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不管你从事什么行业，有怎么样的专业知识或工作，人工智能( AI )、自动化和认知系统的理论和应用，都可能在你的行业变得越来越有价值。
幸运的是，此刻你不必花非常多时间去大学学习，就能熟悉这项看似极其繁杂的技术。近年来网上涌现出越来越多的课程，涵盖从基本理论到应用落地的所有内容。
有的人想直接编码自己的人工神经网络，并培养必定水平的技术能力；有的人想认识AI怎样被无基本的小白运用处理现实问题。在这篇文案中，我将介绍有些日前学习AI/ML最好的免费资源。
谷歌： AI课
这一近期推出的资源是谷歌推动公众理解AI的计划之一。课程的教育材料正在慢慢添加，但日前已有一个设备学习与TensorFlow的速成课程。
本课程涵盖了设备学习的基本知识，从TensorFlow入门，到神经网络的设计和训练。设备学习初学者能够快速上手，有必定经验的人能够挑选自己感兴趣的板块，而设备学习专家能够把这门课程当作TensorFlow的介绍。
链接：
https://ai.google/education/
谷歌：设备学习课
这是谷歌经过Udacity供给的更深入的课程。因此呢，它不适合初学者，而是适合有些有设备学习经验的人，最少要熟悉有监督学习。
这门课程侧重于深度学习，并教你设计能够从大型繁杂数据集中进行学习的自学习系统。
本课程面向哪些期盼将设备学习、神经网络融入工作的数据分析师、数据专家或设备学习工程师，亦适用于想要获取海量可用开源库和资料的人。
链接：
https://cn.udacity.com/course/deep-learning--ud730?utm_medium=referral&utm_campaign=api
斯坦福大学：设备学习课
本课程经过Coursera供给，由吴恩达教授。
全部课程可以避免费学习，不外，认证需要付费。倘若你打算学完增多自己的就业机会，认证肯定是有用的。
本课程涵盖了从语音识别到加强web搜索，各样实质的设备学习办法的实现，同期还深入探讨了统计方面的内容，如线性回归、神经网络“学习”中的反向传播办法，以及Matlab(基于概率的AI工具最广泛运用的编程语言之一)教程。
链接：
https://www.coursera.org/learn/machine-learning
哥伦比亚大学：设备学习课程
本课程亦是免费在线学习，认证需付费。
课程运用概率和非概率办法，以及有监督和没监督学习，来教授处理现实世界问题的模型、办法和应用。
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，因此你
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发表于 2024-7-1 07:57:34
