9 khóa học AI miễn phí của Stanford

Giới thiệu

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang chuyển đổi các ngành công nghiệp và tạo ra những khả năng mới trong nhiều lĩnh vực. Đại học Stanford, nổi tiếng với những đóng góp cho nghiên cứu AI, cung cấp một số khóa học miễn phí có thể giúp bạn bắt đầu hoặc nâng cao kiến ​​thức của mình trong lĩnh vực thú vị này. Cho dù bạn là người mới bắt đầu hay chuyên gia giàu kinh nghiệm, các khóa học này đều cung cấp những hiểu biết có giá trị về các khái niệm và kỹ thuật AI. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá chín khóa học AI từ Stanford có sẵn trực tuyến miễn phí.

Trong khi đó, bạn có thể kiểm tra điều này khóa học giới thiệu miễn phí về AI được cung cấp bởi Analytics Vidhya, có thể giúp bạn bắt đầu.

9 khóa học AI miễn phí từ Stanford

Dưới đây là 9 khóa học trực tuyến về AI do Stanford cung cấp miễn phí.

1. Học máy có giám sát: Hồi quy và Phân loại

Điểm nổi bật của khóa học

• Giảng viên: Andrew Ng
• Tập trung: Kỹ thuật học có giám sát.
• Chủ đề: Hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, mạng nơ-ron.
• Các tính năng chính: Ví dụ thực tế, bài tập lập trình và câu đố để kiểm tra sự hiểu biết.

Điều kiện tiên quyết

• Hiểu biết cơ bản về đại số tuyến tính, phép tính và xác suất.
• Có hiểu biết về lập trình (tốt nhất là Python hoặc Octave).

Sự miêu tả

Khóa học này cung cấp phần giới thiệu toàn diện về học có giám sát. Nó bao gồm các kỹ thuật chính như hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic, cũng như mạng nơ-ron. Nó bao gồm các bài tập thực hành giúp củng cố các khái niệm lý thuyết cơ bản. Nội dung thân thiện với người mới bắt đầu và là khóa học đầu tiên trong chuyên ngành Học máy.

2. Học không giám sát, Người đề xuất, Học tăng cường

Điểm nổi bật của khóa học

• Giảng viên hướng dẫn: Andrew Ng, Eddy Shyu, Aarti Bagul.
• Tập trung: Kỹ thuật học không giám sát và học tăng cường.
• Chủ đề: Phân cụm, giảm chiều, hệ thống đề xuất, học tăng cường.
• Các tính năng chính: Các dự án và ứng dụng thực tế.

Điều kiện tiên quyết

• Hoàn thành khóa học “Học máy có giám sát: Hồi quy và Phân loại” hoặc kiến ​​thức tương đương.
• Hiểu biết về đại số tuyến tính, phép tính và xác suất.

Sự miêu tả

Khóa học này là chuyên ngành thứ hai trong chuyên ngành Machine Studying của Stanford. Chuyên ngành này khám phá các kỹ thuật học không giám sát và ứng dụng của chúng trong các hệ thống đề xuất và học tăng cường. Chuyên ngành này lý tưởng cho những người học muốn hiểu cách trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu không có nhãn và phát triển các hệ thống học từ môi trường của họ.

3. Thuật toán học nâng cao

Điểm nổi bật của khóa học

• Giảng viên hướng dẫn: Andrew Ng, Eddy Shyu, Aarti Bagul.
• Trọng tâm: Thuật toán học máy tiên tiến.
• Chủ đề: Học sâu, học không giám sát, mô hình tạo sinh.
• Các tính năng chính: Bài tập thực hành và ứng dụng thực tế.

Điều kiện tiên quyết

• Hoàn thành khóa học “Học máy có giám sát: Hồi quy và Phân loại” hoặc kiến ​​thức tương đương.
• Hiểu biết về đại số tuyến tính, phép tính và xác suất.

Sự miêu tả

Kỳ cuối cùng này trong chuyên ngành Machine Studying sẽ dạy các kỹ thuật machine studying nâng cao hơn. Nó dựa trên kiến ​​thức nền tảng từ khóa học Supervisord Machine Studying và được thiết kế cho những người muốn đào sâu hiểu biết về các thuật toán phức tạp và ứng dụng của chúng.

4. Thuật toán: Thiết kế và Phân tích

Điểm nổi bật của khóa học

• Giảng viên: Tim Roughgarden.
• Tập trung: Các nguyên tắc cốt lõi của thuật toán.
• Chủ đề: Sắp xếp, tìm kiếm, thuật toán đồ thị, cấu trúc dữ liệu.
• Các tính năng chính: Nền tảng lý thuyết chặt chẽ và bài tập lập trình thực tế.

Điều kiện tiên quyết

• Kiến thức lập trình cơ bản.
• Quen thuộc với toán học rời rạc và các kỹ thuật chứng minh.

Sự miêu tả

Khóa học này bao gồm các nguyên tắc cơ bản của thuật toán, bao gồm sắp xếp, tìm kiếm và thuật toán đồ thị. Nó cung cấp nền tảng lý thuyết vững chắc cùng với các bài tập mã hóa thực tế. Nó phù hợp với bất kỳ ai muốn hiểu cơ chế đằng sau thiết kế và phân tích thuật toán.

5. Học thống kê với Python

Điểm nổi bật của khóa học

• Giảng viên: Trevor Hastie, Robert Tibshirani.
• Trọng tâm: Phương pháp thống kê và kỹ thuật phân tích dữ liệu sử dụng Python.
• Chủ đề: Hồi quy tuyến tính, phân loại, phương pháp lấy mẫu lại, học không giám sát.
• Các tính năng chính: Bài tập lập trình thực tế và các nghiên cứu tình huống.

Điều kiện tiên quyết

• Kiến thức cơ bản về thống kê và xác suất.
• Quen thuộc với lập trình Python.

Sự miêu tả

Khóa học này giới thiệu các phương pháp học thống kê với trọng tâm là lập trình thực hành bằng Python. Phù hợp với những người muốn nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu bằng ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi trong khoa học dữ liệu và AI.

6. Học thống kê với R

Điểm nổi bật của khóa học

• Giảng viên hướng dẫn: Trevor Hastie, Robert Tibshirani.
• Tập trung: Phương pháp học thống kê sử dụng R.
• Chủ đề: Hồi quy tuyến tính, phân loại, phương pháp lấy mẫu lại, học không giám sát.
• Các tính năng chính: Bài tập mã hóa thực tế sử dụng các tập dữ liệu thực tế.

Điều kiện tiên quyết

• Kiến thức cơ bản về thống kê và xác suất.
• Quen thuộc với lập trình R.

Sự miêu tả

Khóa học này cung cấp phần giới thiệu toàn diện về các kỹ thuật học thống kê, tập trung vào việc triển khai thực tế bằng R. Sách này lý tưởng cho những ai muốn áp dụng các phương pháp thống kê vào các vấn đề phân tích dữ liệu thực tế.

7. Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo

Điểm nổi bật của khóa học

• Giảng viên: Peter Norvig, Sebastian Thrun.
• Trọng tâm: Các khái niệm cơ bản và ứng dụng của AI.
• Chủ đề: Thuật toán tìm kiếm, logic, xác suất, học máy.
• Các tính năng chính: Tổng quan về AI bao gồm các ví dụ thực tế.

Điều kiện tiên quyết

• Kiến thức lập trình cơ bản.
• Có hiểu biết về đại số tuyến tính và xác suất.

Sự miêu tả

Khóa học giới thiệu này cung cấp tổng quan rộng về AI cho những người mới bắt đầu hành trình của mình. Nó bao gồm các khái niệm và kỹ thuật thiết yếu bao gồm các thuật toán học máy và các ứng dụng của AI. Đây là điểm khởi đầu tuyệt vời cho những người mới làm quen với AI, cung cấp nền tảng vững chắc để xây dựng các khóa học nâng cao hơn.

8. Sự thức tỉnh của AI: Ý nghĩa đối với nền kinh tế và xã hội

Điểm nổi bật của khóa học

• Giảng viên hướng dẫn: Stefano Ermon, Percy Liang.
• Trọng tâm: Tác động của AI lên nhiều lĩnh vực khác nhau.
• Chủ đề: Ý nghĩa kinh tế, thay đổi xã hội, cân nhắc về đạo đức, xu hướng tương lai.
• Các tính năng chính: Thông tin chuyên sâu từ các chuyên gia hàng đầu và các nghiên cứu điển hình thực tế.

Điều kiện tiên quyết

• Không có điều kiện tiên quyết cụ thể nào, nhưng có hứng thú với AI và tác động của nó đến xã hội sẽ rất có lợi.

Sự miêu tả

Khóa học này khám phá những hàm ý rộng hơn của AI, tập trung vào tác động của nó đối với nền kinh tế và xã hội. Nó lý tưởng cho những người học quan tâm đến việc hiểu cách AI định hình thế giới và những thách thức cũng như cơ hội mà nó mang lại.

9. Cơ sở của Machine Studying cho chăm sóc sức khỏe

Điểm nổi bật của khóa học

• Giảng viên: Nigam Shah, Matthew Lungren.
• Trọng tâm: Ứng dụng máy học trong chăm sóc sức khỏe.
• Chủ đề: Mô hình dự báo, ước tính hiệu quả điều trị, phân tích dữ liệu chăm sóc sức khỏe.
• Các tính năng chính: Các nghiên cứu điển hình và dự án thực tế.

Điều kiện tiên quyết

• Hiểu biết cơ bản về các khái niệm học máy.
• Quen thuộc với dữ liệu chăm sóc sức khỏe và các kỹ năng lập trình cơ bản.

Sự miêu tả

Khóa học này tập trung vào việc sử dụng máy học trong chăm sóc sức khỏe. Nó bao gồm các chủ đề như mô hình dự đoán, ước tính hiệu quả điều trị và phân tích dữ liệu lâm sàng. Nó hoàn hảo cho những người quan tâm đến việc áp dụng các kỹ thuật máy học để cải thiện kết quả chăm sóc sức khỏe.

Đọc thêm: Học máy và AI cho chăm sóc sức khỏe vào năm 2024

Các khóa học trực tuyến miễn phí này từ Stanford cung cấp nhiều kiến ​​thức và kỹ năng thực tế cho bất kỳ ai quan tâm đến AI và khoa học dữ liệu. Từ các khóa học cơ bản đến các chủ đề chuyên sâu như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học tăng cườngcó thứ gì đó dành cho mọi người. Các khóa học này là nguồn tài nguyên tuyệt vời để bạn bắt đầu với AI hoặc thăng tiến sự nghiệp bằng cách cập nhật những phát triển mới nhất trong AI. Vì vậy, hãy tiếp tục và khám phá! Chúc bạn học tập vui vẻ!

Các câu hỏi thường gặp