人工智能已经完成了它作为未来概念的角色，成为我们日常生活的重要组成部分。我们可以注意到，它已经进入了各个领域，包括医疗保健、金融、娱乐、交通、人工智能's 影响是深远的。

作为人工智能's 随着覆盖范围的扩大，对专业技能人才的需求也在飙升。如今，这种需求导致了 AI 教育机会，其中许多都可以在网上方便地获得。

在线课程 AI 超越课堂

在线学习改变了整个教育游戏。如今，这些课程提供灵活的时间安排以及向世界各地的专家学习的能力。一 非凡的资源 AI 课程 是网站 MLTUT，它策划了一系列关于机器学习和人工智能的最佳免费在线课程。这份综合汇编针对不同水平和背景的学习者。

详细讨论这些课程，它们可以很好地指导您进行及时的工程，并且不仅仅为您提供对任何道德问题的基本知识或基本理解，而且还对技术方面如何以及正在发生什么有一个广泛的了解。

您现在可以接受新的方法，了解业务方面的深度学习模型和机器学习模型，甚至只是了解一些知识。有些课程需要一些基础知识 编码 经验，而他们中的大多数人都会给出专家的很好的建议。

说到专家，这些课程是由最勤奋的行业专家设计和指导的，将为您提供最好且值得信赖的经过验证的证书。通过这些高级课程，获得一些最好的实践知识，对实际项目、人类智能和人工智能之间的相互关系有深入的了解，并了解流行的机器。

值得注意的 AI 教育者：吴恩达

当演变成 AI 教育， Andrew Ng的 名字已经巍然屹立。他被认为是该领域的先驱，提供了一系列获得全球认可的课程。

他的“机器学习”课程广受好评，因为它为理解核心概念提供了坚实的基础。对于那些关注吴恩达的人来说's “深度学习专业化”、“自然语言处理专业化”和“强化学习专业化”让我们告诉您，这些课程提供了对这些专业领域的高级见解。

斯坦福大学's AI 课程

这是一个更加结构化的学术体验，因为斯坦福大学提供了丰富的 AI 课程。斯坦福's 人工智能课程带你走进最深的战壕 AI 算法、应用和含义。此外，来自如此知名机构的结业证书将为你的学习增添重要意义。 AI 技能。

哈佛大学's 机器学习课程

学术界另一大名鼎鼎的哈佛大学提供了一流的“机器学习”课程。本课程探索机器学习的复杂性，使学习者能够深入了解算法、预测建模和数据分析。

15热销品 AI 2025年的课程

让's 看看这些课程，它们一定会让你惊叹不已，让你忍不住去尝试这些定义惊人的课程。我们的清单包含一些 AI 以及与 ML 相关的课程，我们希望这些课程能够解决您的疑问。

1. AI 为了所有人 吴安德

AI 人人皆可学习是 Coursera 推出的一门课程，由 DeepLearning.AI 打造，吴恩达担任讲师。本课程旨在帮助学员全面理解 AI 概念，尤其适合非技术人员。该课程目前已吸引超过 1,037,518 名学员，并获得了 4.8 条评论，平均 38,771 星好评。

在整个课程中，作为一名学习者，你将探索常见 AI 术语，包括神经网络、机器学习、深度学习和 数据科学。你甚至可以了解 AI 能做和不能做，如何发现申请机会 AI 在他们的组织中，以及如何与 AI 团队并建立一个 AI 他们的公司战略。

该课程仅需 10 小时即可完成，建议学习 3 周，每周 3 小时。它提供灵活的时间表，允许学习者自主学习。最棒的是，当您完成课程后，作为学习者，您会收到一份可共享的证书，您可以将其添加到您的 LinkedIn 个人资料中。

2. 人工智能标记语言 (AIML)

本课程人工智能标记语言 (AIML) 是一种基于 XML 的语言，用于创建自然语言软件代理课程。这将教您有关 聊天机器人 和虚拟助手。

AIML 结合使用模式匹配和基于模板的响应来与用户创建动态且引人入胜的对话。它是创建聊天机器人和虚拟助手的非常受欢迎的选择，因为它易于学习、可定制，并且可以与各种消息传递平台和其他应用程序集成。

这是 Udemy 上的一门课程，由 Steve Worswick 创建，教授如何 使用 AIML 创建聊天机器人。 课程是 专为不具备 AIML 基础知识的人员设计 并涵盖从基础知识到更高级功能的所有内容。学生可以按照自己的速度学习，并在五次获得洛布纳奖的讲师的指导下进行练习。

3. 人工智能：为人工智能做好职业准备

人工智能：为你的职业生涯做好准备 AI 这是Udemy上的一门课程，由数据科学顾问、作家兼演讲者Matthew Renze创建。我们讨论的这门课程旨在帮助个人为即将到来的 AI 自动化。该课程的评分为 4.6 分（满分 5 分），已有超过 13,000 名学生参加。

本课程旨在面向广泛的人群，无论其技术背景如何。学习本课程后，您可以了解以下方面的影响： AI 在不同行业和工作岗位上。本课程还将教你如何调整你的职业生涯，以获得 AI 技术。这将帮助你在就业市场上保持竞争力，并充分利用 AI 和自动化。

为了为人工智能职业做好准备，必须对这项技术及其应用及其道德影响进行自我教育。我们想建议您的一件事是，您还应该考虑升级您的技能和知识，以在人工智能驱动的就业市场中保持领先地位。这可能涉及学习编程语言、数据科学技术或其他相关技能。

此外，投资人工智能优先经济并使用 AI 负责任和合乎道德是准备从事人工智能职业的关键方面。最后，适应能力强、乐于接受变化将帮助你在快速发展的人工智能领域中游刃有余。 AI 和自动化。

4. 人工智能简介

Udacity 提供一门名为“人工智能入门”的免费课程，旨在教授人工智能的基础知识。该课程专为中级学习者设计，大约需要四个月才能完成。本课程涵盖现代人工智能的各个方面，包括机器学习、概率推理、 机器人、计算机视觉和自然语言处理。

该课程由 行业专家 Peter Norvig 和 Sebastian Thrun。它包括讲师视频、体验活动和互动测验，以增强学习体验。

课程涵盖的一些主题基于概率论和线性代数，因此学习者应该对概率论有与 Udacity 相当的理解's 统计学入门课程。

5. 机器学习用于交易

我们认为这应该是我们庞大而有趣的清单中的必须项目。本课程《交易机器学习》由 Udacity 与佐治亚理工学院合作提供。

该课程旨在向学生介绍实施基于机器学习的交易策略的现实挑战，包括从信息收集到市价订单的算法步骤。它还侧重于将概率机器学习方法应用于交易决策，考虑线性回归等统计方法， 知识网络、回归树，以及如何将它们应用到实际的股票交易情况。

该课程是为具有很强的编码技能并且对股票市场有一定了解的学生而设计的。无需具备金融或机器学习方面的经验。该课程主要使用Python进行教学，大量使用NumPy和Pandas等数值计算库。

6. WEKA – 使用开源机器学习工具进行数据挖掘

WEKA 代表怀卡托知识分析环境，是新西兰怀卡托大学开发的开源机器学习工具课程。它是用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合，包括数据准备、分类、回归、聚类、关联规则挖掘和可视化。 WEKA 凭借其用于标准机器学习任务的全套内置工具而广泛用于教学、研究和工业应用。

Udemy 课程 这里有一个免费教程，教学生如何使用 WEKA 工具进行数据预处理、分类、回归、聚类、关联规则和可视化。

该课程的评分为 4.4 分（满分 5 分），已有超过 13,000 名学生参加。包含 3 小时 30 分钟的点播节目 视频内容 并且是由 DATAhill 解决方案 Srinivas Reddy。该课程以英语提供，并配有自动生成的英文字幕。

7. 机器学习：无监督学习

机器学习：无监督学习是我们列表中的另一门免费课程，由 Udacity 提供，并与佐治亚理工学院合作。 这是 3 门课程的机器学习系列中的第二门课程，在佐治亚理工学院提供，编号为 CS764。 该课程旨在教学生如何使用无监督学习方法（包括随机优化、聚类以及特征选择和转换）来查找未标记数据中的结构。

无监督学习与模式识别密切相关，是识别数据结构的极其强大的工具。它有各种应用程序，例如预测平台的电影偏好，例如 Netflix公司 或产品推荐 Amazon.

该课程专为具有编程经验的学生设计，因为他们需要使用 NumPy 和 scikit-learn 等 Python 库。本课程还需要很好地掌握概率和统计学，并且 Udacity's 统计学入门（第 8、9 和 10 课）可以作为有用的复习. 像 Udacity 这样的入门课程's 人工智能导论也可以为本课程提供有用的背景知识。

8. 欢迎来到人工智能

“欢迎来到人工智能！” Udemy 上的课程实际上是专门为 AI/ML/DL 有志者设计的非技术课程。

众所周知，它为以下路线图提供了最重要的见解： AI 涵盖人工智能和机器学习相关的各种主题。该课程评分为4.7分（满分5分），已有52,511名学生参加。课程由Vinoth Rathinam创建，提供英语版本，并配有自动生成的英语字幕。

课程内容包括人工智能和机器学习的基本概念、启动机器学习项目（ML）的先决条件或路线图、如何选择最佳的编程语言 AI 以及人工智能需要多少数学知识。

除此之外，你还可以了解哪个是最好的 AI 人工智能的引擎/工具/框架，为什么我们需要学习算法，以及带有实时场景示例的机器学习算法类型。

本课程主要旨在为理解奠定基础 AI 及其应用，并指导学习者如何开始人工智能和机器学习领域的旅程。

9. 启动人工智能

Kickstart 人工智能是 Udemy 上的一门实践课程。该课程旨在帮助学生将人工智能应用于实际任务，并构建功能齐全的 AI 解决方案。该课程评分为3.5分（满分5分），共有304人评分，注册人数为27,702人。该课程由Kashyap Murali创建，提供英语版本，并配有自动生成的英语字幕。

我们正在讨论的这门课程以提供 3 小时 5 分钟的点播视频内容而闻名，完成后，学生将能够申请 AI 在现实世界的任务中，并建立功能齐全的 AI 独立解决问题。该课程目前免费提供，方便广大学习者学习。

该课程的主要特色包括在线视频内容、结业证书、讲师问答和讲师私信。通过参加本课程，学生可以打下扎实的基础， AI 及其应用，为他们进一步学习或在职业生涯中实际实施做好准备。

10. Catboost 与 XGBoost

CatBoost 和 XGBoost 都是用于分类和回归任务的梯度增强算法。它们因其高性能和处理大型数据集的能力而广受欢迎。

CatBoost（Category Boosting）是Yandex开发的开源梯度提升库。它旨在本地处理分类特征，并在许多表格数据问题上提供最先进的性能。 Udemy 上提供了有关如何使用 CatBoost 通过 Python 进行分类和回归的免费教程。该主题的课程由 Manuel Amunategui 创建，涵盖模型训练、交叉验证和预测等主题，以及早期停止、快照支持、特征重要性和参数调整等有用功能。

另一方面，XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是一个流行的梯度提升库，它一直在结构化或表格数据的应用机器学习和 Kaggle 竞赛中占据主导地位。它以其高性能和可扩展性而闻名，使其适合大规模机器学习任务。为学习者提供了类似的课程，让他们能够深入了解 XGBoost 的相关主题。

11. 生物信息学中的人工智能

人工智能（AI）甚至进入了生物信息学领域，涉及对基因组序列、蛋白质结构和科学出版物等生物数据的分析。

AI 机器学习和深度学习等技术已被用于解决生物信息学中一些最具挑战性的问题，例如蛋白质结构预测、基因表达预测和转座因子的识别。

基于人工智能的技术，例如深度学习架构、基于自然语言的模型、迁移学习技术和基于融合的技术，在推动创新方面发挥了重要作用。 生物信息学。然而，应用 AI 由于需要大量的训练数据集，生物信息学的研究成本可能很高。

我们设计了一门涵盖所有相关主题的中级课程，时长仅为1小时45分钟。该课程已招收超过6,000名学生，被誉为能够提升您的 AI 技能。

12. 了解 AI（人工智能）基础知识

人工智能（AI）是一种机器's 执行人类认知功能的能力，例如感知、学习、推理和解决问题。 AI 有多种形式，例如机器学习、计算机视觉、 自然语言处理以及机器人技术。 AI 该研究于 1956 年作为一门学科成立。

该课程由 Udemy 提供，评分为 4.1（满分 5）。就课程时间而言，它的时间至少为1小时22分钟。本课程被视为初学者课程，帮助您探索人工智能的历史和发展。

13. 人工智能和机器学习变得简单

“人工智能和机器学习变得简单”是 Udemy 上提供的一门非技术课程，旨在帮助个人驾驭人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和人工智能的兴起 深度学习. 该课程专为企业领导者、经理和首席执行官设计，适用于各个行业 和角色。对于那些想要了解业务环境中的 ML 项目并做出更好决策的人来说，它特别有用。

该课程涵盖各种主题，包括机器学习的历史、人工智能的能力和局限性、机器学习系统的类型以及如何应用 AI 和机器学习到您的业务中。完成后，学生将更好地理解 AI 应用程序以及如何将其应用于他们的业务。

该课程包括 44 分钟的点播视频、手机和电视访问以及结业证书。由于这是一门非技术课程，因此不需要编码经验或先决条件。

14. 斯坦福大学的机器学习

斯坦福大学在 Coursera 上提供的机器学习专业课程是一个适合初学者的课程，旨在教授机器学习的基础知识以及如何将这些技术应用于现实世界 AI 应用。该专业课程由著名 AI 曾领导斯坦福大学关键研究并与谷歌大脑、百度和 登陆.AI。

该专业由三门课程组成，涵盖现代机器学习的广泛主题，包括监督学习（多元线性回归、逻辑回归、神经网络和决策树）、无监督学习（聚类、降维、推荐系统）和硅谷用于人工智能和机器学习创新的最佳实践（评估和调整模型、采用以数据为中心的方法来提高性能等）。

在专业化结束时，学习者将掌握关键概念并获得实用知识，以快速有效地应用机器学习来解决具有挑战性的现实问题。该程序是为初学者设计的，不需要任何先验知识。

机器学习专业化课程获得了积极评价，根据 4.9 条评论获得了 5 分（满分 12,548 分）。该课程预计需要大约 15 个小时才能完成，并提供灵活的时间表，让学习者可以按照自己的进度学习。完成后，学生将收到可共享的证书，该证书可以添加到他们的 LinkedIn 个人资料中。

15. 面向所有人的机器学习

“面向所有人的机器学习”是伦敦大学在 Coursera 上提供的课程。该课程旨在为初学者提供对现代机器学习技术的全面了解，无需任何经验。该课程由 Marco Gillies 教授教授，根据 4.7 条评论获得了 5 分（满分 3,232 星）的评分。

完成该课程大约需要 21 小时，建议学习时间为 3 周，每周 7 小时。它提供灵活的时间表，允许学习者按照自己的节奏学习。

在整个课程中，学生将学习现代机器学习技术如何工作的基础知识、数据如何影响机器学习的结果，以及如何使用基于非编程的平台使用数据集训练机器学习模块。此外，学习者将能够就机器学习对社会的好处和危险形成明智的看法。

的影响 AI 2025 年及以后的就业市场

世界经济论坛的结论是， AI 到85年，人工智能可能会在全球范围内夺走2025万个工作岗位，但也将在大数据、机器学习、信息安全和数字营销等领域创造97万个新的工作岗位。 AI 自动化正在将重复性任务自动化，这可能导致工资停滞甚至下降。然而，它也在新兴领域和行业创造了新的就业机会。

AI's 兼具广度和深度，需要全面的学习方法。我们提供的课程涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习等广泛主题。这些全面的学习路径确保学习者能够应对各行各业的实际挑战。

的基石 AI 开发是编程和实施的能力 AI 模型。Python 和 R 是与 AI 以及机器学习。许多 AI 包括上面提到的课程在内的课程都整合了使用这些语言的实践编码练习，使学习者能够将理论转化为实践。

最后的最后

AI's 影响超越了理论，延伸到现实世界的应用。 自动驾驶汽车，一个典型的例子，严重依赖 AI 技术。针对这一专业领域的专门课程提供了对自动驾驶汽车所面临的独特挑战、机遇和算法的深入见解。

AI 教育不仅仅关乎理论；实践经验也弥足珍贵。课程中嵌入的编程作业和项目，能够帮助学习者掌握实践技能，并运用理论知识有效解决实际问题。

如今，说到人工智能，保持最新状态至关重要。无论你正步入 AI 无论是第一次接触，还是希望深化你的专业知识，我们上面讨论的这些课程都能拓宽你的视野。来自 Andrew Ng's 斯坦福大学结构化课程的著名产品和 哈佛机会无限。所以，深入探索 AI 教育，掌握最新技能，为塑造人工智能的未来做好准备。