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。

多位教师
您将获得的技能: 深度学习, 决策树学习, 迁移学习, Scikit-learn (机器学习库), 张力流, 数据预处理, 模型评估, Jupyter, 预测建模, 无监督学习, 应用机器学习, 监督学习, NumPy, 人工智能, 分类算法, 机器学习, 数据伦理, 功能工程, 强化学习, 随机森林算法
初级 · 专项课程 · 1-3 个月

Stanford University
您将获得的技能: 管理式医疗, 非结构化数据, 医疗保健行业知识, 医疗保健, 临床研究伦理, 健康信息学, 负责任的人工智能, 模型评估, 医疗保健伦理, 药品, 人工智能, 应用机器学习, 模型部署, 临床数据管理, 临床研究, 机器学习, 数据挖掘, 数据伦理, 卫生系统, 功能工程
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

Stanford University
您将获得的技能: AI 产品战略, 自动化, 自然语言处理, 社会经济学, 劳动力发展, 负责任的人工智能, 生成式人工智能, 大型语言模型, 人工智能, 经济学, 数字化转型, OpenAI
初级 · 课程 · 1-4 周
Stanford University
您将获得的技能: 概率与统计, 图论, 概率分布, 自然语言处理, Machine Learning 方法, 统计方法, 应用机器学习, 机器学习算法, 统计建模, 统计推理, 抽样(统计), 决策支持系统, Algorithm, 马尔可夫模型, 网络分析, 贝叶斯网络, 分类算法, 机器学习, 网络模型, 贝叶斯统计
高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

Stanford University
您将获得的技能: 健康信息学, 临床数据管理, 负责任的人工智能, 医疗保健伦理, 医疗程序和 Regulator, 模型部署, 模型评估, 应用机器学习, 性能调整, 人工智能, 风险模型, 数据收集, 机器学习软件
混合 · 课程 · 1-3 个月

Stanford University
您将获得的技能: 物理学, 验证和确认, 研究, 科学方法, 数学建模, 测量系统, 实验, 时间表
初级 · 课程 · 1-3 个月

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 决策树学习, 深度学习, 迁移学习, 张力流, 模型评估, 人工神经网络, 分类算法, 应用机器学习, 性能调整, 人工智能, 逻辑回归, 随机森林算法, 机器学习, 数据伦理, 监督学习
初级 · 课程 · 1-4 周

DeepLearning.AI
您将获得的技能: Python 程序设计, Scikit-learn (机器学习库), 数据预处理, 无监督学习, 回归分析, 模型评估, 预测建模, Jupyter, 人工智能, 逻辑回归, NumPy, 分类算法, 机器学习, 功能工程, 监督学习
初级 · 课程 · 1-4 周

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 无监督学习, 深度学习, 异常检测, 人工神经网络, Algorithm, 人工智能, 监督学习, 机器学习, 强化学习, 数据伦理, 降维
初级 · 课程 · 1-4 周

Stanford University
您将获得的技能: 临床评估, 应用程序部署, 监管合规, 负责任的人工智能, 医疗保健行业知识, 持续监测, 模型评估, 决策支持系统, 预测建模, 健康公平, 健康技术, 健康信息学, 人工智能, 医疗保健伦理, 医疗设备, 数据伦理
初级 · 课程 · 1-3 个月

Stanford University
您将获得的技能: 深度学习, 数据预处理, 卫生政策, 机器学习算法, 负责任的人工智能, 医疗保健伦理, 人工神经网络, 医疗保健行业知识, 机器学习, 模型评估, 卷积神经网络, 人工智能和机器学习(AI/ML), 应用机器学习, 强化学习, 数据伦理
初级 · 课程 · 1-3 个月
Stanford University
您将获得的技能: 概率分布, 统计方法, 网络模型, 机器学习算法, 计算思维, 统计建模, Machine Learning 方法, 模型评估, 应用机器学习, Algorithm, 马尔可夫模型, 网络分析, 贝叶斯网络, 分类算法, 机器学习, 贝叶斯统计
高级设置 · 课程 · 1-3 个月
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。
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:
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。
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。