带有认证的 AI 免费在线课程
已发表: 2022-06-01人工智能和机器学习是创新的新动力。 基本上可以由人类完成的任务现在由智能机器以非常精确的方式完成。 他们拥有学习新模型、解决各种问题、根据数据做出准确决策并产生与人类非常相似的结果的技能。 机器可以相互通信，并在短时间内传输数百万条数据。 随着人工智能的发展，机器将拥有通过经验提高自己的技能，而无需任何人工干预。
关于免费人工智能课程
人工智能课程和机器学习课程涉及编程语言、计算机科学、python 代码、数据科学、心理学、神经学、使用 python 进行机器学习等等。 人工智能入门课程将帮助您获得对该领域至关重要的各种组件的基本知识，同时为您的个人研究和开发创造充足的空间。 实践实验也开始于智能代理的人工智能编程，如逻辑推理问题、以算法为中心的游戏等。
人工智能学习的例子包括智能手机、无人机、全球语言翻译、自动驾驶汽车等中的面部识别。
另一个重要的主题是学习数据科学、机器学习、深度学习、python 代码和机器人学课程，这有助于更好地理解和更好地发挥人工智能的作用。 学习机器操作的基础知识，能够区分 2D 和 3D 空间关系，如何操作机械臂，以及制定整体 AI 系统的战略。
自学机器学习是掌握人工智能的关键一步。 您需要探索分析模型、计算机视觉、数据聚类、问题解决、数据强化、机器学习算法、面部识别、语音识别、数据挖掘的单独学习，最后是固定顺序数据的序列模型。 要学习数据分析，需要学习Python、R、Java等，这些通常都包含在入门课程中。
在线学习世界顶级大学的人工智能课程——硕士、高级管理人员研究生课程和 ML 和 AI 高级证书课程，以加快您的职业生涯。
人工智能课程还教授学习者以下概念：
- 人工智能架构
- 教育学习者使用 A3C
- 先进可控的人工智能模型
- 了解自动驾驶汽车，例如特斯拉
- 人工智能对游戏性能的测试执行
- 机器学习的功能
人工智能的类型
带有证书的免费在线人工智能课程提供有关人工智能三个子领域的知识。 它们如下：
1.人工智能
众所周知，人工智能专注于构建能够为现实世界问题提供解决方案的智能机器。
2.机器学习
这是对算法的研究，它允许根据每个人的数据和执行为每个人定制体验。 “机器学习”一词是由人工智能 (AI) 的先驱 Arthur Samuel 创造的。 他将其描述为“让计算机无需明确编程即可学习的研究领域”。 ML 为我们在日常生活中使用的众多应用程序提供支持，包括 .
3. 深度学习
深度学习可以称为机器学习的一个子领域。 为了实现高效的机器学习，机器需要学习数据的不同层和子层。 该模型的深度由数据中的层数表示。 例如，智能手机中的面部识别包含 7 层数据。 在数据学习的这个阶段，学习是通过神经网络完成的。 神经网络是一种构造设计，其中层相互堆叠以形成学习模式。
学习是通过神经网络完成的。 神经网络是一种构造设计，其中层相互堆叠以形成学习模式。
人工智能在哪里使用？
人工智能有多种用途。 它们如下：
- 人工智能用于项目重复和平凡的地方。 由于人工智能是高级机器，它们永远不会耗尽，工作量也大大减少。 另外，应该注意的是，大量的任务并不会破坏它的性能； 因此，人工智能被用于这些领域。
- 免费的 AI 课程有助于改善学习。
人工智能不是完全放弃一个概念或产品，而是允许改进的机会，从而最大限度地减少浪费。 改进现有产品总是比从头开始构建一个更好的主意。
- 人工智能不遵循应用于信息学习或数据执行的传统规则。 它根据当代和创新时代做出判断。
- 人工智能的一个例子可以是 Facebook 标记系统。 早些时候，在 Facebook 上上传图片时，必须手动标记帐户。 但是现在，人工智能允许您通过从已经向您建议的帐户中进行选择来进行标记。
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- 资格 - 50％（或同等学历）学士学位，最好具有数学/统计背景。 建议有 1 年编程/分析工作经验。
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- 财务：每月 208.31 美元起
- 建议 15 小时/周
- WES（世界教育服务）认可
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结论
人工智能是现代世界的未来。 今天，正如我们所说，这是一个价值十亿美元的产业，正在迅速发展。 有了人工智能，还有很多东西要挖掘。 随着全球公司和组织对人工智能的投资，对合格人工智能专家的需求正在上升。 如果您想利用这个机会，免费的人工智能课程就是您的最佳选择！
人工智能中使用了哪些编程语言？
人工智能中最流行的模块化编程语言之一是 Python。 由于其易用性、简单性和可预测的编码分析，它被高度使用。 其他包括： Java：使用 Java 的公司包括 Instagram、Amazon、Google Netflix、Uber、Spotify、Airbnb 等。 C++：使用 C++ 的公司包括 Accenture、Twitch、Google、Telegram、Walmart、Lyft 等。 R：使用 C++ 的公司使用 R 包括 Facebook、Twitter、Airbnb、谷歌、微软、优步以及制药、教育、电信、金融等领域的其他领域。 Prolog：使用 Prolog 的公司包括 IBM Watson 和一些 NLP 应用程序。 Lisp：使用 Lisp 的公司包括 Amazon、eBay、Facebook、Walmart 等。 Haskell：使用 Haskell 的公司包括 Twitter、Microsoft、AT&T、NVIDIA。 Wolfram：Apple 的 Siri 使用它来求解计算方程。 Smalltalk：使用 Smalltalk 的公司包括 Broadcom、Infobip、CrowdStrike、Scopely 等。 Rust：使用 Rust 的公司包括 Postmates、Dropbox、Mozilla、NPM、Braintree 等。
强人工智能编程和弱人工智能编程有什么区别？
强大的人工智能表明在性能和执行方面可以更好地模仿人类智能。 它使用聚类和关联的方法来解决问题。 弱人工智能意味着更弱的性能能力。 这样的人工智能程序不能处理复杂的问题，只能回答某些特征。 示例包括 Siri 和 Alexa。 这是执行简单任务的好选择，因为它不使用高智能。
人工智能课程的职业是什么？
人工智能课程的职业范围包括： 机器学习工程师 大数据和人工智能架构师 大数据科学家 人工智能工程师 研究工程师 - 人工智能数据和人工智能顾问 机器人专业软件工程师 物联网架构师 商业智能开发人员 机器学习工程师 机器学习架构师 机器学习专家 深度学习专家 软件工程师