인공 지능을 배울 수 있는 6가지 코스를 놓치지 마세요

2023 년 5 월 11 일 매트 밀스 인터넷 0

인공 지능 영역은 최근 몇 달 동안 기하급수적으로 성장하여 AI 기반 플랫폼 및 서비스를 통합하고 사용하려는 대기업과 소규모 개발자 모두에게 영향을 미치고 있습니다. 결과적으로 수많은 개발자와 최종 사용자 모두 이 호황을 누리고 있는 기술에 대해 배우고 싶어합니다.

이러한 증가하는 수요에 부응하기 위해 흥미롭고 유용한 일련의 과정을 강조하고 있습니다. AI의 세계로 모험을 떠나는 초보자이든 이 분야의 전문가가 되려는 사람이든 누구나 배울 수 있는 기회가 주어질 것입니다.

AI가 다양한 분야의 기업에 관심이 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 오늘날 우리는 다양한 플랫폼을 통해 수많은 프로세스를 자동화할 수 있습니다. ChatGPT와 같은 선구자 외에도 다양한 AI 중심 애플리케이션 및 플랫폼이 있습니다. 일부는 개발 프로세스를 지원하기 위해 이러한 회사에서 일자리를 찾고 있거나 심지어 자신의 프로젝트를 만드는 것을 숙고하고 있습니다.

우리는 이러한 기술이 미래에 우리에게 제공할 것의 시작에 불과하다는 것을 명심하는 것이 중요합니다. AI를 탐색하는 회사는 AI가 곧 전 세계 대다수 사용자의 중요한 구성 요소가 되기를 원합니다. 따라서 이 기술에 대한 지식이 있으면 엄청난 수의 전문적인 기회를 열 수 있습니다.

AI에서 사용할 수 있는 과정은 복잡성, 비용 및 소스 수준이 다릅니다. 선택은 인공 지능을 배우고 전문화하는 측면에서 찾고 있는 것이 무엇인지에 달려 있습니다.

유럽 대학에서 인공 지능 온라인 석사

에 대해 논의하는 것부터 시작하겠습니다. AI에 대한 석사 학위 프로그램 집에서 편안하게 온라인으로 완료할 수 있는 European University에서 제공합니다. 이 전문 과정은 AI와 관련된 프로젝트를 이끌기 위한 필수 지식을 제공하기 위해 고안되었습니다.

이 프로그램은 기계 학습 및 지능형 시스템에 중점을 두어 학생들에게 데이터 과학, 심층 학습 및 기계 학습과 같은 고급 기술을 활용하는 프로젝트에 기여하는 데 필요한 기술을 제공합니다. 또한 이 과정은 음성 인식 및 가상 비서와 같은 주제를 다루므로 이 분야에 관심이 있는 사람들에게 이상적인 선택입니다.

기계 학습 2022 Python을 사용한 신경망

이 Udemy 과정에서 우리는 개발 세계에서 많이 찾는 두 가지 기술에 대해 배울 기회가 있습니다. 인공 지능 그리고 파이썬 프로그래밍 언어. 이 과정의 주요 이점은 맨 처음부터 시작하므로 현장에서 이제 막 시작하는 사람들에게 적합하다는 것입니다. 이 과정을 수강하면 Python 프로그래밍 언어를 활용하면서 AI 및 신경망의 기초와 ML 회귀 알고리즘을 사용하는 방법을 배울 수 있습니다.

머신러닝 코스

이 경우 Google에서 제공하는 몰입형 과정에 관심을 기울이고 있습니다.f 인공 지능 및 기계 학습. 이 과정은 거대 검색 엔진에 의해 세심하게 만들어졌으며 이러한 유형의 기술에 익숙해지려는 사람들을 대상으로 합니다.

이 과정은 20개가 넘는 모듈로 구성되어 있으며 완료하는 데 약 20시간이 걸립니다. 해당 분야의 전문가가 제공하는 비디오 자습서를 포함하여 수많은 리소스와 학습 자료로 가득 차 있습니다. Google은 또한 비용을 들이지 않고 진행 상황을 모니터링할 수 있는 연습을 제공했습니다.

처음부터 인공 지능

동영상 기반 학습을 선호하고 AI의 기초부터 시작하고 싶은 분, YouTube에서 제공되는 무료 과정 매우 유용할 수 있습니다. 이 과정은 13~30분 길이의 90개 동영상으로 구성되어 있으며 시청자에게 인공 지능과 머신 러닝의 개념을 소개하는 것을 목표로 합니다.

또한 이 과정은 실제 사례와 함께 실시간 시연을 제공하므로 실용적이고 매력적인 방식으로 이 지식을 습득할 수 있습니다.

제로 코딩을 사용한 현대 인공 지능

현재 전문 온라인 학습 플랫폼인 Udemy는 AI 기초를 가르치는 과정에 대해 80% 할인을 제공합니다. 프로그래밍 지식이 필요한. 이 과정의 주요 목표는 다양한 구현 기술을 활용하여 인공 지능을 사용하여 비즈니스 문제를 해결하는 방법을 보여주는 것입니다. 이를 통해 다양한 환경에서 AI 모델을 개발, 교육 및 구현할 수 있습니다.