如何(以及从何)获得优秀的 AI 速成课程

人工智能自实现复制人类行为以来已有数年甚至数十年,但至今仍在努力地完成重要工作。它的影响力只会越来越大。这一情景的讽刺之处在于,人类的思维落后了。对人工智能和深度学习如何真正起作用持有基本理解的人相对较少。

机器学习等作为支持当前许多 AI 工具的基础技术,并不容易掌握。此类技术为计算机提供大量的信息,“教导”它们识别人类词汇或响应停止信号。其运行方式不同与人类思维,涉及的技巧如果缺少教师的有效指导也无法理解。

AI、深度学习和机器学习的最佳课程

幸运的是,近来伴随 AI 的流行已有数以百计的文章、视频、网络研讨会、课程和书籍问世,足以满足初学者和渴望拓展思维的专家所需。以下是我们对现有优秀课程的精选。

面向初学者的 AI 课程

  • 人工智能:麻省理工学院免费在线课程
    麻省理工学院是最难毕业的技术型大学之一,但也一贯能够培养出领域的一些顶尖人才。该入门课程由 30 个视频讲座组成,从基本的知识表示开始,包括交互式演示,帮助学生理解不同 AI 方法在不同环境下的工作原理。
  • 人工智能指南:学习如何创建 AI
    课程涵盖了关键的 AI 概念,教您从零开始编写代码并讨论 AI 的实际应用。该课程的实用价值在于,通过一套全面而简单的方法来学习用于创建实用 AI 的基础知识。
  • 面向企业的深度学习
    关于大热的 AI 技术(计算机视觉技术紧随其后)的可靠、非技术的方法。重点关注商业界的 AI 明星,从 IBM 获得 Jeopardy 奖项的 Watson 到 LettuceBot,后者是一种用于协助播种和培养个人喜爱的叶菜类蔬菜的深度学习系统。还包括使用 Google TensorFlow 等工具的一些动手操作,但重点仍然集中在企业领导者需要知晓的事情上。

AI 知识中级提高课程

  • 谷歌的深度学习
    为期三个月的进阶课程,将教会学生如何训练和优化不同类型的神经网络,以及如何设计出能够在大量数据集中学习的系统。对于那些学习吴恩达深度学习课程感到太过简单的学生来说,这是很好的后续或替代课程。
  • 神经网络与深度学习
    吴恩达是 AI 领域及教学领域的明星,他通过更具技术性的讲解来指导学生学习深度学习和神经网络的基础知识。该课程面向具有一定技术熟练度的学生,课程可以展示深度学习与企业的密切关系。后续系列课程将跟进更为深入的技术素材,如构建机器学习项目
  • 探秘 Salesforce Einstein – 轻松掌握 AI 和机器学习
    Salesforce Einstein AI 引擎提供了一个特定业务问题的有趣的 AI 示例:支持客户。该课程虽然针对性强,无法作为该领域的一般性介绍,但仍不失为一个折衷方案:无需编写代码即可获得创建 AI 应用程序的动手体验。

AI 高级课程

  • 计算机视觉导论
    计算机视觉是 AI 领域里一个独特的分支,对于从无人驾驶汽车到增强现实,再到先进制造等各方面都非常重要。为期四个月的课程不适合初学者,但确实可以有效地讲解计算机视觉背后的基本原理和核心概念。
  • NVIDIA 深度学习学院
    借助十几个基于项目的动手培训课程,学习如何提升您的 AI、深度学习和加速计算应用程序。您可在任何地点借助 GPU 加速的全配置云工作站进行在线 DLI 培训。您只需预装网络浏览器和连接互联网。例如使用深度学习进行图像分类,将教会您如何训练神经网络来识别图像;通过 TensorFlow 进行线性分类,将教会您如何利用 Google 的通用机器学习框架。
  • 强化学习
    如果之前的深度学习课程对您来说太容易的话,那么这门课程是一个不错的提升:它采用理论方法来实现机器学习,涵盖该课题的经典论文以及最新的技术研究。该课程将使学生们了解、参与并促进强化学习研究社区的发展。

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