fbpx

6 Situs Belajar Kecerdasan Buatan dan Machine Elearning Online Gratis Terbaik, Tertarik!

Machine elearning – Landasan dasar dalam prinsip dan praktik seputar kecerdasan buatan (AI), otomasi , dan sistem kognitif adalah sesuatu yang cenderung menjadi semakin bernilai, terlepas dari bidang bisnis, keahlian, atau profesi Anda.

Untungnya, hari ini Anda tidak perlu menghabiskan waktu bertahun-tahun untuk belajar di universitas untuk mengenal teknologi yang tampaknya sangat rumit ini. Semakin banyak kursus online bermunculan dalam beberapa tahun terakhir yang mencakup segala hal mulai dari dasar hingga implementasi lanjutan.

Beberapa ditujukan pada orang yang ingin terjun langsung ke pengkodean jaringan saraf tiruan mereka sendiri, dan dimengerti mengasumsikan tingkat kemampuan teknis tertentu. Lainnya bermanfaat bagi mereka yang ingin mempelajari bagaimana teknologi ini dapat diterapkan oleh siapa saja, terlepas dari keahlian teknis sebelumnya, untuk memecahkan masalah-masalah nyata.

Dalam postingan ini saya akan memberikan ikhtisar dari beberapa yang gratis terbaik yang tersedia saat ini.

kecerdasan-buatan-teknoiot 6 Situs Belajar Kecerdasan Buatan dan Machine Elearning Online Gratis Terbaik, Tertarik!
Credits: Teknoiot

6 Situs Belajar Kecerdasan Buatan Online Gratis Terbaik Saat Ini

Belajar dengan Google AI

Sumber daya yang baru diluncurkan ini adalah bagian dari rencana Google untuk memperluas pemahaman tentang AI di kalangan masyarakat umum. Materi secara perlahan ditambahkan tetapi sudah berisi kursus kilat Machine Learning with TensorFlow (pustaka pembelajaran mesin Google).

Baca Juga:  6 Rekomendasi Buku Artificial Intelligence Terbitan Luar Negeri

Kursus ini mencakup dasar dari pengantar dasar untuk pembelajaran mesin, untuk memulai dengan TensorFlow, untuk merancang dan melatih jaring saraf.

Perangkat ini dirancang sedemikian rupa sehingga mereka yang tidak memiliki pengetahuan sebelumnya tentang machine elearning dapat melompat tepat di awal, mereka yang memiliki pengalaman dapat memilih atau memilih modul yang menarik bagi mereka, sementara para ahli machine elearning dapat menggunakannya sebagai pengantar TensorFlow.

Google – Machine Elearning

Ini adalah kursus yang sedikit lebih mendalam dari Google yang ditawarkan melalui Udacity. Dengan demikian, ini tidak ditujukan untuk pemula lengkap dan mengasumsikan beberapa pengalaman machine elearning sebelumnya, ke titik di mana Anda setidaknya akrab dengan metode pembelajaran yang diawasi.

Ini berfokus pada pembelajaran yang mendalam, dan desain sistem pengajaran mandiri yang dapat belajar dari kumpulan data yang besar dan kompleks.

Kursus ini ditujukan untuk mereka yang ingin menerapkan machine elearning, teknologi jaringan saraf untuk bekerja sebagai analis data, ilmuwan data atau insinyur pembelajaran mesin serta individu yang ingin memanfaatkan sebagian besar perpustakaan sumber terbuka dan bahan yang tersedia.

Universitas Stanford – Machine Elearning

Kursus ini ditawarkan melalui Coursera dan diajarkan oleh Andrew Ng, pendiri unit penelitian pembelajaran dalam Google, Google Brain, dan kepala AI untuk Baidu.

Seluruh kursus dapat dipelajari secara gratis, meskipun ada juga opsi untuk membayar sertifikasi yang tentu saja dapat berguna jika Anda berencana untuk menggunakan pemahaman Anda tentang kecerdasan buatan untuk meningkatkan prospek karir Anda.

Baca Juga:  Apa Itu Jaringan Saraf Tiruan Atau Artificial Neural Network ?

Kursus ini mencakup spektrum implementasi machine elearning dunia nyata dari pengenalan suara dan meningkatkan pencarian web, sambil masuk ke kedalaman teknis dengan topik statistik seperti regresi linier, metode backpropagation di mana jaringan saraf “belajar”, dan tutorial Matlab – satu dari bahasa pemrograman yang paling banyak digunakan untuk alat kecerdasan buatan berbasis probabilitas.

Universitas Columbia – Machine Elearning

Kursus ini juga tersedia secara keseluruhan untuk online gratis, dengan opsi untuk membayar sertifikasi jika Anda membutuhkannya.

Ini berjanji untuk mengajarkan model, metode dan aplikasi untuk memecahkan masalah dunia nyata menggunakan metode probabilistik dan non-probabilistik serta pembelajaran yang diawasi dan tidak terawasi.

Untuk mendapatkan hasil maksimal dari kursus Anda harus berharap untuk menghabiskan sekitar delapan hingga sepuluh jam seminggu untuk materi dan latihan, selama 12 minggu – tetapi ini adalah pendidikan tingkat Ivy League gratis sehingga Anda tidak akan berharap untuk menjadi angin sepoi-sepoi.

Ini ditawarkan melalui penyedia kursus online edX nirlaba, di mana ia merupakan bagian dari nanodegree Inteligensi Buatan.

Nvidia – Dasar-Dasar Machine Elearning untuk Visi Komputer

Visi komputer adalah sub-disiplin bidang kecerdasan buatan dalam membangun komputer yang dapat “melihat” dengan memproses informasi visual dengan cara yang sama seperti yang dilakukan otak kita.

Selain dasar-dasar teknis, ini mencakup cara mengidentifikasi situasi atau masalah yang dapat mengambil manfaat dari penerapan mesin yang mampu mengenali objek dan klasifikasi gambar.

Baca Juga:  Apa itu Smart Home Bagaimana Teknologi dan Manfaatnya

Sebagai produsen unit pemrosesan grafis (GPU), Nvidia secara tidak mengejutkan mencakup bagian penting dari mesin grafis bertenaga tinggi ini, yang sebelumnya terutama ditujukan untuk menampilkan gambar terdepan, telah berperan dalam kemunculan luas aplikasi penglihatan komputer.

Penilaian akhir mencakup membangun dan menggunakan aplikasi jaringan saraf, dan sementara keseluruhan program dapat dipelajari dengan kecepatan Anda sendiri, Anda harus menghabiskan sekitar delapan jam untuk materi tersebut.

MIT – Machine Elearning untuk Mobil
self-driving

Seperti dengan kursus di atas, MIT mengambil pendekatan menggunakan satu aspek utama dunia nyata dari kecerdasan buatan sebagai titik awal untuk mengeksplorasi teknologi spesifik yang terlibat.

Mobil self-driving yang secara luas diharapkan menjadi bagian dari kehidupan kita sehari-hari mengandalkan kecerdasan buatan untuk memahami semua data yang mengenai berbagai sensor kendaraan dan menavigasi jalan dengan aman. Ini melibatkan mesin pengajaran untuk menafsirkan data dari sensor-sensor itu seperti otak kita sendiri menafsirkan sinyal dari mata, telinga, dan sentuhan kita.

Ini mencakup penggunaan simulator MIT DeepTraffic, yang menantang siswa untuk mengajarkan mobil simulasi untuk mengemudi secepat mungkin di sepanjang jalan yang sibuk tanpa bertabrakan dengan pengguna jalan lainnya.

Ini adalah kursus yang diajarkan di MIT untuk pertama kalinya tahun lalu, dan semua materi termasuk video ceramah dan latihan tersedia secara online – namun Anda tidak akan dapat memperoleh sertifikasi.