人工智慧和機器學習相關十大課程

本文將為您介紹以下領域排名前十的培訓課程:

  • 人工智能 (AI) - 人工智能 (AI) (人工智慧)人工智慧技術及其各種應用的專業課程。
  • 機器學習(ML) - 機器學習 (機器學習)涵蓋機器學習基礎知識及其進階應用的訓練課程。

這些培訓課程將帶您了解人工智慧和機器學習的基礎知識,使您全面了解這些重要的技術領域。

 

我們將回顧以下培訓課程: 獲得官方認證的教育機構。

في Guides.ai我們的目標是提供世界上最好的關於如何使用人工智慧(AI)和機器學習(ML)的教育課程。

  • 但是,您可能正在尋找一個循序漸進的培訓課程。
  • 正因如此,我們才準備了這份清單。

我們一起來看看。

 

現存的: 十大人工智慧和機器學習培訓課程

1. 史丹佛大學機器學習課程 – 吳恩達

好處

  • 來自史丹佛大學的高品質內容。
  • 由人工智慧先驅吳恩達 (Andrew Ng) 提出。
  • 本書將機器學習領域的理論與實務練習完美結合。

缺陷

  • 就目前的技術而言,它有點過時了。
  • 它非常注重數學;這對於機器學習領域的初學者來說可能令人生畏。

價錢

  • 免費審閱,證書需付費。

特徵

  • 視訊講座
  • 簡短測試
  • 由同事評估的任務

線上訪問: 史丹佛大學的機器學習課程

 

2. Fast.ai 課程

好處

  • 專注於人工智慧領域的實際應用。
  • 強大的社區支持。
  • 機器學習的先進技術。

缺陷

  • 減少對基礎理論的關注。
  • 需具備程式設計經驗。

價錢

  • 自由的。

特徵

  • 互動筆記本。
  • 視訊講座。
  • 社區論壇。

 

線上訪問: Fast.ai 課程

 

3. 使用 Python 進行人工智慧入門 – 哈佛 CS50 課程

好處

  • 全面涵蓋人工智慧概念。
  • 人工智慧的理論與應用方面取得了良好的平衡。
  • 人工智慧領域的高品質學習資料。

缺陷

  • 對於人工智慧和 Python 領域的完全初學者來說,這可能有點難。
  • 耗時。

價錢

  • 免費評估,證照需付費。

特徵

  • 問題集
  • 最終項目
  • 講義

 

線上訪問: 哈佛大學人工智慧與Python課程

 

4. 深度學習導論 – 麻省理工學院 (MIT)

好處

  • 它主要關注神經網路。
  • 深入講解深度學習領域。
  • 這門課由麻省理工學院的教職人員授課。

缺陷

  • 它需要紮實的數學和電腦科學基礎知識。
  • 它正以驚人的速度變得越來越複雜。

價錢

  • 可免費查閱(審核)。

特徵

  • 應用深度學習概念的實作項目。
  • 內容全面的視訊講座。
  • 評估理解程度的測驗。

 

線上訪問: 麻省理工學院 (MIT) 出品的《深度學習導論》

 

5. 谷歌機器學習密集課程

好處

  • 適合機器學習初學者。
  • 轉向商業領域。
  • 它包含 TensorFlow 的教程。

缺陷

  • 對於更有經驗的機器學習學習者來說,它可能缺乏深度。
  • 它更側重於谷歌工具。

價錢

  • 自由的。

特徵

  • 互動練習
  • 視訊講座
  • 多項選擇題

 

線上訪問: 谷歌的密集機器學習課程

 

6. Udacity機器學習工程師奈米學位課程

好處

  • 它主要關注就業。
  • 實際項目。
  • 來自專業導師的指導。

缺陷

  • 成本高昂。
  • 這需要投入時間。

價錢

  • 付費項目。

特徵

  • 由行業專家審核的項目
  • 專業服務
  • 來自導師的技術支援

 

線上訪問: 機器學習工程師奈米學位課程

 

7. 深度學習專項課程 – Andrew Ng,Coursera

好處

  • 涵蓋深度學習領域的高階主題。
  • 深入了解神經網路及其應用。
  • 組織和管理機器學習專案的實用技巧。

缺陷

  • 需要具備機器學習(ML)概念的先驗知識。
  • 獲得認證證書的費用。

價錢

  • 查閱評論是免費的,但獲得證書需要支付費用。

特徵

  • 專門的測試,用於評估理解程度。
  • 應用知識的畢業設計專案。
  • 為實現深度學習中的特定目標而建構的結構化學習路徑。

 

線上訪問: 深度學習專題課程 – 透過 Coursera 平台

8. 使用 Python 進行機器學習的途徑 – DataCamp

好處

  • 專注於數據處理。
  • 基於專案的學習。
  • 互動式程式設計練習。

缺陷

  • 理論基礎較弱。
  • 需訂閱才能獲得完整存取權限。

價錢

  • 付費訂閱。

特徵

  • 技能發展路徑與職涯發展路徑
  • 實踐項目
  • 即時回饋

線上訪問: 機器學習和Python學習路徑

 

9. IBM edX 機器學習專業證書

好處

  • 業界的專業視角。
  • 它涵蓋資料科學、機器學習 (ML) 和人工智慧 (AI) 工作流程。
  • IBM頒發的憑證。

缺陷

  • 取得證書的費用。
  • 與其他項目相比,它缺乏實踐項目。

價錢

  • 查閱評論是免費的,但獲得證書需要付費。

特徵

  • 自學
  • 專業證書
  • 最終評估

 

線上訪問: IBM edX深度學習專業證書

 

10. Udemy 的實用 Python 與 R 資料科學課程

好處

  • 廣泛涵蓋數據科學領域的各種主題。
  • 大量實踐操作,熟練運用Python和R語言編寫程式碼。
  • 購買後即可終身存取課程。

缺陷

  • 不同主題的品質參差不齊。
  • 完成課程後不頒發官方認可的證書。

價錢

  • 一次付款。

特徵

  • 可下載資源。
  • 視訊點播。
  • 問答環節。

 

線上訪問: Udemy的機器學習課程

 

結論

您已到達清單末尾。

  • 在本文中,我們回顧了人工智慧和機器學習(AI & ML)領域最受歡迎和最有效的 10 門培訓課程。
  • 我們希望以上內容能幫助您更了解Plus提供的這些培訓課程…
  • 選擇你最喜歡的課程。

祝您學習愉快!

學習如何提高工作效率 我們的指南介紹如何使用人工智慧。

感謝您閱讀本文。

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