盘点：今年10个最受好评的免费AI和机器学习在线课程

人们对人工智能（AI）和机器学习（ML）知识和技能的需求已经到了供不应求的地步，但是，并非每个人都有空闲时间和金钱花费数年时间获得学位或其他正式的资格证书。

如今，网上有大量免费的教育内容、教程和指南，你完全有可能在不花一分钱的情况下全面学习这些主题。

而且，你可以按照自己的情况安排学习进度。其中，有一些材料是世界一流大学制作的，还有一些材料则是由经验丰富的专业人士分享的知识。

这些课程针对不同的受众，也许你想学习如何设计和编码AI算法，也许想把各种DIY的AI工具和服务组合在一起，再或者你可能正在管理AI项目。

无论你的需求是什么，你都可以在这里找到扩大视野的课程。

Elements of AI - Helsinki University

这是一门基础课程，面向想要了解AI是什么、有哪些用途和哪些影响的人，不需要具备基础的数学和统计学专业背景。

这项课程说明，了解人工智能和机器学习并不需要对这些领域有深入的了解。去年，这项课程仅在芬兰提供，这是芬兰政府推动全民AI教育的一项举措，因此决定将其贡献给全世界。

Learn with Google AI

Learn with Google AI除了涵盖基础知识的基础教程之外，还提供了将AI和ML应用于社会、环境和人道主义挑战的说明，以及有关如何确保AI实施符合道德和“以人为本”的信息。

这项课程有助于帮你广泛地了解，无论是技术因素还是其他在考虑AI时非常重要的因素。

Intro to Artificial Intelligence – Udacity

这项课程从统计学和逻辑学的基础开始，讨论AI的更多应用和特定用途，包括机器人技术、计算机视觉和自然语言处理。

该课程由两位经验丰富的AI研究人员Peter Norvig和Sebastian Thrun教授，设计大约需要四个月的时间。

Machine Learning – Stanford University (Coursera)

该课程为那些想学习AI的人提供了重要的在线资源，由吴恩达领导该项目。

吴恩达曾是谷歌Google Brain深度学习计划的创始人。该课程提供给了开发和部署自动学习所需的数学、统计学和计算机科学基础知识。

AI for Everyone – Andrew Ng (Coursera)

这是吴恩达的另一项课程。该课程明确针对那些不需要对AI有深入的技术了解，但可能希望在企业组织内使用AI，或者与非技术人员合作开展AI计划的人或者团队。

该课程涵盖了运行AI项目的工作流程，以及如何围绕业务中AI部署制定策略。

Data Science and Machine Learning Essentials – Microsoft (EdX)

由于数据科学是当今所有AI的基础，因此这两个主题之间存在很多交叉。

如果你对数据科学感到困惑，那么可以将机器学习视为一种利用数据科学来实现AI的技术。该课程全面概览了数据科学，从核心概念入手，以及如何将其运用于机器学习。

Machine Learning Crash Course – Google

这是谷歌的另一项课程，据说是在谷歌从事与AI相关工作的每个人都必须阅读的。

这门课程涵盖了基础知识，还涉及TensorFlow的理论和实际应用。TensorFlow是Google的开源深度学习库，已经被用于谷歌很多的AI增强服务和项目中。

Learning From Data (Introductory Machine Learning) - Caltech (EdX)

这项课程从“学习什么”以及“机器可以学习吗”等理论原理入手，涵盖了高级实际应用，包括创建用于为神经网络提供动力的机器学习算法。

该课程主要面向那些从事数据科学家或分析师职业的人们，所有材料都是免费提供的，最后可以支付50美元获得官方认证。

Artificial Intelligence A-Z: Learn How To Build An AI – Udemy

这项课程有些不同，通过这项课程你将学到一些打造可解决现实世界中各种AI问题（例如驾驶汽车或者玩游戏）的系统所必要的实际步骤。

此外，该课程还涵盖了Q学习，一种基于强化学习的机器学习形式，在尖端应用中越来越流行。

Creative Applications of Deep Learning With Tensorflow – Kadenze (Class Central)

深度学习是AI的最先进领域之一，正在推动着能够像人类一样思考和学习的机器的边界。

这项课程专注于由Google创建的、用于深度学习的开源TensorFlow框架，并因为提供了易于遵循的复杂技术主题指南而受到好评。