Лучшие онлайн-ресурсы Массачусетского технологического института для бесплатного изучения искусственного интеллекта и машинного обучения

Лучшие онлайн-ресурсы MIT для бесплатного изучения искусственного интеллекта и машинного обучения

Обучение в Массачусетском технологическом институте может быть очень дорогостоящим, но в настоящее время доступно более 200 курсов бесплатно, и здесь у вас есть список некоторых из самых актуальных курсов по искусственному интеллекту и машинному обучению, которые можно начать.

MIT - один из ведущих мировых центров обучения и исследований в области науки, техники и технологий. Основанный в 1861 году в Кембридже, США, институт готовил специалистов для удовлетворения потребностей быстрорастущих отраслей. Только в середине 1930-х годов MIT сосредоточил свое обучение на фундаментальных научных исследованиях и технологических инновациях.

Обучение в MIT стоит дорого, около 60 000 долларов в год, а средняя сумма стипендии для иностранных студентов составляет 32 000 долларов США, но в некоторых случаях она может достигать 100%. В среднем 62% студентов получают финансовую помощь в той или иной форме. В аспирантуре почти 90% студентов получают стипендии. Но есть ли другой способ стать его частью?

Доступно более 200 курсов - многие из них по науке и технологиям, но с вариантами также по экономике, бизнесу, истории, биологии, социологии и другим.

С 2008 года учебное заведение начало включать видео в онлайн-курсы, и в настоящее время более 100 курсов включают полные видеокурсы с преподавателями из учебного заведения. Но в центре нашего внимания будут курсы искусственного интеллекта и машинного обучения.

Зачем вам изучать искусственный интеллект и машинное обучение?

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение - его главный компонент сегодня - две наиболее часто повторяющиеся темы инноваций. Хотя большинство подходов довольно обширны и позитивны, ожидания результатов все же немного преувеличены. А иногда даже предложения по приложениям, в которых ИИ не обязательно будет лучшим вариантом.

Искусственный интеллект - это не тренд. Это факт, что прогнозы на будущее все еще немного преувеличены.

Однако недавний цикл достижений в области алгоритмов и вычислительной инфраструктуры дал коммерчески значимые результаты.

Сегодня даже профессионалы с другим опытом, такие как дизайнеры, разработчики, тестировщики и владельцы продуктов, могут и должны иметь широкое представление об ИИ. .

Таким образом, они могут думать о повседневной жизни в каждом из своих проектов, как включить эти концепции, консультировать клиентов по этому поводу и создавать большую ценность для всех участников.

Я считаю, что многие профессионалы, не относящиеся к точным наукам, могут и должны изучить основы искусственного интеллекта, чтобы увеличить свой потенциальный вклад как для своего работодателя, так и для нашего общества.

Вы готовы?

Но прежде чем вы перейдете к онлайн-обучению Массачусетского технологического института, я хотел бы пригласить вас посмотреть эту захватывающую лекцию профессора Джереми Кепнера и Виджая Гадепалли из лаборатории Линкольна Массачусетского технологического института, которая предоставит обзор искусственного интеллекта и глубоко погрузится в машинное обучение. , включая обучение с учителем, обучение без учителя и обучение с подкреплением.

Теперь вы можете перейти на лучший учебный курс Массачусетского технологического института, который поможет вам приобрести глубокие знания в области искусственного интеллекта и машинного обучения:

Искусственный интеллект

Этот курс знакомит студентов с основными методами представления знаний, решения проблем и обучения искусственного интеллекта. По завершении 6.034 студенты должны уметь разрабатывать интеллектуальные системы, собирая решения для конкретных вычислительных задач; понимать роль представления знаний, решения проблем и обучения в разработке интеллектуальных систем; и оценить роль решения проблем, видения и языка в понимании человеческого интеллекта с вычислительной точки зрения.

Введение в машинное обучение

В этом курсе изучаются концепции, алгоритмы и приложения машинного обучения для моделирования и прогнозирования. Он включает в себя формулировку задач обучения, определения представлений, переоснащение и обобщение. Эти принципы реализуются в контролируемом обучении и обучении с подкреплением применительно к изображениям и временным последовательностям.

Машинное обучение

Этот курс знакомит с машинным обучением, в котором дается обзор многих принципов, методов и алгоритмов машинного обучения, начиная с классификации и линейной регрессии и заканчивая более свежими проблемами, такими как ускорение, поддержка векторных машин и скрытые марковские модели байесовских сетей. Курс даст студентам фундаментальные идеи и интуицию, лежащие в основе текущих методов машинного обучения, а также более систематическое понимание того, как, почему и когда они работают. Основная тема - статистический вывод, поскольку он обеспечивает основу для большинства рассматриваемых методов.

Введение в вычислительное мышление и науку о данных

Этот курс предназначен для учащихся, практически не имеющих опыта программирования.

Он направлен на то, чтобы предложить студентам понимание роли вычислений в решении проблем и помочь студентам писать небольшие программы.

Использование языка программирования Python 3.5.

Методы искусственного интеллекта (SMA 5504)

Руководство по искусственному интеллекту для выпускников. Обсуждаемые темы включают представление и вывод первого порядка, современные методы детерминированного и теоретического планирования решений, простые методы обучения с учителем, а также вывод и обучение байесовской сети.

Математика машинного обучения

Машинное обучение относится к автоматическому распознаванию образов в данных. Таким образом, новые статистические и алгоритмические достижения стали благодатной почвой. Этот курс направлен на математически строгое введение в эти разработки с упором на методологию и интерпретацию.

Введение в глубокое обучение

Вводный курс Массачусетского технологического института по подходам к глубокому обучению с использованием компьютерного зрения, обработки естественного языка, генетики и многого другого! Студенты получают базовые знания алгоритмов глубокого обучения и опыт разработки нейронных сетей в TensorFlow. Курс заканчивается конкурсом плана проекта, участием персонала и отраслевой группы спонсоров. Предварительные условия предполагают исчисление (т. Е. Производные) и линейную алгебру (т. Е. Умножение матриц).

Машинное обучение для здравоохранения

Этот курс знакомит студентов с машинным обучением в сфере здравоохранения, включая суть клинических данных и методов машинного обучения для стратификации риска, моделирования прогрессирования заболевания, точной медицины, диагностики, обнаружения подтипов и улучшения клинического рабочего процесса.

Глубокое обучение для самостоятельного вождения автомобилей

Как и в предыдущем курсе, Массачусетский технологический институт использует важную реальную возможность ИИ в качестве отправной точки для изучения конкретных задействованных технологий.

Автономные автомобили, которые, как ожидается, станут частью нашей повседневной жизни, полагаются на ИИ, чтобы разбираться во всех данных, поступающих на матрицу датчиков транспортного средства и безопасно перемещаться по дорогам. Это включает в себя обучение компьютеров интерпретации данных датчиков точно так же, как наш мозг интерпретирует сигналы глаз, ушей и прикосновения.

Он научит вас пользоваться симулятором MIT DeepTraffic, который предлагает студентам научить виртуальный автомобиль двигаться по оживленной дороге как можно быстрее, не сталкиваясь с другими пешеходами.

Этот курс впервые преподается в университете кирпичей и минометов в прошлом году, и все ресурсы, включая видео лекций и упражнения, доступны в Интернете, но вы не получите сертификат.

Заключение

Благодаря этим фантастическим частям обучения у вас будет возможность развить свои навыки работы с искусственным интеллектом и методами машинного обучения в различных обстоятельствах. Конечно, вы поймете и оцените важность решения проблем, видения и языка для понимания человеческого интеллекта с точки зрения ИИ и машинного обучения.

Будучи частью Массачусетского технологического института (онлайн-опыт очень инклюзивный), вы станете частью сообщества неугомонных учеников, энтузиастов-мечтателей и выдающихся деятелей. И с этим списком тренировок, которым я поделился здесь, вы получаете все это бесплатно.

Бонус

Представляем Джулию, восходящую звезду в разработке искусственного интеллекта.

Фредерик Бусслер недавно написал интересную статью об учебном курсе Массачусетского технологического института, который научит вас Джулию, восходящую звезду среди языков программирования, который может заменить python в качестве любимого языка для разработки искусственного интеллекта и машинного обучения.

В статье Фредерик упоминает, что Массачусетский технологический институт недавно объявил о бесплатном онлайн-курсе по вычислительному мышлению, который преподается с использованием Джулии. Я думаю, вам следует изучить статью Введение в вычислительное мышление с Джулией и приложения для моделирования пандемии COVID-19. Полусестровый курс знакомит с вычислительным мышлением с помощью приложений для анализа данных, искусственного интеллекта и математических моделей с использованием языка программирования Julia. Эта версия весны 2020 года представляет собой ускоренную адаптацию учебной программы, в которой основное внимание уделяется приложениям для ответов на COVID-19.

Открытие дивной новой планеты

Второй бонус - это не учебный курс, это подкаст Массачусетского технологического института, который привлек мое внимание на этой неделе:

Организатор - ученый доктор Эрик Ландер, президент и директор-основатель Института Броуда Массачусетского технологического института и Гарварда. Он генетик, молекулярный биолог и математик, руководивший проектом Геном человека и восемь лет служивший советником президента Обамы по науке в Белом доме.

Brave New Planet - это подкаст о замечательных новых технологиях, которые могут кардинально улучшить наш мир или, если мы не сделаем мудрого выбора, нам может стать намного хуже. Он углубляется в самые захватывающие и сложные научные рубежи, помогая нам понять их и разобраться с их последствиями.

Еще кое-что…

Если вы все еще здесь, возможно, вы хотели бы узнать больше о том, где вы можете узнать больше о курсах AI, ML и Data Science, и о моем опыте в качестве студента MicroMasters в Массачусетском технологическом институте:

Если вы хотите продолжить изучение этих тем, в моей электронной книге (Изучите ИИ онлайн - Более 200 ресурсов в Интернете, чтобы начать изучение ИИ сегодня - ссылка здесь), я делюсь лучшими статьи, веб-сайты и бесплатные онлайн-курсы обучения по искусственному интеллекту, машинному обучению, глубокому обучению, науке о данных, бизнес-аналитике, аналитике и другим, которые помогут вам начать обучение и развивать свою карьеру.

Кроме того, я только что опубликовал другие электронные книги, которые могут вам понравиться ... Давайте оставаться на связи, подписываться на меня и давайте сделаем это вместе.

Подпишитесь на мою еженедельную рассылку, чтобы оставаться в курсе

Если вас интересует тема искусственного интеллекта, машинного обучения, обработки данных и автономных транспортных средств, а также то, как эти инновации нарушат работу каждого бизнеса по всему миру, этот информационный бюллетень обязательно будет держать вас в курсе.

Я участвую в номинации «Лучшие лидеры в области технологий» от журнала AI Magazine.

Если хотите, можете номинировать меня как влиятельного человека в сфере высоких технологий в список 100 лучших лидеров журнала AI.

Окончательный список будет объявлен на предстоящем мероприятии Technology & AI LIVE 14 сентября - пожалуйста, назначьте меня сейчас: http://ow.ly/LrWu50FbpaZ