人工智能（Artificial Intelligence，即AI）正在迅速改变我们的生活和工作方式，其潜在应用几乎是无限的。从文字写作和创意设计，到商业金融和交通娱乐，人工智能在许多不同的行业中发挥着越来越重要的作用。ChatGPT的爆火让更多人关注到AI的应用能力，如果你有兴趣了解更多关于人工智能的知识或者深入自学AI，在本文中，我们将带你探索8个免费学习AI的网站，这些网站提供了丰富的课程、教程和其他资源来学习人工智能、机器学习、深度学习等知识。
1. Coursera
Coursera平台上有众多质量优秀的人工智能课程，其中有两门最受欢迎，一门是由吴恩达教授讲授的《适用于所有人的人工智能课程》，面向没有人工智能技术背景或相关知识的个人，专为希望基本了解人工智能(AI)及其对社会的潜在影响的个人而设计。另外一门同样是由吴恩达教授讲授的《机器学习专项课程》，涵盖了与机器学习和人工智能相关的主题，包括监督学习、非监督学习、神经网络、深度学习和强化学习等，课程也会介绍NumPy、Scikit-learn和Tensorflow等技术和框架。吴恩达教授是人工智能和机器学习领域的国际顶级权威专家，同样也是Coursera平台的联合创始人哦。自2012年推出以来，其《机器学习》课程在全球已经超过了480万人参与学习！通过这两门课程，相信你可以对人工智能有个基础的了解，并且可以入门机器学习，进入到更高层次的研究。
学习地址1：https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone
学习地址2：https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction
2. 动手学深度学习
《动手学深度学习》（Dive into Deep Learning）是深度学习入门的书籍、教程和课程，由李沐、Aston Zhang、Zack Lipton和Alex J. Smola等人共同编写。该教程以Python和MXNet框架为基础，介绍了深度学习的基本概念、算法、实践技巧和最新进展。你可以从其网站上找到相应的课程和教材，《动手学深度学习》主要分为三个部分：
- 预备知识：介绍深度学习的基本概念、线性代数、概率论和数值计算等基础知识。
- 深度学习基础：介绍深度学习的基本模型，包括多层感知器、卷积神经网络和循环神经网络等，并介绍了模型的训练、优化和评估等基本技术。
- 深度学习实战：通过实际案例，介绍了深度学习在计算机视觉、自然语言处理和推荐系统等领域的应用。
《动手学深度学习》的优点在于：
- 注重实践：书中提供了丰富的实例和代码，读者可以通过实践掌握深度学习的基本概念和算法。
- 易于理解：书中使用简单的语言和图表来解释深度学习的复杂概念，便于读者理解。
- 框架灵活：书中使用MXNet框架作为示例，但许多代码也适用于其他深度学习框架。
总之，《动手学深度学习》是一本适合初学者入门的深度学习教材，也可以作为深度学习从业者的参考书籍，搭配上李沐大神的视频教程，相信你可以很快入门深度学习。李沐大神也在哔哩哔哩上开设有账号跟着李沐学AI，你可以关注他的最新视频和教程。
学习地址：https://courses.d2l.ai/zh-v2/
3. 中国大学MOOC
中国大学MOOC平台上由北京理工大学开设的《Python机器学习应用》课程是一门面向初学者的机器学习课程，旨在帮助学生了解机器学习的基本概念、理论和实践技巧，以及如何使用Python语言实现机器学习算法。该课程为期4个周的课时，分为6个内容教学模块和2个实战训练模块，详细介绍了机器学习的基本概念、分类、回归、聚类、降维等基础算法，以及使用Python中流行的免费机器学习库Scikit-learn实现机器学习算法。总之，该课程是一门优秀的机器学习入门课程，适合初学者学习机器学习和Python编程，并希望了解机器学习在实际应用中的场景。需要说明的是，该课程要求你掌握Python语言编程的基础知识以及Python常用的数据分析库，你如果没有对应的基础，可以查看我们关于9个免费学习Python的网站和教程及8个学习数据分析的网站和课程的文章。
学习地址：https://www.icourse163.org/course/BIT-1001872001
4. 飞桨AI Studio
百度旗下的的飞桨AI Studio是国内领先的，专门面向广大开发者、学生、科研人员的AI学习实训社区。它为用户提供了一站式AI开发体验，包括了丰富的开发工具、数据集、算法模型和云计算资源等。通过使用飞桨AI Studio，用户可以轻松实现AI算法开发和应用部署，从而加速AI技术的落地和应用。飞桨AI Studio上有众多人工智能相关的课程、项目、比赛，用户可以学习到许多AI知识，包括但不限于以下方面：
- 深度学习基础知识：飞桨AI Studio提供了基础的深度学习知识和算法模型，用户可以通过学习这些知识，了解深度学习的基本原理和应用场景。
- 计算机视觉：飞桨AI Studio支持许多计算机视觉领域的算法模型，例如图像分类、目标检测、语义分割等，用户可以通过这些模型学习计算机视觉方面的知识。
- 自然语言处理：飞桨AI Studio还支持许多自然语言处理领域的算法模型，例如文本分类、情感分析、机器翻译等，用户可以通过这些模型学习自然语言处理方面的知识。
- 强化学习：飞桨AI Studio还提供了强化学习算法库，用户可以通过这些算法库学习强化学习的基础知识和算法模型。
学习地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course
5. 阿里云
阿里云作为国内领先的云服务，其开发者社区提供了一条完整的人工智能学习路线，旨在帮助用户从入门到进阶掌握人工智能领域的知识和技能。该路线包含了30门在线课程和22个实战案例，分为以下5大学习阶段：
- 机器学习入门：学习人工智能的基本概念、算法原理、编程语言等知识。
- TensorFlow框架及常用库：介绍TensorFlow深度学习框架以及常用Python数据科学库的使用
- 机器学习实战：通过实践项目，学习机器学习的基本原理和实现方法，例如数据分析、特征工程、模型构建等。
- 自然语言处理实战：了解机器学习和深度学习技术在自然语言处理领域的实战应用。
- 图像识别实战：了解机器学习和深度学习技术在图像识别处理领域的实战应用。
学习地址：https://developer.aliyun.com/learning/roadmap/ai
6. 华为云开发者学堂
华为云开发者学堂的《AI全栈成长计划》系列课程是一系列涵盖人工智能领域的在线课程，旨在帮助开发者从入门到实战掌握AI技术。该计划共包含三个阶段，每个阶段涵盖了不同的AI技术和应用场景。
- 第一阶段为AI基础篇，主要介绍人工智能和AI开发所需要的基础知识，讲解了使用Python语言开发你的第一个AI模型。
- 第二阶段为AI进阶篇，由华为的人工智能专家带你学习AI开发两大热门领域：图像分类和物体检测的模型开发。
- 第三阶段为AI应用篇，主要介绍了OCR文字识别和NLP自然语言处理的概念及其模型开发。
除此之外，华为云开发者学堂上还有其他人工智能相关主题的免费学习课程，感兴趣的话，你可以自由探索查看。
学习地址：https://edu.huaweicloud.com/courses
7. Elements of AI
Elements of AI是一个在线AI学习平台，提供关于人工智能及其各种应用的免费课程。该平台由赫尔辛基大学和Reaktor开发，旨在为对AI主题知之甚少或完全没有相关知识的人提供一个可访问的、全面的人工智能入门。网站上涵盖了与人工智能相关的一系列主题，包括机器学习、神经网络、伦理和人工智能的社会影响，并提供了各种互动学习工具，包括测验、练习和模拟，以帮助用户加深对AI主题的理解。
学习地址：https://course.elementsofai.com/
8. DeepLearningAI
DeepLearningAI网站也是由人工智能和机器学习领域的权威吴恩达教授创建的在线学习平台，该网站提供与深度学习相关的各种课程和资源，深度学习是机器学习的一个子领域，专注于人工神经网络和深度神经网络。课程设计为初学者和有经验的实践者都可以使用，分为入门、中级、高级三个层次，涵盖一系列与深度学习有关的主题，包括神经网络、卷积神经网络、递归神经网络、自然语言处理和计算机视觉等。除了课程外，deeplearning.ai还提供了一系列资源来帮助学习者了解深度学习的最新发展，包括博客、播客和时事通讯，以及访问尖端研究论文和其他资源。
学习地址：https://www.deeplearning.ai/courses/
以上便是学吧君为大家列举的8个学习AI人工智能的网站，无论你只是想了解人工智能的基本知识，还是想深入掌握机器学习、深度学习的算法和实战，这些网站都有适合你的选择。如果你有其他的优质AI学习网站推荐，欢迎在下方评论区留言。
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