世界各地的白领工人都有几年的时间来掌握一些人工智能技能，但如果你是一个坚持者，好消息是你不必投入太多精力来学习AI基础知识。
在这里，我们收集了广泛的AI在线培训课程。有些只有几个小时，而另一些则需要几个月才能完成。将它们联系起来的唯一一点是，您可以在自己的时间内从任何有互联网连接的地方完成它们，而且无需支付一分钱。
IBM：适合所有人的人工智能 – 掌握基础知识
时长：4-8小时
它就在标题中：对于只需要了解基础知识即可提高技能并保持职业生涯步入正轨的 AI 新手来说，这是一门很棒的入门课程。
IBM 在计算领域的悠久历史使他们非常适合设计和运行本课程，该课程将引导学生了解 AI 应用程序、用例以及机器学习、深度学习和神经网络等 AI 概念的定义。
它还讨论了人工智能偏见背后的道德问题以及该技术如何影响更广泛的社会。
这四个模块只需几天时间即可完成，无需任何技术背景。它也很受欢迎，曾经有超过 25 万人注册。
立即前往 edX 平台试用此免费课程。
Codeacademy：从 Python 访问 OpenAI API
时长：2小时
许多员工已经了解如何与生成式 AI 聊天机器人进行通信。如果是你，也许你希望在商业世界中竞争激烈的“知道如何使用人工智能”的角落获得更多优势。这个更具体的课程可以解决问题。
在短短几个小时内，Codeacademy 将教用户如何浏览 OpenAI API——任何开发人员都可以用来创建新的人工智能应用程序的构建块。
本特定课程向用户展示如何使用 Python 编码语言来发现 API 密钥身份验证、访问 API 端点和模型配置等任务。
如果您有一点编码知识（还有许多其他免费在线课程可以提供帮助），本课程将帮助您为您的公司或您的创业追求制作自定义 AI 应用程序。如果您已经对应用程序有愿景，您也许可以在周末之前推出一个有效的测试版。
查看课程并重新开始 Codeacademy 点击此处.
Davidson 和 Galileo：数字营销人工智能简介
时长：9-15 小时
营销和人工智能有上下的关系：一方面，一项研究表明，77% 的首席营销官已经在至少一些创意开发任务中采用 genAI。然而，另有 27% 的 CMO 正在限制或完全避免在其团队中使用生成式 AI。
但是，如果您在 77% 的人中从事该概念的工作，您可能需要人工智能数字营销的介绍。本课程将带您了解现实生活中的应用以及成功将人工智能与营销策略相结合的关键因素，并讨论导致一些首席营销官放弃这一想法的风险和挑战。
完成课程后，您甚至会获得“先进的提示工程技术，用于针对特定营销目标优化人工智能生成的内容”。
该课程由危地马拉城的伽利略大学和北卡罗来纳州的戴维森学院之间的国际合作提供，向所有人开放。它也非常适合忙碌的工人，因为您应该需要大约 3 周的时间才能完成，每周大约需要 3-5 小时。
查看 edX 上的课程 点击此处.
斯坦福大学：机器学习专业化
时长：80 小时
由于需要长达 80 小时的承诺，这是我们在本指南中推荐的最长课程。事实上，从技术上讲，这是一个三个课程系列：这些模块包括“监督机器学习：回归和分类”、“高级学习算法”和“无监督学习、推荐器、强化学习”。
由于 DeepLearning.AI 和 Stanford Online 之间的合作，您不仅会学习机器学习的工作原理，还会获得“构建现实世界 AI 应用程序的技术”。
最重要的是，您的讲师是 Andrew Ng，他是一位顶级人工智能大师，他与他人共同创立并运营了 Google Brain，以及许多其他与人工智能相关的荣誉。
请注意：该课程被列为“初级”，但这意味着您在开始之前需要具备一些编码知识。如果适合您，请前往 Coursera 并立即开始。
UMD：数字营销分析 – 工具和技术
时长：12-20小时
本课程不仅专门针对人工智能。相反，您将使用大量用于该领域数据分析的工具来增强您的数字营销能力。人工智能和大数据应用程序可以包含在 SEO 和付费搜索策略、网络分析和在线测试中并捆绑在一起。
这再次提醒我们，人工智能工具本身并不出色。只有明智地使用并结合久经考验的策略，您才能真正从中获得一点额外的生产力。课程介绍是这样解释的：
“当今的企业可以访问越来越多的详细客户数据，而且这种”大数据“的涌入只会继续下去。 […] 使用来自各个行业的实际应用程序，本课程将帮助您了解用于做出数据驱动决策的工具和策略，您可以在自己的公司或企业中使用这些工具和策略。
作为马里兰州史密斯数字营销专业证书的一部分，本课程可以在线审核 点击此处，只需四个星期即可完成，每周只需三到五个小时。
跟上人工智能的进步
也许您是一名工人，只是希望在美国经济接近衰退时保住工作。如果是这样，希望上面选择在线课程可以解决问题。
但是，如果您拥有或管理自己的公司，并希望确保您不会错过人工智能驱动的增长或成本削减，那么您可能更愿意查看我们的指南（和免费模板）以创建您自己的人工智能业务政策。
其他值得一看的指南包括我们关于如何最好地发现 AI 网络攻击的演练，或者如何阻止 ChatGPT 对您的数据进行训练。
我们过去还收集了其他免费的人工智能培训课程，因此请查看我们的档案以获取更多建议。