人工智能技术课程内容有哪些?

文章来源:吾爱培训网         发布时间:2021-01-14 08:39

 

人工智能技术和深度学习技术性在2017年红遍全球。看一下微软公司在剑桥的新项目,IBM的珀特,Google的DeepMind和百度搜索的高性能计算机Minwa,你也就会搞清楚如今的发展趋势。

2015年,Gartner引进了深度学习(ML)的定义,那时候,他预测分析ML将在2~5年内做到高峰期。如今,Facebook和美国亚马逊这种大企业已经愈来愈多地运用深度学习,从很多的数据信息中获取有使用价值的信息内容。

科学研究预测分析,到2025年,人工智能技术销售市场将提高到约370亿美金,而在2015年,它仅大约6.45亿美金!

“深度学习是一个关键,是变化的方法,使我们再次思索大家已经做的一切。”——SundarPichai,GoogleCEO

深度学习或人工智能技术普遍商业化的的取得成功是无所不在的,从美国亚马逊强烈推荐你很有可能喜爱看的影片到可以区别路人和树的Google自驾游。数据驱动的AI/ML早已协助商业服务领导者作出决策,考量业务流程,科学研究人们个人行为和开展预测分析剖析。假如你的机构要想进军这一不凡的行业,你需要考虑到清晰。

伴随着并行处理的成本费减少,互联网大数据的改善和优化算法的提升,应用性人工智能技术是当今社会发展趋势的方位。解决很多数据信息要求及其物联网技术联接机器设备总数的提升都大大增加了深度学习的必要性。

AI/ML具备非常大发展潜力,针对技术工程师或大数据挖掘、计算机视觉的发烧友而言,这是一个非常好的职业定位。除此之外,深度学习是计算机科学不可缺少的一部分,被哈佛大学商业周刊获评二十一世纪最性感的女人的工作中。


人工智能技术课程内容


埃文斯大数据公司的一项研究发现,接受调查的500名开发者中,有36%在其互联网大数据或别的剖析新项目中应用ML原素。CEOJanelGarvin表明:“深度学习与很多现阶段已经快速选用的AI技术性,早已使互联网大数据和高級剖析层面的开发者处在领先水平。”

她填补说:“大家见到愈来愈多的开发者对各种各样方式的认知能力测算造成兴趣爱好,包含计算机视觉、自然语言理解鉴别和神经元网络,大家充足希望明日的方案将根据今日这种新起的技术性。”

因而,针对有着电子信息科学、深度学习、计量经济学或统计学学士学位的人而言,在未来的一段时间内,全球很有可能便是她们的囊中之物。

文中梳理了一些完全免费的顶尖ML和AI课程内容,这种课程内容将协助你变成下一个ML权威专家。自然,它是一项艰难的工作中,可是假如你一直在该行业有一定的追求完美,你能发觉根据这类方法,能够获得成功。

1.吴恩达:深度学习

Coursera创始人吴恩达的历时11周的课程内容。做为一个偏运用的设备课程学习,它叙述了最好是的深度学习和统计分析计算机视觉技术性,并教你怎样完成学习培训的优化算法。

普遍地讲,它包含有监管和无监督学习,线形和逻辑回归,正则化和朴素贝叶斯。他应用Octave和MatLab。该课程内容也有丰富多彩的案例研究和一些具体运用。规定学员掌握几率、离散数学和电子信息科学的基本知识。该课程内容广受客户五星好评。

2.Udacity:深度学习详细介绍

做为Udacity大数据分析师纳米技术学士学位的一部分,这一大概历时10周的课程内容专家教授了应用深度学习解决数据需要的全部专业知识,以获取有效的看法。老师SebastianThrun和KatieMalone规定新手掌握Python和基础的统计分析定义。

本课程内容专家教授从聚类算法到决策树算法,从Adaboost到SVM等ML优化算法。除此之外,很多客户还提议报名参加计算机科学基本课程内容,包含数据信息实际操作、数据统计分析、数据可视化、数据通讯及其规模性数据处理方法等內容。

 

人工智能技术课程内容

3.加州理工:从数据信息中学习培训(导游词格式深度学习)

美国加州的理工学院电子技术与电子信息科学专家教授YaserS.Abu-Mostafa将向你详细介绍深度学习的基本理论基本原理、优化算法和运用。

课程内容必须每星期花销10到20钟头,不断10周。她们也有5周的课程内容,根据计算机科学和剖析的深度学习,初学者能够学习培训大量的优化算法。

4.卡内基梅隆:统计分析深度学习

它是YouTube上一个高級设备自学视频教程系列讲座,老师LarryWasserman是卡内基梅隆高校统计分析系和深度学习系专家教授。

本课程内容是他为博士研究生提前准备的初级统计分析和深度学习专题讲座。假如你要了解这种课程内容,必须保证 自身有一定的数学课、电子信息科学和统计分析基本。

5.Hinton:深度学习神经元网络

多伦多大学名誉教授GregoryHinton也在Google山景城工作中,他教这一由Coursera出示的历时16周的高级课程。

做为深度神经网络行业的先行者,Hinton在YouTube上的演讲视频叙述了神经元网络在图像分割、身体健身运动、建模语言、视频语音和物体识别等层面的运用。本课程内容期待学员灵活运用高等数学,并具备Python程序编写工作经验。

6.Google:深度神经网络

Udacity出示了这一让深度学习更上一层楼的网上课程。Google的3个月课程内容不宜新手。它探讨了深度神经网络的主观因素,深层神经元网络,卷积网络及其文字和编码序列的深层次实体模型。

课程内容责任人VincentVanhoucke和ArpanChakraborty期待学生具备Python程序编写工作经验和一些GitHub工作经验,并掌握深度学习、统计学、离散数学和高等数学的基本要素。在其中TensorFlow(Google自身的深度神经网络库)课程内容还有一个附加的优点,那便是能够自身把握进展。

 



人工智能技术课程内容


7.DataCamp:根据R的深度学习实例教程

DataCamp出示这类互动式的学习培训感受,将协助你一直在Kaggle比赛中得到高分数。她们也有完全免费的详细介绍R的课程内容。

8.微软公司:深度学习基本原理

微软公司计算机科学技术专业方案资格证书的一部分,这是一个历时6周的初级课程内容。它教你怎么使用Python、R和Azure云服务平台来搭建和应用深度学习实体模型。

老师SteveElston和CynthiaRudin博士研究生在课程内容中详细介绍了深度学习中的归类、重归、监管实体模型、离散系统模型、聚类算法和推荐算法。假如要想得到产品认证证书,就必须支付了。

9.美国亚马逊:深度学习系统化

加州大学早已建立了五门课程内容,根据具体案例研究,详细介绍深度学习的基本知识。这一历时6周的课程内容,每星期必须5到8钟头的学习时间,包含ML基本、归类、聚类算法、重归、推荐算法、特征提取及其详细介绍一些应用深度神经网络的新项目。

美国亚马逊的EmilyFox和CarlosGuestrin是指导教师,她们规定学生把握基础的数学课和程序编写方法,并把握Python的有关专业知识。专业学习是完全免费的,得到合理的资格证书必须付钱。

10.EdX的人工智能技术

EdX的这一振奋人心的课程内容叙述了AI运用,比如机器人学和NLP,深度学习(AI支系)优化算法,算法设计,手机游戏和管束考虑难题。它不断12周,是宾夕法尼亚大学的高级教程。

11.Udacity:人工智能技术详细介绍

该课程简介AI的“象征性应用软件”。它是“深度学习技术工程师纳米技术学士学位方案”的一部分。老师SebastianThrun和PeterNorvig陪你掌握AI的基本知识,包含贝叶斯网络,数据统计和深度学习及其AI运用,如NLP、自动化技术和图象处理的运用。课程内容规定学员了解离散数学和摡率论。

12.斯坦福大学:人工智能技术(基本原理和技术性)

这一斯坦福学校的课程内容叙述了AI怎么使用数学软件来解决翻译机器、视频语音、面部识别及其无人驾驶等层面的繁杂难题。课程大纲包含:深度学习定义,树检索、动态规划、研讨式,AI打游戏,马尔可夫管理决策全过程,管束考虑难题,贝叶斯网络,逻辑性和每日任务。

13.佐治亚理工学校:智能机器人与人工智能技术

这一课程内容由Udacity出示,叙述了怎样效仿斯坦福大学和Google的作法来程序编写一个机器人轿车。它是深度神经网络纳米技术学士学位基本课程内容的一部分。SebastianThrun将专家教授精准定位,卡尔曼和颗粒过滤器,PID控制和SLAM等內容。课程内容规定学员对离散数学和几率等数学概念,Python专业知识及其程序编写工作经验有一定的把握。