2024 年 12 月可以開始的最佳免費人工智慧培訓課程

經過幾年的炒作週期，人工智慧創新仍然經常成為頭條新聞。最近，傑夫貝佐斯 (Jeff Bezos) 與三星聯手，向人工智慧晶片新創公司 Tenstorrent 投資 7 億美元，使其能夠與產業巨頭英偉達 (Nvidia) 競爭。

誠然，人工智慧遠非完美，批評者指出版權問題、環境影響以及高管們憤世嫉俗地將自動化視為削弱勞動力市場的威脅。但如果你只是個普通員工，希望掌握最新技術，快速的人工智慧培訓課程可能會幫助你提陞技能，足以保持優勢。

如今，人工智慧工具無所不在，在某些情況下，例如Google不會讓任何人關閉的人工智慧摘要，無論你是否想要它們，它們都在這裡。以下是今年 12 月最有幫助、最有趣、最簡單的免費人工智慧培訓課程。

范德堡大學：教育工作者和教師的生成式人工智慧專業化

⏰時長：24小時

范德堡大學的課程旨在幫助教師掌握人工智慧工具。

他們肯定已經熟悉這個概念：2024 年的任何老師無疑都會提交大量人工智慧生成的論文，或者試圖弄清楚人工智慧是否可以解決家庭作業問題。更糟的是，這些雜務比你想像的還要困難，因為即使是人工智慧偵測器機器人也可能出錯。

不過，根據 Jules White 博士主講的這門課程，現在這些教師可以「掌握使用 ChatGPT 的技術來增強而不是損害教育」。

學習者將能夠完成四個模組、學習概念和任務，包括如何使用生成人工智慧「放大和增強你的創造力和批判性思維」、如何集思廣益的課程計劃、如何個性化學習材料以及如何最好地產生快速分析。

課程的設計時間超過三個月，儘管在這段時間內您每週只需完成兩個小時——對於一個忙碌的教育工作者來說，試圖進入繁忙的工作週來說，這是一個相當合理的時間。

您可以在 Coursera 網站上查看課程並註冊。

Microsoft Copilot：資料科學專業化

⏰時長：19小時

Microsoft Copilot 是微軟自 2023 年推出的生成式人工智慧聊天機器人，當時由 OpenAI 的 GPT-4 引擎提供支援。該工具可用於透過自動化任務和程式碼編寫本身來「增強」您的資料科學工作流程。但您需要知道如何使用它。進入這門 Coursera 課程。

除了定義關鍵的AI 概念並向使用者展示如何讓Copilot 幫助完成基本任務之外，本課程還將幫助使用者識別資料科學中的GenAI 用例，無論這意味著使用資料增強、特徵工程、異常檢測還是生成構建模。

這個免費培訓課程長達 19 個小時，面向初學者，可以讓他們快速了解當今最大的商業軟體提供者之一提供的人工智慧工具的詳細資訊。就技能提升而言，這可能會引起經理的注意。

立即造訪 Coursera 網站，開始為期一個月的課程。

Microsoft Azure AI 基礎：AI 概述

⏰時長：約3小時

喜愛 Microsoft 但需要較短的培訓課程？或者，您可能更頻繁地使用該公司的雲端運算平台 Microsoft Azure，而不是 Microsoft Copilot。無論如何，這個三小時的關於 Azure 和 AI 核心概念的快速瀏覽將為您提供協助。

這是另一個初級課程，因此您無需擔心先前的 AI 經驗。每個註冊的人都可以了解核心人工智慧術語——機器學習、電腦視覺和自然語言處理都可以獲得自己的影片。您還將深入了解不太知名的人工智慧概念的基礎知識，從文件智慧和知識挖掘到聚類或二元分類和多類分類之間的差異。

最後一個模組解釋了使用者如何操作 Azure AI 服務以便為自己建立應用程式。最後，您將了解身份驗證的工作原理，並能夠自己完成練習。

立即開始：所有這些都可以在 Microsoft 自己的學習網站上免費取得。

LinkedIn：使用人工智慧工具進行使用者體驗設計

⏰時長：約2小時

本課程探討人工智慧如何幫助從事使用者體驗 (UX) 設計業務的技術創意人員。 Eric Nordquist 主持了這些會議，探索了 Midourney、DALL-E 2、Jasper AI 等流行工具，以介紹如何在使用者體驗設計專案的生命週期中最好地部署每個工具。

與 LinkedIn 學習平台上託管的許多課程一樣，這門課程是基於影片的，總共只有兩個小時，時間非常短。如果你願意的話，你可以在一個週末的下午深入研究並完成所有內容。

對於只需要了解人工智慧工具如何幫助他們的「基礎知識」的長期設計師來說，本課程有針對性地探討人工智慧對使用者體驗的好處。完成後，您可能有更多時間學習其他 LinkedIn 課程 - 以人工智慧為中心的課程或其他課程。您將有一些時間從這些課程中進行選擇，因為您將能夠透過為期一個月的免費試用來查看課程。然而，在那之後，它就不再免費了。

在這裡查看“使用人工智慧工具進行使用者體驗設計”課程。

AWS：模型建構者的生成式 AI 學習計劃

⏰時長：15小時

它們不可能全部適合初學者：本課程需要至少一年的自然語言處理 (NLP) 和訓練語言模型經驗，以及對 Python 語言程式設計的基本掌握。如果您是這樣，那麼您已準備好全面了解 Amazon SageMaker 如何幫助您部署自己的小型或大型語言模型。

Amazon SageMaker 包括分散式訓練庫以及對另一個亞馬遜品牌工具 SageMaker HyperPod 的訪問，該工具「能夠在一千多個人工智慧加速器之間分配工作負載」。

在十五個小時的課程中，您將完成四個模組，深入了解 SageMaker 提供的各種語言模型。整個模組「使用 Amazon SageMaker JumpStart 自訂和評估 LLM」致力於教您如何部署和檢查現有模型，為您提供理解它們所需的實踐經驗。

完成後，您將完成複雜的任務，例如演示「使用 Amazon SageMaker-LangChain 整合透過 Falcon 模型建立 RAG 應用程式」。

聽起來很有趣嗎？立即開始造訪 AWS 網站。

弄清楚人工智慧是否適合你

目前，任何有網路連線的人都可以免費使用許多人工智慧工具。然而，一旦我們都迷上了這項技術，貨幣化的努力可能會加快。目前，數百萬人依靠 ChatGPT 來幫助完成英語作業或工作電子郵件。

對於普通人來說，不需要太多的人工智慧知識就可以製作一些可以節省一點時間的提示。我們仍在等待人工智慧是否會對世界產生更深遠的影響：理論上，通用人工智慧可能會取代人類思維，但目前還不清楚這種技術水準何時或是否會顯現。

在我們確定之前，請認真學習一些人工智慧技巧，並等待這項新技術的發展：在此處查看最佳提示，在此處嘗試人工智慧履歷模板，或查看免費的 PDF 分析。

請記住仔細檢查你的結果：人工智慧是一個強大的工具，但牠喜歡產生幻覺。