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人工智能课程

人工智能课程可以帮助您学习机器学习算法、自然语言处理、计算机视觉和神经网络。您可以培养数据分析、预测建模和使用 AI 技术自动执行任务方面的技能。许多课程介绍了 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn 等工具,这些工具支持实施 AI 解决方案和开发利用这些先进技术的应用程序。


热门人工智能课程和认证


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    I

    IBM

    人工智能 (AI) 概论

    您将获得的技能: 生成式人工智能, 内容创作, 商业智能, 负责任的人工智能, 自然语言处理, 风险缓解

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

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    Google

    Introduction to AI

    您将获得的技能: Generative AI, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Innovation, Critical Thinking

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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

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    U

    University of Pennsylvania

    企业人工智能

    您将获得的技能: 人力资源, AI 产品战略, 机器学习算法, 欺诈检测, 数据伦理, 机器学习, 信用风险, 人工智能和机器学习(AI/ML), 生成式人工智能, 分析, 负责任的人工智能, Data Governance, 数据安全, 管理, 数据管理, Data Management, 大数据, Machine Learning 方法, AI 个性化服务, 个人身份信息, 人力资源技术

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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, Generative AI, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Productivity Software, Information Systems Security Assessment Framework (ISSAF), Operational Efficiency, Business Process Automation, Data Security, Critical Thinking, Analysis, Innovation

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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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    多位教师

    机器学习

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

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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    G

    Google Cloud

    Generative AI Leader

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Generative AI Agents, Google Gemini, Responsible AI, Google Workspace, Generative AI, 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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    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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    M

    Microsoft

    Microsoft AI & ML Engineering

    您将获得的技能: Unsupervised Learning, Generative AI, Large Language Modeling, Data Management, Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Supervised Learning, Microsoft Azure, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Infrastructure Architecture, LLM Application, Responsible AI, Generative AI Agents, Applied Machine Learning, Reinforcement Learning, Data Ethics, Prompt Engineering, Data Processing, Application Deployment

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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    IBM AI 开发人员

    您将获得的技能: 大型语言模型, 生成式人工智能, 数据导入/导出, LLM 申请, 机器学习, 响应式网页设计, Python 程序设计, ChatGPT, 还原式 API, 工程软件, 数据科学, LangChain, 负责任的人工智能, Prompt Engineering, 计算机视觉, 软件架构, 软件开发生命周期, 提示模式, IBM 云, 工作流程管理

    攻读学位

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

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    A

    Amazon Web Services

    Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications

    您将获得的技能: Generative AI, Business Metrics, Machine Learning Methods, Applied Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Artificial Intelligence, Key Performance Indicators (KPIs), Performance Measurement, Performance Metric, AI Product Strategy, Business Solutions

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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

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

与 artificial intelligence 相关的搜索

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artificial intelligence fundamentals
artificial intelligence for healthcare
ethics of artificial intelligence
introduction to artificial intelligence
1234…291

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

  • 人工智能 (AI) 概论: IBM
  • 适用于所有人的人工智能课程: DeepLearning.AI
  • Introduction to AI: Google
  • Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence: Amazon Web Services
  • 企业人工智能: University of Pennsylvania
  • Google AI Essentials: Google
  • 机器学习: DeepLearning.AI
  • Generative AI Leader: Google Cloud
  • Microsoft AI & ML Engineering: Microsoft
  • IBM AI 开发人员: IBM

关于 人工智能 的常见问题

人工智能(AI)指的是在机器中模拟人类智能,通过编程让机器像人类一样思考和学习。这项技术至关重要,因为它有可能 Transformer 行业、提高生产力和改善决策过程。AI 系统可以快速分析海量数据、识别模式并进行 Prediction,从而在医疗、金融和教育等各个领域提出创新解决方案。‎

人工智能领域存在各种工作机会。人工智能工程师、数据科学家、机器学习工程师和人工智能研究员等职位需求量很大。此外,随着企业越来越多地将人工智能融入运营,人工智能伦理、数据分析和人工智能项目管理方面的职位也在不断涌现。这些职位通常需要技术技能和领域知识的融合,因此来自不同背景的个人都可以胜任。‎

要想从事人工智能领域的工作,应重点培养自己在 Python 和 R 等编程语言方面的扎实基础,并了解算法和数据结构。机器学习、统计学和数据分析方面的知识也必不可少。熟悉 TensorFlow 或 PyTorch 等 AI 框架和工具可以增强你的技能。此外,解决问题、批判性思维和有效沟通等软技能在这一领域也很有价值。‎

有许多学习人工智能的在线课程。一些著名的课程包括《人工智能:概述》专项课程和《Python 人工智能》:从基础到项目专项课程。这些课程涵盖基本概念和实际应用,适合不同水平的学习者。‎

是的,您可以通过两种方式免费开始在 Coursera 上学习人工智能:

  1. 免费预览 许多人工智能课程的第一个 Modulation。其中包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习、获得 Artificial Intelligence 证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。‎

要有效地学习人工智能,首先要明确自己当前的技能水平和目标。从入门课程开始,积累基础知识,然后逐步学习更高级的主题。参与实践项目,学以致用,并考虑加入在线社区或论坛,与其他学习者交流。坚持练习和探索现实世界中的应用将强化你的理解并增强你的信心。‎

人工智能课程涵盖的典型主题包括Machine Learning、NaturalLanguageProcessing、计算机视觉和机器人学。课程通常会探讨 AI 的伦理意义、数据 Bias 和算法限制。此外,学习者还可以研究人工智能在金融、医疗保健和科学研究等各行各业的具体应用,从而对该领域有一个全面的了解。‎

对于培训和提高员工的人工智能技能,像CertNexus 人工智能从业者专业证书这样的课程尤其有益。这些课程旨在让专业人员掌握必要的技能,在企业中有效实施人工智能解决方案,培养员工的创新和适应能力文化。‎

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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