深入研究人工智能可能感觉像试图从消防水带里喝水。这个领域很广阔，术语很复杂，而且似乎你需要一个高等数学的博士学位才能开始。但事实是：任何有好奇心和正确资源的人都可以学习AI。关键是找到正确的起点。
本指南旨在消除噪音。我们不只是列出随机的AI 初学者课程；我们为那些没有事先经验的人提供精选的选择。无论您是想了解 AI 的商业影响，学习编写您的第一个机器学习模型，还是仅仅开始一条新的职业道路，都有适合您的 AI 培训计划。我们将探索最佳的免费和付费选项，以帮助您从新手到知识渊博。
在您开始学习之旅时，您还需要掌握如何有效地向 AI 提问的基础知识，以便充分利用 AI 驱动的工具和系统。
面向初学者的顶级人工智能课程：概览
| Course | 最佳选择 | 关键技能 | 平台 | 价格 |
|---|---|---|---|---|
| AI For Everyone | 非技术概述 | 人工智能战略 | Coursera | 免费旁听 |
| Google AI Essentials | 实用基础 | 生成式人工智能 | Coursera | 免费旁听 |
| Machine Learning Specialization | 有抱负的机器学习工程师 | 基础机器学习 | Coursera | 免费旁听 |
| CS50’s Intro to AI with Python | 程序员 | 动手编码 | edX | 免费旁听 |
| fast.ai: Practical Deep Learning | 实际应用 | 深度学习 | fast.ai | 免费 |
| IBM AI Foundations | 职业起步者 | 广泛的人工智能概念 | edX | 免费旁听 |
我们如何选择最佳的入门人工智能课程
我们的选择过程侧重于对 AI for beginners（人工智能初学者） 旅程的初学者来说最重要的标准：
- No Prerequisites（无先决条件）: 我们优先考虑那些真正从零开始的课程，不期望具备计算机科学或高等数学背景。
- Instructor Credibility（讲师信誉）: 所有课程均由来自斯坦福大学、谷歌和哈佛大学等机构的世界级专家授课。
- Hands-On Projects（动手项目）: 学习人工智能 的最佳方式是实践。我们选择的课程包括实践性的动手项目，以建立您的作品集。
- Affordability & Access（经济实惠且易于访问）: 我们纳入了高质量的 free AI courses（免费人工智能课程） 和付费选项，这些选项通过认证和支持提供卓越的价值。
为了最大限度地提高您的学习体验，请考虑使用 ScreenApp’s lecture AI notetaker 自动转录和组织视频讲座中的关键点，让您可以专注于理解而不是手动笔记。
适合初学者的顶级 AI 课程
人人都适用的 AI
DeepLearning.AI 在 Coursera 上提供
最适合非技术人员完美的起点。本课程为每个人揭秘 AI，专注于业务战略和道德影响，而不是复杂的代码。由 AI 先驱吴恩达 (Andrew Ng) 教授。
- 理解 AI 术语
- 构建 AI 战略
- AI 项目工作流程
- 道德和社会影响
Google AI Essentials
Google 在 Coursera 上提供
最适合实际应用Google 的官方课程，教您如何使用 AI 工具进行日常工作，并解释它们背后的核心概念，包括对 **Generative AI** 的精彩介绍。
- 有效使用 AI 工具
- 提示工程基础知识
- 了解 AI 模型是如何构建的
- AI 提升生产力和创新
机器学习专项课程
斯坦福大学在 Coursera 上提供
最佳基础课程吴恩达 (Andrew Ng) 传奇的 **机器学习课程** 进行了更新，以适应当今的形势。它教授 **监督学习和非监督学习** 的基本理论和实际应用。
- 线性和逻辑回归
- 构建神经网络
- 决策树和推荐系统
- 应用 ML 的实用建议
CS50 Python 人工智能导论
哈佛大学在 edX 上提供
最适合程序员本课程以哈佛大学著名的 CS50 为基础，深入研究现代 AI 基础的概念和算法。它需要一些 **Python** 编程知识。
- 图搜索算法
- 强化学习
- 自然语言处理 (NLP)
- 实践编程项目
程序员的实用深度学习
fast.ai 提供
最佳免费实践课程这是一门完全免费的课程，采用自上而下的代码优先方法。您将从第一课开始构建用于 **计算机视觉** 和 NLP 的最先进的模型。非常实用。
- 使用 **PyTorch** 训练模型
- 图像分类
- 表格数据分析
- 部署和生产
IBM AI 商业基础
IBM 在 edX 上提供
最适合职业生涯起步者该专业化课程提供了 AI 在商业中的整体视图。它涵盖了基础知识、应用和伦理，使其成为 **非程序员的人工智能入门** 的理想之选。
- AI 在各行业的应用
- 机器学习和深度学习导论
- AI 伦理和社会影响
- 构建以业务为中心的 AI 投资组合
如何选择适合您的 AI 课程
做出决定可能很困难。 这是一个简单的框架，可以帮助您选择最适合您特定目标的入门 AI 课程。
Step 1: 定义你的“为什么”
- 为了职业转变： 寻找一个具有专业证书的综合专业，例如 机器学习专业。这些结构化的课程非常适合构建作品集。
- 为了商业知识： 如果你想理解人工智能，从而做出更好的商业决策，AI人人可学 是黄金标准。
- 为了构建事物： 如果你已经了解一些代码，并且想开始构建人工智能应用程序，请深入研究 CS50人工智能导论 或 fast.ai。
- 为了做笔记： 许多课程都包含讲座和演示。我们关于可以听取和做笔记的人工智能的综合指南可以帮助您更有效地从视频课程中捕获和组织信息。
Step 2: 评估你的学习风格
- 理论优先： 如果你想了解模型背后的数学和理论，从斯坦福的 机器学习专项课程 开始。
- 实践优先： 如果你更喜欢通过实践来学习，并快速看到结果，fast.ai 是你最好的选择。
- 互动式： 像 DataCamp 这样的平台提供小型的、互动式的课程，以及浏览器内的编码练习。想要全面比较学习平台，请浏览我们的最佳在线学习平台指南，找到你理想的学习环境。
Step 3: 检查先决条件
诚实地评估你当前的技能水平。如果一想到编程就感到畏惧，请选择适合没有编程经验的初学者的AI课程。在没有基础知识的情况下尝试学习代码量大的课程可能会令人沮丧并且适得其反。
对于那些有兴趣探索实际应用的人，我们的AI开发者工具指南展示了AI如何改变编程工作流程和开发过程。
学习人工智能值得吗？对就业市场的展望
当然值得。各行各业对人工智能技能的需求正在爆炸式增长。根据哈佛大学的数据，像机器学习工程师和人工智能驱动的营销策略师这样的职位是最受欢迎的职位之一。此外，普华永道的一份报告预测，到2030年，人工智能可能为全球经济贡献高达15.7万亿美元，创造巨大的机遇。这不仅仅是一种趋势，而是就业市场的一次根本性转变。
常见问题解答 (FAQ)
Q: 我需要成为数学天才才能学习人工智能吗？
不需要。虽然线性代数、微积分和统计学的概念是人工智能的基础，但像 TensorFlow 和 PyTorch 这样的现代库可以为你处理大多数复杂的数学运算。对概念的理解（最好的入门课程会提供）足以开始学习。
Q: 哪种编程语言最适合人工智能？
Python 是人工智能和机器学习领域无可争议的王者。它简洁的语法、丰富的库（scikit-learn, Pandas, NumPy）以及庞大的社区使其成为该领域的理想语言。
Q: 完成在线人工智能课程后，我能找到工作吗？
可以，但这需要的不仅仅是一张证书。关键是利用课程来构建一个实践项目的作品集。雇主想看到你能构建什么。将你的证书与展示你项目的一个强大的 GitHub 个人资料结合起来，以证明你的技能。
在你构建作品集时，考虑使用 ScreenApp 的 AI 音频笔 来快速捕获并将你的头脑风暴会议和项目想法转换成有组织的、可搜索的笔记。
Q: 学习人工智能的基础知识需要多长时间？
通过像“AI For Everyone”这样的课程，您可以在短短几周内学习基本概念。 要精通到足以构建基本模型，请计划通过更深入的 AI training 计划进行 3-6 个月的专门学习和实践。
为了加强您的学习课程，AI tools for audio 可以帮助您更有效地处理和分析课程音频内容，而我们的 transcript summarizer 会自动从视频讲座中提取要点。
结论
今天开始你的学习人工智能之旅比以往任何时候都更容易。 人工智能只适用于学者和精英程序员的说法已经过时。 凭借高质量、结构化且通常是免费的在线课程，所有人的入门门槛都降低了。
最好的第一步就是开始。 从此列表中选择一个符合您目标的课程，致力于第一课，并建立动力。 无论您是想改变职业、提升当前角色，还是仅仅了解我们这个时代最具变革性的技术之一，您的人工智能初学者之旅现在就开始了。
对于希望将人工智能融入教学实践的教育工作者，请浏览我们精选的最佳免费人工智能教师工具列表，以提高课堂效率和学生参与度。
