2024 年 12 月可以开始的最佳免费人工智能培训课程

经过几年的炒作周期，人工智能创新仍然经常成为头条新闻。最近，杰夫·贝索斯 (Jeff Bezos) 与三星联手，向人工智能芯片初创公司 Tenstorrent 投资 7 亿美元，使其能够与行业巨头英伟达 (Nvidia) 竞争。

诚然，人工智能远非完美，批评者指出版权问题、环境影响以及高管们愤世嫉俗地将自动化视为削弱劳动力市场的威胁。但如果你只是一名普通员工，希望掌握最新技术，快速的人工智能培训课程可能会帮助你提高技能，足以保持优势。

如今，人工智能工具无处不在，在某些情况下，例如谷歌不会让任何人关闭的人工智能摘要，无论你是否想要它们，它们都在这里。以下是今年 12 月最有帮助、最有趣、最简单的免费人工智能培训课程。

范德比尔特大学：面向教育工作者和教师的生成式人工智能专业化

⏰时长：24小时

范德比尔特大学的课程旨在帮助教师掌握人工智能工具。

他们肯定已经熟悉这个概念：2024 年的任何老师无疑都会提交大量人工智能生成的论文，或者试图弄清楚人工智能是否可以解决家庭作业问题。更糟糕的是，这些杂务比你想象的还要困难，因为即使是人工智能探测器机器人也可能会出错。

不过，根据 Jules White 博士主讲的这门课程，现在这些教师可以“掌握使用 ChatGPT 的技术来增强而不是损害教育”。

学习者将能够完成四个模块、学习概念和任务，包括如何使用生成人工智能“放大和增强你的创造力和批判性思维”、如何集思广益的课程计划、如何个性化学习材料以及如何最好地生成快速分析。

该课程的设计时间超过三个月，尽管在这段时间内您每周只需完成两个小时——对于一个忙碌的教育工作者来说，试图进入繁忙的工作周来说，这是一个相当合理的时间。

您可以在 Coursera 网站上查看课程并注册。

Microsoft Copilot：数据科学专业化

⏰时长：19小时

Microsoft Copilot 是微软自 2023 年推出的生成式人工智能聊天机器人，当时由 OpenAI 的 GPT-4 引擎提供支持。该工具可用于通过自动化任务和代码编写本身来“增强”您的数据科学工作流程。但您需要知道如何使用它。进入这门 Coursera 课程。

除了定义关键的 AI 概念并向用户展示如何让 Copilot 帮助完成基本任务之外，本课程还将帮助用户识别数据科学中的 GenAI 用例，无论这意味着使用数据增强、特征工程、异常检测还是生成建模。

这个免费培训课程长达 19 个小时，面向初学者，可以让他们快速了解当今最大的商业软件提供商之一提供的人工智能工具的详细信息。就技能提升而言，这可能会引起经理的注意。

立即访问 Coursera 网站，开始为期一个月的课程。

Microsoft Azure AI 基础知识：AI 概述

⏰时长：约3小时

喜爱 Microsoft 但需要较短的培训课程？或者，您可能更频繁地使用该公司的云计算平台 Microsoft Azure，而不是 Microsoft Copilot。无论如何，这个三小时的关于 Azure 和 AI 核心概念的快速浏览将为您提供帮助。

这是另一门初级课程，因此您无需担心以前的 AI 经验。每个注册的人都可以了解核心人工智能术语——机器学习、计算机视觉和自然语言处理都可以获得自己的视频。您还将深入了解不太知名的人工智能概念的基础知识，从文档智能和知识挖掘到聚类或二元分类和多类分类之间的差异。

最后一个模块解释了用户如何操作 Azure AI 服务以便为自己构建应用程序。最后，您将了解身份验证的工作原理，并能够自己完成练习。

立即开始：所有这些都可以在 Microsoft 自己的学习网站上免费获得。

LinkedIn：使用人工智能工具进行用户体验设计

⏰时长：约2小时

本课程探讨人工智能如何帮助从事用户体验 (UX) 设计业务的技术创意人员。 Eric Nordquist 主持了这些会议，探索了 Midourney、DALL-E 2、Jasper AI 等流行工具，以介绍如何在用户体验设计项目的生命周期中最好地部署每个工具。

与 LinkedIn 学习平台上托管的许多课程一样，这门课程是基于视频的，总共只有两个小时，时间非常短。如果你愿意的话，你可以在一个周末的下午深入研究并完成所有内容。

对于只需要了解人工智能工具如何帮助他们的“基础知识”的长期设计师来说，本课程有针对性地探讨人工智能对用户体验的好处。完成后，您可能有更多时间学习其他 LinkedIn 课程 - 以人工智能为中心的课程或其他课程。您将有一些时间从这些课程中进行选择，因为您将能够通过为期一个月的免费试用来查看该课程。然而，在那之后，它就不再免费了。

在这里查看“使用人工智能工具进行用户体验设计”课程。

AWS：模型构建者的生成式 AI 学习计划

⏰时长：15小时

它们不可能全部适合初学者：本课程需要至少一年的自然语言处理 (NLP) 和训练语言模型经验，以及对 Python 语言编程的基本掌握。如果您就是这样，那么您已准备好全面了解 Amazon SageMaker 如何帮助您部署自己的小型或大型语言模型。

Amazon SageMaker 包括分布式训练库以及对另一个亚马逊品牌工具 SageMaker HyperPod 的访问，该工具“能够在一千多个人工智能加速器之间分配工作负载”。

在十五个小时的课程中，您将完成四个模块，深入了解 SageMaker 提供的各种语言模型。整个模块“使用 Amazon SageMaker JumpStart 自定义和评估 LLM”致力于教您如何部署和检查现有模型，为您提供理解它们所需的实践经验。

完成后，您将完成复杂的任务，例如演示“使用 Amazon SageMaker-LangChain 集成通过 Falcon 模型构建 RAG 应用程序”。

听起来很有趣吗？立即开始访问 AWS 网站。

弄清楚人工智能是否适合你

目前，任何有互联网连接的人都可以免费使用许多人工智能工具。然而，一旦我们都迷上了这项技术，货币化的努力可能会加快。目前，数百万人依靠 ChatGPT 来帮助完成英语作业或工作电子邮件。

对于普通人来说，不需要太多的人工智能知识就可以制作一些可以节省一点时间的提示。我们仍在等待人工智能是否会对世界产生更深远的影响：理论上，通用人工智能可能会取代人类思维，但目前还不清楚这种技术水平何时或是否会显现。

在我们确定之前，请认真学习一些人工智能技巧，并等待这项新技术的发展：在此处查看最佳提示，在此处尝试人工智能简历模板，或查看免费的 PDF 分析。

请记住仔细检查你的结果：人工智能是一个强大的工具，但它喜欢产生幻觉。