University of Washington
用于自主人工智能的机器教学
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用于自主人工智能的机器教学

Kence Anderson

位教师:Kence Anderson

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深入了解一个主题并学习基础知识。
4.8

(46 条评论)

初级 等级

推荐体验

1 周 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
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您将学到什么

  • 您将能够选择一个自主人工智能优于传统方法的使用案例,为设计自主人工智能奠定基础。

要了解的详细信息

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授课语言:英语(English)

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G 和 L'Oreal 的徽标

该课程共有4个模块

本模块为本课程和整个专业奠定了基础。您将了解自主人工智能与其他形式人工智能的不同之处。您将受邀参观一些使用自主人工智能的组织的幕后情况,并听取操作员和管理人员介绍他们通过利用自主人工智能实现的收益。然后,重点将转移到您身上! 您将探索五种不同的思维模式,它们描述了构建人工智能系统的不同方法。

涵盖的内容

5个视频8篇阅读材料

并非所有问题都适合自主人工智能解决方案。在本模块中,我们将探讨自动化系统的类型及其在解决各种问题时的优势和局限性。您将学习如何确定一个问题是否需要超越自动化系统、进入实用人工智能的解决方案。

涵盖的内容

9个视频2篇阅读材料1个作业1次同伴评审

在上一模块中,我们探讨了 "自动化 "系统(数学、菜单和人工);研究了它们的优势所在,并了解了它们的局限性。在本模块中,我们将重点关注 "自主 "系统,如机器学习 (ML)、强化学习 (RL)、神经网络 (NN) 和深度强化学习 (DRL);评估每个自主系统的优缺点。最后,您将看到 "机器教学 "如何利用所有自动化和自主系统的优势。

涵盖的内容

6个视频2个作业1次同伴评审

想知道讲故事与人工智能有什么关系?好的故事是一种说服工具。枯燥的事实和数据不如说服力强的论据更有说服力。在现实世界中,必须有人资助你的自主人工智能设计的开发,而你需要给那个人讲一个有说服力的故事。

涵盖的内容

5个视频2篇阅读材料1次同伴评审

位教师

授课教师评分
4.6 (15个评价)
Kence Anderson
University of Washington
3 门课程6,343 名学生

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Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程,Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好:它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'

学生评论

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5

已于 Jun 13, 2022审阅

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5

已于 Aug 28, 2022审阅

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4

已于 Mar 29, 2023审阅

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¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业,将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。