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通过完成一系列课程和项目,深入学习学科知识。
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  • 状态:新
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    I

    IBM

    IBM RAG and Agentic AI

    您将获得的技能: Prompt Engineering, LangChain, Tool Calling, LangGraph, Agentic systems, Multimodal Prompts, Generative AI, LLM Application, Generative AI Agents, Responsible AI, OpenAI, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Application Design, Application Development, Large Language Modeling, UI Components, Semantic Web, Data Storage Technologies, Databases, Software Development

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    367 条评论

    高级设置 · 专业证书 · 3-6 个月

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    P

    Packt

    Generative AI, LLMs, and Advanced Applications with Python

    您将获得的技能: Generative AI, LLM Application, Large Language Modeling, Generative Model Architectures, ChatGPT, OpenAI, Generative AI Agents, Prompt Patterns, Applied Machine Learning, Prompt Engineering, Deep Learning, Application Programming Interface (API), Natural Language Processing, Machine Learning Algorithms

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    Generative AI for Mobile App Developers

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Prompt Patterns, Generative AI, Large Language Modeling, Responsible AI, AI Personalization, Mobile Development, ChatGPT, Anthropic Claude, Artificial Intelligence, LLM Application, Software Development Tools, Software Testing, Apple iOS, Test Automation, Software Development, Machine Learning Methods, DevSecOps, AI Product Strategy, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    9570 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    D

    Duke University

    MLOps | 机器学习运营

    您将获得的技能: 微软 Azure, 云计算, Python 程序设计, 数据分析, 数据管理, MLOps(机器学习 Operator), 应用程序部署, 数据操作, GitHub, 探索性数据分析, CI/CD, 机器学习, AWS SageMaker, 数据管道, Devops, 集装箱化, 大数据, Pandas(Python 软件包), NumPy, 负责任的人工智能

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
    518 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    G

    Google

    Get Started with Python

    您将获得的技能: Object Oriented Programming (OOP), Data Structures, Python Programming, NumPy, Pandas (Python Package), Data Analysis, Scripting, Data Manipulation, Data Visualization, Algorithms, Debugging

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1698 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    G

    Google Cloud

    Advanced Machine Learning on Google Cloud

    您将获得的技能: Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Tensorflow, Large Language Modeling, Reinforcement Learning, Computer Vision, Google Cloud Platform, Keras (Neural Network Library), Systems Design, Image Analysis, AI Personalization, Hybrid Cloud Computing, Applied Machine Learning, Systems Architecture, Performance Tuning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning, Artificial Neural Networks, Machine Learning, Machine Learning Algorithms

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    1531 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    IBM

    IBM AI Enterprise Workflow

    您将获得的技能: Feature Engineering, Data Ethics, Exploratory Data Analysis, Unsupervised Learning, Data Presentation, Tensorflow, Application Deployment, Dimensionality Reduction, MLOps (Machine Learning Operations), Probability Distribution, Apache Spark, Statistical Hypothesis Testing, Supervised Learning, Data Visualization Software, Data Pipelines, Design Thinking, Unit Testing, Data Science, Machine Learning, Python Programming

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    348 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

  • G

    Google Cloud

    变压器模型和 BERT 模型

    您将获得的技能: 人工神经网络, 生成模型架构, 大型语言模型, 自然语言处理

    4.1
    评分, 4.1 星,最高 5 星
    ·
    121 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    Imperial College London

    高级创新思维与人工智能:成功的工具

    您将获得的技能: 创造性思维, 人工智能, 可持续设计, 创新, 原型设计, 集思广益, 批判性思维, 构思, 设计思维, 创造力, 认知灵活性

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    98 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    医疗保健领域的深度学习

    您将获得的技能: 计算机视觉, 预测建模, 监督学习, 无监督学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), Machine Learning 方法, 人工神经网络, 健康信息学, PyTorch(机器学习库), 机器学习, 医疗保健, 应用机器学习, 图论, 计划发展, 生成模型架构, 医学科学与研究, 深度学习, 大数据, 张力流, 图像分析

    3.3
    评分, 3.3 星,最高 5 星
    ·
    48 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    L

    L&T EduTech

    Petroleum Engineering with AI Applications

    您将获得的技能: Oil and Gas, Petroleum Industry, Hazard Analysis, Safety Standards, Environmental Resource Management, Environmental Regulations, Environment Health And Safety, Big Data, Plant Operations and Management, Waste Minimization, Process Engineering, Chemical Engineering, Risk Analysis, Environmental Engineering, Failure Mode And Effects Analysis, Data Management, Energy and Utilities, Pump Stations, Data Processing, Process Control

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    172 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
    免费试用
    U

    University of Colorado Boulder

    Security & Ethical Hacking: Attacking Web and AI Systems

    您将获得的技能: Open Web Application Security Project (OWASP), Cyber Security Assessment, Exploitation techniques, Server Side, Application Security, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Vulnerability Scanning, Responsible AI, Data Security, Cyber Attacks, Security Awareness, Generative AI, Large Language Modeling, Personally Identifiable Information, Business Logic

    攻读学位

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

生成式 AI 学习者还可以搜索

高级生成 AI
Generative AI 项目
初级 Generative AI
生成式对抗网络
多式联运 AI
人工智能
代理 AI
DeepLearning.AI
1234…10

总之,以下是 10 最受欢迎的 generative ai 课程

  • IBM RAG and Agentic AI: IBM
  • Generative AI, LLMs, and Advanced Applications with Python: Packt
  • Generative AI for Mobile App Developers: IBM
  • MLOps | 机器学习运营: Duke University
  • Get Started with Python: Google
  • Advanced Machine Learning on Google Cloud: Google Cloud
  • IBM AI Enterprise Workflow: IBM
  • 变压器模型和 BERT 模型: Google Cloud
  • 高级创新思维与人工智能:成功的工具: Imperial College London
  • 医疗保健领域的深度学习: University of Illinois Urbana-Champaign

关于 Generative Ai 的常见问题

浏览以下平面设计课程--Coursera 上的热门起点。

  • 平面设计:Adobe
  • 平面设计基础California Institute of the Arts
  • 平面设计University of Colorado Boulder
  • 平面设计理论 - 网络与数字设计:技能共享‎

这些适合初学者的选项专为没有技术背景或编码经验的人设计:

  • Introduction to Generative AI- 来自 Google Cloud 的无代码简短课程,涵盖基础概念和 Use Cases。
  • Andrew Ng 所著的《面向所有人的生成式人工智能》(Generative AI for Everyone)--帮助您了解生成式人工智能的工作原理及其在各行各业的应用情况。
  • Google 编写的《Responsible AI for Beginners》--就使用生成模型的道德和风险提供无障碍指导。‎

IBM 的"Generative AI: Introduction and Applications "课程需要 8 个小时完成,内容包括

  • 机器学习
  • 虚拟环境
  • 负责任的 AI

它使用 Java 等工具。

另一方面,Google Cloud 的"生成式 AI 入门 "课程可在 1 小时内完成,强调

  • 人工智能
  • Deep Learning
  • Google Cloud 平台

它使用 R 等工具。

这两门课程都探讨了生成式 AI 的核心主题,但在持续时间和具体关注领域上有所不同。根据您的偏好选择更深入的 IBM 课程或更快捷的 Google Cloud 证书。‎

无论是为了研究、创意项目,还是为了提高 AI 技能,了解自己为什么要学习 Generative AI,都将为自己的努力提供指导。定期使用 AI Model 和相关 Data 进行练习至关重要。加入 AI 社区,如 GitHub 或 Reddit 的 r/MachineLearning,以获取资源和支持。参与实际项目,如构建生成模型或尝试使用 Neural Network。Coursera'sGenerative AI Fundamentals 专项课程由 IBM提供,是一个很好的入门系列课程。‎

  • 一门课程 侧重于特定的技能或主题--例如,LangChain for LLM Application Development 可以帮助您使用 LLM 构建应用程序。
  • 专项 课程是一系列加深专业知识的课程,如 IBM 的Generative AI Engineering with LLMs 专项课程。
  • 专业证书 提供端到端、与职业相匹配的培训,如微软的AI 产品经理证书,其中包括面向企业的生成式 AI 主题。‎

点击这里,请 ChatGPT 根据您的学习目标在 Coursera 上找到合适的 GenAI 课程。‎

是的,Coursera 提供各种免费课程,涉及许多主题,包括 Generative AI。虽然您可以通过审核课程免费获取大部分课程资料,但这并不包括分级作业或结业证书。对于那些希望获得证书以展示自己的学习成果或提升专业形象的人来说,Coursera 提供了购买课程的选项。此外,Coursera 还为符合条件的学习者提供免费试听或经济援助,让每个人都更容易获得证书。‎

Coursera 上的生成式 AI 课程为学习者提供了参与人工智能最具创新性领域之一的技能:

  • 了解GAN(生成对抗网络)和 VAE(变异自动编码器)等生成模型背后的原理。
  • 创建合成数据、艺术作品和逼真模拟的技术。
  • 在音乐、视频和文本等不同领域应用生成式人工智能。
  • 使用TensorFlow和PyTorch 开发生成模型的编程技巧。
  • Deployment 生成式 AI 技术的伦理考虑因素。
  • 训练和优化生成模型以确保质量和效率的最佳实践。‎

Coursera 上的 Generative AI 课程在结构上照顾到了不同专业知识水平的学习者:

  • 初学者可以从涵盖基本 AI概念和基础机器学习知识的入门课程开始。
  • 中级学员可以提高对Deep Learning的理解,并开始使用生成模型。
  • 高级学员可以探索生成式 AI 的前沿应用和技术。‎

完成 Coursera 上的 Generative AI 课程后,学习者可以获得可能有助于其专业和学术追求的证书:

  • 代表对生成式人工智能的基础理解和实用技能的专业证书。
  • 专注于生成式人工智能特定方面的专项课程,如神经网络或创造性应用。
  • 可向雇主和学术机构展示的证书,作为在快速发展的领域掌握专项课程知识的证明。‎

掌握生成式人工智能方面的技能,将为您打开通往一系列前沿职业机会的大门:

  • AI 研究科学家,开发生成式 AI 的新方法和新技术。
  • 创意技术专家,将 AI 融入数字艺术、营销和娱乐。
  • 机器学习工程师,专项课程是建立和训练生成模型。
  • 产品开发人员,利用生成式 AI 创新产品设计和功能。
  • 数据科学家,利用生成模型进行数据 Augmentation 和复杂分析。‎
此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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