2022년 인공지능(AI) 학습을 위한 18가지 온라인 과정

집중 실습 AI 또는 데이터 과학 과정을 배우고 싶으십니까?

AI 기술은 수요가 많고 급여가 높은 직업 중 가장 높은 것 중 하나입니다. AI 연구에는 다음과 같은 여러 주제가 포함됩니다.

• 머신 러닝(ML)
• 딥 러닝(DL)
• 자연어 처리
• 로봇 공학
• 신경망
• 그리고 훨씬 더…

IT 분야에서 일하고 있고 인기 있는 주제에 대해 배우고자 하는 관심이 있다면 다음이 도움이 될 것입니다.

인터랙티브 DL

DataCamp – PyTorch를 사용한 딥 러닝 딥 러닝 모델의 현대적인 학습 경험을 제공합니다. DataCamp는 경력의 모든 단계에서 데이터 과학 및 분석 기술을 배우도록 설계된 과정입니다.

이 과정은 17개의 비디오와 53개의 연습으로 구성됩니다. 4시간이 소요됩니다.

당신은 배울 것이다:

• 파이토치 소개
• 인공 신경망
• 컨볼루션 신경망(CNN)
• 컨볼루션 신경망 사용

이 포괄적인 온라인 학습 리소스 과정은 실시간 피드백을 통해 세계 최고의 데이터 과학자가 진행합니다. 12000개 이상의 회사에서 직원의 기술 향상을 위해 이 과정을 진행하고 있습니다.

AI 트레이너

Conversational Design Institute에 액세스 AI 트레이너 인증 번들 언어 모델을 훈련하고, 성능을 개선하고, 대화를 구현합니다. 이 과정은 다음과 같은 사람에게 이상적입니다.

• 고객 서비스 배경이 있고,
• 언어 경험이 있고,
• 데이터 과학 지식이 있거나 더 많은 것을 배우고 싶은 사람,
• 대화 디자이너와 엔지니어 사이의 격차를 좁히는 데 도움,
• 인지 능력을 이해하는 인증된 대화 디자이너입니다.

이 과정은 주당 4시간(8주 동안)으로 다룰 수 있는 자연어, 대화 디자인 워크플로, 의도 범위 지정, 엔터티 추출, 비즈니스 메트릭(CSAT 및 포함) 및 기술 메트릭(정밀도 및 정확도)의 기본 원칙을 다룹니다. .

큰 그림

현대 AI 혁명에 대해 배울 수 있는 자세한 과정을 찾고 있다면 인공 지능: 큰 그림 AI의 도구, 기술, 트렌드를 배울 수 있도록 도와드립니다. Matthew Renze는 AI 기초, 중요성 및 AI가 미래에 미치는 영향에 대한 지식을 전파하는 과정을 진행합니다.

초보자는 물론 세 가지 학습 단계로 인해 이 과정을 좋아합니다.

• 머신 러닝, 딥 러닝, 강화 학습과 같은 데이터 기반 AI 기술
• AI 도구 구축 및 사용.
• AI가 IT 산업, 사회 및 노동 경제에 미치는 영향.

놀라운 소식은 이 과정이 그렇게 오래 배우도록 요구하지 않는다는 것입니다. 인공지능을 배우는 1시간 15분 코스입니다.

응용 AI

응용 기계 학습 온라인e 과정은 AI, 기계 학습 및 데이터 과학 실습에 대한 상세하고 개념적인 아이디어를 제공합니다.

이 과정은 모든 학생을 위한 온라인 및 오프라인 수업과 혼합된 학습 경험을 제공합니다. 24시간 연중무휴 지원되는 전문가 지도를 위한 600개 이상의 강의에 참석하여 365일 동안 AI를 배울 수 있습니다. 또한, 응용 AI 과정을 통해 AI 학습을 흥미롭고 효과적으로 만들 수 있습니다. 사운드트랙 그리고 비디오.

이 과정에는 다음이 포함됩니다.

• AI 솔루션의 문제 및 데이터 세트를 수행하는 15개 이상의 실제 사례 연구
• 30개 이상의 기계 학습 알고리즘
• 파이썬 프로그래밍, SQL
• 선형 대수학
• 확률과 통계
• 데이터 수집
• ML 모델
• 자연어 처리 및 기계 학습의 기초
• 서포트 벡터 머신
• 앙상블 모델
• 신경망과 컴퓨터 비전
• 업계 요구 사항 및 학생 피드백 등을 위한 70시간 이상의 라이브 콘텐츠.

당신은 또한 그들의 라이브 세션에서 배울 수 있습니다.

모두를 위한 AI

이제 누구나 인공 지능을 배울 수 있습니다. Coursera – 모두를 위한 AI 온라인 과정.

코스 및 학위 프로그램과 함께 선별된 온라인 학습 경험을 찾고 있거나 일당 코스를 선택하려는 경우 Coursera는 비용 효율적이고 유연하며 액세스하기 쉬운 AI 코스를 제공합니다. 이 과정은 자세한 AI 용어에 대해 9시간이 소요됩니다.

이 과정을 통해 다음을 탐색할 수 있습니다.

• 머신 러닝 프로젝트의 워크플로
• AI 용어
• AI 전략
• 데이터 과학 프로젝트의 워크플로

더 많은 비용을 투자하여 세계 최고의 강사에게 배울 수 있다면 온라인 인증 및 과정을 위한 최고의 AI 교육 플랫폼입니다.

머신 러닝 AZ

두 명의 데이터 과학 전문가로부터 머신 러닝, 정확한 예측 및 강력한 분석을 마스터하십시오.

40시간 이상의 비디오, 24개의 기사, 코드 템플릿이 포함된 2개의 보충 리소스로 구성되어 있습니다.

이를 통해 무엇을 배울지 알아보겠습니다.

• 머신 러닝 환경 준비
• 데이터 전처리
• 단순/다중 선형, 다항식, 물류, 지원 벡터, 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트 회귀
• K-가장 가까운 이웃
• 서포트 벡터 머신
• K-평균 및 계층적 클러스터링
• 그리고 다른 것들…

머신 러닝 AZ 이 과정은 강력한 분석을 수행하고 업계에서 사용할 수 있도록 완벽하게 설계되었습니다.

유튜브

긴 교과서나 튜토리얼을 읽는 것이 지루하다면 “AI 학습 유튜브 채널”에 놀라게 될 것입니다.인공 지능 채널“.

2008년 3월부터 이 채널은 AI의 미래에 대한 놀라운 사실, 기술 및 지식을 제공합니다.
인공 지능 채널은 다음 동영상으로 구성됩니다.

• 기술적 특이점
• 노화 방지
• 트랜스휴머니즘
• 기술 실업
• 합성생물학
• 우주
• 기본소득 등

약 99.2K 구독자는 인공 지능에 대한 지식을 탐색하기 위해 많은 동영상과 지침을 따르고 있습니다.

원하는 시간과 장소에서 온라인으로 학습하세요. 이 채널의 모든 구독자는 항상 이러한 편안한 학습을 ​​기쁘게 생각합니다.

AWS ML

다음을 통해 머신 러닝의 기본 및 고급 개념에 대한 최신 정보를 얻으십시오. AWS 기계 학습 500개 기업이 신뢰하는 서비스 이 과정은 머신 러닝에 대한 종단 간 학습 경험을 얻고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

이 AWS 기계 학습 과정에는 다음이 포함됩니다.

• AI/ML/DL 이해하기
• 비즈니스 및 기술 의사 결정권자를 위한 머신 러닝 필수 사항
• 비즈니스 과제를 위한 머신 러닝
• 프로세스 모델: AWS 스택의 CRISP-DM
• 기계 학습 도구 세트 탐색
• 기계 학습을 위한 수학
• 데이터 과학의 요소
• 기계 학습 용어 및 프로세스
• 기계 학습 보안
• 기계 학습 애플리케이션 개발
• Amazon SageMaker: Ground Truth로 레이블이 지정된 이미지를 사용하여 객체 감지 모델 구축
• 데이터 과학 캡스톤: 실제 ML 결정

AI/ML 기초

비즈니스, 애니메이션, 프로그래밍 등 다양한 주제에 대한 머신 러닝 경험을 확장하려는 경우 링크드인 학습 가장 유연한 학습 옵션을 제공합니다.

이 과정은 1개월 무료 구독과 프리미엄 과정을 모두 제공합니다. 15,000개 이상의 전문가 주도 링크드인 학습 온라인 및 오프라인 과정. 모든 AI 및 기계 학습 과정은 연습 파일과 퀴즈로 연습을 제공합니다. 과정 수료증을 취득하는 데 도움이 됩니다.

ML/DL 라이브러리

Fast.ai AI로 세상을 변화시키기 위한 번들 무료 과정을 제공하는 연구소로 유명합니다. 이 대규모 공개 온라인 과정은 약 12개 언어(예: 프랑스어, 스페인어, 독일어, 이탈리아어 등)를 사용할 수 있습니다. 특정 과정에 대한 이력서를 제출해야만 이 과정에 참석할 수 있습니다.

코더를 위한 Practical Deep Learning 과정을 선택하면 7개의 수업에 참석하여 딥 머신 러닝을 할 수 있습니다. 각 라운드에는 2시간이 소요되며 각 수업에 대해 약 10시간을 과제에 할애할 계획을 세워야 합니다.

코스 개요를 살펴보겠습니다.

• 이미지 분류
• 생산; 처음부터 SGD
• 다중 레이블; 분할
• NLP; 테이블 형식 데이터; 추천 시스템
• 백프롭; 처음부터 신경망
• CNN 심층 분석; 윤리학
• 레스넷; 유넷; GAN

인간과 기계의 하이브리드 솔루션을 찾고 있다면 이것이 배우고 구현하기에 가장 좋은 선택입니다.

에드엑스

에드엑스 온라인 인공 지능 교육 및 전 세계 학생들에게 다양한 분야의 학습으로 알려진 신뢰할 수 있는 대학 수준 플랫폼입니다. 2천만 명 이상의 사람들이 Harvard, MIT, Berkeley, IBM에서 만든 이 edX의 온라인 과정을 선택합니다.

이 온라인 AI 교육 과정에서는 다음을 배울 수 있습니다.

• 자연어 처리
• 강화 학습
• 예측 분석
• 심층 신경망
• 이미지 처리
• 인간의 두뇌, 그리고 더 많은 것.

AI 기술, 검색 알고리즘, 논리 문제 및 게임 학습에 대한 실습 경험을 통해 AI 학습 및 실습 기술을 향상시킬 수 있는 좋은 플랫폼입니다. 당신은 또한 그것에서 2000 개 이상의 온라인 과정을 배울 수 있습니다 모바일 애플리케이션.

TensorFlow를 사용한 AI 및 DL

에두레카 머신 러닝 기술 및 AI 분야에서 PGP를 위한 최고의 글로벌 e-러닝 플랫폼 중 하나입니다. 업계 종사자인 에듀레카 트레이너로부터 실용적이고 전체적인 학습 경험을 얻을 수 있습니다.

초보자라면 28주 심화 프로그램에 참여하여 다음을 배울 수 있습니다.

• 인공 지능
• 딥러닝
• 그래픽 모델
• 강화 학습,
• 파이썬 프로그래밍
• Python을 사용한 자연어 처리

이 강사 주도 및 자기 주도식 프로그램의 기간은 9개월 450시간 이상입니다.
100개 이상의 국가 사람들이 Edureka의 다양한 리소스에서 배웠습니다. 유튜브 동영상수업 녹음, 모바일 앱블로그, PDF, 녹화된 비디오 세션, 프레젠테이션, 다운로드 가능한 콘텐츠, 전문가 토론 등

DL 전문화

딥 러닝 마스터 앤드류 응. 5개의 모듈이 있으며 코스는 Coursera를 통해 제공됩니다.

이 과정은 이론과 그것이 업계에 어떻게 적용되는지 가르치는 데 중점을 둡니다.

다음은 아이디어를 제공하기 위해 배우게 될 몇 가지 주제입니다.

• 딥 러닝의 기초와 작동 방식
• 신경망을 구축하는 방법
• 기술 동향
• 딥 러닝 애플리케이션 개발을 위한 업계 모범 사례
• 최적화 알고리즘 이해 – Momentum, RMSprop, Adam 등
• TensorFlow에서 신경망 구현
• 기계 학습에서 오류를 해결하는 방법
• 종단 간 학습, 전이 학습 및 다중 작업 학습 적용
• 머신러닝 전략
• 컨볼루션 신경망 구축 및 적용
• 그리고 훨씬 더…

이 과정에는 비디오, 퀴즈, 문서 읽기 및 연습 과제가 포함되어 있습니다. 모든 모듈에 등록하거나 개별 모듈을 선택할 수 있습니다.

AI 분야에서 경력을 쌓는 것에 대해 생각하고 있다면 이것이 도움이 될 것이라고 확신합니다.

인공 지능 AZ

Udemy에서 AI를 구축하는 방법 알아보기 이미 45,000명 이상의 학생들에게 사랑받고 있습니다. 이 과정에는 15시간 이상의 비디오, 15개의 기사 및 7개의 추가 리소스가 포함되어 있습니다.

이 과정에서 무엇을 배우게 될까요?

• AI의 도입과 그 이유는?
• 강화 학습 기초
• 마르코프 결정 과정
• 자율주행차 딥러닝 환경 조성
• Q 학습
• 아나콘다, 파이썬, 키비 설치
• AI 구축 및 활용

자율주행차 소개

자율주행차 기술이 궁금하세요?

이 입문 과정은 자율 주행 자동차 기술의 필수 사항을 가르치기 위해 고안되었습니다.

에서 제공하는 Nanodegree 프로그램입니다. 유다시티여기에서 다음을 배우게 됩니다.

• 베이지안 사고
• 객체 지향 프로그래밍
• 선형 대수학
• C++ 기초
• 데이터 구조 및 알고리즘
• 미적분 및 파이썬 시각화 라이브러리
• 머신 러닝과 컴퓨터 비전

4개월 과정입니다.

고급 ML

고급 기계 학습 전문화 Coursera의 Google Cloud에서 사용할 수 있습니다.

5개의 모듈은 다음을 다룹니다.

• GCP에서 TensorFlow를 사용한 엔드 투 엔드 머신 러닝
• 생산 기계 학습 시스템
• GCP에서 TensorFlow를 사용한 이미지 이해
• 시계열 및 자연어 처리를 위한 시퀀스 모델
• GCP에서 TensorFlow를 사용하는 추천 시스템

완료하면 인증서를 받게 됩니다.

데이터 과학, Python을 사용한 DL/ML

직접 가세요!

선생님께서 가르쳐주신 다양한 테크닉을 접목하여 프랭크 케인.

당신이 초보자이고 AI로 시작하고 싶다면 이것이 도움이 될 것입니다. 배우게 될 주제:

• 예측 모델
• 실험적 디자인
• 딥 러닝 및 신경망
• 파이썬 연습
• Python을 사용한 머신 러닝
• 데이터 수집
• 실시간 데이터 다루기

Google AI로 배우기

Google은 최근 초보자에서 전문가로의 학습 포털을 발표했습니다. 구글 AI 교육 튜토리얼, 실습을 받았습니다.

전문가 수준, 콘텐츠 유형, 머신러닝 개발 단계에서 리소스를 필터링할 수 있습니다. 무료 및 추천 유료 코스가 혼합되어 있으며 AI 학습에 관심이 있는 모든 사람에게 적극 권장됩니다.

결론

위의 내용이 AI 경력 여정을 위해 배울 것을 선택하는 데 도움이 되기를 바랍니다.