Chào mừng bạn đến với hướng dẫn Udacity trí tuệ nhân tạo Nanodegree của chúng tôi!
Trí tuệ nhân tạo – AI là gì? Trí tuệ nhân tạo ở xung quanh chúng ta - ô tô tự lái, trợ lý thông minh, công cụ giám sát mạng xã hội, đề xuất chương trình truyền hình, v.v…
Trí tuệ nhân tạo có thể được giải thích là sự mô phỏng trí thông minh của con người trong máy móc. Chúng được lập trình để hoạt động như con người cũng như suy nghĩ như chúng ta. Tuy nhiên, chúng sẽ không bao giờ thể hiện trí thông minh, ý thức và cảm xúc tự nhiên như chúng ta.
Vì trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực phát triển nhanh như vậy, nên cũng có nhu cầu cao về các chuyên gia. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về AI là gì và mở rộng kiến thức của mình, Udacity AI Nanodegree là một trong những lựa chọn được đề xuất nhiều nhất. Đó là một chương trình mở rộng sẽ cung cấp cho bạn kiến thức và kỹ năng ứng dụng được trong lĩnh vực này.
Trong bài đánh giá Udacity trí tuệ nhân tạo Nanodegree này, chúng ta sẽ xem xét kỹ chương trình này, phân tích các khóa học đi kèm, người hướng dẫn, giá, và hơn thế nữa. Tất cả những điều đó chỉ để trả lời câu hỏi - liệu Udacity AI Nanodegree có đáng quan tâm không?
Ở phần cuối của bài viết này, tôi cũng sẽ cung cấp cho bạn các khóa học được đề xuất khác và các Nanodegrees về AI do Udacity cung cấp. Vì vậy, bạn chắc chắn nên kiểm tra chúng để biết kiến thức và kỹ năng chuyên sâu.
Hãy bắt đầu bài đánh giá Udacity trí tuệ nhân tạo Nanodegree này bằng cách hiểu thêm về trí tuệ nhân tạo và lý do tại sao lĩnh vực này đáng để nghiên cứu.
Mục lục
- 1. Udacity Trí tuệ nhân tạo Nanodegree: Hiểu về Trí tuệ nhân tạo – AI là gì?
- 2. Udacity Trí tuệ nhân tạo Nanodegree (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- 2.1. Bạn có thể đăng ký Udacity Trí tuệ nhân tạo Nanodegree không?
- 2.2. Các khóa học có trong AI Udacity
- 2.3. Người hướng dẫn của bạn
- 2.4. Lợi ích của Udacity Trí tuệ nhân tạo Nanodegree
- 2.5. Giá Udacity Trí tuệ nhân tạo Nanodegree
- 3. Các khóa học AI & Nanodegree khác của Udacity
- 3.1. Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo (Đăng ký tại đây)
- 3.2. Deep Learning Nanodegree (Đăng ký tại đây)
- 3.3. Trở thành kỹ sư học máy Nanodegree (Đăng ký tại đây)
- 3.4. Lập trình AI với Python Nanodegree (Đăng ký tại đây)
- 4. Kết luận
Udacity Trí tuệ nhân tạo Nanodegree: Hiểu về Trí tuệ nhân tạo – AI là gì?
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực tập trung vào việc chế tạo những cỗ máy có khả năng thay đổi công việc của con người hoặc chỉ đơn giản là hỗ trợ chúng ta khi thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí tuệ con người.
Ưu đãi mới nhất đang hoạt động ngay bây giờ:
SAVE 50%
DataCamp End of Year Sale
Unlock a year of unlimited data and AI learning at half the price! This is your final call to save big on expertise for 2025. Act fast and secure your 50% discount with DataCamp's End of Year Sale – the clock is ticking!
Trí tuệ nhân tạo hoạt động bằng cách thu thập và kết hợp lượng dữ liệu khổng lồ cho phép phần mềm tự động học hỏi từ đó bằng cách phân tích các tính năng và mẫu khác nhau được tìm thấy trong dữ liệu.
Tuy nhiên, ngay cả khi máy móc được dạy để hoạt động giống như con người, bạn không thể dạy chúng cảm xúc và ý thức mà một người có. Đây không phải là điểm khác biệt duy nhất giữa trí thông minh của máy móc và con người, vì vậy chúng ta hãy xem xét một vài ví dụ.
Con người hành động khác nhau tùy thuộc vào kinh nghiệm, hoàn cảnh, thị giác, môi trường xung quanh và các thông tin khác trước đây của họ. Mặt khác, máy móc sử dụng dữ liệu được xác định trước và các thuật toán khác nhau để phản ứng với các tình huống cụ thể và đưa ra các giải pháp khác nhau ngay lập tức.
Một ví dụ khác là cảm xúc của con người có xu hướng tham gia khi đưa ra quyết định. Tuy nhiên, máy móc đang phân tích dữ liệu phức tạp để đưa ra kết quả tốt nhất. Hơn nữa, không giống như con người, máy móc không có khả năng nhận biết dữ liệu bị thiếu, hình ảnh bị bóp méo và các thông tin khác mà chúng không thể học được từ máy tính.
Đó chỉ là một vài khác biệt khi nói đến trí thông minh của con người và máy móc, tuy nhiên, bạn nên nắm được ý chính.
Bây giờ, vì AI là một lĩnh vực rộng lớn, nó có nhiều trường con mà bạn có thể đã nghe nói trước đây:
- Học sâu. Chức năng AI này bắt chước bộ não con người khi tạo ra các mẫu và phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định.
- Học máy. Học máy cung cấp cho máy tính khả năng học mà không cần lập trình. Nó được sử dụng trong nhận dạng hình ảnh và giọng nói, ô tô tự lái và nhiều ứng dụng khác mà chúng ta đang sử dụng ngày nay. Hơn nữa, có ba loại học máy khác nhau: học có giám sát, không giám sát và học tăng cường.
- Mạng neural. Nghiên cứu này kết nối máy móc và khoa học nhận thức để thực hiện các nhiệm vụ khác nhau, mục tiêu chính của nó là tái tạo bộ não con người. Mạng neural có thể được sử dụng để phân tích rủi ro, dự đoán bán hàng và trao đổi chứng khoán cũng như phát hiện các gian lận.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên đề cập đến khả năng máy tính hiểu được ngôn ngữ và lời nói của con người, cả bằng lời nói và chữ viết.
- Tính toán nhận thức. Mục tiêu chính của tính toán nhận thức là tái tạo các kỹ năng giải quyết vấn đề đặc trưng cho con người.
- Tầm nhìn máy tính. Thị giác máy tính cho phép máy tính nhận biết, phân tích và hiểu dữ liệu trực quan. Đó là một phần quan trọng của trí tuệ nhân tạo.
Như bạn có thể thấy, trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực rất rộng bao gồm nhiều lĩnh vực con khác. Ngày nay, AI được sử dụng trong nhiều lĩnh vực để làm cho các quy trình trở nên dễ dàng hơn. Trên thực tế, nó làm cho một số quá trình mà con người không có khả năng thực hiện có thể thực hiện được.
AI được sử dụng trong chăm sóc sức khỏe để hỗ trợ các bác sĩ và chẩn đoán dựa trên dữ liệu của bệnh nhân. Nó cũng được sử dụng trong giáo dục, một trong những ví dụ là hệ thống chấm điểm tự động. Hơn nữa, nó đang được triển khai trong các phương tiện tự hành, doanh nghiệp, ngành du lịch và phương tiện truyền thông xã hội.
Như vậy, trí tuệ nhân tạo ở khắp mọi nơi xung quanh chúng ta. Mặc dù không dễ để hiểu được điều đó, nhưng để thành thạo AI và trở thành chuyên gia trong lĩnh vực này cần có thời gian. Tuy nhiên, một trong những cách tốt nhất để làm điều đó là bắt đầu với Udacity Trí tuệ nhân tạo Nanodegree.
Udacity Trí tuệ nhân tạo Nanodegree (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- Thời gian ước tính: 3 tháng (12-15 giờ mỗi tuần)
- Giá: 1356$ (339$ mỗi tháng)
- Giấy chứng nhận: CÓ
- Trình độ: Trung cấp-Cao cấp
- Đăng ký ở đây
Udacity Trí tuệ nhân tạo Nanodegree phù hợp cho tất cả những ai muốn mở rộng chuyên môn của mình trong lĩnh vực này. Chương trình bao gồm các khái niệm AI cơ bản, bao gồm lập kế hoạch, nhận dạng mẫu, tối ưu hóa, tìm kiếm, v.v…
Trong Nanodegree AI Udacity này, bạn sẽ sử dụng nền tảng của các thuật toán AI để viết chương trình. Hơn nữa, bạn sẽ học hỏi từ các chuyên gia AI: Peter Norvig và Sebastian Thrun. Họ sẽ giúp bạn thành thạo Mạng Bayes, Random Hill Climbing, Beam Search, Hidden Markov Models, và hơn thế nữa.
Chương trình này là một chương trình khá chuyên sâu. Khi học khoảng 12-15 giờ mỗi tuần, bạn sẽ có thể hoàn thành nó trong vòng 3 tháng. Tuy nhiên, hãy nhớ rằng nó linh hoạt, vì vậy bạn sẽ có thể học theo tốc độ của riêng mình. Ngoài ra, nó có giá 1017$, nhưng có các phương thức thanh toán thay thế cũng như khả năng nhận hỗ trợ tài chính. Tôi sẽ thảo luận về tất cả các khía cạnh này và nhiều hơn nữa trong bài đánh giá này.
Bây giờ phần này đã rõ, chúng ta hãy đi sâu hơn để tiết lộ những kiến thức mà bạn cần trước khi đăng ký vào chương trình này.
Bạn có thể đăng ký Udacity Trí tuệ nhân tạo Nanodegree không?
Trước khi đăng ký Udacity Trí tuệ nhân tạo Nanodegree, điều quan trọng là phải đảm bảo rằng bạn có tất cả kiến thức và kỹ năng cần thiết để có thể theo kịp tất cả các khóa học có trong chương trình này.
Tôi có thể nói ngay với bạn rằng Udacity Trí tuệ nhân tạo Nanodegree không thích hợp cho người mới bắt đầu. Đây là kinh nghiệm bạn cần:
- Hiểu biết cơ bản về đại số tuyến tính và giải tích.
- Biết vận dụng cơ bản về xác suất và thống kê.
- Kinh nghiệm lập trình Python.
- Thực hiện các thuật toán lập trình hướng đối tượng và khoa học máy tính.
Không cần phải buồn nếu bạn không có kiến thức tiên quyết để đăng ký vào chương trình này, điều đó không có nghĩa là bạn sẽ mất tất cả cơ hội trở thành chuyên gia về trí tuệ nhân tạo.
Nếu bạn muốn có được các kỹ năng cần thiết và chuẩn bị cho Udacity AI Nanodegree, hai chương trình này sẽ rất hữu ích:
- Lập trình AI với chương trình Python Nanodegree
- Cấu trúc dữ liệu & thuật toán Chương trình Nanodegree
Chương trình Lập trình AI Udacity với Python Nanodegree được khuyến khích cho những ai muốn tìm hiểu những điều cần thiết của AI cũng như học ngôn ngữ lập trình Python. Bạn sẽ bắt đầu viết mã, vẽ dựa trên các thư viện cũng như giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách sử dụng các tập lệnh tự động hóa. Nó sẽ dạy cho bạn những kiến thức quý giá giúp bạn bắt đầu sự nghiệp của mình trong lĩnh vực AI.
Giờ đây, chương trình Nanodegree Cấu trúc Dữ liệu & Thuật toán được khuyến nghị cho những người mới làm quen với các thuật toán khoa học máy tính. Chương trình này là tất cả về trải nghiệm thực hành. Nó bao gồm hơn 100 cấu trúc dữ liệu, các bài tập thuật toán khác nhau và hỗ trợ của cố vấn kỹ thuật sẽ giúp bạn chuẩn bị cho các cuộc phỏng vấn xin việc.
Nếu bạn thiếu kiến thức để đăng ký vào Udacity AI Nanodegree, thì bạn chắc chắn nên cân nhắc hai khóa học này. Tuy nhiên, nếu bạn đã có kinh nghiệm cần thiết, hãy tiếp tục đọc bài đánh giá Nanodegree AI Udacity này để tìm hiểu thêm về nó.
Các khóa học có trong AI Udacity
Nội dung của chương trình này đã khá rõ ràng, tuy nhiên, để đi sâu hơn vào chi tiết, tôi muốn xem xét các khóa học riêng biệt mà chương trình này. Nó bao gồm 5 khóa học và nhiều lớp học, vì vậy chắc chắn có rất nhiều điều để thảo luận.
Hãy cùng xem qua các khóa học có trong chương trình này.
Khóa học 1: Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo
Khóa học đầu tiên bao gồm 3 bài học. Bạn sẽ được giới thiệu về chương trình và người hướng dẫn, tìm hiểu về tất cả các nguồn sẵn có sẽ giúp ích cho bạn khi học. Hơn nữa, bạn sẽ học những kiến thức cơ bản về trí tuệ nhân tạo, các khái niệm cốt lõi và thiết lập môi trường của bạn với Anaconda.
Khóa học 2: Các vấn đề ràng buộc về sự hài lòng
Khóa học thứ hai không chỉ bao gồm 3 bài học mà còn bao gồm một dự án. Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu cách bạn có thể giải sudoku bằng AI, tìm hiểu thêm về các ràng buộc logic, lan truyền ràng buộc và biết cách kết hợp tìm kiếm theo dấu vết sẽ giúp bạn tìm ra giải pháp khi các ràng buộc chưa hoàn thiện.
Nội dung chính của khóa học này là xây dựng một bộ giải Sudoku bằng cách sử dụng tuyên truyền hạn chế và xây dựng một tác nhân suy nghĩ như con người. Đó là một điều rất thú vị.
Khóa học 3: Tìm kiếm, Tối ưu hóa và Lập kế hoạch
Khóa học thứ ba là khóa học mở rộng nhất. Nó bao gồm 15 lớp học và một dự án khóa học. Mục đích chính của khóa học này là dạy bạn cách chế tạo rô bốt có thể đạt được mục tiêu bằng cách tận dụng khả năng tìm kiếm và logic biểu tượng. Một trong những ví dụ như vậy là tàu thám hiểm sao Hỏa của NASA.
Để hoàn thành dự án này, bạn sẽ cần phải chứng minh kiến thức của mình, chẳng hạn như thuật toán tìm kiếm và tối ưu hóa cổ điển, logic biểu tượng và các kỹ năng khác mà bạn sẽ học trong khóa học này.
Khóa 4: Tìm kiếm đối thủ
Khóa học thứ tư tập trung vào việc dạy bạn cách tìm kiếm trong các miền đa tác nhân, các kỹ thuật khác nhau sẽ giúp bạn khắc phục các hạn chế của tìm kiếm minimax cơ bản, cách mở rộng tìm kiếm đối thủ và cung cấp cho bạn danh sách các tài nguyên sẽ giúp bạn để hiểu chủ đề.
Nó cũng bao gồm công việc dự án sẽ yêu cầu bạn chứng minh những gì bạn đã học và xây dựng một tác nhân chơi trò chơi đối đầu.
Khóa học 5: Các nguyên tắc cơ bản về mô hình đồ họa xác suất
Khóa học thứ năm sẽ dạy bạn cách thực hiện nhận dạng mẫu bằng cách mô hình hóa sự không chắc chắn trong thế giới thực thông qua xác suất. Bạn sẽ tìm hiểu về phân phối rời rạc, xác suất chung, xác suất có điều kiện, mạng Bayes, mô hình Markov ẩn, cong vênh thời gian động, v.v…
Dự án của khóa học này sẽ yêu cầu bạn thực hiện một phần của việc gắn thẻ giọng nói.
Như bạn có thể thấy, Udacity AI Nanodegree là một chương trình rất rộng sẽ đòi hỏi thời gian và nỗ lực của bạn để hoàn thành. Mặc dù mọi thứ nghe có vẻ hơi phức tạp lúc đầu, nhưng nó chắc chắn đáng giá!
Người hướng dẫn của bạn
Kinh nghiệm học tập của bạn chủ yếu phụ thuộc vào người hướng dẫn, họ không chỉ có chuyên môn trong lĩnh vực này mà còn phải có cá tính tuyệt vời và thực hiện các phương pháp học tập thú vị.
Udacity AI Nanodegree có ba người hướng dẫn. Hãy để tôi giới thiệu ngắn gọn từng người trong số họ với bạn:
- Peter Norvig (Giám đốc Nghiên cứu) - Giám đốc Nghiên cứu tại Google, đồng thời là đồng tác giả của cuốn sách giáo khoa hàng đầu trong lĩnh vực này có tên Trí tuệ nhân tạo: Phương pháp tiếp cận hiện đại.
- Sebastian Thrun (Người hướng dẫn) - nếu bạn là một fan hâm mộ của Udacity, bạn chắc chắn nên biết người này là ai. Sebastian Thrun là người sáng lập kiêm chủ tịch của Udacity và là người sáng lập Google X. Mục tiêu chính của anh ấy là đảm bảo rằng giáo dục trực tuyến có sẵn cho tất cả mọi người.
- Thad Starner (Giáo sư Khoa học Máy tính) - Giám đốc Nhóm Máy tính Ngữ cảnh - Contextual Computing Group (CCG) tại Georgia Tech và cũng là một trong những người dẫn đầu dự án Glass của Google.
Bạn sẽ được học với những chuyên gia giỏi nhất trong lĩnh vực của họ. Đó là một trong những lý do tại sao Udacity Nanodegree lại được khuyên dùng như vậy. Ngoài ra, đánh giá của khách hàng về AI Udacity cho thấy họ đã có trải nghiệm tuyệt vời khi học chương trình này, không chỉ vì họ đã thu được những kiến thức quý giá mà còn vì họ rất hài lòng với các kỹ thuật học tập và thực tế là họ đã có rất nhiều kinh nghiệm thực tiễn.
Lợi ích của Udacity Trí tuệ nhân tạo Nanodegree
Nhiều người sẽ không đồng ý với thực tế là học trực tuyến có thể thay đổi giáo dục truyền thống, tuy nhiên, Udacity Nanodegree cung cấp trải nghiệm học tập tuyệt vời khiến bạn cảm thấy như đang học tại trường đại học hoặc các cơ sở giáo dục đại học khác. Rốt cuộc, phần lớn các trường đại học đã chuyển các lớp học trực tuyến do đại dịch COVID-19.
Hãy để tôi giới thiệu với bạn về tất cả những lợi ích của việc nghiên cứu Udacity Nanodegree:
- Kinh nghiệm thực tế.
Lý thuyết chẳng có nghĩa lý gì nếu bạn không có kinh nghiệm thực tế và kỹ năng ứng dụng vào công việc. Udacity hoàn toàn hiểu được điều đó, vì vậy mỗi khóa học đều bao gồm các công việc dự án sẽ giúp bạn trang bị các kỹ năng và kiến thức liên quan đến ngành để dễ dàng tìm việc hơn sau khi hoàn thành chương trình này.
- Không gian làm việc.
Không gian làm việc cho phép bạn xem mã của mình trông như thế nào, vì vậy bạn có thể dễ dàng kiểm tra chất lượng của nó để đảm bảo rằng mọi thứ đáp ứng yêu cầu. Không gian làm việc là một phần của lớp học Udacity, vì vậy chúng có sẵn cho tất cả những ai đăng ký tham gia chương trình này.
- Truy cập kiến thức.
Kiến thức giống như Wikipedia. Nó cho phép bạn tìm thấy câu trả lời cho câu hỏi của mình ngay lập tức. Bạn cũng có thể kiểm tra những gì sinh viên khác hỏi về và dễ dàng mở rộng kiến thức của bạn. Hơn nữa, bạn cũng có thể nhận được sự trợ giúp từ những người cố vấn và giải quyết tất cả các vấn đề mà bạn gặp phải khi học Udacity AI Nanodegree.
- Trung tâm sinh viên.
Trung tâm sinh viên là một nơi tuyệt vời kết nối tất cả sinh viên. Nó có giao diện trò chuyện, nơi bạn có thể giao tiếp với những người bạn học của mình, đặt câu hỏi cho họ cũng như đưa ra lời khuyên. Nó cho phép bạn cảm thấy mình là một phần của cộng đồng.
- Kế hoạch học tập tùy chỉnh.
Một trong những cách tốt nhất để đảm bảo rằng bạn không quên thời gian học là lên lịch trước thời gian học của mình. Nó hoạt động như một lời nhắc nhở rằng đã đến giờ học và cũng giúp bạn có động lực.
- Các câu đố được xếp loại ngay lập tức.
Udacity Trí tuệ nhân tạo Nanodegree bao gồm nhiều câu đố cho phép bạn kiểm tra kiến thức của mình. Các câu đố sẽ được tính điểm ngay lập tức khi hoàn thành. Điều tuyệt vời là nếu bạn thấy một hoặc nhiều môn học hơi khó hiểu, bạn có thể dễ dàng tìm thấy một lớp học mà bạn đã học môn cụ thể đó và học lại một lần nữa để hiểu đầy đủ.
- Theo dõi tiến trình của bạn.
Udacity Nanodegree bao gồm các lời nhắc về cột mốc quan trọng cho phép bạn xem hành trình của mình - bạn đã hoàn thành bao nhiêu lớp và còn bao nhiêu lớp trong số đó để hoàn thành chương trình. Điều này chắc chắn thúc đẩy bạn học hỏi.
- Học tập linh hoạt.
Một trong những điều tốt nhất về chương trình này và nhiều khóa học trực tuyến khác là bạn là ông chủ của chính mình và có thể học bất cứ khi nào bạn muốn. Nói cách khác, bạn có thể tạo lịch trình của riêng mình và tuân theo nó.
- Dịch vụ sự nghiệp.
Tôi cá rằng bạn chọn Udacity Trí tuệ nhân tạo Nanodegree vì bạn đang tìm kiếm cơ hội nghề nghiệp tốt hơn. Nếu vậy, bạn sẽ rất vui khi biết rằng Udacity cũng cung cấp các dịch vụ nghề nghiệp như xem xét hồ sơ LinkedIn, sơ yếu lý lịch, GitHub và thư xin việc của bạn. Hơn nữa, bạn sẽ nhận được một số lời khuyên có giá trị từ các chuyên gia trong lĩnh vực của họ sẽ giúp bạn tìm được công việc mơ ước của mình.
Như bạn có thể thấy, có rất nhiều lợi ích liên quan đến việc học trí tuệ nhân tạo trên Udacity, vì vậy đây có thể là một trong những trải nghiệm học tập tốt nhất mà bạn từng có.
Giá Udacity Trí tuệ nhân tạo Nanodegree
Hiện tại, rõ ràng là chương trình Udacity AI có thể dạy cho bạn những kiến thức có giá trị và các kỹ năng áp dụng cho công việc, tuy nhiên, điều quan trọng là phải xem xét giá cả và đảm bảo rằng nó xứng đáng.
Hiện tại, Udacity Trí tuệ nhân tạo Nanodegree có giá 1017$. Nó kéo dài 3 tháng, có nghĩa là giá là 339$ mỗi tháng. Tuy nhiên, nó không có nghĩa là bạn phải trả tất cả giá cùng một lúc. Bạn có thể thanh toán khi học và điều đó sẽ khiến bạn mất 399$ mỗi tháng. Tùy chọn này thật tuyệt vời vì bạn có được sự linh hoạt tối ưu và có thể học theo tốc độ của chính mình.
Điều cực kỳ quan trọng cần đề cập là bạn cũng có thể nhận được hỗ trợ tài chính. Tất cả những gì bạn cần làm là đăng ký và xem bạn có thể nhận được loại chiết khấu nào. Tùy chọn thanh toán cuối cùng được cung cấp bởi các dịch vụ tài chính của Affirm. Nó cho phép bạn thanh toán hàng tháng trong 3,6 hoặc 12 tháng mà không có bất kỳ khoản phí ẩn nào. Bạn sẽ phải trả thấp nhất là 85$ mỗi tháng.
Tất cả những điều được xem xét, mặc dù Udacity Trí tuệ nhân tạo Nanodegree không phải là lựa chọn hợp lý nhất, nhưng chương trình này hoàn toàn xứng đáng với mức giá nếu bạn nghiêm túc muốn trở thành một chuyên gia trong lĩnh vực này.
Những tìm kiếm được yêu thích nhất
Tìm kiếm thông tin chuyên sâu hơn về các chủ đề liên quan? Chúng tôi đã tập hợp các bài viết tương tự để bạn tiết kiệm thời gian. Hãy xem!
Các khóa học AI & Nanodegree khác của Udacity
Khi tìm kiếm Udacity AI, bạn cũng sẽ bắt gặp các khóa học và chương trình được xếp hạng hàng đầu khác. Cũng giống như Udacity Trí tuệ nhân tạo Nanodegree, các tùy chọn này được khuyến nghị cho tất cả những ai muốn mở rộng kiến thức về trí tuệ nhân tạo.
Không chần chừ thêm nữa, hãy để tôi cung cấp cho bạn những khóa học đó.
Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo (Đăng ký tại đây)
- Thời gian ước tính: 4 tháng
- Giá: Miễn phí
- Giấy chứng nhận: CÓ
- Trình độ: Trung cấp
- Đăng ký ở đây
Vì nhiều người đã tìm kiếm Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo của Udacity, tôi muốn bắt đầu với khóa học này. Khóa học bao gồm những kiến thức cơ bản về AI hiện đại cũng như những nơi mà AI được áp dụng ngày nay. Hơn nữa, bạn sẽ học cách trí tuệ nhân tạo đang thay đổi xã hội hiện tại và cách nó mở rộng khả năng của con người.
Mặc dù khóa học này khá rộng vì bạn sẽ mất khoảng 4 tháng, nhưng bạn có thể học hoàn toàn miễn phí! Hãy nhớ rằng nó phù hợp với sinh viên trình độ trung cấp, vì vậy bạn sẽ cần phải có ít nhất hiểu biết cơ bản về lý thuyết xác suất và đại số.
Xa hơn, khóa học giới thiệu về trí tuệ nhân tạo của Udacity bao gồm 2 bài học, bao gồm các nguyên tắc cơ bản về AI và Ứng dụng của AI. Trong những bài học này, bạn sẽ học về máy học, logic và lập kế hoạch, thống kê, sự không chắc chắn, mạng Bayes, lập kế hoạch chuyển động của rô bốt, v.v…
Vì khóa học giới thiệu về trí tuệ nhân tạo của Udacity này là miễn phí, bạn chắc chắn nên thử.
Bắt đầu khóa học NGAY BÂY GIỜ.
Deep Learning Nanodegree (Đăng ký tại đây)
- Thời gian ước tính: 4 tháng (12 giờ mỗi tuần)
- Giá: 1356$ (339$ mỗi tháng)
- Giấy chứng nhận: CÓ
- Trình độ: Trung cấp
- Đăng ký ở đây
Một giải pháp thay thế khác cho AI Udacity là Deep Learning Nanodegree. Tất cả là về việc dạy bạn cách xây dựng mạng neural của riêng bạn có thể được áp dụng để phân loại hình ảnh, tạo, triển khai mô hình và các thách thức khác.
Chương trình mất khoảng 4 tháng để hoàn thành nếu bạn học khoảng 12 giờ mỗi tuần. Hơn nữa, nó phù hợp cho sinh viên trình độ trung cấp đã có kinh nghiệm với Python. Trong trường hợp bạn thiếu kiến thức này, bạn có thể tham gia Lập trình AI với Python Nanodegree và đạt được tất cả các kiến thức cần thiết. Chúng ta sẽ nói nhiều hơn về chương trình này ở phần sau trong bài đánh giá Udacity Trí tuệ nhân tạo Nanodegree này.
Sau khi hoàn thành chương trình này, bạn sẽ biết cách xây dựng mạng phức hợp để nhận dạng hình ảnh, mạng đối phương chung để tạo hình ảnh, v.v... Vì vậy, nếu bạn quan tâm đến học máy, trí tuệ nhân tạo và học sâu, bạn nên thích học chương trình này.
Bắt đầu chương trình NGAY BÂY GIỜ.
Trở thành kỹ sư học máy Nanodegree (Đăng ký tại đây)
- Thời gian ước tính: 3 tháng (10 giờ mỗi tuần)
- Giá: 1017$ (339$ mỗi tháng)
- Giấy chứng nhận: CÓ
- Trình độ: Trung cấp
- Đăng ký ở đây
Cái tên của chương trình này đã nói lên tất cả. Đó là tất cả về các kỹ thuật và thuật toán học máy nâng cao. Hơn nữa, bạn sẽ có được kinh nghiệm thực tế bằng cách học cách đóng gói và triển khai các mô hình của mình vào môi trường sản xuất. Bạn cũng sẽ có cơ hội triển khai các mô hình đã đào tạo cho một ứng dụng web bằng cách sử dụng Amazon SageMaker.
Chương trình này không thích hợp cho người mới bắt đầu, bạn nên có ít nhất một số kiến thức về thuật toán học máy trước khi đăng ký. Nếu bạn thiếu kinh nghiệm, bạn nên bắt đầu với Chương trình sơ cấp về học máy.
Quay lại với chương trình học máy, bạn sẽ có thể hoàn thành nó trong vòng 3 tháng, tuy nhiên, hãy nhớ rằng nó hoàn toàn linh hoạt, vì vậy bạn có thể tự đặt lịch và học theo tốc độ của riêng mình. Sau khi hoàn thành, bạn sẽ nhận được chứng chỉ chuyên môn có thể dễ dàng thêm vào CV và portfolio để thể hiện kỹ năng của mình.
Bắt đầu chương trình NGAY BÂY GIỜ.
- Dễ sử dụng
- Cung cấp nội dung chất lượng
- Minh bạch giá cả
- Chứng chỉ miễn phí sau hoàn thành
- Tập trung vào các kỹ năng khoa học dữ liệu
- Thời gian học tập linh hoạt
- Thiết kế đơn giản (không có thông tin không cần thiết)
- Khóa học chất lượng cao (ngay cả khóa miễn phí)
- Đa dạng tính năng
- Chương trình nanodegree
- Phù hợp với doanh nghiệp
- Chứng chỉ hoàn thành trả phí
- Được tạo dựng tốt trong ngành
- Đa dạng các tính năng để lựa chọn
- Các khóa học trình độ đại học
- Các khóa học trình độ đại học
- Phù hợp với doanh nghiệp
- Trả phí cho chứng chỉ hoàn thành
Lập trình AI với Python Nanodegree (Đăng ký tại đây)
- Thời gian ước tính: 3 tháng (10 giờ mỗi tuần)
- Giá: 1017$ (339$ mỗi tháng)
- Giấy chứng nhận: CÓ
- Trình độ: Trung cấp
- Đăng ký ở đây
Tùy chọn cuối cùng cũng được coi là một giải pháp thay thế khá tốt cho AI Udacity là Lập trình AI với Python Nanodegree. Chương trình này sẽ dạy bạn nền tảng Python để xây dựng mạng neural của riêng bạn. Bạn sẽ học panda, NumPy, Matplotlib, Giải tích, Đại số tuyến tính và PyTorch.
Vì Python là một trong những ngôn ngữ được sử dụng rộng rãi nhất trong Trí tuệ nhân tạo, nên đây là ngôn ngữ lập trình quan trọng nhất mà bạn nên nắm vững nếu muốn trở thành chuyên gia về trí tuệ nhân tạo. Đây chính xác là nội dung của chương trình này, vì vậy bạn chắc chắn nên tính đến điều đó.
Cũng giống như một phần quan trọng của các chương trình Udacity Nanodegree, phần này sẽ mất khoảng 3 tháng để hoàn thành. Ngoài ra, nó có giá 339$ mỗi tháng, tuy nhiên, bạn thường có thể được giảm giá và trả ít hơn. Nói chung, chương trình này là một sự phù hợp tuyệt vời cho tất cả những ai không biết bắt đầu từ đâu.
Bắt đầu chương trình NGAY BÂY GIỜ.
Bạn có biết?
Bạn đã bao giờ băn khoăn nền tảng học online nào tốt nhất cho sự nghiệp của bạn chưa?
Những tìm kiếm thịnh hành nhất
Duyệt qua bộ sưu tập của chúng tôi về các bài báo, chỉ dẫn và hướng dẫn kỹ lưỡng nhất liên quan đến sàn giao dịch tiền mã hóa. Luôn nắm rõ và đưa ra quyết định sáng suốt!
Kết luận
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực phát triển rất nhanh, thay đổi hoàn toàn cách chúng ta sống ngày nay. Nó được sử dụng trong ô tô tự lái, trợ lý giọng nói, chăm sóc sức khỏe, kinh doanh, giáo dục, thương mại điện tử và nhiều lĩnh vực khác mà nó có thể hỗ trợ hoặc thay thế con người.
Điều quan trọng cần hiểu là trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực rất rộng, vì vậy nó bao gồm nhiều lĩnh vực con khác nhau, bao gồm học máy, học sâu, mạng neural, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các lĩnh vực khác. Đó là lý do tại sao khi tìm kiếm trí tuệ nhân tạo Udacity, bạn cũng có thể bắt gặp các khóa học cung cấp cho bạn những nghiên cứu này.
Bây giờ, kể từ khi bạn đến đây tìm kiếm Udacity AI, có lẽ bạn đang tự hỏi, liệu nó có xứng đáng không?
Vâng! Udacity Trí tuệ nhân tạo Nanodegree rất được khuyến khích cho tất cả những ai muốn nâng cao kiến thức của mình trong lĩnh vực này. Nó sẽ dạy cho bạn các khái niệm AI cơ bản, bao gồm lập kế hoạch, nhận dạng mẫu, tối ưu hóa, tìm kiếm, v.v… Hơn nữa, bạn sẽ nắm vững Mạng Bayes, Random Hill Climbing, Beam Search, Hidden Markov Models, và thu được những thông tin có giá trị khác.
Udacity Trí tuệ nhân tạo Nanodegree không chỉ có kiến thức lý thuyết, bạn còn có được kinh nghiệm thực tế và kỹ năng ứng dụng vào công việc thông qua nhiều dự án sẽ giúp bạn hiểu biết rộng hơn. Nói như vậy, mặc dù chương trình này có giá đắt hơn nhưng nó hoàn toàn xứng đáng.
Ngoài Udacity AI Nanodegree, còn có nhiều khóa học và chương trình khác về AI có sẵn trên nền tảng học tập trực tuyến này. Điều đó nói rằng, bạn cũng có thể kiểm tra các tùy chọn được đề xuất sau:
- Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo
- Học sâu Nanodegree
- Trở thành kỹ sư học máy Nanodegree
- Lập trình AI với Python Nanodegree
Cũng giống như Udacity Trí tuệ nhân tạo Nanodegree, các khóa học và chương trình này rất được khuyến khích cho các chuyên gia AI trong tương lai. Chúng có thể được coi là một giải pháp thay thế cho Udacity AI hoặc như các khóa học bổ sung cho các kỹ năng nâng cao và kiến thức chuyên sâu hơn!
Hy vọng rằng bài đánh giá Udacity AI Nanodegree này đã giải đáp được tất cả các câu hỏi của bạn về chương trình này và bạn đã quyết định tự mình nắm lấy tương lai của mình và trở thành một chuyên gia về AI!
Tham khảo khoa học
Giới thiệu chuyên gia & nhà phân tích của bài viết
