摘要:想机器学习这样的技术是当今许多工具的基础,并不容易掌握。机器学习让计算机听懂我们说的话,认识我们的行为。后续也提供了一些更难得课程,如结构机器学习项目。
简评:NVIDIA 官方推荐了一些 AI 课程。现在课程确实太多,乱花渐欲迷人眼,择其优者而从之。
人工智能这个概念已经有数十年的历史了,每每谈到 AI,毕竟叫人工智能么,总会联想到机器拥有人类智慧这个概念,实话说相去甚远,现在的 AI 还在脚踏实地的发展,离智慧还差点。但不可否认现在这个节点,人工智能的重要性。但有个问题:AI 和深度学习知识体系中,最重要的基础知识还比较少。
想机器学习这样的技术是当今许多 AI 工具的基础,并不容易掌握。机器学习让计算机「听懂」我们说的话,「认识」我们的行为。但一些大学教师对于人工智能,对于机器学习的教育可能还不够深入全面。
幸运的是,人工智能最近大热,因此而产生了数以百计的文章、视频、网络研讨会、课程、书籍。不论你是初学者还是专家,只要你想进行这方面的学习,都没有问题。当然了,资料太多也不容易选择,我们(NVIDIA)根据市面上的资料,进行了一些筛选。
关于 AI、Deep Learning、Machine Learning 最好的课程
AI 初学者的 AI 课程
★ 麻省理工免费 AI 公开课(MIT)
麻省理工大学是最强的技术名校之一,在慕课教育方面也非常优秀。这里推荐爱的呢 30个视频从浅入深,用各种方式(包括交互演示)来帮助学生理解 AI 在不同情况下的工作方式。
★ 从零开始学习构建 AI(Udemy)
这套课程涵盖了 AI 的所有重要概念,教你从头开始编写代码,讨论 AI 的实际应用。课程简单而全面,对于想掌握基础知识的你很有帮助。
★ Deep Learning 商业化(Coursera)
浅技术深商业化,讲解了 AI 在商业领域的价值和应用,从 IBM 的 Watson 到 Blue River 的 LettuceBot,AI 在不同领域的使用情况,不论是 AI 种菜还是 AI 决策商业,都有涉猎,技术方面包括 TensorFlow 以及一些具体的工具也包含在其中,很适合商业领袖或者决策者。
中级课程,提高 AI 知识
★ Google 深度学习(Udacity)
这套课程很先进,为期三个月,教导学生如何训练和优化不同类型的神经网络,如何设计大数据学习系统。这门课程和 Andrew Ng 的课程可以相互补充(甚至代替)。
★ 神经网络与深度学习(Andrew Ng)
人工智能领域的明星 Andrew Ng 制作的 AI 课程,更深入的讲解了深度学习和神经网络基础知识,也讲了一些 AI 商业化的要素,这套课程需要对技术有一定的熟练度。Andrew Ng 后续也提供了一些更难得课程,如:结构机器学习项目。
★ Salesforce Einstein Discovery - 简单的AI和机器学习课程(udemy)
这个课程很短,不足以展示整个 AI 的领域的全部知识,但它提供了一个特定的案例:如何在无需编程的情况下创建 AI 并实践应用。很实战。
高级 AI 课程
★ 计算机视觉简介(Udacity)
计算机视觉是人工智能领域的一个独特的分支,从无人驾驶汽车到增强现实,再到先进制造,都是非常重要的。这个为期四个月的课程不适合初学者,但它确实有效地讲解了计算机视觉背后的基本原理和核心概念。
★ NVIDIA深度学习课程(NVIDIA)
通过十几个时间项目实践讲解课程,用户可以使用云中配置的 GPU 加速工作站,只要有浏览器能联网,任何地方都可以在线学习 DLI 课程。比如「图像分类的深度学习」(Deep Learning for Image Classification),教导如何训练神经网络、线性分类和 TensorFlow 来识别图像。
★ 强化学习(Udacity)
如果你觉得上面的太小儿科,你可以试试这个。这门课程从理论出发,一直延伸到最近的各种实践。从最经典的论文到高难的实战练习。这门课程也要求学员参与社区,进行学术研究。
原文:Top Courses to Learn AI, Deep Learning and Machine Learning
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摘要:同时无论在哪种平台上,都可以用进行系统编程。这样导入模块并使用生成随机数中的模块提供了生成随机数的函数。生成的随机数介于和之间。可以从自己定义的范围中生成一个随机数,如下所示操作日期和时间你可以从日期中提取所需的值,如下所示。 翻译:疯狂的技术宅https://likegeeks.com/python-... 本文首发微信公众号:前端先锋欢迎关注,每天都给你推送新鲜的前端技术文章 ...
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