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这是提供人工智能主题课程的顶级平台之一,旨在向大众传授人工智能以及如何在该领域起步。所有的内容都是从零开始,重点是在实践中学习。有一系列可供初学者和有经验的学习者选择。
课程地址:https://www.fast.ai/
这应该是互联网上最好的机器学习课程。该课程由Coursera联合创始人兼斯坦福大学教授Andrew Ng创建, 全球已有超过260万名学生和专业人员参加了该计划,他们对该课程的平均评分高达4.9,满分为5。本课程涵盖的主题包括监督学习,最佳实践以及ML和AI的创新,同时你还可以在众多其他案例中遇到众多案例研究和应用。
课程地址:https://www.coursera.org/learn/machine-learning
作为最著名的深度学习讲师之一,Andrew Ng为你带来了由斯坦福大学教授和NVIDIA |深度学习研究所共同开发的这一特殊课程 。在这个为期数周,涵盖5门课程的课程中,他将教你有关深度学习的基础,如何构建神经网络以及如何构建机器学习项目的知识。最重要的是,你将可以从事医疗保健,音乐生成和自然语言处理等其他行业领域的实时案例研究。全球已有超过25万名学生注册了该计划。
课程地址:https://www.coursera.org/specializations/deep-learning
本课程将帮助你精通使用Python和R语言进行机器学习开发:做出准确的预测,建立许多机器学习模型的直觉,并处理诸如强化学习,NLP和深度学习之类的特定工具。最重要的是,它教会你为每种类型的问题选择正确的模型。
课程地址:https://www.udemy.com/course/machinelearning/
哈佛大学的这一专业认证计划使用富有启发性的案例研究,提出具体问题,并向你展示如何通过分析大量数据来回答这些问题。在整个课程中,你将同时学习R编程语言,统计概念和数据分析技术。案例研究包括世界卫生和经济趋势,美国犯罪率,2007-2008年金融危机,选举预测,建立一支棒球队和电影推荐系统。该课程的教授是哈佛大学生物统计学教授Rafael Irizarry。
课程地址:https://www.edx.org/professional-certificate/harvardx-data-science
此Udacity纳米学位计划将帮你您获得所有有抱负的数据分析师和数据科学家的必备技能。通过机器学习镜头探索调查数据的端到端过程。学习提取和识别有用的功能,这些功能可用于以最佳形式表示数据。除此之外,你还将获得一些重要的ML算法并评估其性能。
课程地址:https://www.udacity.com/course/intro-to-machine-learning-nanodegree--nd229
本课程总共有4门课程,一个一个地介绍了该主题的重要概念。为AI的指导原则打下坚实的基础,并将机器学习的知识应用于现实世界中的挑战和应用程序。除此之外,你还将学习设计神经网络并利用它们来解决相关问题。
课程地址:https://www.edx.org/micromasters/columbiax-artificial-intelligence
在数据,模型和优化程序中,你将通过实现适当的算法并开发模型来探索大规模问题。除此之外,AI课程还讨论了开发概率模型和ML的原理和技术。最后,数据集挖掘类沉浸在大型存储库中,可帮助你掌握从各种现实资源中提取信息的方法。
课程地址:https://online.stanford.edu/courses/cs229-machine-learning
edX汇集了来自全球多家大学的许多机器学习课程。您可以选择学习其他课程,包括哈佛大学的数据科学,哥伦比亚大学的人工智能,IBM的Python数据科学或Microsoft的数据科学。
课程地址:https://www.edx.org/learn/machine-learning
如果你精通R编程和统计学,并希望以此技能为基础,那么这是一门互动课程,值得一看。首先,你将研究使用该区域可以解决的应用程序和常见问题。除此之外,你将专注于三种基本技术并训练和评估ML模型。
课程地址:https://www.datacamp.com/courses/introduction-to-machine-learning-with-r
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