LinkedIn 的免费 AI 课程如何让我成为一名更好的 Python 开发人员

没有信用卡？没问题。 LinkedIn 免费提供 250 门人工智能课程，对于开发人员、招聘人员、支持专业人员、会计师等来说是一个难得的机会。这是我的第一手经验。

到目前为止，几乎每个人都知道生成式人工智能对科技行业的影响。这并不全是炒作：GenAI 已经带来了真正的好处和生产力提升。但是，虽然登录 ChatGPT Plus 并要求 DALL-E 3 生成每个状态的肖像非常简单，但如果有点乏味，您可以使用 AI 做更多事情 - 如果您知道如何做。

这就是学习资源的用武之地。在过去的几个月里，我一直关注免费且优质的课件产品。当然，很多人都想拿你的钱来换取从平庸到优秀的培训。但我并没有鼓励您支付来之不易的本杰明，而是重点关注了一堆非常优秀的免费课件产品。

LinkedIn Learning是最早的在线课件提供商之一。该网站由 Lynda Weinman 于近 30 年前创立，最初名为 Lynda.com，直到 2015 年被 LinkedIn 收购。我从很早起就订阅了该服务，现在我以校友身份获得订阅。我的研究生院。 LinkedIn Learning的课程几乎都是扎实的，而且老师思路清晰、友善。

通常，如果您注册按月付费，服务费用为 39 美元/月；如果您预付费用，服务费用为 19.95 美元/月年。还有团队计划。不过，截至今天，LinkedIn 每月解锁 250 门 AI 课程，因此每个人都可以免费学习。

这与 LinkedIn 的正常免费试用有何不同

这个特殊的 30 天计划在几个重要方面与 LinkedIn 的 30 天免费试用不同：

您无需注册 LinkedIn。
您不需要信用卡。
如果您已经用完免费的 LinkedIn 学习试用时间，您仍然可以参加这些课程，并且可以在参加这些课程后注册免费的 LinkedIn 学习试用，作为单独的 30 天期限。

我必须大力赞扬 LinkedIn 的这项服务。通常，公司会向用户提供免费的亏本指南，作为收集邮件列表以供以后推广的一种方式。 LinkedIn 并没有这样做。如果您想保持完全匿名，不放弃任何个人详细信息，并且不被卖给以后，您可以！

这使得我最初认为的只是另一个营销计划变成了全面的好作品。在接下来的 30 天内，你可以随意补习尽可能多的课程，但如果你能放弃足够的睡眠，你就可以免费学到很多东西。

我参加的课程

在本文中，我重点介绍了我认为最有趣的 14 门课程。我最喜欢的（尽管我偏爱，因为作者是同事）必须是 Pam Baker 的 ChatGPT Tips for the Help Desk。 Pam 是一位经验丰富的技术记者，也是 ChatGPT for Dummies 的作者。她知道她的事情。

我参加了完整的课程。在大约一个半小时的时间里，她不仅介绍了为什么聊天机器人非常适合帮助台，还介绍了如何使用 API 来集成这两种技术。她深入探讨了如何防止幻觉，如果您想为客户部署自助服务帮助解决方案，这一点至关重要。她还探讨了多种帮助台场景，包括实时使用 ChatGPT 的人工帮助台代理的优缺点。

我还参加了两个小时的 Python 机器学习：基础课程，该课程有一位很棒的导师——Frederick Nwanganga 教授，我以前不认识他。我必须把它交给LinkedIn。他们选择懂得如何教学的人。

我在这门课程中学到了很多东西，特别是关于如何收集和准备机器学习数据。我还能够扩展我的 Python 编程知识，特别是关于如何用 Python 构建机器学习模型。短短两个小时，我感觉自己得到了一次友好而全面的大脑转储。

还有许多其他有用的课程。让我们将它们分为几类并看一些示例。

一般人工智能素养

任何专业人士都可以学习这两门课程，以提高对人工智能的整体理解。

将生成式人工智能集成到业务战略中
4.7 颗星（97 个评分）
在本课程中，Chris McKay 为您提供了全面的指南决策者能够在其组织中有效地理解、评估和实施生成式人工智能。

在人工智能时代建立职业敏捷性和韧性
4.8 星（244 级）
在本课程中，Chris Shipley 探讨了如何重新构想自己的职业生涯，以适应人工智能时代并取得成功。克里斯将带您了解人工智能技术及其如何影响工作、主动适应这些技术的方法以及培养“面向未来的职业心态”的技能。

面向招聘、财务和支持专业人员的 AI 课程

人工智能具有一些非常特殊的能力，可以应用于广泛的专业领域。我选择了三个——招聘、支持和财务——来向你展示如何在你的职业背景下学习人工智能。

生成式 AI、招聘和人才获取
4.7 颗星（1,281 条评分）
与 Glen Cathey 一起探索推动变革的因素在招聘和人才获取领域，以及随着生成式人工智能和自动化在整个领域的影响，未来可能会发生什么。格伦提供了作为招聘经理或招聘主管如何驾驭这个复杂、不断发展的领域的建议，以及评估可能的供应商解决方案、整合新的尖端工具等的建议。

在财务和会计中利用生成式人工智能
4.7 颗星（349 级）
本课程全面探索财务和会计中的生成式人工智能。讲师 Glenn Hopper 涵盖生成人工智能的基本概念、模型、伦理考虑和实际应用，重点是财务预测和分析。

ChatGPT 帮助台提示
4.5 星（47 级）
在本课程中，Pam Baker 涵盖了从使用 ChatGPT 帮助进行战略规划、提示等所有内容工程、代理脚本、自助存储库和问题解决，以及服务台经理高度感兴趣的其他主题。

对于技术专业人士和高级用户

我为需要使用大型语言模型 (LLM) 来构建或修改人工智能驱动的商业投资的专业人士选择了这套五门课程。作为先决条件，您需要一些严肃的极客信誉。

生成式 AI：大型语言模型简介
4.7 颗星（1,274 条评分）
在本课程中，Jonathan Fernandes 将带您了解自 OpenAI 首次发布 GPT-3 以来开发的关键法学硕士，以及每个法学硕士的关键贡献。

面向 Web 开发人员的 ChatGPT
4.7 星（362 级）
加入 Sandy Ludosky，了解面向 Web 开发人员的 ChatGPT 简介。探索 ChatGPT 工作原理以及如何开始使用它生成代码的基础知识。学习与 ChatGPT UI 进行交互，以使用 JavaScript 和 ReactJS 创建完全实现的 Web 应用程序。

构建您自己的 GPT
（太新了，没有评级）
与数据科学家 Alina 张一起创建三个自定义 GPT。 Alina 深入研究创新技术，包括用于快速工程、思维链、小样本学习和用户意图检测的五角星框架。她还提供了防范即时注入攻击的策略。

确保在您的组织中使用生成式人工智能
4.8 星（85 级）
本课程为您提供知识和技能，以驾驭不断发展的人工智能领域AI 安全性，使您能够自信地利用生成式 AI，同时降低风险、保护敏感信息并增强组织的数字弹性。

Azure OpenAI：生成式 AI 模型及其使用方法
4.8 星（217 级）
在本课程中，Sammy Deprez 向您介绍 Azure OpenAI 服务和深入探讨可用模型，包括 GPT 模型、嵌入模型、codex 模型和 DALL-E 模型。

面向 Python 程序员的 AI 课程

Python 是人工智能开发人员中最流行的语言之一。我在这里介绍了四门可以帮助你将 Python 知识与 AI 相结合的课程。 LinkedIn 工程副总裁兼数据和人工智能负责人徐亚表示：“人工智能开发中常用的关键编程语言（Python、Java 和 SQL）的技能位列最受追捧的前五名技能之列。美国的技术方面。”

面向 Python 开发者的生成式 AI
4.7 颗星（22 个评分）
加入 Sandy Ludosky 学习如何使用生成式 AI 进行创作下一代 Python 应用程序，包括 OpenAI API，它允许您直接在应用程序中构建和自定义自己的 AI 助理聊天机器人。

使用 Python 进行机器学习：基础
4.7 颗星（4,060 条评分）
在本课程中，圣母大学分析学副教授 Frederick Nwanganga 介绍了机器学习一种平易近人的方法，并提供有关如何开始通过 Python 进行机器学习的分步指导。

SQL Server 机器学习服务：Python
4.8 星（494 级）
Adam Wilbert 展示了如何使用高性能 Python库和机器学习服务附加组件直接位于 SQL Server 内部，可简化统计分析、生成散点图和条形图等图形以及处理表格数据。

用 Python 训练神经网络
4.6 星（219 评分）
Eduardo Corpeño 的这门课程教授 Python 中神经网络的内部工作原理，为学习者提供了机会深入了解算法的构成以及使用 Python 从头开始构建和训练自己的神经网络所需的步骤。