您是否渴望投入到人工智能（AI）或数据科学的实践学习中？
当前，人工智能技能是炙手可热且报酬丰厚的职业领域之一。 学习人工智能涉及到多个关键领域，包括：
- 机器学习 (ML)
- 深度学习 (DL)
- 自然语言处理 (NLP)
- 机器人技术
- 神经网络
- 以及更多相关领域…
如果您身处信息技术领域，并对这些前沿话题抱有浓厚兴趣，那么接下来的内容将为您提供有益的参考。
互动式深度学习
DataCamp – 使用PyTorch进行深度学习 课程，提供了一种现代化的深度学习模型学习体验。 DataCamp 致力于为数据科学和分析技能的学习者，在其职业生涯的每个阶段提供支持和帮助。
该课程包含 53 个练习和 17 个教学视频，预计学习时间为 4 小时。
您将学习到：
- PyTorch入门
- 人工神经网络
- 卷积神经网络 (CNN)
- 卷积神经网络的应用
这些全面的在线学习资源，由世界顶尖的数据科学家指导，并提供实时的反馈。 超过 12000 家企业正在使用该课程来提升其员工的专业技能。
人工智能培训师
访问对话设计学院的 AI 培训师认证包，该课程旨在训练语言模型、提高模型性能并实现高效对话。 该课程特别适合以下人群：
- 具有客户服务背景的人员
- 拥有语言相关经验的专业人士
- 具备数据科学知识或有兴趣深入了解该领域的人员
- 希望弥合对话设计师和工程师之间差距的人士
- 以及希望成为认证对话设计师，并对认知能力有所了解的从业者
该课程将涵盖自然语言的基本原理、对话设计流程、意图范围、实体提取、业务指标（如客户满意度 CSAT 和遏制率）以及技术指标（如精确度和准确率）。课程将每周进行 4 小时，持续 8 周。
宏观视角
如果您正在寻找深入了解现代人工智能革命的课程，那么 人工智能：宏观视角 将帮助您理解人工智能的工具、技术和发展趋势。 Matthew Renze 主讲的这门课程，旨在传播关于人工智能基本原理、重要性及其对未来影响的知识。
初学者尤其喜欢这门课程，因为它分为三个学习阶段：
- 数据驱动的人工智能技术，如机器学习、深度学习、强化学习
- 构建和使用人工智能工具
- 人工智能对 IT 行业、社会和劳动力经济的影响
值得一提的是，本课程的学习时间并不长，只需要 1 小时 15 分钟。
应用人工智能
应用机器学习在线 课程提供关于人工智能、机器学习和数据科学实践的深入概念性理解。
该课程提供混合学习体验，方便所有学生在线或线下学习。 通过参加超过 600 场讲座，您将获得 24 小时全天候支持，从而在 365 天内掌握人工智能。 更重要的是，通过应用人工智能课程，您可以使您的人工智能学习变得有趣且高效，课程还提供了 配乐 和 视频 。
本课程内容包括：
- 超过 15 个实际案例研究，涵盖人工智能解决方案的问题和数据集
- 30 多个机器学习算法
- Python编程、SQL
- 线性代数
- 概率和统计
- 数据挖掘
- 机器学习模型
- 自然语言处理和机器学习的基础
- 支持向量机
- 集成模型
- 神经网络和计算机视觉
- 70 多个小时的实时内容，以满足行业需求和学生反馈等
您还可以从他们的现场课程中学习。
人人可学的人工智能
现在，每个人都可以学习人工智能 Coursera – 面向所有人的 AI 在线课程。
如果您正在寻找精心策划的在线学习体验，包括课程和学位课程，或者甚至想选择每日课程，那么 Coursera 提供了具有成本效益、灵活且易于访问的人工智能课程。 完成本课程，您需要花费大约 9 小时来了解详细的人工智能术语。
通过本课程，您可以探索：
- 机器学习项目的工作流程
- 人工智能术语
- 人工智能战略
- 数据科学项目的工作流程
如果您愿意投入更多资金向世界顶尖导师学习，那么这里是提供最佳在线认证和课程的人工智能教育平台。
机器学习 A-Z
跟随两位数据科学专家学习，掌握机器学习、准确预测和引人注目的分析技能。
该课程包含超过 40 小时的视频教程、24 篇文章以及两个包含代码模板的补充资源。
让我们一起探索一下您将从本课程中学到的内容：
- 准备机器学习环境
- 数据预处理
- 简单/多元线性回归、多项式回归、逻辑回归、支持向量回归、决策树回归、随机森林回归
- K-最近邻算法
- 支持向量机
- K-均值聚类和层次聚类
- 以及其他相关内容……
机器学习 A-Z 课程经过精心设计，旨在教授您进行强大的数据分析，并使您能够将其应用于实际工作中。
YouTube
如果您觉得阅读冗长的教科书或教程很枯燥，那么不妨关注这个名为“人工智能频道”的YouTube频道。
自 2008 年 3 月以来，该频道一直在分享关于人工智能未来的惊人事实、技术和知识。
人工智能频道包含以下主题的视频：
- 技术奇点
- 抗衰老
- 超人类主义
- 技术性失业
- 合成生物学
- 太空探索
- 基本收入等
大约有 99200 名订阅者正在关注其大量的视频和指南，以扩展他们对人工智能的理解。
您可以随时随地在线学习，该频道的所有订阅者都对这种便捷的学习方式感到满意。
AWS 机器学习
随时掌握机器学习的基本概念和高级概念，可以通过AWS 机器学习 服务来获得，该服务受到了 500 多家公司的信赖。 该课程适用于那些希望获得机器学习端到端学习体验的人。
此 AWS 机器学习课程包括：
- 揭秘 AI/ML/DL
- 面向业务和技术决策者的机器学习要点
- 机器学习如何应对业务挑战
- 流程模型：AWS 堆栈上的 CRISP-DM
- 探索机器学习工具集
- 机器学习数学基础
- 数据科学的要素
- 机器学习术语和流程
- 机器学习安全
- 开发机器学习应用程序
- Amazon SageMaker：使用标记有 Ground Truth 的图像构建对象检测模型
- 数据科学顶点：真实世界的机器学习决策
人工智能/机器学习基础
如果您希望在商业、动画、编程等主题上扩展您的机器学习经验，那么 领英学习 提供最灵活的学习选择。
本课程提供为期一个月的免费订阅和高级课程。 您可以访问超过 15,000 名专家主导的领英学习 在线和离线课程。 所有人工智能和机器学习课程都将提供练习文件和测验，这将帮助您获得课程结业证书。
机器学习/深度学习库
Fast.ai 因其研究实验室而闻名，该实验室提供捆绑的免费课程，以利用人工智能改变世界。 这个大规模开放在线课程提供大约 12 种语言（如法语、西班牙语、德语、意大利语等）。 您只能通过将简历应用于特定课程来参加这些课程。
选择 Practical Deep Learning for Coders 课程，通过参加七节课来进行深度机器学习，每轮需要 2 小时，并且您应该计划在每节课的作业上花费大约 10 小时。
课程内容概述如下：
- 图像分类
- 从头开始构建神经网络
- 多标签；图像分割
- 自然语言处理；表格数据；推荐系统
- 反向传播；从零开始的神经网络
- CNN 深度探索；伦理
- ResNets；U-Nets；GANs
如果您正在寻找人机结合的解决方案，那么这是学习和实践的最佳选择。
edX
edX 是一个值得信赖的大学级平台，以面向全球学生的广泛学科的在线人工智能教育和学习而闻名。 超过 2000 万人选择了由哈佛大学、麻省理工学院、伯克利分校和 IBM 创建的 edX 在线课程。
在此在线人工智能教育课程中，您可以学习：
- 自然语言处理
- 强化学习
- 预测分析
- 深度神经网络
- 图像处理
- 人脑研究等。
这是一个很好的平台，可以通过学习人工智能技术、搜索算法、逻辑问题和游戏的实践经验来提高您的人工智能学习和实践技能。 您还可以从超过 2000 门在线课程中进行选择，并通过 移动应用程序 学习。
人工智能和深度学习与 TensorFlow
Edureka 是 PGP 在机器学习技术和人工智能领域中最好的全球电子学习平台之一。 您可以从作为行业从业者的 Edureka 培训师那里获得实用且全面的学习体验。
如果您是新手，那么您可以加入为期 28 周的深度课程，来学习：
- 人工智能
- 深度学习
- 图形模型
- 强化学习
- Python 编程
- 使用 Python 进行自然语言处理
该课程由讲师指导并以自定进度的方式进行，总时长为 9 个月，包括 450 多个小时的学习内容。
来自 100 多个国家的人们曾经通过 Edureka 的各种资源进行学习，如 YouTube视频、课堂录音、 移动应用程序、博客、PDF、录制的视频会议、演示文稿、可下载内容和专家讨论等。
深度学习专业化
通过吴恩达的课程 掌握深度学习。 该课程通过 Coursera 提供，包含五个模块。
本课程的重点在于教授理论及其在行业中的应用。
以下是一些您将学习的主题，仅供您参考：
- 深度学习的基础知识及其工作原理
- 如何构建神经网络
- 技术发展趋势
- 开发深度学习应用程序的行业最佳实践
- 了解优化算法 – Momentum、RMSprop、Adam 等
- 在 TensorFlow 中实现神经网络
- 如何解决机器学习中的错误
- 应用端到端学习、迁移学习和多任务学习
- 机器学习策略
- 构建和应用卷积神经网络
- 以及更多相关内容…
该课程包含视频、测验、阅读材料和练习作业。 您可以选择注册所有模块或单独参加某些模块。
如果您正在考虑在人工智能领域发展您的职业生涯，我相信这会对您有所帮助。
人工智能 A-Z
了解如何在 Udemy 上构建人工智能，已经受到超过 45,000 名学生的喜爱。 该课程包含超过 15 小时的视频、15 篇文章和 7 个补充资源。
您将在本课程中学到什么？
- 人工智能简介，及其重要性
- 强化学习的基础知识
- 马尔可夫决策过程
- 创建自动驾驶汽车深度学习环境
- Q 学习
- 安装 Anaconda、Python、Kivy
- 构建和使用人工智能
自动驾驶汽车入门
您是否对自动驾驶汽车技术感到兴奋？
本入门课程旨在教授您自动驾驶汽车技术的基本知识。
这是由 优达学城 提供的纳米学位课程，您将在此课程中学习以下内容：
- 贝叶斯思维
- 面向对象编程
- 线性代数
- C++ 基础知识
- 数据结构和算法
- 微积分和 Python 可视化库
- 机器学习和计算机视觉
这是一个为期四个月的学期课程。
高级机器学习
高级机器学习专业化 由 Google Cloud 在 Coursera 上提供。
五个模块涵盖以下内容：
- 在 GCP 上使用 TensorFlow 进行端到端机器学习
- 生产机器学习系统
- 在 GCP 上使用 TensorFlow 进行图像理解
- 时间序列和自然语言处理的序列模型
- 在 GCP 上使用 TensorFlow 的推荐系统
完成课程后，您将获得证书。
数据科学，使用 Python 进行深度学习/机器学习
现在就开始实践吧！
该课程融合了多种技术，并由 弗兰克·凯恩 授课。
如果您是新手，并且想开始学习人工智能，那么本课程将对您有所帮助。 您将学习到以下主题：
- 预测模型
- 实验设计
- 深度学习和神经网络
- Python 练习
- 使用 Python 进行机器学习
- 数据挖掘
- 处理实时数据
使用 Google AI 学习
谷歌最近发布了一个从新手到专家的学习门户。 谷歌人工智能教育 提供相关的教程和实践练习。
您可以根据专家级别、内容类型和机器学习开发阶段来筛选资源。它结合了免费和推荐的付费课程，强烈推荐给任何有兴趣学习人工智能的人。
总结
我希望以上内容能够帮助您选择一个适合您的课程，来开启您的人工智能职业生涯。