Einführung
Künstliche Intelligenz (KI) verändert ganze Branchen und schafft in vielen Bereichen neue Möglichkeiten. Die Stanford College, die für ihre Beiträge zur KI-Forschung bekannt ist, bietet mehrere kostenlose Kurse an, die Ihnen den Einstieg in dieses spannende Gebiet erleichtern oder Ihr Wissen erweitern können. Egal, ob Sie Anfänger oder erfahrener Profi sind, diese Kurse bieten wertvolle Einblicke in KI-Konzepte und -Techniken. In diesem Artikel stellen wir neun KI-Kurse von Stanford vor, die kostenlos on-line verfügbar sind.
In der Zwischenzeit können Sie sich das hier ansehen Kostenloser Einführungskurs zum Thema KI angeboten von Analytics Vidhya, das Ihnen den Einstieg erleichtern kann.
9 kostenlose KI-Kurse von Stanford
Hier sind 9 kostenlose On-line-Kurse zu KI, die von Stanford angeboten werden.
1. Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung
Kurs-Highlights
- Dozent: Andrew Ng
- Schwerpunkt: Techniken des überwachten Lernens.
- Themen: Lineare Regression, logistische Regression, neuronale Netze.
- Hauptfunktionen: Praktische Beispiele, Programmieraufgaben und Checks zum Prüfen des Verständnisses.
Voraussetzungen
- Grundlegende Kenntnisse der linearen Algebra, der Differenzialrechnung und der Wahrscheinlichkeitsrechnung.
- Vertrautheit mit der Programmierung (vorzugsweise in Python oder Octave).
Beschreibung
Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in überwachtes Lernen. Es behandelt wichtige Techniken wie lineare und logistische Regression sowie neuronale Netzwerke. Es enthält praktische Aufgaben, die dabei helfen, die grundlegenden theoretischen Konzepte zu festigen. Der Inhalt ist anfängerfreundlich und ist der erste Kurs im Spezialisierungskurs „Machine Studying“.
2. Unüberwachtes Lernen, Empfehlungsprogramme, bestärkendes Lernen
Kurs-Highlights
- Dozenten: Andrew Ng, Eddy Shyu, Aarti Bagul.
- Schwerpunkt: Techniken des unüberwachten Lernens und des bestärkenden Lernens.
- Themen: Clustering, Dimensionsreduktion, Empfehlungssysteme, bestärkendes Lernen.
- Hauptmerkmale: Praktische Projekte und Anwendungen.
Voraussetzungen
- Abschluss des Kurses „Supervised Machine Studying: Regression and Classification“ oder gleichwertige Kenntnisse.
- Verständnis von linearer Algebra, Infinitesimalrechnung und Wahrscheinlichkeitsrechnung.
Beschreibung
Dieser Kurs ist der zweite Kurs in Stanfords Spezialisierungsrichtung „Machine Studying“. Er untersucht unüberwachte Lerntechniken und ihre Anwendung in Empfehlungssystemen und bestärkendem Lernen. Er ist ultimate für Lernende, die verstehen möchten, wie man Erkenntnisse aus unmarkierten Daten gewinnt und Systeme entwickelt, die aus ihrer Umgebung lernen.
3. Fortgeschrittene Lernalgorithmen
Kurs-Highlights
- Dozenten: Andrew Ng, Eddy Shyu, Aarti Bagul.
- Schwerpunkt: Fortgeschrittene Algorithmen für maschinelles Lernen.
- Themen: Deep Studying, unüberwachtes Lernen, generative Modelle.
- Hauptmerkmale: Praktische Aufgaben und reale Anwendungen.
Voraussetzungen
- Abschluss des Kurses „Supervised Machine Studying: Regression and Classification“ oder gleichwertige Kenntnisse.
- Verständnis von linearer Algebra, Infinitesimalrechnung und Wahrscheinlichkeitsrechnung.
Beschreibung
Diese letzte Charge im Spezialisierungskurs „Maschinelles Lernen“ werden fortgeschrittenere Techniken des maschinellen Lernens gelehrt. Es baut auf den Grundlagen des Kurses „Überwachtes maschinelles Lernen“ auf und richtet sich an alle, die ihr Verständnis komplexer Algorithmen und ihrer Anwendungen vertiefen möchten.
4. Algorithmen: Design und Analyse
Kurs-Highlights
- Dozenten: Tim Roughgarden.
- Schwerpunkt: Grundprinzipien der Algorithmen.
- Themen: Sortieren, Suchen, Graphenalgorithmen, Datenstrukturen.
- Hauptmerkmale: Gründliche theoretische Grundlage und praktische Programmierübungen.
Voraussetzungen
- Grundlegende Programmierkenntnisse.
- Vertrautheit mit diskreter Mathematik und Beweistechniken.
Beschreibung
Dieser Kurs behandelt die grundlegenden Prinzipien von Algorithmen, einschließlich Sortier-, Such- und Graphenalgorithmen. Es bietet eine solide theoretische Grundlage sowie praktische Programmierübungen. Es ist für jeden geeignet, der die Mechanik hinter dem Entwurf und der Analyse von Algorithmen verstehen möchte.
5. Statistisches Lernen mit Python
Kurs-Highlights
- Dozenten: Trevor Hastie, Robert Tibshirani.
- Schwerpunkt: Statistische Methoden und Datenanalysetechniken mit Python.
- Themen: Lineare Regression, Klassifizierung, Resampling-Methoden, unüberwachtes Lernen.
- Hauptfunktionen: Praktische Codierungsaufgaben und Fallstudien.
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung.
- Vertrautheit mit der Python-Programmierung.
Beschreibung
Dieser Kurs stellt statistische Lernmethoden vor und legt dabei großen Wert auf praktisches Programmieren in Python. Es ist für alle geeignet, die ihre Datenanalysefähigkeiten mithilfe einer in den Bereichen Datenwissenschaft und KI weit verbreiteten Programmiersprache verbessern möchten.
6. Statistisches Lernen mit R
Kurs-Highlights
- Dozenten: Trevor Hastie, Robert Tibshirani.
- Schwerpunkt: Statistische Lernmethoden mit R.
- Themen: Lineare Regression, Klassifizierung, Resampling-Methoden, unüberwachtes Lernen.
- Hauptfunktionen: Praktische Codierungsaufgaben unter Verwendung realer Datensätze.
Voraussetzungen
- Grundkenntnisse in Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung.
- Vertrautheit mit der R-Programmierung.
Beschreibung
Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in statistische Lerntechniken mit Schwerpunkt auf der praktischen Umsetzung mit R. Es ist ultimate für alle, die statistische Methoden auf reale Datenanalyseprobleme anwenden möchten.
7. Einführung in die künstliche Intelligenz
Kurs-Highlights
- Dozenten: Peter Norvig, Sebastian Thrun.
- Schwerpunkt: Grundlegende Konzepte und Anwendungen der KI.
- Themen: Suchalgorithmen, Logik, Wahrscheinlichkeit, maschinelles Lernen.
- Hauptmerkmale: Umfassender Überblick über KI einschließlich praktischer Beispiele.
Voraussetzungen
- Grundlegende Programmierkenntnisse.
- Vertrautheit mit linearer Algebra und Wahrscheinlichkeit.
Beschreibung
Dieser Einführungskurs bietet Lernenden, die gerade erst mit KI beginnen, einen umfassenden Überblick über KI. Es behandelt grundlegende Konzepte und Techniken, darunter Algorithmen für maschinelles Lernen und die Anwendungen von KI. Es ist ein großartiger Ausgangspunkt für KI-Neulinge und bietet eine solide Grundlage, auf der in fortgeschritteneren Kursen aufgebaut werden kann.
8. Das KI-Erwachen: Auswirkungen auf Wirtschaft und Gesellschaft
Kurs-Highlights
- Dozenten: Stefano Ermon, Percy Liang.
- Schwerpunkt: Auswirkungen der KI auf verschiedene Sektoren.
- Themen: Wirtschaftliche Auswirkungen, gesellschaftliche Veränderungen, ethische Überlegungen, zukünftige Developments.
- Hauptmerkmale: Einblicke von führenden Experten und Fallstudien aus der Praxis.
Voraussetzungen
- Keine besonderen Voraussetzungen, aber ein Interesse an KI und ihren gesellschaftlichen Auswirkungen ist von Vorteil.
Beschreibung
Dieser Kurs untersucht die umfassenderen Auswirkungen von KI und konzentriert sich dabei auf ihre Auswirkungen auf Wirtschaft und Gesellschaft. Es ist ultimate für Lernende, die verstehen möchten, wie KI die Welt prägt und welche Herausforderungen und Chancen sie mit sich bringt.
9. Grundlagen des maschinellen Lernens im Gesundheitswesen
Kurs-Highlights
- Dozenten: Nigam Shah, Matthew Lungren.
- Schwerpunkt: Anwendung von maschinellem Lernen im Gesundheitswesen.
- Themen: Vorhersagemodelle, Abschätzung der Behandlungswirkung, Analyse von Gesundheitsdaten.
- Hauptmerkmale: Fallstudien und praktische Projekte.
Voraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis von Konzepten des maschinellen Lernens.
- Vertrautheit mit Gesundheitsdaten und grundlegenden Programmierkenntnissen.
Beschreibung
Dieser Kurs konzentriert sich auf den Einsatz von maschinellem Lernen im Gesundheitswesen. Es behandelt Themen wie Vorhersagemodelle, Abschätzung von Behandlungseffekten und klinische Datenanalyse. Es ist perfekt für alle, die maschinelle Lerntechniken anwenden möchten, um die Ergebnisse im Gesundheitswesen zu verbessern.
Lesen Sie auch: Maschinelles Lernen und KI für das Gesundheitswesen im Jahr 2024
Abschluss
Diese kostenlosen On-line-Kurse von Stanford bieten eine Fülle von Wissen und praktischen Fähigkeiten für alle, die sich für KI und Datenwissenschaft interessieren. Von Grundlagenkursen bis hin zu Spezialthemen wie Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und bestärkendes Lernenes ist für jeden etwas dabei. Diese Kurse sind hervorragende Ressourcen, um Ihnen den Einstieg in die KI zu erleichtern oder Ihre Karriere voranzutreiben, indem Sie sich über die neuesten Entwicklungen in der KI auf dem Laufenden halten. Additionally los, entdecken Sie! Viel Spaß beim Lernen!
Häufig gestellte Fragen
A. Ja, die in diesem Artikel aufgeführten KI-Kurse sind kostenlos on-line verfügbar. Wenn Sie jedoch ein Abschlusszertifikat wünschen, müssen Sie möglicherweise eine Gebühr zahlen.
A. Während einige Kurse, wie „Supervised Machine Studying“ von Andrew Ng, für Anfänger geeignet sind, erfordern andere möglicherweise Vorkenntnisse in Informatik und Mathematik. Überprüfen Sie vor der Anmeldung die Voraussetzungen.
A. Gegen eine Gebühr können Sie ein Zertifikat erwerben. Die Kursinhalte sind jedoch völlig kostenlos.
A. Die Kursdauer variiert, da die meisten Kurse im eigenen Tempo absolviert werden. Sie können, je nach Tempo, innerhalb von ein paar Wochen bis ein paar Monaten abgeschlossen werden.
A. Für Anfänger ist der Kurs „Supervised Machine Studying: Regression and Classification“ von Andrew Ng sehr zu empfehlen. Er behandelt umfassend die Grundlagen von ML und KI.