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。

IBM
您将获得的技能: 负责任的人工智能, 风险缓解, 业务逻辑, 生成式人工智能, 机器人, 自然语言处理
初级 · 课程 · 1-4 周

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

您将获得的技能: Generative AI, AI Enablement, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), AI Workflows, LLM Application, Machine Learning, Natural Language Processing, Innovation, Critical Thinking
初级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Prompt Engineering, Large Language Modeling, Generative AI, AI Security, Gemini, AI Enablement, Google Workspace, Productivity Software, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), LLM Application, Model Evaluation, AI Workflows, Workplace inclusivity, Social Impact, Operational Efficiency, Human Factors, Critical Thinking, Analysis, Data Security, Natural Language Processing
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

University of Pennsylvania
您将获得的技能: AI 产品战略, 生成对抗网络 (GAN), 负责任的人工智能, 管理, 大数据, 生成式人工智能, 人力资源, 数据安全, 商业策略, 机器学习, 欺诈检测, 数据伦理, Data Governance, 客户数据管理, 分析, AI 个性化服务, 信用风险, AI 赋能, 机器学习算法, 数据驱动的决策制定
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

Amazon Web Services
您将获得的技能: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative AI, Deep Learning, AI Enablement, Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Applied Machine Learning, Machine Learning, Digital Transformation
混合 · 课程 · 1-4 周

Google Cloud
您将获得的技能: Prompt Engineering, Generative AI Agents, Retrieval-Augmented Generation, Google Gemini, Responsible AI, Generative AI, Google Workspace, Google Cloud Platform, Gemini, AI Product Strategy, AI Enablement, AI Workflows, Productivity Software, AI Security, Unstructured Data, Tool Calling, Data Literacy, Artificial Intelligence, Cloud Computing, Collaboration
初级 · 专业证书 · 3-6 个月

IBM
您将获得的技能: 负责任的人工智能, Prompt Engineering, 人工智能, 模型部署, 机器学习软件, 业务逻辑, ChatGPT, 机器人, AI 工作流程, 生成式人工智能, 深度学习, 自助服务技术, 数据科学, 机器学习, 自然语言处理, 无代码开发, 应用程序部署, IBM 云, 提示模式, 人工智能和机器学习(AI/ML)
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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

Microsoft
您将获得的技能: Unsupervised Learning, Model Deployment, Generative AI, Large Language Modeling, Data Management, Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Supervised Learning, Microsoft Azure, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative Adversarial Networks (GANs), Infrastructure Architecture, LLM Application, Responsible AI, Generative AI Agents, Applied Machine Learning, Azure DevOps, Reinforcement Learning, Data Preprocessing
中级 · 专业证书 · 3-6 个月

您将获得的技能: Healthcare 5.0, Artificial Intelligence, AI Enablement, Jupyter, Healthcare Ethics, Health Informatics, Healthcare Industry Knowledge, LLM Application, Machine Learning, Deep Learning, Machine Learning Software, MLOps (Machine Learning Operations), Generative Model Architectures, Statistical Machine Learning, AI Product Strategy, Model Evaluation, Predictive Modeling, Data-Driven Decision-Making, Data Processing, Data Analysis
中级 · 专项课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Prompt Engineering, AI Orchestration, AI Workflows, Model Context Protocol, LangChain, Retrieval-Augmented Generation, Agentic Workflows, Tool Calling, LangGraph, LLM Application, Agentic systems, Multimodal Prompts, Generative AI, Generative AI Agents, Vector Databases, Generative Model Architectures, OpenAI API, Embeddings, Responsible AI, Software Development
高级设置 · 专业证书 · 3-6 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。