7 лучших курсов для освоения искусственного интеллекта (ИИ) в 2023 году

Технологическая исследовательская компания Gartner прогнозирует, что в этом году рост рынка искусственного интеллекта составит немногим более 21%. В результате этого расширения возникла острая потребность в инженерах ИИ для помощи в обслуживании, разработке и создании новых систем ИИ. Мой лучший выбор онлайн-курсов по искусственному интеллекту, которые вы можете пройти прямо сейчас, чтобы начать работу в этой области, перечислены ниже.

Начиная с самого начала

Если у вас нет знаний о кодировании, вы можете начать с изучения языка C, так как это лучше всего для начала. После этого вы можете начать изучать Python, а затем начать с изучения искусственного интеллекта.

Значение ИИ

Когда мы думаем об искусственном интеллекте, мы часто представляем себе машины, похожие на людей, например, в фильмах «Из машины» и «Мир Дикого запада». Эта высокоразвитая форма ИИ, технически более известная как общий искусственный интеллект (AGI), в настоящее время недостижима, но активно исследуется.

Искусственный узкий интеллект (ANI) или системы искусственного интеллекта, специализирующиеся на конкретных задачах, таких как автономное вождение, игры Starcraft и человеческие дебаты, добились заметных успехов.

В своем курсе «Искусственный интеллект для всех» известный эксперт по машинному обучению Эндрю Нг объясняет, почему AGI не продвинулся так сильно, как ANI. Поскольку почти все онлайн-курсы по искусственному интеллекту имеют дело с ограниченным интеллектом, в этой статье основное внимание будет уделено рекомендациям по курсу ANI.

Предпосылки

В большинстве курсов по искусственному интеллекту предполагается, что у вас есть базовые знания в области статистики, вероятности, линейной алгебры, исчисления и программирование, и без знакомства с математикой вам будет сложно понять многие концепции ИИ. Вам не нужно понимание на уровне выпускника, но ИИ — это продвинутый предмет по математике и информатике, поэтому удобство с этими предпосылками имеет важное значение.

Если вам не нравится какой-либо из этих предметов, ниже приведены некоторые из курсов с самым высоким рейтингом, которые могут вам пригодиться:

Если вы немного знакомы с каждым из них, вам может быть проще пройти один из перечисленных ниже курсов ИИ и ссылаться на эти курсы, когда что-то не имеет смысла. Все обязательные курсы, перечисленные выше, за исключением Codecademy, содержат совершенно бесплатные видео.

Стремитесь не просто сидеть и смотреть видео, а решить как можно больше задач по этим предметам.

Карьерные преимущества изучения ИИ

Есть больше мотивов для понимания ИИ, чем просто возможность потерять карьеру. Во-первых, когда люди получат новые навыки критического мышления и гуманитарных наук, занятость превратится из скучной, рутинной в более изобретательную. Использование такого мышления станет необходимым, поскольку людям придется работать вместе с компьютерами, которым не хватает творчества. И захватывающе!

Кроме того, когда бизнес расширяется, растет и опыт людей в отрасли. Это поддержит глобальный экономический рост, который необходим, поскольку рост населения и истощение ресурсов продолжаются.

Лучшие платформы и курсы

<table><thead><tr><th align="right">Rank</th><th align="left">Title Link</th><th align="left">Platform</th><th align="right">Rating</th><th align="left">Level</th></tr></thead><tbody><tr><td align="right">1</td><td align="left"><a href="https://www.learndatasci.com/out/coursera-ai-everyone/">AI For Everyone</a></td><td align="left">Coursera</td><td align="right">4.8</td><td align="left">Beginner</td></tr><tr><td align="right">2</td><td align="left"><a href="https://www.learndatasci.com/out/udacity-artificial-intelligence-nanodegree/">Artificial Intelligence Nanodegree</a></td><td align="left">Udacity</td><td align="right">4.8</td><td align="left">Beginner-Intermediate</td></tr><tr><td align="right">3</td><td align="left"><a href="https://www.learndatasci.com/out/edx-computer-science-artificial-intelligence-professional-certificate/">Professional Certificate in Computer Science for Artificial Intelligence</a></td><td align="left">edX</td><td align="right">4.9</td><td align="left">Intermediate</td></tr><tr><td align="right">4</td><td align="left"><a href="https://www.learndatasci.com/out/coursera-deep-learning-specialization/">Deep Learning Specialization</a></td><td align="left">Coursera</td><td align="right">4.9</td><td align="left">Intermediate</td></tr><tr><td align="right">5</td><td align="left"><a href="https://www.learndatasci.com/out/edx-self-driving-cars-duckietown/">Self-Driving Cars with Duckietown</a></td><td align="left">edX</td><td align="right">4.9</td><td align="left">Intermediate</td></tr><tr><td align="right">6</td><td align="left"><a href="https://www.learndatasci.com/out/coursera-natural-language-processing-specialization/">Natural Language Processing Specialization</a></td><td align="left">Coursera</td><td align="right">4.6</td><td align="left">Intermediate</td></tr><tr><td align="right">7</td><td align="left"><a href="https://www.learndatasci.com/out/mit-opencourseware-6034-artificial-intelligence/">Artificial Intelligence</a></td><td align="left">OpenCourseWare</td><td align="right">4.8</td><td align="left">Intermediate</td></tr></tbody></table>

Разбивка курса

№1 ИИ для всех

Подходит для:

Новички в области ИИ, желающие получить широкий, нетехнический обзор области

Обзор

Преподаваемый Эндрю Нг, создателем знаменитого курса Машинное обучение в Стэнфорде, этот курс является лучшим нетехническим введением в ИИ.

Это хорошо подходит для всестороннего представления об ИИ, о том, что он может сделать, о его заблуждениях и его преимуществах. И наоборот, если вас интересуют технические аспекты внедрения решений ИИ, вам лучше рассмотреть один из других курсов в этом списке.

Эндрю Нг блестяще объясняет сложности ИИ простыми, в основном нетехническими терминами, давая любому возможность общаться с практиками и разумно говорить об ИИ в его нынешнем состоянии.

Программа:

  • Что такое ИИ?
  • Создание проектов ИИ
  • Создание ИИ в вашей компании
  • ИИ и общество

В оставшейся части этой статьи будут рекомендованы лучшие технические курсы, то есть те, которые требуют вышеупомянутых предварительных знаний по математике и программированию.

Зарегистрируйтесь в программе ИИ для всех

#2 Наностепень искусственного интеллекта

Подходит для:

Всем, кто заинтересован в изучении широкого спектра методов искусственного интеллекта от ведущих экспертов в области искусственного интеллекта.

Обзор

Питер Норвиг, автор книги Искусственный интеллект: современный подход, наиболее широко используемого учебника по искусственному интеллекту в университетах, стал соавтором этого курса по искусственному интеллекту. Учебная программа этого курса следует аналогичному, но сжатому пути к учебнику Норвига и формирует общий обзор методов ИИ.

Курс включает в себя несколько примеров проектов, которые проверят ваши новые знания из каждого урока, включая создание решателя судоку, агента перспективного планирования, агента состязательной игры и модели тегирования частей речи. Эти проекты обеспечат ценные части портфолио и доказательство ваших недавно приобретенных навыков искусственного интеллекта.

Программа:

  • Введение в искусственный интеллект
  • Классический поиск
  • Автоматизированное планирование
  • Проблемы оптимизации
  • Состязательный поиск
  • Основы вероятностных графических моделей

В целом, этот курс предлагает прочную основу для методов искусственного интеллекта. Содержание отражает содержание многих вводных курсов по искусственному интеллекту, предлагаемых в университетах, и представлено двумя ведущими специалистами отрасли.

Несмотря на положительные стороны, в этой учебной программе отсутствует один из основных методов искусственного интеллекта — машинное обучение. Для этого ознакомьтесь со следующим курсом в этом списке.

Зарегистрируйтесь в программе Наностепень искусственного интеллекта

№3 Профессиональный сертификат в области компьютерных наук для искусственного интеллекта

Подходит для:

Учащиеся, которые жаждут лучшего фундамента компьютерных наук

Обзор

Курс компьютерных наук CS50 из Гарварда — один из самых популярных онлайн-курсов CS, доступных в настоящее время. Этот профессиональный сертификат из двух частей от edX соответствует курсам Гарварда CS50 и CS50AI, что позволяет учащимся, не имеющим необходимых знаний в области CS, проникнуть в ИИ.

ИИ является информатикой, поэтому понимание традиционных концепций CS имеет решающее значение для обучения созданию интеллектуальных систем. Для получения профессионального сертификата необходимо пройти оба курса, но если вы уже чувствуете, что ваши знания CS достаточны, переход ко второму курсу может быть более подходящим вариантом и сэкономить время.

Несмотря на то, что в этом курсе есть разделы по программированию на C и Python, я бы не стал рассматривать его как введение в программирование. Если вы еще не знакомы с языком программирования, вам может быть сложно не отставать.

Программа:

Курс 1: Введение в информатику

  • Введение в информатику
  • Программирование на С
  • Типы данных, операторы, условные операторы, циклы, командная строка
  • Функции, переменные, отладка, массивы, аргументы командной строки
  • Алгоритмы
  • Линейный поиск, бинарный поиск, пузырьковая сортировка, сортировка выбором, рекурсия, сортировка слиянием
  • Память
  • Шестнадцатеричный, указатели, пользовательские типы, динамическое выделение памяти, стеки вызовов, файловые указатели
  • Структуры данных
  • односвязные списки, хеш-таблицы, попытки
  • Программирование с помощью Python
  • Использование SQL с Python
  • Веб-программирование
  • Введение в Интернет, IP, TCP, HTTP, HTML, CSS, JavaScript, DOM
  • Веб-серверы Flask и Ajax

Курс 2: Введение в искусственный интеллект с помощью Python

  • Поиск — поиск решений проблем
  • Знание — представление информации и вывод из нее выводов.
  • Неопределенность - использование вероятности для работы с неопределенными событиями.
  • Оптимизация — поиск наилучшего способа решения проблемы
  • Обучение — использование данных для повышения производительности
  • Нейронные сети — использование структур, подобных мозгу, для выполнения задач.
  • Язык — обработка естественного языка человека

Я обнаружил, что уроки представляют собой занимательную и познавательную смесь сценических презентаций и демонстраций кода. Лекторы отличные преподаватели, но за руку не держатся. Вы найдете эту серию сложной и требовательной, чего вы ожидаете от настоящего курса колледжа.

Зарегистрируйтесь на Профессиональный сертификат в области компьютерных наук для искусственного интеллекта

№4 Специализация глубокого обучения

Подходит для:

Студенты с некоторым опытом, которые хотят погрузиться в область глубокого обучения искусственного интеллекта.

Обзор

Эта специализация Эндрю Нг посвящена глубокому обучению, продвинутой форме нейронной сети.

Хотя глубокое обучение считается лишь частью ИИ, оно сыграло решающую роль во многих наиболее впечатляющих достижениях ИИ. Этот курс предназначен для предоставления широких знаний о последних разработках в области глубокого обучения и содержит полезную информацию о создании, обучении и оптимизации моделей машинного обучения.

Программа:

Курс 1: Нейронные сети и глубокое обучение

  • Введение в глубокое обучение
  • Основы нейронных сетей
  • Неглубокие нейронные сети
  • Глубокие нейронные сети

Курс 2: Улучшение глубоких нейронных сетей: настройка гиперпараметров, регуляризация и оптимизация

  • Практические аспекты глубокого обучения
  • Алгоритмы оптимизации
  • Настройка гиперпараметров, пакетная нормализация и программные среды

Курс 3: Структурирование проектов машинного обучения

  • Рабочий процесс машинного обучения
  • Процедуры анализа ошибок

Курс 4: Сверточные нейронные сети

  • Основы сверточных нейронных сетей
  • Глубокие сверточные модели
  • Обнаружение объекта
  • Специальные приложения: распознавание лиц и передача нейронного стиля

Курс 5: Модели последовательности

  • Рекуррентные нейронные сети
  • Обработка естественного языка и встраивание слов
  • Модели последовательности и механизм внимания
  • Трансформаторная сеть

В последних двух курсах этой специализации вы узнаете о компьютерном зрении и обработке естественного языка, двух важных подтемах ИИ, которые помогут вам всесторонне освоить эту область. Глубокое обучение — это лишь один из многих методов ИИ, поэтому вам может понадобиться более широкий обзор ИИ, прежде чем записываться на эту серию курсов.

Зарегистрируйтесь на Специализацию глубокого обучения

№5 Автомобили с Duckietown

Идеально для:

учащиеся среднего уровня, которые очень заинтересованы в автономном вождении и предпочитают заниматься своими делами

Обзор

Одной из наиболее активных тем ИИ является автономное вождение, и этот курс использует новый подход к онлайн-обучению беспилотных автомобилей, объединяя его материал с покупаемым роботом-водителем. Вы можете начать обучение своих собственных моделей автономному вождению с помощью автомобиля Duckiebot, дорожного коврика, конусов и знаков за 399 долларов США (доступно здесь).

Само обучение углубляется в управление вашим Duckiebot, в том числе в том, как перемещаться по полосам, останавливаться на перекрестках, а также распознавать препятствия и избегать их. Python и платформа машинного обучения, такая как PyTorch или Tensorflow, используются для всего кодирования.

Учебный план:

Внедрение автономного автомобиля
На пути к независимости
Моделирование и управление
Зрение робота
Обнаружение объектов
Оценка состояния и локализация
Планирование
Обучение по подкреплению
Duckiebot использует NVIDIA Jetson Nano, небольшой компьютер, созданный для приложений AI IoT, для которого вы научитесь программировать. После завершения курса вы получите базовые знания в области робототехники, IoT и обучения с подкреплением (например, Q Learning), после чего вы сможете продолжить и применить свои новые навыки во всех видах приложений IoT и робототехники.

Зарегистрируйтесь в программе самоуправляемых автомобилей с Duckietown

№6 Специализация по обработке естественного языкаПодходит для:

Те, у кого есть некоторый опыт и увлечение НЛП-ветвью ИИ

Обзор

Одной из основных функций интеллектуальной системы является расшифровка, анализ и предоставление информации о человеческом языке, что достигается с помощью обработки естественного языка (NLP). Вся цель этой специализации состоит в том, чтобы предоставить инструменты и методы, необходимые для создания систем НЛП.

Содержание этого курса создано той же командой, которая создала упомянутую выше Специализацию глубокого обучения, поэтому оно невероятно хорошо продумано и информативно. Специализация разделена на курсы, каждый из которых посвящен основным типам моделей: классификация, вероятностная, последовательность и внимание. Эти типы моделей привели к значительным улучшениям в NLP и легли в основу некоторых из лучших языковых моделей, которые у нас есть сегодня.

Программа:

Курс 1: Классификация и векторные пространства

  • Анализ настроений с помощью логистической регрессии
  • Анализ настроений с помощью наивного Байеса
  • Векторные космические модели
  • Машинный перевод и поиск документов

Курс 2: Вероятностные модели

  • Автозамена
  • Часть речевых тегов и скрытых марковских моделей
  • Автозаполнение и языковые модели
  • Встраивания слов и нейронные сети

Курс 3: Модели последовательности

  • Нейронные сети для анализа настроений
  • Рекуррентные нейронные сети для языкового моделирования
  • LSTM и распознавание именованных объектов
  • Сиамские сети

Курс 4: Модели внимания

  • Нейронный машинный перевод
  • Обобщение текста
  • Вопрос Ответ
  • Чат-бот

Хотя эта специализация не является общим введением в ИИ, она даст вам очень ценные навыки в подмножестве ИИ. Отсюда у вас будут необходимые знания, чтобы либо начать создавать свой собственный стартап на основе НЛП, либо найти карьеру в отрасли.

Запишитесь на специализацию по обработке естественного языка

№7 Искусственный интеллект

Подходит для:

Для начинающих, которые ищут совершенно бесплатный курс высшего уровня

Обзор

Это бесплатный курс по искусственному интеллекту от MIT OpenCourseWare, платформы, на которой размещено множество курсов MIT с домашними заданиями, экзаменами, решениями, заметками лекторов и полными лекционными видео. Этот курс идеально подходит, если вы целеустремленный ученик и не заботитесь об интерактивности платформы, заданиях с автоматической оценкой и сертификатах.

Поскольку это университетский курс в прямом эфире, уроки проводятся в лекционном зале Массачусетского технологического института Патриком Генри Уинстоном, известным профессором Массачусетского технологического института. Содержание этого курса охватывает более широкий спектр, чем любой другой из найденных курсов, затрагивая все: от базовых алгоритмов искусственного интеллекта до машинного обучения и вероятностных методов. ИИ — это быстро развивающаяся область, и, поскольку этот курс был записан в 2010 году, он не включает некоторые более свежие разработки. Несмотря на это, представленные концепции по-прежнему актуальны и сегодня составляют основу ИИ.

Программа:

  • Рассуждение
  • Деревья целей
  • Решение проблем
  • Экспертные системы на основе правил
  • Поиск
  • В глубину
  • скалолазание
  • Луч
  • Оптимальный
  • Филиал и связанный
  • A*
  • Игры
  • Минимакс
  • Альфа-бета
  • Ограничения
  • Интерпретация линейных рисунков
  • Поиск
  • Сокращение домена
  • Визуальное распознавание объектов
  • Обучение
  • Ближайшие соседи
  • Деревья идентификации
  • расстройство
  • Нейронные сети и обратное распространение
  • Генетические алгоритмы
  • Разреженные пространства
  • Фонология
  • Промахи
  • Условия Фелисити
  • Машины опорных векторов
  • Повышение
  • Представительства
  • Классы
  • Траектории
  • Переходы
  • Архитектуры
  • GPS
  • ВЗЛЕТ
  • подчинение
  • Общество Разума
  • Бизнес ИИ
  • Вероятностный вывод
  • Слияние моделей
  • Кросс-модальная связь

Проще всего смотреть лекции для этого курса через этот плейлист YouTube, но вам все равно нужно будет ссылаться на страницу OpenCourseWare для заметок, заданий, экзаменов и решений.

Зарегистрируйтесь в программе Искусственный интеллект

Заключительные слова\

Изучать ИИ с нуля может быть пугающе, но имейте в виду, что при достаточной решимости вы можете научиться чему угодно, независимо от вашего фона или уровня образования.

Если вы прошли один из вышеупомянутых курсов и хотели бы поделиться своим опытом или считаете, что я упустил что-то важное, оставьте комментарий ниже!