人工智能和机器学习有哪些应用？有没有好的网课资源学习？

人工智能和机器学习技术正在以前所未有的速度发展，它们将对各个领域产生深远的影响，从而改变我们的生活方式。在未来几十年里，这些技术将会成为每个人日常生活的一部分，从医疗保健到金融、交通、娱乐、教育等各个领域都将发生变革。

人工智能是计算机科学中的一个领域，它专注于让计算机展示类似人类的智能。机器学习是人工智能的一个分支，旨在让计算机学会学习，能够模拟人类的学习行为，建立学习能力，实现识别和判断。机器学习使用算法来解析海量数据，从中找出规律，并完成学习，用学习出来的思维模型对真实事件做出决策和预测。这种方式也称为“训练”。

人工智能是当前最热门的行业之一，具有很好的就业前景。根据各大招聘网站的数据显示，人工智能相关职位的需求一直在快速增长。随着人工智能技术的应用不断扩展，越来越多的企业都开始寻找拥有相关技能的人才。

我们通过搜索大量人工智能和机器学习应用相关的MOOC课程，根据注册人数、评分、评论和口碑进行排名，筛选出下面2023年6个最值得上的人工智能和机器学习应用课程，你可以在MOOC学习平台免费注册学习。

1. Introduction to Self-Driving Cars

多伦多大学：Steven Waslander教授和Jonathan Kelly教授

 多伦多大学的自动驾驶汽车导论课程，你将了解所有关于自动驾驶汽车的术语、设计考虑因素和安全评估，帮助你扩展技能极限和技术创新。这是一门高级课程；你应该有机械工程、计算机和电气工程或机器人技术方面的背景，此外，还要有Python 3的编程经验。

Steven Waslander教授是空中和地面车辆领域的权威，包括多旋翼无人机和自动驾驶车辆。Jonathan Kelly教授是太空与陆地自主机器人系统（STARS）实验室的主任，他开发了能够飞行、驾驶、游泳和抓握的机器人。

本课程为期7周，有35个小时学习资料，你将从大量视频讲座和阅读材料中学到很多东西。每周有分级测验，还有两个分级的编程任务。

2. Convolutional Neural Networks

DeepLearning.AI：Andrew Ng教授

DeepLearning.AI公司的在线课程卷积神经网络，你将了解计算机视觉是如何发展的，从自动驾驶到人脸识别，再到阅读放射学图像等。完成课程后，你将能够构建一个卷积神经网络，应用卷积网络视觉检测和识别任务，将这些算法在TensorFlow中应用于各种图像、视频和其他2D或3D数据。

吴恩达教授是谷歌大脑的联合创始人和负责人，曾经是百度的首席科学家。他现在是DeepLearning.AI公司的联合创始人。本课程为期4周，共计39个小时，通过讲座视频和课程提供的资源教学，每周会有一个测试和1-2个编程任务。

3. Applied Machine Learning in Python

密歇根大学：Christopher Brooks教授等

密歇根大学的在线课程应用Python机器学习适用于机器学习的初学者，你将了解机器学习技术和日常工作的概念。你将学习有监督学习和无监督学习之间的区别，以及何时应用它们，为你的模型选择特定的特性来进行训练，并编写Python代码来进行分析。

本课程为期4周，有35个小时的学习资料，通过许多讲座、视频和阅读材料教学。你在学习本课程前，需要有Python编程基础和了解numpy、pandas和matplotlib等。

4. MLOps (Machine Learning Operations) Fundamentals

 Google Cloud Training

本课程是谷歌云机器学习工程师专项课程的一部分，旨在帮助你准备谷歌云专业机器学习工程师的认证。MLOps是一个专注于在生产过程中对机器学习系统的部署、测试、监控和自动化的系统。你将了解在Google Cloud上部署、评估、监控和操作生产ML系统的工具和最佳操作。

本课程为期4周，共计17个小时。你将从学习视频讲座、在Qwiklabs上举办的实践实验室和每周的小测验中学习。由于本课程是谷歌的课程，你将了解谷歌云及其它的人工智能平台的详细运作。

5. Fundamentals of Machine Learning for Healthcare

 斯坦福大学：Matthew Lungren教授和Serena Yeung教授

 机器学习和人工智能有可能彻底改变医疗领域，其应用范围从自动筛查和诊断到基因组分析，再到机器人技术等。斯坦福大学的在线课程机器学习在医疗领域应用基础，通过医学应用的视角了解机器学习的原理，包括机器学习、深度学习和神经网络。

这个课程讨论了人工智能在医疗领域目前和未来的应用，目的是学习将人工智能技术安全和不违背伦理地引入临床实践，以批判性地评估和使用这些技术。

本课程为期7周，有12个小时的材料，你将从课程中的视频讲座和阅读材料中学到很多东西。课程中，你需要做很多练习。你需要完成一个最终评估才能获得课程证书。

6. Natural Language Processing with Classification and Vector Spaces

DeepLearning.AI：Younes Bensouda Mourri教授等

在执行机器学习时，你会有一系列真实世界的特性，如价格、高度和颜色，但是买家写的产品评论等文本不是有形的物体，如何将文本表示为特征来满足机器学习算法呢？这个自然语言处理专项课程，使用分类和向量空间的自然语言处理，将教你如何做到这一点，以及更多关于自然语言处理的知识。

完成这个专项课程后，你将能够设计执行问答和情感分析的NLP应用程序，创建了翻译语言和总结文本的工具，甚至构建了一个聊天机器人！本课程为期4周，每周需要5个小时，你将从讲座的视频和阅读材料中学习。每周有练习测试和一个分级的编码作业。

如果你有感兴趣的课程，请在评论区留言。