破。 ‎

如果您是人工智能新手或没有技术背景,这些适合初学者的课程将为您提供一个坚实的起点:

  • AI For Everyone(面向所有人的人工智能)--非技术性的人工智能概述。
  • IBM 的《人工智能(AI)入门》--提供有关人工智能概念和实际 Use Cases 的初级指导。
  • 阿尔伯塔大学(UniversityofAlberta)编写的《强化学习基础》(Fundamentals of Reinforcement Learning)对于那些刚接触人工智能、有一定数学背景的人来说是无障碍的。‎

IBM 的《Generative AI:Introduction and Applications》课程时间跨度为 8 小时,涵盖了以下更深层次的内容:

  • 机器学习
  • 虚拟环境
  • 负责任的 AI

相比之下,Google Cloud 的《生成式 AI 入门》课程只需 1 小时即可完成,更侧重于以下内容:

  • 人工智能
  • Deep Learning
  • Google Cloud 平台

这两门课程都涉及生成式 AI 的核心主题,但在深度和专项课程上有明显区别。请根据您对证书认可度的偏好和职业目标所需的具体技能进行选择。"‎

  • 课程 侧重于特定主题。例如,"AI For Everyone "介绍人工智能,但不要求编码技能。
  • 专项 课程是一连串的课程,用于构建更深层次的专业知识,如 IBM 的AI Foundations for Everyone 专项课程。
  • 专业证书 通过建立组合和职业洞察力为特定的工作角色做好准备,如IBM 的 AI 工程证书。‎

点击这里,请 ChatGPT 根据您的学习目标在 Coursera 上找到合适的 AI 课程。‎

  • 智能模拟(自然语言处理、计算机视觉、机器人学)的覆盖面更广
  • 侧重于决策和推理系统
  • 涵盖符号 AI 和知识表示法
  • 人工智能的伦理和哲学意义
  • 机器学习课程更具体地关注从数据中学习的算法。许多学习者认为,先从机器学习开始,然后再学习更广泛的 AI 课题,会有很大的益处。‎
  • 构建和部署 AI 模型
  • 使用流行的 AI 框架(TensorFlow、PyTorch)
  • 实现自然语言处理系统
  • 开发计算机视觉应用程序
  • 创建自主决策系统
  • 合乎道德的 AI 开发和部署
  • 项目旨在反映您在 AI 工作中会遇到的真实场景。‎

AI 专业知识打开了通往各种职位的大门:

  • AI 工程师/开发人员
  • Machine Learning 工程师
  • 自然语言处理(NLP)专家
  • 计算机视觉工程师
  • AI 研究科学家
  • 人工智能伦理顾问
  • 人工智能产品经理
  • 该领域不断发展,新的专项课程定期出现。许多课程都包括职业道路和工作准备方面的指导。请使用本决策树指南来探索 AI 职业道路。‎

AI 课程内容通常涵盖机器学习、深度学习、Neural Network、自然语言处理和计算机视觉。其中还可能包括使用Python和TensorFlow 等工具的实践项目。像 Coursera 上Andrew Ng 所著的《AI For Everyone》这样的课程提供了一个 Accessibility 的起点,而更高级的课程则会深入研究算法和模型训练。‎

AI 设计是创建包含人工智能的用户体验和系统的过程。它包括设计人工智能驱动的产品的适应性、透明度和用户信任度。Coursera 上的Northeastern University 的 Foundations in Human-Centered AI(以人为本的人工智能基础)等课程教授如何构建直观、道德和有效的人工智能驱动的体验。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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