由于人工智能的迅速发展，全球近四分之一的工作预计将在未来五年内发生变化，而且每家公司现在对于在职的人员如果能够掌握和具备 AI 领域的技能，那么继续被录用或者求职时会更有优势。
现如今，有许多在线学习平台提供了丰富多彩的人工智能课程，从入门到专业级别应有尽有。这些课程往往采用灵活的学习方式，可以随时随地学习，非常适合在下班后进行。而且，由于人工智能技术的发展迅猛，学习这些课程还可以让你保持与行业最新趋势的接轨，增强自己的竞争力。
所以这篇博客文章，让我与你们分享9个从初级到高级的人工智能课程。
第
第一个：Introduction to Generative AI by Google Cloud
这是一个 45 分钟的课程。它介绍了生成式人工智能的实际含义、它的使用方式以及它与传统机器学习的区别。它还涵盖了谷歌工具来帮助您开发自己的人工智能应用程序。
第 2 个：Introduction to prompt engineering for Generative AI by LinkedIn.
这个课程是由 LinkedIn 创建的。在自然语言处理的介绍中，讲师 Ronnie Shear 将指导你了解什么是大型语言模型以及它们可以解决哪些问题。课程的视频可以打开中文字幕。
第三个: Introduction to AI by IBM (Coursera)
这个让我们可以了解机器学习、深度学习和神经网络等术语。然后描述什么是人工智能、它的应用或用例有哪些以及它如何改变我们的生活。
第四个: Prompt Engineering for ChatGPT by Vanderbilt University (Coursera)
如果你时常使用 Chatgpt 但不大懂如何写一个完整的提示词，这个课程是非常适合你。它让你学习如何为你的生活、业务或教育创建复杂基于提示的应用程序。
第 5 个：Building Real-Time Video AI Applications by NVIDIA
了解将原始视频数据从广泛部署的摄像头传感器实时转换为基于深度学习的见解所需的技能。AI 视频分析可以解锁许多行业的见解，例如智慧城市、零售空间管理、医院健康和安全监控以及制造缺陷检测等。
第六个： Data science, machine learning by Harvard University
了解机器学习的基础知识，包括几种流行的机器学习算法。以及如何构建推荐系统。
第 7 个：Structuring machine learning projects by Deeplearning.ai (Coursera)
这个是由 deep learning ai 创办人 Andrew Ng 顶级导师所分享的课程。在这个 6 小时的课程中，学习如何构建成功的机器学习项目和通过实践项目培养与工作相关的技能。
第 8 个：Machine learning with Python by IBM (Coursera)
了解如何描述各种类型的机器学习算法，如何何时使用它们，以及如何编写实现各种分类技术的 Python 代码。
第 9个 : Machine Learning pipelines by Google
在这个 13 个小时的课程中，我们最终可以学习到，如何能够在Google Cloud上构建、管理和部署端到端的机器学习管道，提高机器学习模型的开发效率和部署质量，应用于各种实际场景，如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等领域。
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人工智能正在永远改变我们的工作方式，通过这些课程，你可以免费学习掌握最新的动态。如果你想掌握更多关于 AI 新趋势和 AI 动态发展，记得时常关于 AiZoo 的文章内容。