人工智能(AI)是当前每个行业中最热门的话题之一。基于这一需求，许多大规模开放在线课程(MOOC)提供商，如Udemy、Coursera和EdX为对这一行业感兴趣的人才提供了人工智能课程。

一些受欢迎的MOOC提供商提供了一些深度的人工智能程序。这些人工智能教程的大部分都是由行业顶级人工智能研究人员或专家讲授的。然而，与大学课程相比，这些课程更便宜。

像数据科学和大数据这样的主题都受到了机器学习和人工智能的深度学习的影响。自动运输、客户服务、解决气候变化以及通过人工智能改善医疗系统的过程，极大地影响了人工智能在日常生活中的未来。

根据麦肯锡全球研究所的一份报告，“到2055年，目前一半的工作都可以自动化，但这可能会在20年前或更晚的时间内发生，这取决于各种因素，以及其他经济条件。”与此同时，只有不到5%的就业机会被技术所改变。

因此，现在是学习数据科学课程、分析、数字营销以及大数据课程的关键时刻，并为在未来的工作场所中使用高度更新和智能技术做好准备。

如果你真的有兴趣学习人工智能课程，看看下面介绍的15门在线学习课程(大规模开放在线课程)，可以在你的学习过程中提供帮助。

Udemy上的人工智能课程:

• Udemy网址：https://www.udemy.com/

1.深度学习a-z:动手操作的人工神经网络

课程描述：两名机器学习&数据科学专家教你在Python中创建深度学习算法。模板包括在内。

授课: Kirill Eremenko, Hadelin de Ponteves, SuperDataScience团队

已报名人数: 40,550

评分: 4.5

• 课程地址：https://www.udemy.com/deeplearning/?siteID=Bs00EcExTZk-vkOS1gm2OS2yvGGeEhGxfQ&LSNPUBID=Bs00EcExTZk

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2.人工智能a-z:学习如何构建人工智能

课程描述:结合数据科学、机器学习和深度学习的力量，为真实世界的应用创造强大的人工智能！

授课: Hadelin de Ponteves, Kirill Eremenko, SuperDataScience团队

已报名人数: 19,572

评分: 4.4

• 课程地址：https://click.linksynergy.com/deeplink?id=Bs00EcExTZk&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fartificial-intelligence-az%2F

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3.计算机视觉a-z:学习OpenCV，GANs和AI

课程描述:成为所有最新的计算机视觉工具的向导。检测任何东西并创建强大的应用程序。

授课: Hadelin de Ponteves, Kirill Eremenko, SuperDataScience团队

已报名人数: 1,867

评分: 4.6

• 课程地址：https://www.udemy.com/computer-vision-a-z/?siteID=Bs00EcExTZk-qu6RUoiJ0yvPwkpdmpdkTw&LSNPUBID=Bs00EcExTZk

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4.构建一个由IBM Watson驱动的人工智能推特机器人(无编码！)

课程描述:通过学习，在90分钟内用基于库的人工智能创建一个社交媒体机器人。

授课: Davis Jones, MBA, Software/Cognitive Developer Tanmay Bakshi

已报名人数: 2,099

评分: 4.2

• 课程地址：https://click.linksynergy.com/deeplink?id=Bs00EcExTZk&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fartificial-intelligence-w-ibm-watson-twitter-bot%2F

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5.人工智能第一部分:Java中的基础知识和游戏

课程描述:如何创建智能应用、人工智能、遗传算法、剪枝（pruning）、启发法和元启发法。

授课: Holczer Balazs

已报名人数: 2,299

评分: 4.2

• 课程地址：https://click.linksynergy.com/deeplink?id=Bs00EcExTZk&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fartificial-intelligence-games-in-java%2F

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6.人工智能第二部分：Java中的神经网络

课程描述:Hopfield神经网络，神经网络，反向传播，光学字符识别，前馈神经网络。

授课: Holczer Balazs

已报名人数: 1,265

评分: 4.2

• 课程地址：https://click.linksynergy.com/deeplink?id=Bs00EcExTZk&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fneural-networks-from-scratch-in-java%2F

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7.人工智能:Python中的强化学习

课程描述:对人工智能和机器学习的完整指导，为深度强化学习做好准备。

授课: Lazy Programmer Inc.

已报名人数: 7,830

评分: 4.6

• 课程地址：https://click.linksynergy.com/deeplink?id=Bs00EcExTZk&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fartificial-intelligence-reinforcement-learning-in-python%2F

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8.人工智能视频创建:神奇的视频工具

课程描述:以不可思议的速度制作视频，不需要昂贵的软件。

授课: Srinidhi Ranganathan

已报名人数: 7,641

评分: 3.8

• 课程地址：https://click.linksynergy.com/deeplink?id=Bs00EcExTZk&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fartificial-intelligence-video-creation-amazing-video-tools%2F

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9.赛车游戏中的物理现象和人工智能

课程描述：学习在现代赛车游戏中驱动AI和物理的关键概念和设计。

授课: Game Institute Inc.

已报名人数: 5,585

评分: 4.3

• 课程地址：https://click.linksynergy.com/deeplink?id=Bs00EcExTZk&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fracing-game-physics-and-artificial-intelligence%2F

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10.高级人工智能:Python中的深度强化学习

课程描述:使用深度学习和神经网络来掌握人工智能的完整指南。

授课: Lazy Programmer Inc.

已报名人数: 6,055

评分: 4.7

• 课程地址：https://click.linksynergy.com/deeplink?id=Bs00EcExTZk&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fdeep-reinforcement-learning-in-python%2F

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11.人工智能:现实世界商业中的深度学习课程描述:学习如何在现实世界中部署深度学习商业应用程序。

授课: Eduero Academy, Inc.

已报名人数: 109

评分: 4.5

• 课程地址：https://www.udemy.com/deep-learning-for-real-world-business/?siteID=Bs00EcExTZk-D47XzzZopOgpknE5f3gb2g&LSNPUBID=Bs00EcExTZk

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Coursera上的最佳人工智能课程:

• Coursera网址：https://www.coursera.org/

Coursera提供了多部分课程，帮助你在几周内深度研究人工智能话题。以下是网站列出的排名最高的课程:

1.深度学习的专业化：精通深度学习，并进入人工智能领域
在这一深度课程中，你将学习如何构建自然语言、音频和其他序列数据的模型。与过去2年相比，深度学习、序列算法的工作效果要好得多。这使得在语音识别、音乐合成、聊天机器人、机器翻译、自然语言理解等众多令人兴奋的应用程序中获得了大量的应用。

课程模块:

• 神经网络和深度学习


• 改进深度神经网络:超参数调优、正则化和优化


• 构建机器学习项目


• 卷积神经网络


• 序列模型

你还会从这些课程中学到什么?

1.深度学习的基础，如何建立神经网络，以及领导成功的机器学习项目。

2.卷积神经网络，递归神经网络（RNN），LSTM，Adam算法，Dropout，BatchNorm等等。

3.医疗、自动驾驶、手语阅读、音乐生成和自然语言处理的案例研究。

4.你也会听到许多在深度学习方面的一把手与你分享他们的个人经历，并给你提供职业建议。

5.人工智能正在改变多个行业。完成这一专业课程之后，你可能会找到创造性的方法把它应用到你的工作中。

6.帮助你掌握深度学习，理解如何应用它，并在人工智能中开阔职业生涯。

授课团队:

1. 吴恩达: Coursera联合创始人;斯坦福大学兼职教授;百度/谷歌大脑的前负责人。

2. 助教Younes Bensouda Mourri

3. 主管教学助理Kian Katanforoosh

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2.机器学习:
你不仅会学到机器学习的理论基础，还会学到快速有力地运用这些技术来解决新问题所需的实际知识。最后，你将了解到硅谷在创新方面的一些最佳实践，因为它与机器学习和人工智能有关。

本课程提供了机器学习、数据分析和统计模式识别的广泛介绍。主题包括:

(i)监督学习(参数/非参数算法，支持向量机，内核，神经网络)。

(ii)无监督学习(聚类、维数减少、推荐系统、深度学习)。

(iii)机器学习的最佳实践(偏差/方差理论;机器学习和人工智能的创新过程)。

你将从这门课中学到什么?

• 介绍机器学习


• 单变量线性回归


• 线性代数回顾


• 多重变量线性回归


• Octave/Matlab教程


• 逻辑回归


• 正则化


• 神经网络:表示


• 神经网络:学习


• 应用机器学习的建议


• 机器学习系统的设计


• 支持向量机


• 无监督学习


• 降维


• 异常检测


• 推荐系统


• 大规模机器学习


• 应用实例: Photo OCR

授课：吴恩达

评分：4.9

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EdX人工智能在线课程:

• EdX网址：https://www.edx.org/

EdX课程是由被认证的大学提供的，并且通常可以选择从大学获得经过认证的证书，EdX上的顶级人工智能课程包括:

1.人工智能（哥伦比亚大学提供）

课程描述：学习人工智能的基本原理，并学会应用它们。设计智能代理解决现实世界中的问题，包括搜索、游戏、机器学习、逻辑等问题。

授课: Ansaf Salleb-Aouissi, 哥伦比亚大学计算机科学部门教授。

评分: 4.5

• 课程地址：https://www.edx.org/course/artificial-intelligence-ai-columbiax-csmm-101x-1

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2.机器学习（哥伦比亚大学提供）

课程描述:掌握机器学习和算法的要点，帮助在不需要人工干预的情况下提高数据的学习。

授课: John W. Paisley, 哥伦比亚大学电机工程部门教授。

评分: 4.5

• 课程地址：https://www.edx.org/course/machine-learning-columbiax-csmm-102x-1

 

以上就是这15门课程，希望这些人工智能课程能在你学习和建立人工智能的过程中帮助到你。