9 개의 무료 스탠포드 AI 코스

소개

인공 지능 (AI)은 산업에 혁명을 일으키고 다양한 분야에서 전례없는 가능성을 잠금 해제하고 있습니다. AI Research의 주요 기관인 Stanford University는 AI 여행을 시작하거나 발전시키는 데 도움이되는 풍부한 무료 온라인 과정을 제공합니다. 초보자이든 노련한 전문가이든,이 과정은 AI 개념과 방법론에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 이 기사는 스탠포드의 9 개의 무료 AI 과정을 강조합니다.

Analytics Vidhya 의이 무료 입문 AI 과정이 출발점으로 도움이 될 수도 있습니다.

목차

• 스탠포드에서 9 개의 무료 AI 코스
  • 감독 기계 학습 : 회귀 및 분류
  • 감독되지 않은 학습, 추천자 및 강화 학습
  • 고급 학습 알고리즘
  • 알고리즘 : 설계 및 분석
  • 파이썬을 통한 통계 학습
  • r을 사용한 통계 학습
  • 인공 지능 소개
  • AI 각성 : 경제적, 사회적 영향
  • 의료를위한 기계 학습의 기본 사항
• 자주 묻는 질문

스탠포드에서 9 개의 무료 AI 코스

다음은 Stanford University에서 제공하는 9 개의 무료 온라인 AI 과정입니다.

1. 감독 기계 학습 : 회귀 및 분류

코스 하이라이트

• 강사 : Andrew Ng
• 초점 : 감독 학습 기술.
• 주제 : 선형 및 로지스틱 회귀, 신경망.
• 주요 기능 : 실제 응용 프로그램, 프로그래밍 연습 및 평가.

전제 조건

• 선형 대수, 미적분학 및 확률에 대한 기본 지식.
• 프로그래밍 경험 (파이썬 또는 옥타브 권장).

설명

이 과정은 선형 및 로지스틱 회귀 및 신경망과 같은 핵심 기술을 다루는 감독 학습에 대한 철저한 소개를 제공합니다. 실습 과제는 이론적 개념을 강화합니다. 기계 학습 전문화의 초기 과정입니다.

2. 감독되지 않은 학습, 추천자 및 강화 학습

코스 하이라이트

• 강사 : Andrew NG, Eddy Shyu, Aarti Bagul
• 초점 : 감독되지 않고 강화 학습.
• 주제 : 클러스터링, 차원 감소, 추천 시스템, 강화 학습.
• 주요 기능 : 실제 프로젝트 및 실제 응용 프로그램.

전제 조건

• "감독 기계 학습 : 회귀 및 분류"또는 동등한 지식의 완료.
• 선형 대수, 미적분학 및 확률에 대한 이해.

설명

이 과정은 스탠포드의 기계 학습 전문화에서 두 번째로 감독되지 않은 학습과 추천 시스템 및 강화 학습의 응용을 탐구합니다. 표지되지 않은 데이터에서 통찰력을 추출하고 환경에서 학습하는 시스템을 구축하려는 학습자에게 이상적입니다.

3. 고급 학습 알고리즘

코스 하이라이트

• 강사 : Andrew NG, Eddy Shyu, Aarti Bagul
• 초점 : 고급 머신 러닝 알고리즘.
• 주제 : 딥 러닝, 감독되지 않은 학습, 생성 모델.
• 주요 기능 : 실습 과제 및 실제 사례 연구.

전제 조건

• "감독 기계 학습 : 회귀 및 분류"또는 동등한 지식의 완료.
• 선형 대수, 미적분학 및 확률에 대한 이해.

설명

머신 러닝 전문화 의이 마지막 과정은 이전 과정에서 설립 된 재단을 바탕으로 고급 머신 러닝 기술을 다룹니다. 복잡한 알고리즘에 대한 이해를 심화시키기 위해 학습자를 위해 설계되었습니다.

4. 알고리즘 : 설계 및 분석

코스 하이라이트

• 강사 : Tim Roughgarden
• 초점 : 핵심 알고리즘 원리.
• 주제 : 정렬, 검색, 그래프 알고리즘, 데이터 구조.
• 주요 특징 : 강력한 이론적 기초 및 실용적인 코딩 연습.

전제 조건

• 기본 프로그래밍 기술.
• 개별 수학 및 증거 기술에 대한 친숙 함.

설명

이 과정은 정렬, 검색 및 그래프 알고리즘을 포함한 기본 알고리즘 원리를 다룹니다. 실제 코딩 연습에 의해 보완 된 강력한 이론적 프레임 워크를 제공합니다.

5. 파이썬을 통한 통계 학습

코스 하이라이트

• 강사 : Trevor Hastie, Robert Tibshirani
• 초점 : Python을 사용한 통계적 방법 및 데이터 분석.
• 주제 : 선형 회귀, 분류, 리샘플링 방법, 감독되지 않은 학습.
• 주요 기능 : 실제 코딩 과제 및 사례 연구.

전제 조건

• 기본 통계 및 확률 지식.
• 파이썬 프로그래밍 경험.

설명

이 과정은 실습 파이썬 프로그래밍 초점을 가진 통계 학습 방법을 소개합니다. 인기있는 데이터 과학 언어를 사용하여 데이터 분석 기술을 향상시키려는 사람들에게 적합합니다.

6. r을 사용한 통계 학습

코스 하이라이트

• 강사 : Trevor Hastie, Robert Tibshirani
• 초점 : R을 사용한 통계 학습 방법
• 주제 : 선형 회귀, 분류, 리샘플링 방법, 감독되지 않은 학습.
• 주요 기능 : 실제 데이터 세트를 사용한 실제 코딩 할당.

전제 조건

• 기본 통계 및 확률 지식.
• R 프로그래밍에 대한 친숙 함.

설명

이 과정은 실제 데이터 분석에 통계적 방법을 적용하는 데 이상적인 R을 사용하여 통계 학습 기술에 대한 포괄적 인 소개를 제공합니다.

7. 인공 지능 소개

코스 하이라이트

• 강사 : Peter Norvig, Sebastian Thrun
• 초점 : 기초 AI 개념 및 응용 프로그램.
• 주제 : 검색 알고리즘, 논리, 확률, 기계 학습.
• 주요 특징 : 실제 예제가있는 AI의 광범위한 개요.

전제 조건

• 기본 프로그래밍 지식.
• 선형 대수 및 확률에 대한 친숙 함.

설명

이 입문 과정은 기계 학습 알고리즘 및 AI 응용 프로그램을 포함한 필수 개념과 기술을 다루는 AI에 대한 광범위한 개요를 제공합니다. AI 초보자에게는 훌륭한 출발점입니다.

8. AI 각성 : 경제적, 사회적 영향

코스 하이라이트

• 강사 : Stefano Ermon, Percy Liang
• 초점 : AI가 다양한 부문에 미치는 영향.
• 주제 : 경제적 영향, 사회적 변화, 윤리적 고려 사항, 미래 추세.
• 주요 기능 : 주요 전문가 및 실제 사례 연구의 통찰력.

전제 조건

• 구체적인 전제 조건은 없지만 AI의 사회적 영향에 대한 관심은 유익합니다.

설명

이 과정은 AI의 광범위한 영향을 탐구하여 경제와 사회에 미치는 영향에 중점을 둡니다. AI의 변형 효과를 이해하는 데 관심이있는 학습자에게 이상적입니다.

9. 의료를위한 기계 학습의 기초

코스 하이라이트

• 강사 : Nigam Shah, Matthew Lungren
• 초점 : 의료 분야의 기계 학습 응용 프로그램.
• 주제 : 예측 모델, 치료 효과 추정, 의료 데이터 분석.
• 주요 특징 : 사례 연구 및 실제 프로젝트.

전제 조건

• 기계 학습 개념에 대한 기본 이해.
• 의료 데이터 및 기본 프로그래밍 기술에 익숙합니다.

설명

이 과정은 의료진 결과, 예측 모델, 치료 효과 추정 및 임상 데이터 분석을 다루기 위해 기계 학습 기술을 적용하는 데 중점을 둡니다.

결론

Stanford의 무료 온라인 AI 과정은 AI 및 데이터 과학에 관심이있는 모든 사람에게 포괄적 인 리소스를 제공합니다. 이 과정은 귀중한 지식과 실용적인 기술을 습득하는 길을 제공하여 AI 여행을 시작하거나 기존 전문 지식을 향상시킬 수 있습니다.

자주 묻는 질문

Q1. Stanford의 AI 코스는 완전히 무료입니까? A. 예, 나열된 과정은 자유롭게 액세스 할 수 있습니다. 그러나 수수료는 완료 증명서를 신청할 수 있습니다.

Q2. 이 과정에 대한 전제 조건이 있습니까? A. 전제 조건은 다양합니다. 일부 코스는 초보자에게 친숙하지만 다른 코스는 컴퓨터 과학 및 수학에 대한 사전 지식이 필요합니다. 등록하기 전에 전제 조건을 확인하십시오.

Q3. 인증서를 얻을 수 있습니까? A. 인증서는 수수료로 제공되지만 과정 내용은 무료로 유지됩니다.

Q4. 이 과정은 완료하는 데 얼마나 걸립니까? A. 지속 시간은 다양합니다. 대부분은 자체적으로 진행되며 몇 주 또는 몇 달 안에 완료 될 수 있습니다.

Q5. 초보자에게 가장 적합한 코스는 무엇입니까? A. Andrew Ng의 "감독 기계 학습 : 회귀 및 분류"는 초보자에게 적극 권장됩니다.

위 내용은 9 개의 무료 스탠포드 AI 코스의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!