课程主页: https://www.coursera.org/learn/wharton-ai-fundamentals-non-data-scientists
在这个信息技术日新月异的时代，掌握人工智能和机器学习的基本知识变得越来越重要。Coursera上的《人工智能基础：非数据科学家》课程正是为了满足这一需求而设计的。课程深入探讨了机器学习如何处理和解释大数据，并提供了多个流行工具，如Teachable Machine和TensorFlow，帮助学员在商业中应用算法。
课程的内容分为四个模块，模块一介绍了大数据和人工智能，探讨了机器学习在各个业务领域的应用，帮助学员理解数据的分析方法和数字技术如何推动业务的转型与发展。
模块二则聚焦于机器学习算法的训练与评估，学员将了解包括逻辑回归和神经网络在内的不同机器学习方法，以及如何优化神经网络和评估算法的准确性。
在模块三中，课程介绍了机器学习在自然语言处理和生成模型中的应用，学员将学习如何利用自动化工具（如AutoML）提升算法效率，并使用Teachable Machine进行无代码的机器学习实践。
最后，模块四提供了一次行业领袖的访谈，学员将从麦当劳全球菜单战略与市场营销副总裁Ed Lee那里获取关于数据采样和模型构建的第一手经验，了解大数据在隐私维护和市场营销中的重要性。
总的来说，《人工智能基础：非数据科学家》课程通过全面的教学内容和实践指导，帮助学员了解机器学习的基本概念及其应用，适合所有希望在大数据时代提升技能的人士。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/wharton-ai-fundamentals-non-data-scientists