IT-сфера,
особенно в последнее время, развивается стремительными шагами. Во многом это
заслуга появившегося искусственного интеллекта, помогающего справляться с
рядовыми задачами, и значительно расширяющего область применения
соответствующих технологий. Вот только в школах не научат правильно обращаться
с ИИ. Где же найти подобную информацию?
В эту подборку мы включили десять бесплатных курсов от
Стэнфордского университета. С их помощью удастся познакомиться с принципами ИИ,
а также развить свои навыки одновременно в нескольких направления IT-сферы.
Computer Science с нуля
Базовый курс информатики для тех, кто только приступил к
изучению данной отрасли. Участники смогут провести простые эксперименты с
маленькими кусочками кода, узнать побольше о ПК и его возможностях. Курс
расширит базовые познания, и расскажет, что такое аппаратное и программное
обеспечение, в чем заключается их важность, и многое другое.
Старт в ИИ: основы и применения
Первое знакомство с искусственным интеллектом. Курс
предлагает пользователям узнать побольше о машинном изучении, о вероятностном
рассуждении, робототехнике
базовые знания о структуре ИИ, и начнут лучше понимать принципы его работы.
ИИ для робототехники
Машинное обучение становится фундаментальным навыком, так
как создание программного обеспечения получило новую ветвь развития. Пройдя
данный курс, пользователи смогут частично освоить профессию инженера по
машинному обучению. Первый шаг — изучение основ программирования на Python, второй — линейная
алгебра и нейронные сети. И, только после этого, можно приступить к изучению
концепций машинного обучения.
Введение в Python
Курс рассказывает о работе с Python. В течении семи уроков
пользователи получат представление о данном языке программирования,
используемых функциях и особенностях кода. Уже на шестом уроке участники смогут
создавать собственную среду программирования для написания и запуска скриптов Python.
Введение в машинное обучение
Курс состоит из 17 занятий, во время которых вы сможете
познакомиться с полным процессом изучения данных при помощи машинного обучения.
В самом конце проводится своеобразное тестирование, позволяющее применить
полученные знания к реальным данным.
Как построить успешную карьеру
Строительство карьеры — непростая задача. Большинство людей
даже не имеют представления о том, с чего нужно начать. Для тех, кто ещё не
определился, и был подготовлен данный курс. Короткий модуль помогает сделать
практические шаги в планировании карьеры. В основе курса лежит подход
дизайн-мышления, ориентированный на всех людей. С его помощью можно разработать
персональный подход к поиску подходящей для себя профессии.
Курс по базам данных и SQL
Курс является самостоятельной частью темы «База данных». Он
существует в рамках бесплатных уроков, запущенных Стэнфордом ещё 14 лет назад. Курс
предлагает пользователям познакомиться с реляционными базами данных и весьма
подробно изучает SQL.
Последний является стандартным языком запросов для систем реляционных баз
данных.
Основы кодинга на R
На протяжении этого курса пользователи смогут больше узнать
про R: бесплатный язык
программирования и программной среды, используемый для проведения
статистических вычислений и графики. Чаще всего R пользуются аналитики данных и лица,
отвечающие за обработку информации внутри компании.
Статистическое моделирование и наука о данных
Быстрое знакомство с базовыми инструментами, относящимися к
статистическому моделированию и науке о данных. Курс предлагает рассмотреть как
привычные, укоренившиеся методики, так и инновационные подходы, и то, как их
можно использовать в R.
Программирование на Max MSP для создания программ за пару минут
MAX
является мощной платформой, объединяющей в себе множество инструментов,
использующихся для работы с графикой, звуком, интерактивностью
сервиса можно создавать простые программы буквально за пару минут, при этом не
потребуется углубленно погружаться в программирование.
Нельзя отрицать, что искусственный интеллект является частью
нашего будущего. Тем, кто планирует идти трудиться в сферу IT, необходимо как можно раньше
познакомиться с принципами ИИ, чтобы в дальнейшем было легче освоить выбранную профессию.
Изображение в превью: