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在机器学习中,课程指的是一个结构化的学习计划,旨在教授人工智能概念和技术。课程涵盖的主题包括神经网络、深度学习、自然语言处理、计算机视觉和强化学习。它们将理论与动手编码练习相结合,提供全面的教育体验。随着对人工智能技能的需求在各个行业中不断增长,人工智能课程变得越来越受欢迎。
核心功能
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价格
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如何使用
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Course Hero | 数百万学习资源 | 登录或加入Course Hero,上传您的文档并访问学习资源,获得AI提供的答案和解释,享受一键导师帮助等。 | |
Knowt | Knowt的核心功能包括由人工智能驱动的单词卡片和练习问题,创建笔记并从Quizlet导入,与讲座视频交互,以及通过学习指南和单词卡片进行考试准备。 | 使用Knowt,只需创建或导入您的笔记和讲座视频。Knowt将从您的材料中生成单词卡片和练习问题。您可以使用学习模式、间隔重复和匹配等不同模式进行学习。 | |
DataCamp | 视频教程 | 通过创建一个帐户开始免费学习。您可以选择在Python、R、SQL、Power BI、Tableau等方面的各种课程。完成互动课程,每日进行编码挑战,并将您的技能应用于实际问题。 | |
vidIQ | 每日创意 | 使用您的Google帐户注册以访问vidIQ的功能和工具。使用每日创意功能获取个性化的视频灵感。访问关键词工具、竞争对手工具和频道审核工具来优化您的YouTube频道。利用AI工具,如YouTubers聊天机器人、YouTube标题生成器和内容生成器来创建引人入胜的内容。探索辅导课程、博客和见解,获取技巧和指导。分析观看次数、货币化、订阅者和分析数据,进行频道性能跟踪。 | |
Up Learn | 人工智能和认知科学 | 每天在Up Learn上学习一个小时,可以在8-16周内将学生从零提升到A*/A级别。 | |
Study Fetch | 笔记AI:在几秒钟内从课程材料中创建笔记。 | 要使用StudyFetch,只需在该平台上注册,然后选择“创建集合”以上传您的学习材料。您可以上传各种格式,如PDF、DOC、DOCX、PPT、PPTX、TXT、PNG、JPEG、MP3、MP4、YouTube视频和Google文档。一旦您的材料上传完成,您可以使用StudyFetch的AI助教Spark.e与其进行交互,Spark.e可以回答问题,创建闪卡,进行模拟测试,并个性化您的学习体验。 | |
Cognito | 400+视频课程 | 要使用Cognito,您需要免费注册并获得400多个视频课程的访问权限,教您所需知道的一切。该平台还提供进度跟踪、精心设计的问题、单词卡片、互动式考试题和带有分数方案的过去试卷。 | |
PTE APEUni | 口语和写作的人工智能评分 | 加入100,000名PTE考生,在APEUni平台上免费练习。使用口语和写作的人工智能评分来评估您的发音、流利度、语法和拼写。在网页和应用程序中同步您的练习记录。访问PTE学习工具,如词汇书、跟读、人工智能学习计划、人工智能成绩报告分析和可下载学习材料。 | |
Skillsoft Percipio | AI驱动学习平台 | Skillsoft的在线学习平台提供自学课程、实践操作、虚拟在线课堂和辅导等多种学习方式,帮助个人弥补技能差距。它可以随时随地、在任何设备上进行访问。 | |
Revisely | 自动学习工具 | Revisely是一个适合各类学习者的学习平台,从学生到专业人士都适用。它为传统学术科目提供丰富的资源,对于那些准备参加GCSE、AS和A-Level考试的人来说尤其有益。此外,该平台还包括专门的AI闪卡生成器和测验生成器部分,非常适合那些希望在各个领域学习或加强理解的人。 |
公司利用人工智能课程提升员工技能,建立内部人工智能能力
大学提供人工智能课程,为从事机器学习和大数据工作的学生做好准备
研究实验室提供人工智能课程,培训学生和员工使用人工智能来推动科学探索
政府机构利用人工智能课程教育决策者,并开发公共部门的人工智能应用
人工智能课程评论赞扬综合的课程设置、有趣的讲师以及理论和实践的平衡。学习者赞赏在线课程的灵活性以及为他们的作品集构建真实世界人工智能项目的机会。一些评论指出,课程可能具有挑战性,特别是对于新手来说,尤其是对于编程或涉及深度学习等数学密集型主题的人。然而,大多数人认为努力学习这些宝贵的人工智能技能是值得的,因为这些技能在各行各业中需求旺盛。
一位软件开发人员参加在线课程,转型为机器学习工程师
一位数据分析师报名参加课程,学习如何将人工智能技术(如预测建模)应用到工作中
一位产品经理参加一门课程,更好地理解人工智能,以便与技术团队沟通
一位学生完成人工智能课程,补充他们的计算机科学学位,并进行本科研究
学习人工智能课程,学生通常通过课程提供者的网站或学习管理系统在线报名。课程包括视频讲座、阅读材料、测验和编码作业。学生可以按照自己的节奏学习课程,或者根据课程是自定进度还是由讲师带领来跟随一定的时间表。动手练习需要用Python等语言编写代码来构建和训练机器学习模型。学生成功完成课程后会获得一份证书。
发展人工智能技能和知识
提供与人工智能工具和库进行动手实践的机会
提供建立人工智能项目组合的机会
为人工智能角色(如机器学习工程师或数据科学家)做好准备
使学习者跟上最新人工智能技术和最佳实践的步伐