qzmjef 发表于 2024-7-1 07:57:34

这6个免费AI课程，堪叫作本年度最佳


    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">不管你从事什么行业，有<span style="color: black;">怎么样</span>的专业知识或工作，人工智能( AI )、自动化和认知系统的理论和应用，都可能在你的<span style="color: black;">行业</span>变得越来越有价值。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">幸运的是，<span style="color: black;">此刻</span>你不必花<span style="color: black;">非常多</span>时间去大学学习，就能熟悉这项看似极其<span style="color: black;">繁杂</span>的技术。近年来网上涌现出越来越多的课程，涵盖从<span style="color: black;">基本</span>理论到应用落地的所有内容。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">有的人想直接编码自己的人工神经网络，并培养<span style="color: black;">必定</span>水平的技术能力；有的人想<span style="color: black;">认识</span>AI<span style="color: black;">怎样</span>被<span style="color: black;">无</span><span style="color: black;">基本</span>的小白<span style="color: black;">运用</span><span style="color: black;">处理</span>现实问题。在这篇<span style="color: black;">文案</span>中，我将介绍<span style="color: black;">有些</span><span style="color: black;">日前</span>学习AI/ML最好的免费资源。</p>
    <div style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;"><img src="https://pic3.zhimg.com/80/v2-9fbece9d5f493455197bda9e795ce81e_720w.webp" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;"></div>
    <h2 style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;">谷歌： AI课</h2>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">这一近期推出的资源是谷歌推动公众理解AI的计划之一。课程的<span style="color: black;">教育</span>材料正在慢慢添加，但<span style="color: black;">日前</span>已有一个<span style="color: black;">设备</span>学习与TensorFlow的速成课程。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">本课程涵盖了<span style="color: black;">设备</span>学习的<span style="color: black;">基本</span>知识，从TensorFlow入门，到神经网络的设计和训练。<span style="color: black;">设备</span>学习初学者<span style="color: black;">能够</span>快速上手，有<span style="color: black;">必定</span>经验的人<span style="color: black;">能够</span>挑选自己感兴趣的板块，而<span style="color: black;">设备</span>学习专家<span style="color: black;">能够</span>把这门课程当作TensorFlow的介绍。</p>
    <h2 style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;">链接：</h2>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><a style="color: black;"><span style="color: black;">https://</span><span style="color: black;">ai.google/education/</span></a></p>
    <h2 style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;">谷歌：<span style="color: black;">设备</span>学习课</h2>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">这是谷歌<span style="color: black;">经过</span>Udacity<span style="color: black;">供给</span>的更深入的课程。<span style="color: black;">因此呢</span>，它不适合初学者，而是适合<span style="color: black;">有些</span>有<span style="color: black;">设备</span>学习经验的人，<span style="color: black;">最少</span>要熟悉有监督学习。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">这门课程侧重于深度学习，并教你设计<span style="color: black;">能够</span>从大型<span style="color: black;">繁杂</span>数据集中进行学习的自学习系统。</p>
    <div style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;"><img src="https://pic1.zhimg.com/80/v2-24da97390355c9dfd9d720e1e807d784_720w.webp" style="width: 50%; margin-bottom: 20px;"></div>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">本课程面向<span style="color: black;">哪些</span><span style="color: black;">期盼</span>将<span style="color: black;">设备</span>学习、神经网络融入工作的数据分析师、数据<span style="color: black;">专家</span>或<span style="color: black;">设备</span>学习工程师，<span style="color: black;">亦</span>适用于想要获取<span style="color: black;">海量</span>可用开源库和资料的人。</p>
    <h2 style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;">链接：</h2>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><a style="color: black;"><span style="color: black;">https://</span><span style="color: black;">cn.udacity.com/course/d</span><span style="color: black;">eep-learning--ud730?utm_medium=referral&amp;utm_campaign=api</span></a></p>
    <h2 style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;">斯坦福大学：<span style="color: black;">设备</span>学习课</h2>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">本课程<span style="color: black;">经过</span>Coursera<span style="color: black;">供给</span>，由吴恩达教授。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><span style="color: black;">全部</span>课程可<span style="color: black;">以避免</span>费学习，<span style="color: black;">不外</span>，认证需要付费。<span style="color: black;">倘若</span>你打算学完<span style="color: black;">增多</span>自己的就业机会，认证肯定是有用的。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">本课程涵盖了从语音识别到<span style="color: black;">加强</span>web搜索，<span style="color: black;">各样</span><span style="color: black;">实质</span>的<span style="color: black;">设备</span>学习<span style="color: black;">办法</span>的实现，<span style="color: black;">同期</span>还深入探讨了统计方面的内容，如线性回归、神经网络“学习”中的反向传播<span style="color: black;">办法</span>，以及Matlab(基于概率的AI<span style="color: black;">工具</span>最广泛<span style="color: black;">运用</span>的编程语言之一)教程。</p>
    <h2 style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;">链接：</h2>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;"><a style="color: black;"><span style="color: black;">https://w</span></a>ww.<span style="color: black;">coursera.org/learn/mach</span><span style="color: black;">ine-learning</span></p>
    <h2 style="color: black; text-align: left; margin-bottom: 10px;">哥伦比亚大学：<span style="color: black;">设备</span>学习课程</h2>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">本课程<span style="color: black;">亦</span>是免费在线学习，认证需付费。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">课程<span style="color: black;">运用</span>概率和非概率<span style="color: black;">办法</span>，以及有监督和<span style="color: black;">没</span>监督学习，来教授<span style="color: black;">处理</span>现实世界问题的模型、<span style="color: black;">办法</span>和应用。</p>
    <p style="font-size: 16px; color: black; line-height: 40px; text-align: left; margin-bottom: 15px;">想充分利用这门课程，你大概每周要花8到10个小时看资料，做练习题，并坚持超过12周。这是常春藤盟校级别的免费教育，<span style="color: black;">因此</span>你</p>




nykek5i 发表于 2024-9-30 03:13:53

楼主继续加油啊！外链论坛加油！

m5k1umn 发表于 2024-10-10 05:18:37

你的留言真是温暖如春，让我感受到了无尽的支持与鼓励。

1fy07h 发表于 2024-10-27 12:28:49

你的见解独到，让我受益匪浅，非常感谢。

b1gc8v 发表于 2024-11-1 12:28:50

我完全同意你的看法，期待我们能深入探讨这个问题。
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