人工智能新手指南：免费获取全面且易于理解的 AI 教程 (人工智能新手怎么学)

人工智能（AI）正在迅速改变我们的世界，并提供了许多令人兴奋的机会。如果您想了解人工智能并开始自己的 AI 之旅，那么有很多免费资源可以帮助您入门。

顶级免费 AI 教程

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  Coursera 人工智能专业化课程
  
  ：Coursera 提供一系列由斯坦福大学和谷歌开发的免费 AI 课程。该专业化课程包括五个课程，涵盖人工智能的基础知识、机器学习、自然语言处理和计算机视觉。
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  Udacity 人工智能学院
  
  ：Udacity 提供了一系列由行业专家开发的免费 AI 课程。该学院涵盖了从人工智能的基础知识到深度学习和强化学习的各种主题。
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  edX 人工智能课程
  
  ：edX 提供了一系列由世界领先大学和机构开发的免费 AI 课程。该课程涵盖了从人工智能的历史到机器学习和深度学习的各种主题。
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  其他免费 AI 资源
  
  ：此链接提供了一个精选的免费 AI 教程、课程和资源列表，这些资源涵盖了从人工智能基础知识到机器学习和神经网络的广泛主题。

如何选择合适的 AI 教程

以下是选择合适的 AI 教程时需要考虑的一些因素：

• 您的技能水平：选择与您的现有技能和知识水平相匹配的教程。如果您是初学者，请从介绍性教程开始。如果您已经具备一些 AI 知识，您可以选择更高级的教程。
• 您的兴趣：选择涵盖您感兴趣主题的教程。如果您对机器学习感兴趣，请选择包含机器学习内容的教程。如果您对计算机视觉感兴趣，请选择包含计算机视觉内容的教程。
• 时间承诺：考虑您愿意投入的时间。某些教程需要几个小时才能完成，而其他教程则需要几个月才能完成。选择一个符合您日程安排的教程。
• 评级和评论：在选择教程之前，请阅读其他学生的评级和评论。这将帮助您了解教程的质量和难度。

开始您的 AI 之旅

现在您已经了解了顶级免费 AI 教程和如何选择合适的教程，是时候开始您的 AI 之旅了。选择一个教程，从今天开始学习！

人工智能是一个快速发展的领域，不断涌现新资源和机会。通过利用免费资源，您可以跟上这一领域并利用人工智能为您提供的机会。

新手如何学习编程？

学编程入门建议：1.学编程要从根本出发，从理论上来说，需要广泛的阅读。

了解算法的博大精深和计算机的基本理论。

2.从实践上来说，需要有广泛的练习，练习的广泛在于练习不同的内容。

然后就是创新精神和数学思维能力，这些都是需要培养的。

基础要打好学编程要具备一定的基础。

3.逻辑思维能力的培养、学程序设计要有一定的逻辑思维能力。

“思维能力”的培养要长时间的实践锻炼。

要想成为一名优秀的程序员，最重要的是掌握编程思想。

要做到这一点必须在反复的实践、观察、分析、比较、总结中逐渐地积累。

吴恩达Deeplearning.ai课程学习全体验：深度学习必备课程

吴恩达发布的 课程旨在传播人工智能知识，以帮助更多人掌握深度学习的基础。

一周后，许多人已经完成了前三门课程的学习。

这些课程适合对认知科学和人工智能感兴趣的全职工作者及家庭成员。

学习深度学习从业者和机器学习工程师通常需要大量时间处理抽象工作，深入了解学习算法的本质，包括手动编写反向传播，不仅有趣，而且能学到很多知识。

课程内容全面，采用自下而上的方式，从单一神经元（逻辑回归）的角度介绍神经网络，逐步增加复杂性。

吴恩达从《机器学习》课程中遗漏的信息入手，通过精心挑选的课程、适当长度的视频和准确设置的信息块，使知识易于理解。

学生在四周课程结束时，能掌握构建复杂神经网络的核心知识，如损失函数、梯度下降和向量化并行 python（numpy）实现。

课程还包括循序渐进的数学和编程概念讲解，确保学生对数学和代码保持兴趣。

课程资料丰富，包括视频讲解、测试工具和 Jupyter notebook 编程作业。

视频使用幻灯片展示和吴恩达本人的笔记，提供了一种能集中注意力的学习方式。

测试安排在每个视频之后，以选择题形式出现，如果完整观看视频，问题通常很容易回答。

编程作业使用 Jupyter notebook，具有良好的引导顺序结构，代码长度适中，大多数题目可以使用一行代码完成。

课程适合对神经网络原理感兴趣的任何人，包括对构建神经网络工具感兴趣的人。

数学基础较弱的学生不必担心，吴恩达会详细解释微积分问题，确保学生专注于构建神经网络。

编程基础较弱的学生可以在 codecademy 学习 python 的基础知识。

课程内容与 Jeremy Howard 的 · Making neural nets uncool again 课程相比，吴恩达的课程从构建神经网络的底层原理开始，而 课程主要从上而下教授深度学习。

学习这门课程的最佳方法是先完成吴恩达在 Coursera 上发布的机器学习课程，然后完成 Jeremy Howard 的深度学习课程的第一部分。

如果能顺利构建深度神经网络，再学习吴恩达的 课程。

课程设计精良，提供大量工具和资源，有助于提高学习效率。

通过这门课程，学生可以深入理解深度学习背后的知识，获得宝贵的实践经验，以及解决复杂工程问题的能力。

Hugging Face教程 – 1、transformers模型库

深入理解Hugging Face库与Transformers模型：关键组件与应用场景

Hugging Face是一个致力于构建和分享自然语言处理（NLP）工具的开源社区。

他们的使命是通过提供高效、易于使用的工具，降低开发复杂性，推动NLP领域的发展。

通过本教程，我们将深入了解Hugging Face库以及其核心组件Transformers模型库，探索它们在不同NLP任务中的应用。

课程概述与目标

Hugging Face承诺提供免费且无广告的教程资源。

本课程旨在通过翻译自官方教程，为学习者提供一个全面、深入的指南，旨在帮助理解Hugging Face库及其在自然语言处理领域的应用。

课程要求与推荐进阶学习路径

完成本课程后，推荐进一步学习Hugging Face的“自然语言处理专业课程”（需付费）。

该课程涵盖了传统NLP模型知识，如朴素贝叶斯和长短期记忆网络（LSTM），同时也提供了对其他学习资源的推荐，例如李钢老师的“统计学习基础”和李沐的“动手学深度学习”。

关键团队成员简介

本课程团队由领域内顶尖专家组成，包括：

课程内容概览

本课程将逐步引导您了解自然语言处理的基本概念及其在Transformer模型中的应用。

首先，我们将快速回顾自然语言处理的定义和重要性，探讨NLP在处理文本序列和理解人类语言中的作用。

随后，我们将深入探讨Transformer模型的定义、功能以及如何使用pipeline()函数进行操作。

Transformer模型与应用

Transformer模型能够解决广泛的NLP任务，包括但不限于文本分类、情感分析、文本生成、翻译、问答系统、文本摘要等。

通过pipeline()函数，您可以轻松地对文本进行处理和分析，而无需深入了解模型的内部结构。

模型部署与共享

Hugging Face Hub提供了一个平台，允许用户上传、分享和下载预训练模型。

通过这个平台，您可以将自己开发的模型或数据集发布到网上，以便其他用户下载和使用。

同时，Hub支持创建帐户、上传模型或数据集的流程，极大地促进了模型的共享和交流。

实例展示与实践

在课程中，我们将通过使用pipelines函数展示如何解决零样本文本分类、文本生成、使用预训练模型进行翻译等任务。

通过实践操作，您将熟悉如何在不同情境下调用和配置pipeline()函数，以满足特定的NLP需求。

模型微调与定制化

我们还将讨论模型微调的概念，即在预训练模型基础上进行调整，以适应特定任务。

通过微调，您可以优化模型以适应特定数据集的特性，从而提高任务的性能。

此外，我们将介绍如何根据需要定制pipeline()函数，以满足个性化的需求。

总结

通过本教程，您将全面了解Hugging Face库及其Transformers模型库的核心组件、应用及其背后的团队。

无论是对于自然语言处理领域的入门学习者还是有一定经验的开发者，本教程都将提供有价值的资源，帮助您掌握构建和应用NLP解决方案的技能。