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2018年6个最佳的免费在耳目工智能课程!

发布时间:2018-06-21 21:55:05 所属栏目:业界 来源:李佳惠
导读:【资讯】环绕人工智能(AI)、自动化和认知体系的原则和实践中,无论您的营业规模、专业常识或专业怎样,都有也许变得越来越有代价。 荣幸的是,本日的你不必要耗费几年时刻在大学进修,才气认识这个看起来很是伟大的技能。连年来,越来越多的在线课程涌现出

  【资讯】环绕人工智能(AI)、自动化和认知体系的原则和实践中,无论您的营业规模、专业常识或专业怎样,都有也许变得越来越有代价。

  2018年6个最佳免费在耳目工智能课程!

  荣幸的是,本日的你不必要耗费几年时刻在大学进修,才气认识这个看起来很是伟大的技能。连年来,越来越多的在线课程涌现出来,涵盖从基本到高级实验的全部内容。

  有些是针对想要直接编码他们本身的人工神经收集的人,而且可以领略为这类人群具有必然的技能手段。对付那些想要相识怎样将这项技能应用于任何人的人,无论其是否具备先前的技能专业常识,都可以用于办理现实题目。

  在这篇文章中,将扼要先容一些本日可用的最好的免费软件。

  通过Google AI进修

  https://ai.google/education/#?modal_active=none

  2018年6个最佳免费在耳目工智能课程!

  这个新推出的资源是Google打算扩大公家对AI的领略的一部门内容。原料正在逐步添加,今朝它已经包括了一个呆板进修与TensorFlow(谷歌的呆板进修库)速成课程。

  本课程涵盖了呆板进修的根基先容,包罗TensorFlow入门、神经收集的计划和实习。

  它的计划方针是让那些没有呆板进修常识的人可以在一开始就进入正题,那些有履历的人可以选择感乐趣的模块,而呆板进修专家则可以用它作为TensorFlow的入门先容。

  Google - 呆板进修

  https://www.class-central.com/course/udacity-deep-learning-5681

  这是来自Google通过Udacity提供的更深度的课程。因此,它并不完全针对新手,至少是假设你具有早年的呆板进修履历到认识监视式进修的范畴。

  它偏重于深度进修,并计划了可从大型伟大数据齐集进修的自学体系。

  本课程面向那些但愿将呆板进修、神经收集技能用作数据说明师、数据科学家或呆板进修工程师以及想要操作大量开源库和原料的企业家的人。

  斯坦福大学 - 呆板进修

  https://www.coursera.org/learn/machine-learning

  本课程通过Coursera提供,由Google深度进修研究部分的首创人、Google Brain和百度AI认真人吴恩达传授创设。

  整个课程有可以免费进修的部门,也可以选择付出认证用度,假如您规划行使您对AI的领略来进步您的职业远景,那么这项选择是很有效的。

  该课程涵盖了从语音辨认和加强网页搜刮的现实呆板进修实验范畴,同时涉及统计学主题的深入接头,譬喻线性回归、神经收集的反向撒播要领以及Matlab教程——一个最普及行使的编程说话的概率AI器材。

  哥伦比亚大学 - 呆板进修

  https://ai.google/education/#?modal_active=none

  2018年6个最佳免费在耳目工智能课程!

  本课程也可以免费在线行使,假如必要,还可以选择付出认证用度。

  它理睬传授模子、要领和应用措施来办理现实题目,也能行使概率和非概率要领以及监视和无监视进修。

  为了充实操作课程,您应该每周耗费约莫8到10个小时的时刻在原料和操练上,高出12周的时刻。这是免费的常春藤同盟级教诲,以是它不会是垂手可得就可以完成的。

  它是通过非营利edX在线课程提供商提供的,它组成了人工智能纳米学的一部门。

  Nvidia - 计较机视觉深度进修基本

  https://www.class-central.com/course/fundamentals-of-deep-learning-for-computer-vision-10730

  计较机视觉是成立计较机的AI子学科,它可以像我们的大脑那样通过处理赏罚视觉信息来“看到”。

  除了技能基本外,它还涵盖了怎样辨认可以或许受益于可以或许举办物体辨认和图像分类的呆板的环境或题目。

  作为图形处理赏罚单位(GPU)的制造商,Nvidia绝不料外地涵盖了这些高机能图形引擎的重要构成部门,早年首要是为了展示尖端图像,此刻它已经在计较机视觉应用的普及应用中施展浸染。

  最后的评估包罗成立和陈设一个神经收集应用措施,固然整个课程可以按本身的法式举办研究,但提议您至少耗费约莫八个小时的时刻。

  麻省理工学院 - 自驾车的深度进修

  https://selfdrivingcars.mit.edu/

  与上面的课程一样,麻省理工学院采纳的要领是将人工智能的一个首要的实际方面作为起点来试探所涉及的详细技能。

  广泛预期会成为我们一般糊口的一部门,它依赖人工智能来感知全部的数据,这些数据会撞击车辆的传感器阵列,并安详地行驶在阶梯上。这涉及解说呆板来表明来自这些传感器的数据,就像我们本身的大脑解读来自我们的眼睛、耳朵和触觉的信号。

  它涵盖了MIT DeepTraffic模仿器的行使,该模仿器要修业生辅导模仿汽车尽也许快地沿着忙碌的阶梯行驶,而不与其他阶梯行使者产生碰撞。

(编辑:河北网)

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