AI 学习资源推荐丨谷歌、哈佛、斯坦福、吴恩达、OpenAI 等顶级免费 AI 学习资源都在这里了
2023-06-22 18:08
DeFi之道
2023-06-22 18:08
订阅此专栏
收藏此文章

图片来源:由无界 AI 生成

AI,特别是生成式 AI,已经确定是下一个互联网热潮。

比尔盖茨说,AI 个人助理将影响深远,将颠覆现有互联网使用方式人们将再也不会去使用搜索引擎,不会去访问生产力网站,也不会再去使用亚马逊。

学习如何利用 AI 是您现在能做的最明智的事情。否则,未来你将只能 out。


有关 AI 的最新学习课程和资源在网上已经有非常多,这也导致要么鱼龙混杂,要么收费昂贵。


下面我们将介绍 8 个免费的、质量可靠的顶级 AI 课程 / 资源(来自谷歌、哈佛大学、斯坦福大学......你说呢?):


  1. 谷歌生成式 AI 课程——《生成式 AI 学习路径》


这是一个总共 10 个课时的系列课程,教授生成式 AI 的产品和技术学习内容,覆盖了大语言模型的基础知识,以及如何在 Google Cloud 上创建和部署生成式 AI 解决方案等内容。非常适合生成式 AI 入门学习。


以第一个课时为例,包含 3 部分:


  • 视频教学:由谷歌云高级开发人员视频授课


  • 学习文件:汇集了谷歌团队收集的各种相关学习资料


  • 课后考核:谷歌出题,对这个课时内容的成果进行考核


课程链接:

https://www.cloudskillsboost.google/journeys/118



2. DeepLearning.AI 打造的 AI 课程——面向开发人员的 ChatGPT  Prompt 工程课程



这是一个短期课程,由吴恩达的 DeepLearning.AI 与 OpenAI 共同制作。在这个课程中,您将学习如何使用大型语言模型 (LLM) 快速构建新的强大应用程序。 使用 OpenAI API,您将能够快速构建学习创新和创造价值的能力,而这在以前是成本高昂、技术含量高或根本不可能的。 


这门短期课程由 Isa Fulford ( 来自 OpenAI ) 和吴恩达 ( 来自 DeepLearning.AI) 教授,将介绍 LLM 的工作原理,提供即时工程的最佳实践,并展示如何在应用程序中使用 LLM API 来执行各种任务,包括:


  • 总结(例如,总结用户评论)

  • 推断(例如,情感分类、主题提取)

  • 转换文本(例如,翻译、拼写和语法更正)

  • 扩展(例如,自动撰写电子邮件)


此外,您将学习编写有效 prompt 的两个关键原则,即如何系统地设计好的提示,并学习构建自定义聊天机器人。

课程链接:

https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/


3. 适用于所有人的 AI 课程,吴恩达亲自授课


这个课程由 DeepLearning.AI 创始人兼 Coursera 联合创始人吴恩达授课,所有人都可学习。


在本课程中,您将学习:


  • 常见 AI 术语背后的含义,包括神经网络、机器学习、深度学习和数据科学

  • AI 实际上可以做什么和不能做什么

  • 如何发现将 AI 应用于您自己组织中的问题的机会

  • 构建机器学习和数据科学项目的感觉如何

  • 如何与 AI 团队合作并在公司中制定人工智能战略

  • 如何引导围绕 AI 的道德和社会讨论



尽管本课程主要是非技术性的,但工程师也可以通过本课程来学习人工智能的业务方面。


课程链接:https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone/home/week/1



4. 学习如何 Prompt ——Learning Prompting


本课程专为初学者量身定制,如果您是人工智能和 Prompt 新手,那么这个课程是一个很好的入门学习资料,也是我见过最全面的。课程内容非常丰富,内容涵盖从 AI 简介到高级 Prompt 工程技术。这个课程支持多语种学习,包括简体中文,非常方便。


课程链接:https://learnprompting.org/zh-Hans/docs/category/-basics



5. 高级 ChatGPT 完整指南


这个教程由 Rowan Cheung 和 The Rundown AI 制作,教你通过 5 步实现 ChatGPT 从入门到精通。


教程链接:

https://vaulted-polonium-23c.notion.site/Advanced-ChatGPT-Full-Guide-ac6aa68840bc427c83f4611dd2642f83



6. 哈佛大学 CS50 AI 课程


CS50 的 Python 人工智能课程探讨了现代人工智能基础的概念和算法,深入探讨了产生游戏引擎、手写识别和机器翻译等技术的思想。 通过实践项目,学生可以接触到图搜索算法、分类、优化、强化学习以及人工智能和机器学习中的其他主题背后的理论,因为他们将它们整合到自己的 Python 程序中。 在课程结束时,学生将获得在图书馆进行机器学习的经验以及人工智能原理的知识,使他们能够设计自己的智能系统。


这个课程专业性极强,不适合小白,对 AI 专业技术人员来说却是非常好的资源,更何况课程的导师还是哈佛大学计算机科学实践专业的教授。


这个课程分为两个版本,付费和免费。付费版可以在完成学习之后获得认证证书。免费版可以获取视频和文本学习资料,都可直接下载,视频有字幕文件。


课程链接:https://learning.edx.org/course/course-v1:HarvardX+CS50AI+1T2020/home


7. 斯坦福深度学习课程


这个课程总共 23 个课时,教授内容涵盖:


  • 应用于 NLP 的有效现代深度学习方法的基础。

  • 对人类语言的整体理解以及理解和产生它们的困难

  • 了解针对 NLP 中的一些主要问题构建系统(在 Pytorch 中)的能力。


。。。。非常专业且有深度,一看就是针对高级技术人员的。课程全免费,有英文字幕。


课程链接:https://www.youtube.com/watch?v=rmVRLeJRkl4&list=PLoROMvodv4rOSH4v6133s9LFPRHjEmbmJ&index=1


最后推荐你一个好东西,https://supertools.therundown.ai,这个网站收集了大量当下最流行的 AI 工具,按用途进行了详细分类,并且注明了这些工具是否需要付费。

【免责声明】市场有风险,投资需谨慎。本文不构成投资建议,用户应考虑本文中的任何意见、观点或结论是否符合其特定状况。据此投资,责任自负。

DeFi之道
数据请求中
查看更多

推荐专栏

数据请求中
在 App 打开