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在哪能找到頂級的 AI 速成課

番茄西紅柿 / 3118人閱讀

摘要:想機器學習這樣的技術是當今許多工具的基礎,并不容易掌握。機器學習讓計算機聽懂我們說的話,認識我們的行為。后續(xù)也提供了一些更難得課程,如結構機器學習項目。

簡評:NVIDIA 官方推薦了一些 AI 課程?,F(xiàn)在課程確實太多,亂花漸欲迷人眼,擇其優(yōu)者而從之。

人工智能這個概念已經(jīng)有數(shù)十年的歷史了,每每談到 AI,畢竟叫人工智能么,總會聯(lián)想到機器擁有人類智慧這個概念,實話說相去甚遠,現(xiàn)在的 AI 還在腳踏實地的發(fā)展,離智慧還差點。但不可否認現(xiàn)在這個節(jié)點,人工智能的重要性。但有個問題:AI 和深度學習知識體系中,最重要的基礎知識還比較少。

想機器學習這樣的技術是當今許多 AI 工具的基礎,并不容易掌握。機器學習讓計算機「聽懂」我們說的話,「認識」我們的行為。但一些大學教師對于人工智能,對于機器學習的教育可能還不夠深入全面。

幸運的是,人工智能最近大熱,因此而產(chǎn)生了數(shù)以百計的文章、視頻、網(wǎng)絡研討會、課程、書籍。不論你是初學者還是專家,只要你想進行這方面的學習,都沒有問題。當然了,資料太多也不容易選擇,我們(NVIDIA)根據(jù)市面上的資料,進行了一些篩選。

關于 AI、Deep Learning、Machine Learning 最好的課程

AI 初學者的 AI 課程

★ 麻省理工免費 AI 公開課(MIT)

麻省理工大學是最強的技術名校之一,在慕課教育方面也非常優(yōu)秀。這里推薦愛的呢 30個視頻從淺入深,用各種方式(包括交互演示)來幫助學生理解 AI 在不同情況下的工作方式。

★ 從零開始學習構建 AI(Udemy)

這套課程涵蓋了 AI 的所有重要概念,教你從頭開始編寫代碼,討論 AI 的實際應用。課程簡單而全面,對于想掌握基礎知識的你很有幫助。

★ Deep Learning 商業(yè)化(Coursera)

淺技術深商業(yè)化,講解了 AI 在商業(yè)領域的價值和應用,從 IBM 的 Watson 到 Blue River 的 LettuceBot,AI 在不同領域的使用情況,不論是 AI 種菜還是 AI 決策商業(yè),都有涉獵,技術方面包括 TensorFlow 以及一些具體的工具也包含在其中,很適合商業(yè)領袖或者決策者。

中級課程,提高 AI 知識

★ Google 深度學習(Udacity)

這套課程很先進,為期三個月,教導學生如何訓練和優(yōu)化不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡,如何設計大數(shù)據(jù)學習系統(tǒng)。這門課程和 Andrew Ng 的課程可以相互補充(甚至代替)。

★ 神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習(Andrew Ng)

人工智能領域的明星 Andrew Ng 制作的 AI 課程,更深入的講解了深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡基礎知識,也講了一些 AI 商業(yè)化的要素,這套課程需要對技術有一定的熟練度。Andrew Ng 后續(xù)也提供了一些更難得課程,如:結構機器學習項目。

★ Salesforce Einstein Discovery - 簡單的AI和機器學習課程(udemy)

這個課程很短,不足以展示整個 AI 的領域的全部知識,但它提供了一個特定的案例:如何在無需編程的情況下創(chuàng)建 AI 并實踐應用。很實戰(zhàn)。

高級 AI 課程

★ 計算機視覺簡介(Udacity)

計算機視覺是人工智能領域的一個獨特的分支,從無人駕駛汽車到增強現(xiàn)實,再到先進制造,都是非常重要的。這個為期四個月的課程不適合初學者,但它確實有效地講解了計算機視覺背后的基本原理和核心概念。

★ NVIDIA深度學習課程(NVIDIA)

通過十幾個時間項目實踐講解課程,用戶可以使用云中配置的 GPU 加速工作站,只要有瀏覽器能聯(lián)網(wǎng),任何地方都可以在線學習 DLI 課程。比如「圖像分類的深度學習」(Deep Learning for Image Classification),教導如何訓練神經(jīng)網(wǎng)絡、線性分類和 TensorFlow 來識別圖像。

★ 強化學習(Udacity)

如果你覺得上面的太小兒科,你可以試試這個。這門課程從理論出發(fā),一直延伸到最近的各種實踐。從最經(jīng)典的論文到高難的實戰(zhàn)練習。這門課程也要求學員參與社區(qū),進行學術研究。

原文:Top Courses to Learn AI, Deep Learning and Machine Learning

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