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人工智能课程

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。


热门人工智能课程和认证


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    I

    IBM

    人工智能 (AI) 概论

    您将获得的技能: 生成式人工智能, 负责任的人工智能, 商业智能, 内容创作, 自然语言处理, 风险缓解

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    D

    DeepLearning.AI

    适用于所有人的人工智能课程

    您将获得的技能: 机器学习, 深度学习, 数据伦理, 人工智能, 数据科学, 负责任的人工智能, 人工神经网络, AI 产品战略, 战略思维

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    G

    Google

    Introduction to AI

    您将获得的技能: Generative AI, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Innovation, Critical Thinking

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    生成式人工智能:提示工程基础知识

    您将获得的技能: 生成式人工智能, Prompt Engineering, ChatGPT, 提示模式

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    G

    Google

    Google AI Essentials

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Prompt Patterns, Generative AI, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Productivity Software, Information Systems Security Assessment Framework (ISSAF), Operational Efficiency, Business Process Automation, Data Security, Critical Thinking, Analysis, Innovation

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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    多位教师

    机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, Python 程序设计, 深度学习, 预测建模, 负责任的人工智能, 人工智能和机器学习(AI/ML), 数据伦理, NumPy, 应用机器学习, 强化学习, 随机森林算法, 人工智能, 决策树学习, Jupyter, 监督学习, 分类与回归树 (CART), 功能工程, 无监督学习, 张力流, Scikit-learn (机器学习库)

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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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    U

    University of Pennsylvania

    企业人工智能

    您将获得的技能: 机器学习, 管理, 生成式人工智能, 机器学习算法, 个人身份信息, 数据伦理, 数据管理, Data Management, 负责任的人工智能, Data Governance, 信用风险, AI 产品战略, 人工智能和机器学习(AI/ML), 分析, 人力资源, 欺诈检测, 数据安全, 大数据, 人力资源技术, AI 个性化服务, Machine Learning 方法

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    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    Google Cloud

    Generative AI Leader

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Generative AI Agents, Google Gemini, Responsible AI, Google Workspace, Generative AI, Google Cloud Platform, AI Product Strategy, Productivity Software, LLM Application, Business Leadership, Unstructured Data, Tool Calling, Data Ethics, Customer experience improvement, Artificial Intelligence, Data Governance, Organizational Strategy, Cloud Computing, Collaboration

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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    IBM Generative AI Engineering

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Exploratory Data Analysis, Data Wrangling, Prompt Patterns, LangChain, Large Language Modeling, Unsupervised Learning, PyTorch (Machine Learning Library), ChatGPT, Generative AI, Restful API, Supervised Learning, Keras (Neural Network Library), Data Transformation, Feature Engineering, Flask (Web Framework), Data Analysis, Responsible AI, LLM Application, Data Import/Export

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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    IBM

    IBM AI 开发人员

    您将获得的技能: Python 程序设计, 机器学习, 大型语言模型, 生成式人工智能, 数据科学, Prompt Engineering, 工作流程管理, LLM 申请, 负责任的人工智能, 数据导入/导出, 还原式 API, 响应式网页设计, 工程软件, ChatGPT, 软件开发生命周期, LangChain, 计算机视觉, IBM 云, 提示模式, 软件架构

    攻读学位

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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    人工智能技能
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    IBM

    IBM AI 产品经理

    您将获得的技能: 新产品开发, 创新, 生成式人工智能, 项目管理生命周期, Prompt Engineering, 负责任的人工智能, 产品战略, AI 产品战略, 产品开发, 生成模型架构, ChatGPT, 产品生命周期管理, 产品路线图, 产品规划, 人工智能, 产品管理, 提示模式, 可用性测试, OpenAI, 商业化

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    G

    Google

    Google Prompting Essentials

    您将获得的技能: Data Visualization, Multimodal Prompts, Prompt Engineering, Data Presentation, Prompt Patterns, Graphing, Generative AI Agents, Generative AI, Timelines, LLM Application, ChatGPT, Artificial Intelligence, Complex Problem Solving, Ideation, Business Correspondence, Report Writing, Solution Design, Critical Thinking, Document Management, Machine Learning

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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与 artificial intelligence 相关的搜索

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artificial intelligence specialization
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artificial intelligence fundamentals
artificial intelligence for healthcare
ethics of artificial intelligence
introduction to artificial intelligence
1234…148

总之,以下是 10 最受欢迎的 artificial intelligence 课程

  • 人工智能 (AI) 概论: IBM
  • 适用于所有人的人工智能课程: DeepLearning.AI
  • Introduction to AI: Google
  • 生成式人工智能:提示工程基础知识: IBM
  • Google AI Essentials: Google
  • 机器学习: DeepLearning.AI
  • 企业人工智能: University of Pennsylvania
  • Generative AI Leader: Google Cloud
  • IBM Generative AI Engineering: IBM
  • IBM AI 开发人员: IBM

关于 人工智能 的常见问题

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。‎

要想从事人工智能领域的工作,应重点培养自己在 Python 和 R 等编程语言方面的扎实基础,并了解算法和数据结构。机器学习、统计学和数据分析方面的知识也必不可少。熟悉 TensorFlow 或 PyTorch 等 AI 框架和工具可以增强你的技能。此外,解决问题、批判性思维和有效沟通等软技能在这一领域也很有价值。‎

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:

  1. 免费预览 许多人工智能课程的第一个 Modulation。其中包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

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。‎

人工智能课程涵盖的典型主题包括Machine Learning、NaturalLanguageProcessing、计算机视觉和机器人学。课程通常会探讨 AI 的伦理意义、数据 Bias 和算法限制。此外,学习者还可以研究人工智能在金融、医疗保健和科学研究等各行各业的具体应用,从而对该领域有一个全面的了解。‎

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。‎

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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