人工智能和机器学习是两个巨大的工业领域，只是为了不断发展并在各个领域不断扩大影响力。对于许多不同的行业，自动调节机器自动化确实是一个非常有价值的工具：从在线商务到太空探索再到医疗领域。
学习人工智能和机器学习也可以使你非常有价值，通过你对这些复杂领域的理解，提高就业机会。有时候很难知道去哪里学习高级和特定行业，所以这里有一些关于研究这些概念的一些很好的在线选择的建议。
哥伦比亚大学人工智能
着名的世界着名的哥伦比亚大学，在纽约，有一个很棒的课程，可在网上找到。这将需要一些奉献精神，这自然归结为它直接来自常春藤联盟大学，但如果你能跟上节奏，你会发现自己拥有丰富的知识，触手可及新领域。
通过Google AI学习
Essay Writing Service的营销人员Jared Prelo写道：“如果你想在技术方面取得进步，谷歌总是一个开始这个过程的好地方。” “在这种情况下，谷歌提供人工智能的基础，专门用于帮助普通用户发展他们的AI知识。”如果你没有一个良好的行业基础知识，这可以是一个开始你的旅程的好地方更多学习的理解和启动板。
谷歌机器学习
本课程通过Udacity的第三方托管提供，可以在Learn with Google AI中找到您可能已经找到的任何开端，并将其发展为更严格的理解。当然，这使得您不太可能开始理解这些主题。所讨论的一般概念涉及自学习机器和数据集学习的设计过程。对那些真正对将深度学习和人工智能研究应用于实际应用感兴趣的人尤其如此。
机器学习数学 - 伦敦帝国理工学院
本课程将深入了解机器学习的细节。机器学习的许多核心概念在这个阶段非常清楚，并且可以从局外人的角度来理解。但是，各个构建块需要做更多的工作才能理解。这个帝国创建的课程掌握了机器学习优化和利用背后的统计和数学。了解这些细分的技术概念可以真正提高您对手头主题的整体理解，并使您领先于竞争对手，他们可能不太熟悉机器学习设计的实用性。
Udemy数据科学机器学习训练营
这种密集的训练营方法是数据科学理解，是机器学习和人工智能的有效使用的绝对关键因素之一，它将真正为您提供一个良好的基础，使其成为现代工作世界中收入最高的领域之一。 。具体来说，本课程重点介绍如何使用Python工具分析和理解数据，并利用实际密集数据科学所需的算法。这是一个技术领域，拥有很大的重量，如果理解得当，它将帮助你脱颖而出。
斯坦福大学 - 机器学习
当然，要回到大学的领导风格，我们有斯坦福大学的标志性课程，直接来自Andrew Ng教授的教诲。Ng教授也是谷歌Google部门深度学习工作的创始人。它是完全免费的(除非你想要一个资格，你可以)。这是一个详细而有效的课程，其中包含了大量应用程序和潜力。
结论
有了这么多不同的选项，人工智能和机器学习领域的入门非常容易。随着行业的适应和发展，某些技能集将新的和更新的重要程度，以及新的价值水平作为技能带入工作场所。了解自动化和数据行业是一个完美的例子，这些技能在您的职业生涯和财务方面都具有很高的价值。因此，请尝试吸引您最适合您的课程或最适合您的水平，并借此机会通过这些新信息提升自己。