Топ-10 лучших курсов по искусственному интеллекту и машинному обучению 2023 года

Устали чувствовать себя любителем в мире, где доминируют умные машины? Что ж, пристегнитесь, потому что мы собираемся отправить вас в захватывающее путешествие в мир искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО). Независимо от того, являетесь ли вы техническим энтузиастом или профессионалом, жаждущим последних достижений в области искусственного интеллекта, это руководство поможет вам выбрать курс, который ускорит ваше обучение и приведет вас к успеху в этой передовой области.

Что делает лучшие курсы по искусственному интеллекту и машинному обучению?

Выбранный вами курс должен содержать понятную и актуальную учебную программу, которая охватывает как теоретические концепции, так и практические приложения. Он должен углубляться в различные подполя, такие как контролируемое и неконтролируемое обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка, компьютерное зрение, а также подсказки среди прочего (вы также можете прочитать больше об этом в наших статьях о базовых моделях и больших языковых моделях).

Вы также должны иметь в виду свой опыт в этой области при выборе курса. Новички и люди без технического образования должны всегда проверять, подходят ли курсы для начинающих и обеспечивают ли они прочную основу при постепенном введении сложных тем. Кроме того, курс должен предлагать вам сертификат по окончании, который гарантирует, что вы овладели знаниями и навыками, изучаемыми в курсе,

Формат проведения курса является еще одним важным аспектом, который следует учитывать, и выбор будет зависеть от ваших предпочтений. В то время как текстовые материалы могут быть полезны для некоторых людей, видеокурсы часто предлагают более увлекательный опыт обучения, позволяя учащимся визуализировать концепции и демонстрации. Инструктор курса является еще одним ключевым фактором. Является ли этот человек авторитетным в этой области? Обладают ли они необходимой квалификацией, чтобы научить вас этим вещам? Ниже мы разбираем некоторые из самых популярных курсов и выбираем лучшие для ваших нужд!

Текстовые курсы предлагают вам более гибкий и самостоятельный процесс обучения, позволяя вам просматривать материалы со своей собственной скоростью и легко возвращаться к определенным разделам. Кроме того, текстовые курсы дают возможность глубоко погрузиться в контент, так как вам нужно будет активно читать, понимать и усваивать информацию.

Курсы на основе видео обеспечивают динамичную и визуально стимулирующую среду обучения. Видео позволяют увидеть демонстрации, визуализации и примеры из реальной жизни, которые могут улучшить понимание и запоминание сложных концепций. Кроме того, видеокурсы позволяют наблюдать за языком тела, тоном и жестами инструкторов, добавляя индивидуальный подход к обучению.

Все курсы, которые мы рассмотрели, основаны на подходе смешанного формата, с видеоуроками, за которыми следуют текстовые инструкции и пояснения, что дает вам лучшее из обоих миров.

Лучшие курсы по искусственному интеллекту и машинному обучению

Вот список лучших курсов по искусственному интеллекту и машинному обучению.

Введение в курс ИИ от Coursera

Обзор

Введение в искусственный интеллект (ИИ) — это курс, предлагаемый Coursera, который представляет собой отличное введение в мир ИИ, охватывая его концепции, приложения и этические соображения. Курс является частью более крупного сертификата IBM Applied AI Professional Certificate. Этот курс для начинающих предназначен для людей с техническим образованием или без него и не требует НИКАКИХ знаний в области программирования или компьютерных наук. Курс представляет собой комбинацию видеолекций, чтения, викторин и оценок, что позволяет учащимся учиться в своем собственном темпе и по гибкому графику, но на его прохождение у вас уйдет примерно 9 часов. Инструктор, Рав Ахуджа, является глобальным директором программы в IBM.

Основные затронутые темы

• Некоторые из тем, затронутых в этом курсе Coursera, — это основы ИИ, его применения и варианты использования, а также этические соображения, связанные с ИИ.
• Завершив курс, вы получите представление о таких понятиях, как машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети.
• Курс также дает советы от отраслевых экспертов по обучению и началу карьеры в области искусственного интеллекта.
• Дополнительно во время курса у вас будет возможность участвовать в мини-проекте, моделирующем проекты реального мира, чтобы продемонстрировать ИИ в действии.

Цена

• 7-дневная бесплатная пробная версия
• 44 доллара США в месяц для продолжения обучения после окончания пробного периода

Нижняя граница

После успешного завершения курса учащиеся получат общий сертификат, который можно добавить в свой профиль LinkedIn или включить в свое резюме или биографию. Эта сертификация подтверждает их понимание и компетентность в области ИИ и может улучшить их карьерные перспективы в отраслях, где ИИ становится все более актуальным.

Курсы по машинному обучению и искусственному интеллекту от Google Cloud

Обзор

Помимо впечатляющего И бесплатного ИИ и машинное обучение с помощью плейлиста Google Cloud Youtubeи для начинающих Ускоренный курс по машинному обучению, Google предлагает набор курсов по машинному обучению и искусственному интеллекту под названием Machine Learning Engineer Learning Path. Цели Пути — предоставить учащимся новейшие технологические реализации, углубленное моделирование данных и методы глубокого обучения. Выбрав эти курсы, вы получите доступ к ведущим в отрасли инструкторам и множеству ресурсов, предоставляемых Google Cloud, что обеспечит высококачественное обучение. Эти курсы представляют собой сочетание текстовых ресурсов и видеоинструкций, что обеспечивает гибкий и увлекательный процесс обучения.

Основные затронутые темы

• Рассматриваемые темы включают Vertex AI, BigQuery, TensorFlow, Cloud Vision, Natural Language API и другие.
• Учащиеся изучат базовые данные, задачи машинного обучения и искусственного интеллекта в Google Cloud, а также продвинутые концепции, такие как операции машинного обучения (MLops), конвейеры машинного обучения, а также создание и развертывание решений машинного обучения в Vertex AI.
• В курсах также делается акцент на практическом опыте в таких областях, как основы компьютерного зрения, обработка естественного языка, системы рекомендаций и системы производственного машинного обучения, что позволяет учащимся получить практические навыки, необходимые для таких должностей, как специалист по данным, инженер по машинному обучению или инженер контакт-центра.

Цена

• Ежемесячная подписка на все курсы Google Cloud стоит 29 долларов США с бесплатной 30-дневной пробной версией.
• Годовая подписка стоит 299 долларов.

Нижняя граница

Учащиеся могут быть уверены, что курсы преподают опытные профессионалы, обладающие глубокими знаниями предмета. После успешного завершения курсов вы можете заработать значки навыков и даже пройти сертификацию в качестве Профессиональный инженер по машинному обучениюеще раз подтвердив свой опыт в этой области.

Курс ИИ для всех от DeepLearning

Обзор

Курс «ИИ для всех» — это вводный 6-часовой курс, призванный помочь людям понять концепции и приложения искусственного интеллекта (ИИ) независимо от их технического образования. Он доставляется посредством сочетания текстового контента и видеолекций. Курс ведет Эндрю Нг, известный деятель в области ИИ и основатель Глубокое обучение.ИИ, который стал соучредителем Google Brain и Coursera, а также руководил исследованиями в области искусственного интеллекта в Baidu. Поскольку лектор является видной фигурой в сообществе Coursera, курс проводится через платформу Coursera.

Ключевые темы

• Ключевые особенности курса включают изучение рабочего процесса машинного обучения и проектов по науке о данных, понимание терминологии и стратегии ИИ, а также понимание влияния ИИ на общество.
• Курс охватывает такие темы, как машинное обучение, глубокое обучение и роль ИИ в различных отраслях.
• Он также включает тематические исследования и примеры, иллюстрирующие возможности и ограничения ИИ.

Цена

• Бесплатно только для аудита
• $44 за получение сертификата

Нижняя граница

Что отличает этот курс, так это то, что он направлен на предоставление нетехнической точки зрения на ИИ, что позволяет участникам понять основы и последствия технологии ИИ без необходимости обширных технических знаний. Сочетание опыта Эндрю Нг, практического подхода курса и возможности получить сертификат делает его привлекательным выбором для всех, кто ищет прочную основу в области ИИ. Программа реализуется посредством сочетания живых виртуальных сессий и взаимодействия на территории кампуса, что позволяет участникам общаться с известными экспертами факультета Массачусетского технологического института и коллегами со всего мира.

Программа профессиональных сертификатов Массачусетского технологического института в области машинного обучения и искусственного интеллекта

Обзор

Программа профессионального сертификата в области машинного обучения и искусственного интеллекта, предлагаемая MIT Professional Education, представляет собой комплексный и захватывающий опыт обучения, предназначенный для профессионалов, стремящихся расширить свои знания и навыки в этой быстро развивающейся области. Программа предоставляет участникам передовой опыт и практические знания, необходимые для достижения успеха в революции искусственного интеллекта. Программа предназначена для профессионалов с опытом работы не менее трех лет и техническими знаниями в таких областях, как информатика, статистика, физика или электротехника. Он также подходит для людей, чья работа связана с анализом данных, или для тех, кто хочет глубже понять машинное обучение и искусственный интеллект. Программа транслируется в прямом эфире и в кампусе Массачусетского технологического института.

Основные затронутые темы

• Программа профессиональных сертификатов в области машинного обучения и искусственного интеллекта охватывает такие темы, как обработка естественного языка, прогнозная аналитика, глубокое обучение и алгоритмические методы.
• Участники получат прочную основу в концепциях машинного обучения, включая вероятность, статистику, классификацию, регрессию и оптимизацию.
• Программа исследует сложные темы, такие как архитектура глубокого обучения и алгоритмы, используемые в обучении с подкреплением.
• Кроме того, участники узнают о применении ИИ в вычислительном дизайне и производстве, а также о стратегиях эффективной разработки и развертывания систем ИИ.

Цена

Это отличный выбор для профессионалов, стремящихся оставаться впереди в будущем, основанном на искусственном интеллекте. Благодаря комплексному учебному плану, выдающимся преподавателям, интерактивному формату обучения и признанной в отрасли сертификации эта программа предоставляет уникальную возможность приобрести навыки и знания, необходимые для достижения успеха в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Кроме того, как выпускники программы, люди получают единицы непрерывного образования (CEU), скидку 15% на будущие курсы профессионального образования MIT, членство в эксклюзивной группе MIT Professional Education LinkedIn и бесплатную годовую подписку на MIT Technology Review.

Машинное обучение для всех: курс Youtube

Обзор

Курс FreeCodeCamp по машинному обучению, разработанный Кайли Ин, набрал более 1,4 миллиона просмотров на Youtube, охватывает основы машинного обучения и демонстрирует, как реализовать различные концепции с помощью TensorFlow. Курс полностью основан на видео и длится почти 4 часа.

Основные затронутые темы

• Курс включает практические упражнения и предоставляет код и ресурсы для обучения с учителем (классификация и регрессия) и обучения без учителя.
• Участники узнают о функциях, моделях обучения и методах, таких как K-ближайшие соседи, наивный байесовский анализ, логистическая регрессия, методы опорных векторов, нейронные сети и т. д.
• Курс также исследует практические реализации с использованием TensorFlow и охватывает такие темы, как линейная регрессия, кластеризация K-средних и анализ основных компонентов.

Цена

Этот четырехчасовой курс — отличный выбор для всех, кто хочет понять основы машинного обучения в области информатики. Судя по многочисленным хвалебным комментариям, вы закончите курс с твердым пониманием алгоритма машинного обучения.

Основы искусственного интеллекта: курс LinkedIn

Обзор

Курс «Основы искусственного интеллекта: машинное обучение» — это вводный курс, посвященный увлекательной области машинного обучения, которая является отраслью искусственного интеллекта. Этот курс предназначен для того, чтобы предоставить учащимся понимание жизненного цикла машинного обучения и шагов, связанных с созданием систем, которые могут учиться на данных и принимать решения автономно. Этот курс предназначен для начинающих, которые заинтересованы в понимании основ машинного обучения. Он не предполагает предварительных знаний в этой области, что делает его доступным для широкой аудитории.

Курс представляет собой сочетание текстового контента и видеолекций, что позволяет учащимся эффективно усвоить концепции. Он охватывает широкий круг тем, включая контролируемые и неконтролируемые методы обучения, а также методы обучения с подкреплением. На протяжении всего курса инструктор Кеша Уильямс подчеркивает важность поиска и подготовки данных, а также выбора наиболее подходящего алгоритма обучения для конкретных проектов.

Основные затронутые темы

• Курс охватывает такие ключевые темы, как контролируемое и неконтролируемое обучение, а также методы обучения с подкреплением. Также подчеркивается важность поиска и подготовки данных, а также выбора наиболее подходящего алгоритма обучения для конкретных проектов.
• Кроме того, курс исследует оценку производительности модели с использованием стандартных показателей и помогает учащимся построить конвейер машинного обучения для оптимизации процесса разработки.
• Ключевые особенности этого курса включают викторины по главам для закрепления знаний, доступ к материалам курса на планшетах и ​​телефонах для удобного обучения на ходу, а также сертификат об окончании после успешного завершения курса. Сертификатом можно поделиться на LinkedIn и других платформах, чтобы продемонстрировать навыки учащегося и повысить его профессиональный профиль.

Цена

• Бесплатная пробная версия на 1 месяц
• $ 20, если вы покупаете только этот курс
• Годовые и ежемесячные планы платежей для заработка в LinkedIn

Нижняя граница

Этот курс является отличным выбором для людей, стремящихся понять искусственный интеллект и машинное обучение и заложить прочную основу в этой захватывающей области. Никакой науки о данных или знания языков программирования не требуется!

Курс глубокого обучения от Lightning AI

Обзор

Основы глубокого обучения — это видеокурс, который обучает машинному обучению и глубокому обучению с использованием современного стека с открытым исходным кодом. Курс под руководством Себастьяна Рашки, известного писателя и профессора, состоит из 10 разделов с небольшими видеороликами, викторинами и упражнениями. Он охватывает основные концепции глубокого обучения, как разрабатывать эксперименты с использованием PyTorch и как писать эффективный код с помощью PyTorch Lightning. Курс предназначен для людей, которые имеют некоторый опыт программирования на Python и хотят создавать классификаторы для различных типов данных и оптимизировать производительность модели.

Основные затронутые темы

• В рамках 10 модулей участники углубятся в основные концепции глубокого обучения, включая основы машинного обучения, разработку экспериментов по глубокому обучению с помощью PyTorch и написание эффективного кода с использованием PyTorch Lightning.
• В курсе рассматриваются различные методы и инструменты для создания классификаторов для различных типов данных, таких как таблицы, изображения и текст.
• Участники также узнают, как оптимизировать производительность моделей, эффективно настраивать модели и получить практические знания по организации кода, ведению журналов и оценке моделей.
• Кроме того, курс представляет собой введение в компьютерное зрение, обработку естественного языка и большие языковые модели, а также методы ускорения обучения моделей.

Цена

Этот углубленный курс — отличный выбор для всех, кто хочет глубже погрузиться в машинное обучение и продемонстрировать свои знания, поскольку курс предлагает сертификацию в виде дополнительного значка завершения курса, которым можно поделиться в LinkedIn.

Наука о данных: курс машинного обучения от EDX

Обзор

Курс «Наука о данных: машинное обучение», предлагаемый HarvardX, представляет собой 8-недельную программу, предназначенную для обучения участников популярным методологиям и алгоритмам, используемым в машинном обучении. Благодаря этому курсу учащиеся получат представление о концепциях и принципах машинного обучения, уделяя особое внимание созданию системы рекомендаций фильмов. Курс проводится онлайн, и к нему можно получить доступ в режиме самостоятельного обучения, что позволяет участникам продвигаться вперед со своей собственной скоростью. В курс входят видеолекции, текстовые материалы и практические упражнения для повышения эффективности обучения.

Преподаватель курса — Рафаэль Ирисарри, профессор биостатистики Гарвардского университета.

Основные затронутые темы

• Курс погружается в концепцию обучающих данных и способы их использования для выявления прогностических взаимосвязей.
• Участники получат практические знания по созданию системы рекомендаций фильмов, популярного приложения машинного обучения.
• Кроме того, курс исследует важные концепции, такие как перетренированность и регуляризация, вооружая учащихся методами, позволяющими избежать распространенных ошибок.
• К концу курса участники получат четкое представление о принципах машинного обучения, алгоритмах и их практической реализации, что даст им ценные навыки анализа данных и прогнозного моделирования.

Цена

• Бесплатный аудит
• 100 долларов для получения сертификата

Нижняя граница

Курс предназначен для людей, интересующихся наукой о данных, особенно для тех, кто хочет получить опыт в области машинного обучения. Он подходит для новичков, которые имеют базовые представления об анализе данных и статистике. Курс является частью программы профессиональных сертификатов в области науки о данных, предлагаемой HarvardX, что делает его отличным выбором для людей, желающих развить свои навыки в этой области.

Курс машинного обучения и основ искусственного интеллекта от Codecademy

Обзор

Направление навыков «Машинное обучение и основы искусственного интеллекта», предлагаемое Codecademy, сосредоточено на таких основных понятиях, как программирование на Python, вероятность, линейная алгебра, статистика, matplotlib, pandas и другие. Благодаря тщательно подобранному учебному плану, состоящему из девяти разделов, 35 уроков, 25 проектов и 26 тестов, учащиеся получат прочную основу в области грамотности данных, программирования, математики, статистики и визуализации.

Одним из ключевых преимуществ пути навыков является практический подход, позволяющий учащимся активно писать код на интерактивной платформе Codecademy.

Основные затронутые темы

• Путь к навыкам начинается с ознакомления учащихся с основами машинного обучения и разработки искусственного интеллекта, после чего следует изучение принципов грамотности данных.
• По мере продвижения учащиеся погружаются в основы Python, приобретая практические навыки для решения реальных задач и анализа данных, связанных с расходами на медицинское страхование в США, в рамках портфолио проекта.
• Кроме того, учебная программа охватывает сложные темы, такие как Python Pandas для инженеров машинного обучения/ИИ, исследовательский анализ данных в Python, а также математику и статистику, лежащие в основе моделей машинного обучения.
• Платформа также предоставляет рекомендации на основе ИИ, указывая учащимся, что следует просмотреть, чтобы закрепить свои знания и не сбиться с пути. Практические проекты и тесты с автоматической оценкой еще больше расширяют возможности обучения, а сертификат об окончании признает достижения учащегося по окончании курса.

Цена

• Базовый план бесплатный
• План Plus стоит 17,49 долларов в месяц.
• План Pro стоит 27,47 долларов в месяц.

Нижняя граница

Отзывы учащихся свидетельствуют об эффективности модели обучения Codecademy, высоко оценивая ее интерактивный характер и гибкость, которую она предлагает с точки зрения расписания обучения. Независимо от того, стремитесь ли вы улучшить свой набор навыков, выделиться в своей карьере или получить практические знания в области машинного обучения и искусственного интеллекта, этот курс предоставит вам необходимые инструменты и опыт.

Курс «Понимание машинного обучения» от DataCamp

Обзор

Курс DataCamp «Понимание машинного обучения» предназначен для начинающих, желающих познакомиться с основными концепциями машинного обучения. Этот курс предоставляет обзор без необходимости кодирования, что делает его доступным для людей из разных слоев общества.

Основные затронутые темы

• Курс охватывает такие важные темы, как определение машинного обучения и его отличие от науки о данных и искусственного интеллекта.
• Учащиеся углубятся в словарный запас, относящийся к машинному обучению, и получат четкое представление о его практическом применении.
• С помощью практических упражнений участники закрепят свои знания и поймут, как машинное обучение влияет на такие технологии, как беспилотные автомобили, и персональные рекомендации на таких платформах, как Amazon.
• Кроме того, курс исследует основные принципы машинного обучения, в том числе его рабочий процесс для построения моделей. Учащиеся получат представление о контролируемых и неконтролируемых методах обучения и поймут их соответствующие варианты использования.
• Курс также затрагивает глубокое обучение, уделяя особое внимание таким популярным приложениям, как компьютерное зрение и обработка естественного языка (NLP). Кроме того, учащиеся узнают об ограничениях и потенциальных предубеждениях, связанных с машинным обучением.

Цена

• Базовый план бесплатный
• Премиум-план стоит 25 долларов в месяц.
• План Teams — 25 долларов США на пользователя в месяц.
• Корпоративный план настраивается по индивидуальной цене

Нижняя граница

С рейтингом 4,6+ и положительными отзывами многочисленных учащихся этот курс получил похвалу за свою способность обеспечить прочное фундаментальное понимание машинного обучения. Пройдя этот курс, учащиеся получат необходимые знания, чтобы начать свое путешествие в области машинного обучения.

Каковы лучшие курсы по искусственному интеллекту и машинному обучению?

Когда дело доходит до лучших курсов по искусственному интеллекту и машинному обучению, идеальный выбор может варьироваться в зависимости от того, имеете ли вы техническое или нетехническое образование, а также от вашего уровня опыта.

Для новичков с ограниченными техническими знаниями настоятельно рекомендуется курс «Глубокое обучение ИИ для всех». Этот курс представляет собой отличное введение в концепции искусственного интеллекта и глубокого обучения, что делает его доступным для тех, кто начинает с нуля, независимо от их технического образования.

С другой стороны, для людей с техническим образованием и некоторым опытом программирования «Программа профессиональных сертификатов Массачусетского технологического института в области машинного обучения и искусственного интеллекта» является отличным вариантом. Эта программа углубляется в передовые методы машинного обучения и искусственного интеллекта, ориентируясь на тех, кто обладает предварительными техническими знаниями и опытом.

Какие лучшие сертификаты по искусственному интеллекту и машинному обучению доступны онлайн?

Когда дело доходит до лучших сертификатов искусственного интеллекта и машинного обучения, доступных в Интернете, выбор должен соответствовать вашему опыту и уровню опыта в этой области.

Для опытных специалистов, желающих повысить свою квалификацию, высоко ценится сертификация «Google Cloud Professional Data Engineer». Этот сертификат подтверждает навыки проектирования и создания систем обработки данных с использованием технологий искусственного интеллекта и машинного обучения.

С другой стороны, для людей с нетехническим образованием, которые ищут признания в этой области, «Основы искусственного интеллекта: курс LinkedIn» является ценным выбором. Этот курс обеспечивает прочную основу для концепций искусственного интеллекта, позволяя специалистам, не являющимся техническими специалистами, зарекомендовать себя в области искусственного интеллекта и машинного обучения, не требуя обширных технических знаний.

Каково текущее состояние рынка труда в области искусственного интеллекта и машинного обучения?

Текущее состояние рынка труда в области искусственного интеллекта и машинного обучения весьма многообещающе. Согласно недавним отчетымировой рынок ИИ оценивался примерно в 62,35 миллиарда долларов в 2020 году, и, согласно прогнозам, до 2026 года его совокупный годовой темп роста (CAGR) составит почти 40%. Спрос на специалистов в области ИИ был стремительный ростпри этом количество вакансий в этой области увеличилось более чем на 300% за последние пять лет.

Соединенные Штаты лидируют по вакансиям ИИ, на них приходится примерно 50% от общего спроса. Спрос на специалистов по искусственному интеллекту выходит за рамки технологического сектора, поскольку такие отрасли, как юриспруденция, образование, медицина, финансы и производство, все чаще внедряют технологии искусственного интеллекта.

Средняя зарплата специалистов по искусственному интеллекту значительно выше, чем в других областях ИТ, и такие должности, как инженеры по машинному обучению и специалисты по обработке данных с опытом работы в области искусственного интеллекта, пользуются большим спросом. Ожидается, что рынок труда в области ИИ будет продолжать быстро расти, предлагая широкий спектр карьерных возможностей для тех, кто обладает навыками ИИ.

Требуются ли знания в области кодирования для ИИ и машинного обучения?

Да, кодирование необходимо для ИИ и машинного обучения. Тем не менее, важно отметить, что люди с нетехническим образованием по-прежнему могут делать карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Нетехнические роли ИИ существуют и обсуждаются ниже.

Модели машинного обучения реализуются посредством кодирования, а понимание того, как писать код, позволяет программистам понимать функционирование алгоритмов и эффективно их оптимизировать. Хотя обычно используются такие языки, как C++, Java и Python, знание таких языков, как R, Lisp и Prolog, становится важным для конкретных задач машинного обучения.

Хотя предварительное знание таких языков, как HTML и CSS, не обязательно, рекомендуется начать с соответствующих языков, таких как Python. Хотя конечной целью машинного обучения является предоставление компьютерам возможности учиться автономно, базовые навыки в области вероятности, статистики, линейной алгебры и исчисления необходимы для понимания основ и работы с матрицами данных и векторными операциями.

Хотя очень важно понимать основные концепции, научиться писать код можно на более позднем этапе обучения, уделяя особое внимание обучению с учителем, обучению без учителя, обучению с подкреплением и нейронным сетям.

У меня нет технического образования. Можно ли стать профессионалом в области искусственного интеллекта и машинного обучения? Каков маршрут?

Для людей, не имеющих технического образования, абсолютно возможно сделать карьеру в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Путь к тому, чтобы стать профессионалом в области искусственного интеллекта и машинного обучения, предполагает сосредоточение внимания на стратегии и лидерстве, а не на практическом программировании. Нетехнические роли ИИ, такие как корпоративные продажи продуктов и услуг ИИ/МО или управление продуктами ИИ/МО, предоставляют возможность нетехническим специалистам внести свой вклад в эту область.

Чтобы совершить этот переход, важно освоить LinkedIn для работы в сети, освоить основы бизнеса AI / ML и преуспеть в нетехническом процессе собеседования с AI. Следуя этому пути, профессионалы, не являющиеся техническими специалистами, могут успешно войти в мир искусственного интеллекта и машинного обучения.

Последние мысли

Выбор лучшего курса по искусственному интеллекту и машинному обучению — это не просто получение знаний и навыков; речь идет о принятии серьезного решения, которое формирует ваше будущее. В такой быстро развивающейся области, как ИИ, где прогресс не прекращается, правильный курс должен дать вам возможность адаптироваться и процветать. Принимая решение, учитывайте свой опыт, предпочтения в обучении и карьерные цели, чтобы найти курс, который наилучшим образом соответствует вашим потребностям.