DeepLearning.AI 课程可以帮助您了解机器学习和人工智能技术是如何在不同任务中开发和应用的。您可以培养神经网络、模型 Evaluation、数据准备和现代 Generative AI 方法方面的技能。许多课程都会介绍一些工具,如 Python 库、云环境和框架,这些工具支持对模型进行实验并加强实用的 AI Workflow。

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 卷积神经网络, 机器学习, 张力流, 深度学习, MLOps(机器学习 Operator), 监督学习, Transfer Learning, 嵌入, 应用机器学习, 计算机视觉, 拥抱的脸, 数据预处理, PyTorch(机器学习库), Keras(神经网络库), 递归神经网络 (RNN), 自然语言处理, 性能调整, 调试, 人工神经网络, 图像分析
攻读学位
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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

DeepLearning.AI
您将获得的技能: PyTorch (Machine Learning Library), Model Deployment, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Generative AI, Deep Learning, Image Analysis, MLOps (Machine Learning Operations), Data Pipelines, Embeddings, Artificial Neural Networks, Model Evaluation, Data Preprocessing, Software Visualization, Computer Vision, Natural Language Processing, Machine Learning
中级 · 专业证书 · 1-3 个月

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 人工智能, 机器学习, AI 赋能, 数据科学, 深度学习, 人工神经网络, 数据伦理, 负责任的人工智能, AI 产品战略
初级 · 课程 · 1-4 周

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 生成式人工智能, 可扩展性, 模型部署, 机器学习, Prompt Engineering, LLM 申请, Python 程序设计, 大型语言模型, 自然语言处理, 生成模型架构, 应用机器学习, Model Evaluation, 强化学习, 负责任的人工智能
中级 · 课程 · 1-4 周

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 卷积神经网络, 监督学习, 微积分, Python 程序设计, 深度学习, 应用机器学习, 递归神经网络 (RNN), 线性代数, 人工神经网络
中级 · 课程 · 1-4 周

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 统计分析, A/B 测试, 机器学习, 抽样(统计), 微积分, 描述性统计, 应用数学, NumPy, 统计假设检验, 降维, 概率, 概率分布, 贝叶斯统计, 线性代数, 统计推理, 数值分析, 数据预处理, Machine Learning 方法, 概率与统计, 机器学习算法
中级 · 专项课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Apache Airflow, Data Modeling, Data Pipelines, Data Storage, Data Architecture, Requirements Analysis, Data Warehousing, Query Languages, Data Preprocessing, Apache Hadoop, Vector Databases, Data Lakes, Amazon Web Services, File Systems, Apache Spark, Database Systems, Feature Engineering, Dataflow, Data Integration, Data Management
中级 · 专业证书 · 3-6 个月

DeepLearning.AI
您将获得的技能: Large Language Modeling, Prompt Engineering, Artificial Intelligence, Jupyter, Python Programming, Data Analysis, AI Enablement, Application Development, Scripting, Programming Principles, Automation, Application Programming Interface (API), Debugging, Data Structures
初级 · 课程 · 1-4 周

DeepLearning.AI
您将获得的技能: Data Storytelling, Web Scraping, Google Sheets, Data Visualization, Data Presentation, Spreadsheet Software, Large Language Modeling, Tableau Software, Data Literacy, Dashboard, LinkedIn, Pandas (Python Package), Time Series Analysis and Forecasting, Probability & Statistics, Extract, Transform, Load, Statistical Analysis, Statistics, Data Manipulation, Data Analysis, Descriptive Statistics
初级 · 专业证书 · 3-6 个月

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 机器学习, 模型部署, 持续部署, MLOps(机器学习 Operator), 数据管道, 数据质量, 数据预处理, 功能工程, 应用机器学习, Model Evaluation, 云部署, 持续监测, Data Validation, 调试
中级 · 课程 · 1-4 周

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 生成式人工智能, 人工智能, Prompt Engineering, 大型语言模型, ChatGPT, 社会影响, 云应用, 自动化, AI 安全, 负责任的人工智能, AI 产品战略
初级 · 课程 · 1-4 周
Deeplearning.AI 是一个由吴恩达(Andrew Ng)创立的组织,旨在通过教育和研究推动人工智能(AI)领域的发展。它在让更多受众Accessibility深度学习方面发挥着至关重要的作用,它提供的资源和课程让个人掌握了在这个快速发展的领域茁壮成长所需的技能。随着 AI 不断 Transformer 各行各业,了解 Deep Learning 对于任何希望在就业市场上保持竞争力的人来说都至关重要。
有了 DeepLearning.AI 的背景,你可以在科技行业从事各种工作。机器学习工程师、数据科学家、AI 研究员和深度学习工程师等职位是常见的路径。这些职位通常涉及开发算法、分析数据和创建能解决复杂问题的 AI Model。对具备深度学习专业知识的专业人才的需求不断增长,使其成为一个前景广阔的职业选择。
要想在Deeplearning.AI 领域取得成功,应重点掌握几项关键技能。熟练掌握Python等编程语言至关重要,因为它被广泛应用于AI开发。了解数学,尤其是线性代数和微积分,对于掌握Deep Learning 的基本原理也很重要。熟悉机器学习概念和框架(如TensorFlow或PyTorch)将进一步提升您在这一领域的能力。
一些最好的DeepLearning.AI 在线课程包括DeepLearning.AI TensorFlow Developer Professional Certificate和TensorFlow 2 for Deep Learning 专项课程。这些课程提供深度学习技术和实际应用方面的全面培训,帮助您在这一领域打下坚实的基础。
是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上免费开始学习 Deeplearning.AI:
如果您想继续学习,获得 DeepLearning.AI 颁发的证书,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。
要有效地从 DeepLearning.AI 学习,首先要确定您当前的技能水平并设定明确的目标。先学习入门课程,积累基础知识,然后再学习更高级的主题。参与实践项目和练习,学以致用。加入在线社区和论坛也能为您提供支持,增强您的学习体验。
Deeplearning.AI课程涵盖的典型主题包括神经网络、自然语言处理、计算机视觉和强化学习。这些课程通常会探讨Deep Learning的理论方面以及实际应用,确保对该领域有全面的了解。
对于培训和提高员工技能而言,DeepLearning.AI 数据工程专业证书是一个极佳的选择。它使团队掌握有效管理和分析数据的必要技能,这对于在任何组织中实施 Deep Learning 解决方案都至关重要。