2023年学习人工智能（AI）的17个在线课程
想要学习一门密集的实践型人工智能或数据科学课程吗？
ai技能是需求最高且薪酬最高的工作之一。学习ai涉及多个学科，例如：
- 机器学习（ml）
- 深度学习（dl）
- 自然语言处理
- 机器人技术
- 神经网络
- 等等…
如果您在it领域工作，并且对学习热门趋势感兴趣，以下内容将对您有所帮助。
交互式深度学习
datacamp – 使用pytorch进行深度学习提供了现代化的深度学习模型学习体验。datacamp设计了一系列课程，可帮助您在职业生涯的每个阶段学习数据科学和分析技能。
该课程包含53个练习和17个视频，共计4个小时。
您将学习：
- pytorch入门
- 人工神经网络
- 卷积神经网络（cnns）
- 使用卷积神经网络
这些全面的在线学习资源课程由全球顶级数据科学家指导，并提供实时反馈。12000多家公司正在开展这门课程，提升员工技能。
ai教练
获取对话设计学院的ai教练认证套餐，以训练语言模型，提高性能并实现对话。该课程非常适合以下人士：
- 具有客户服务背景的人
- 有语言学经验的人
- 具有数据科学知识或有兴趣学习的人
- 帮助搭建对话设计师与工程师之间的桥梁
- 以及获得认证的对话设计师以了解认知能力
该课程将涵盖自然语言的基本原理，对话设计工作流程，意图范围确定，实体提取，业务指标（csat和容量），以及技术指标（精确度和准确度）。每周学习时间为4个小时，共8周。
大局观
如果您正在寻找一门详细的课程来了解现代人工智能革命，那么《人工智能：大局观》将帮助您学习ai的工具、技术和趋势。matthew renze为该课程提供教学，传播有关ai基础知识、其重要性以及对未来的影响。
初学者喜欢这门课程，因为它具有三个学习阶段。
- 基于数据的ai技术，如机器学习、深度学习、强化学习
- 构建和使用ai工具。
- ai对it行业、社会和劳动经济的影响。
令人惊讶的消息是，这门课程学习时间不长，只需1小时15分钟就可以学习完人工智能。
ai面面观
现在每个人都可以通过coursera – 人工智能面面观在线课程学习人工智能。
如果您正在寻找一个经过精心策划的在线学习体验，包括课程和学位项目，或者甚至想按天选择课程，那么coursera提供经济实惠、灵活便捷的ai课程。本课程需要9小时来详细介绍ai术语。
通过本课程，您可以探索以下内容：
- 机器学习项目的工作流程
- ai术语
- ai战略
- 数据科学项目的工作流程
如果您愿意花更多的钱向世界顶级讲师学习，那么这是最好的在线认证和课程的ai教育平台。
机器学习 a-z
跟随两位数据科学专家学习机器学习、准确预测和令人信服的分析。
这是超过40小时的视频，24篇文章，以及包含代码模板的两个补充资源。
让我们来探索您将从中学到的内容。
- 准备机器学习环境
- 数据预处理
- 简单/多重线性、多项式、逻辑、支持向量、决策树、随机森林回归
- k近邻
- 支持向量机
- k均值和层次聚类
- 还有其他内容…
机器学习 a-z课程非常适合教您进行强大分析并能够在行业中使用。
youtube
如果您觉得阅读长篇教科书或教程很无聊，那么您会对这个名为“人工智能频道”的ai学习youtube频道感到惊讶。
自2008年3月以来，该频道提供有关人工智能未来的惊人事实、技术和知识。
人工智能频道包括以下视频：
- 技术奇点
- 抗衰老
- 超人类主义
- 技术失业
- 合成生物学
- 太空
- 基本收入等等。
约99.2k名订阅者关注这个频道的一系列视频和指导，以探索他们对人工智能的知识。
在您方便的时间和地点进行在线学习。这个频道的所有订阅者都会感到非常高兴能有这样一个舒适的学习方式。
aws ml
通过被500家公司信任的aws机器学习服务，及时了解机器学习的基础和高级概念。这门课程适合那些希望在机器学习领域获得端到端学习经验的人。
这个aws机器学习课程包括：
- 解密ai/ml/dl
- 面向业务和技术决策者的机器学习基础知识
- 面向业务挑战的机器学习
- crisp-dm过程模型在aws堆栈上的探索
- 探索机器学习工具集
- 机器学习数学
- 数据科学的要素
- 机器学习术语和过程
- 机器学习安全性
- 开发机器学习应用
- 使用用地真相标记的图像构建目标检测模型的amazon sagemaker
- 数据科学实战项目：真实世界的机器学习决策
ai/ml基础
如果你想在业务、动画、编程等各种主题上扩展你的机器学习经验，那么领英学习提供了最灵活的学习选择。
该课程既提供一个月的免费订阅，又提供高级课程。您可以在线和离线访问超过15,000门领英学习专家领导的课程。所有的ai和机器学习课程都会提供练习文件和测验，帮助您获得课程完成证书。
ml/dl 库
fast.ai是一个研究实验室，它提供捆绑免费课程，以用ai改变世界。这些大规模在线开放课程提供约12种语言的选择（如法语、西班牙语、德语、意大利语等）。您只能通过申请特定课程的简历来参加这些课程。
选择 practical deep learning for coders 课程，通过参加七个课时的深度机器学习，每个课时花费2小时，您还应该计划在每个课时的作业上花费约10个小时。
让我们来看一下课程概述：
- 图像分类
- 生产;从零开始的sgd
- 多标签;分割
- nlp;表格数据;推荐系统
- 反向传播;从零开始的神经网络
- 卷积神经网络深入学习;伦理
- resnet;u-net;gan
如果你正在寻找一种混合人和机器解决方案，那么这是学习和实施的最佳选择。
edx
edx是一个受人信赖的大学级平台，以在广泛的学科中向全球学生提供在线人工智能教育和学习。超过2000万人选择了这个由哈佛、麻省理工学院、伯克利、ibm等创建的edx在线课程。
在这个在线ai教育课程中，你可以学到：
- 自然语言处理
- 强化学习
- 预测分析
- 深度神经网络
- 图像处理
- 人脑等等。
这是一个提升你的ai学习和实践技能的好平台，可以通过亲身体验学习ai技术、搜索算法、逻辑问题和游戏。您还可以从其移动应用中学习超过2000门在线课程。
使用 tensorflow 的 ai & dl
edureka是全球最好的机器学习技术和人工智能pgp的全球在线学习平台之一。您可以从edureka的行业从业者讲师那里获得实践和全面的学习体验。
如果你是一个新手，你可以参加为期28周的深入课程，学习：
- 人工智能
- 深度学习
- 图形模型
- 强化学习
- python 编程
- 使用 python 的自然语言处理
这个由讲师引导和自学的课程的持续时间为九个月，共计450个小时。来自100多个国家的人们利用edureka的各种资源学习，如youtube 视频、课堂记录、移动应用、博客、pdf、录制的视频会议、演示文稿、可下载内容、专家讨论等。
dl 专业化
深度学习大师——吴恩达。这门课程分为五个模块，并通过coursera提供。
该课程着重教授理论及其在工业中的应用。
以下是一些你将学习的主题，以便给你一个概念：
- 深度学习的基础知识及其工作原理
- 如何构建神经网络
- 技术趋势
- 开发深度学习应用的行业最佳实践
- 优化算法的理解——动量法、rmsprop、adam等
- 在tensorflow中实现神经网络
- 如何解决机器学习中的错误
- 应用端到端学习、迁移学习和多任务学习
- 机器学习策略
- 构建和应用卷积神经网络
- 等等……
该课程包含视频、测验、阅读文档和练习作业。你可以选择报名所有模块或选择单独的模块。
如果你考虑在人工智能领域建立职业生涯，我相信这将会有所帮助。
人工智能a-z
在udemy上学习如何构建人工智能已经受到超过45,000名学生的喜爱。该课程包含超过15小时的视频、15篇文章和七个补充资源。
你将在这门课程中学到什么？
- 人工智能介绍及其意义
- 强化学习基础知识
- 马尔科夫决策过程
- 创建自动驾驶汽车的深度学习环境
- q学习
- 安装anaconda、python、kivy
- 构建和使用人工智能
自动驾驶车简介
对自动驾驶车技术感到兴奋吗？
这门入门课程旨在教授你自动驾驶车技术的基本知识。
这是由udacity提供的一个纳米学位课程，你将学到以下内容：
- 贝叶斯思维
- 面向对象编程
- 线性代数
- c++基础知识
- 数据结构与算法
- 微积分和python可视化库
- 机器学习和计算机视觉
这是一个为期四个月的课程。
高级机器学习
高级机器学习专题由google cloud在coursera上提供。
该专题涵盖以下五个模块：
- 使用google云平台上的tensorflow进行端到端机器学习
- 生产级机器学习系统
- 使用google云平台上的tensorflow进行图像理解
- 用于时间序列和自然语言处理的序列模型
- 使用google云平台上的tensorflow进行推荐系统
完成后，你将获得一份证书。
数据科学、深度学习/机器学习与python
动手操作！
这门课程由frank kane教授各种技术。
如果你是新手，并且想要开始学习人工智能方面的知识，那么这门课程会对你有所帮助。你将学到以下一些主题：
- 预测模型
- 实验设计
- 深度学习和神经网络
- python实践
- 使用python进行机器学习
- 数据挖掘
- 处理实时数据
与google ai一起学习
google最近宣布了一个从新手到专家的学习门户。 google ai教育 提供了教程和实践练习。
您可以根据专家级别、内容类型和机器学习发展阶段筛选资源。它既包含免费课程，也推荐付费课程，非常适合对学习人工智能感兴趣的任何人。
结论
希望以上内容对您选择学习人工智能职业道路有所帮助。
