大家好，大家好，在AI（人工智能）的课程中寻找想法/建议。特别是查看AI的介绍。我只想让我的触觉进入人工智能世界，看看它可能对我来说可能会有什么。那里有很多课程，但我不确定哪些课程有用/好。知道的那些人有什么建议吗？对付费或免费课程满意。在此阶段不寻找更高的学位，仅短（几周到几个月）课程。谢谢
eTre humain写道...
，特别是查看AI
的介绍，我的17年也希望更多地了解AI。由于他仍在高中时，他还在寻求在传统学位结构之外了解更多有关AI的信息。
他最初建议本课程 - https：//wwwww.edx.org/compureln/compurecter-putiper-cience/harvard-harvard-univer/harvard-univer
他将从9月开始进入两个普林斯顿的在线课程，即算法I和算法II。 https://online.princeton.edu/algorithms-part-i
我知道，这两个在线算法单元均组成普林斯顿的算法和数据结构单位。
。 ，
他计划完成的地方：
1）机器学习和数据科学专业的数学，然后
2）机器学习专业化； then
3) the Deep Learning Specialization.
The Deep Learning website has quite a few different generative AI courses including some that are specific to particular industries, that you might find helpful.
评论
Etre Humain writes...
I just want to get my feelers into the AI world
It's unclear what aspects of您感兴趣的人工智能吗？例如以下任何一项：
神经网络，基本结构（当前实现），神经网络，培训和反馈计算（当前的实现），专门的人工智能理论，大型语言模型（包括了解当前的开放/免费培训模型），使用当前的人工智能模型，使用开放的工具，例如tensorflow，tensorflow的合法性和易损性，使得当前的人工智能模型具有相关性，这些模型是tensorflow的范围，并具有易损性的范围决策Stbarth写下...
他最初提出了本课程 - https：//www.edx.org/learn/computer-putputer-putputer-science/harvard-univerpience/harvard-univerpient-sity-csity-sity-sinity-sity computice computice computice computice scorpution from are are are are are dearder you''划痕。
这是一个很好的起点。 AI实际上是关于数据，数据结构和算法的。最好理解计算，数据的基础知识，然后稍后进入更深入的主题。
o.p。
hi Tech用户，最热衷于1的领域是1。基本结构，包括模型。 2。实施。我认为这个问题对我来说有点没用，几乎就像问我我不知道的东西，因为我不知道我不知道的东西，所以在我能够放大自己的兴趣之前，有点一切，
o.p. o.p.
hi Stbarth hi Stbarth，谢谢您的链接。我以前从未遇到过这些链接。我对了解AI的所有途径开放，直到发现我感兴趣的东西并缩小了这一点。目前，我是AI
的完整初学者/新手，我的个人建议是Jose Portilla，44hr关于数据科学课程（包括AI）。情况，可能需要了解基础知识。 Such as how to work with pandas, conduct an exploratory data analysis.
Although AI includes neural networks, it also encompasses many other simple machine learning algorithms, such as linear regression and K-Nearest Neighbour.
For the OP case, any standard data science course would likely do, and if they can then delve into more advance stuff.
评论
eTre humain写下...
大家好，在AI（人工智能）中寻找课程的想法/建议。尤其是查看AI的介绍。
Microsoft，Amazon和Google也有他们的介绍课程。每个人都有不同的偏斜，当然使用自己的应用程序。 These may be a little 'lighter' than the data science.
StBarth writes...
He suggested this course initially – https://www.edx.org/learn/com
很棒的课程。
https：// github.com/d0r1h/ML-University
For other resources.
Each AI implementation is unique.
We are at the stage of implementing a lot of 'siloed' expert systems, and as Tech user indicated, there are quite a number of areas incorporated into AI.
As with everything in IT, it is implemented in Layers, don't try and learn all layers at once.
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