帶有認證的 AI 免費在線課程
已發表: 2022-06-01人工智能和機器學習是創新的新動力。 基本上可以由人類完成的任務現在由智能機器以非常精確的方式完成。 他們擁有學習新模型、解決各種問題、根據數據做出準確決策並產生與人類非常相似的結果的技能。 機器可以相互通信，並在短時間內傳輸數百萬條數據。 隨著人工智能的發展，機器將擁有通過經驗提高自己的技能，而無需任何人工干預。
關於免費人工智能課程
人工智能課程和機器學習課程涉及編程語言、計算機科學、python 代碼、數據科學、心理學、神經學、使用 python 進行機器學習等等。 人工智能入門課程將幫助您獲得對該領域至關重要的各種組件的基本知識，同時為您的個人研究和開發創造充足的空間。 實踐實驗也開始於智能代理的人工智能編程，如邏輯推理問題、以算法為中心的遊戲等。
人工智能學習的例子包括智能手機、無人機、全球語言翻譯、自動駕駛汽車等中的面部識別。
另一個重要的主題是學習數據科學、機器學習、深度學習、python 代碼和機器人學課程，這有助於更好地理解和更好地發揮人工智能的作用。 學習機器操作的基礎知識，能夠區分 2D 和 3D 空間關係，如何操作機械臂，以及製定整體 AI 系統的戰略。
自學機器學習是掌握人工智能的關鍵一步。 您需要探索分析模型、計算機視覺、數據聚類、問題解決、數據強化、機器學習算法、面部識別、語音識別、數據挖掘的單獨學習，最後是固定順序數據的序列模型。 要學習數據分析，需要學習Python、R、Java等，這些通常都包含在入門課程中。
在線學習世界頂級大學的人工智能課程——碩士、高級管理人員研究生課程和 ML 和 AI 高級證書課程，以加快您的職業生涯。
人工智能課程還教授學習者以下概念：
- 人工智能架構
- 教育學習者使用 A3C
- 先進可控的人工智能模型
- 了解自動駕駛汽車，例如特斯拉
- 人工智能對遊戲性能的測試執行
- 機器學習的功能
人工智能的類型
帶有證書的免費在線人工智能課程提供有關人工智能三個子領域的知識。 它們如下：
1.人工智能
眾所周知，人工智能專注於構建能夠為現實世界問題提供解決方案的智能機器。
2.機器學習
這是對算法的研究，它允許根據每個人的數據和執行為每個人定制體驗。 “機器學習”一詞是由人工智能 (AI) 的先驅 Arthur Samuel 創造的。 他將其描述為“讓計算機無需明確編程即可學習的研究領域”。 ML 為我們在日常生活中使用的眾多應用程序提供支持，包括 .
3. 深度學習
深度學習可以稱為機器學習的一個子領域。 為了實現高效的機器學習，機器需要學習數據的不同層和子層。 該模型的深度由數據中的層數表示。 例如，智能手機中的面部識別包含 7 層數據。 在數據學習的這個階段，學習是通過神經網絡完成的。 神經網絡是一種構造設計，其中層相互堆疊以形成學習模式。
學習是通過神經網絡完成的。 神經網絡是一種構造設計，其中層相互堆疊以形成學習模式。
人工智能在哪裡使用？
人工智能有多種用途。 它們如下：
- 人工智能用於項目重複和平凡的地方。 由於人工智能是高級機器，它們永遠不會耗盡，工作量也大大減少。 另外，應該注意的是，大量的任務並不會破壞它的性能； 因此，人工智能被用於這些領域。
- 免費的 AI 課程有助於改善學習。
人工智能不是完全放棄一個概念或產品，而是允許改進的機會，從而最大限度地減少浪費。 改進現有產品總是比從頭開始構建一個更好的主意。
- 人工智能不遵循應用於信息學習或數據執行的傳統規則。 它根據當代和創新時代做出判斷。
- 人工智能的一個例子可以是 Facebook 標記系統。 早些時候，在 Facebook 上上傳圖片時，必須手動標記帳戶。 但是現在，人工智能允許您通過從已經向您建議的帳戶中進行選擇來進行標記。
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節目亮點：
- 資格 - 50％（或同等學歷）學士學位，最好具有數學/統計背景。 建議有 1 年編程/分析工作經驗。
- LJMU 研究與論文指導導師
- 財務：每月 208.31 美元起
- 建議 15 小時/週
- WES（世界教育服務）認可
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結論
人工智能是現代世界的未來。 今天，正如我們所說，這是一個價值十億美元的產業，正在迅速發展。 有了人工智能，還有很多東西要挖掘。 隨著全球公司和組織對人工智能的投資，對合格人工智能專家的需求正在上升。 如果您想利用這個機會，免費的人工智能課程就是您的最佳選擇！
人工智能中使用了哪些編程語言？
人工智能中最流行的模塊化編程語言之一是 Python。 由於其易用性、簡單性和可預測的編碼分析，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、微軟、優步以及製藥、教育、電信、金融等領域的其他領域。 Prolog：使用 Prolog 的公司包括 IBM Watson 和一些 NLP 應用程序。 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 使用它來求解計算方程。 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。
強人工智能編程和弱人工智能編程有什麼區別？
強大的人工智能表明在性能和執行方面可以更好地模仿人類智能。 它使用聚類和關聯的方法來解決問題。 弱人工智能意味著更弱的性能能力。 這樣的人工智能程序不能處理複雜的問題，只能回答某些特徵。 示例包括 Siri 和 Alexa。 這是執行簡單任務的好選擇，因為它不使用高智能。
人工智能課程的職業是什麼？
人工智能課程的職業範圍包括： 機器學習工程師 大數據和人工智能架構師 大數據科學家 人工智能工程師 研究工程師 - 人工智能 數據和人工智能顧問 機器人專業軟件工程師 物聯網架構師 商業智能開發人員 機器學習工程師 機器學習架構師 機器學習專家 深度學習專家 軟件工程師