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2025年最好的677個Learning工具

Mangus Elearning, Breakout Learning, AI Digital Learning, Zora Learning, Atomic Learning, Łukasiewicz 0.1, Easygenerator, 昇思MindSpore, Stable Diffusion Online, Studyable 是最好的付費/免費 Learning tools.

什麼是Learning?

學習是獲取新知識、技能、行為、價值觀或喜好的過程。這是智能的基本方面,在生物系統和人工智能(AI)中都是如此。在AI中,學習算法使系統能夠從數據或經驗中學習,隨著時間的推移提高其在特定任務上的表現,而無需明確編程。

最好的前10個AI Learning工具有哪些?

核心功能
價格
如何使用

Claude

用自然語言互動以協助任務

你可以與 Claude 交談,這是一位來自 Anthropic 的 AI 助手,並用自然語言指示它幫助你完成許多任務。

SPICYCHAT.AI

與 AI 角色聊天
創建自定義的 AI 聊天機器人
探索其他使用者創建的聊天機器人

使用者可以登錄或註冊以訪問該平台。一旦登錄,便可以瀏覽現有的 AI 聊天機器人、開始聊天、創建自己的聊天機器人,以及管理他們的聊天機器人和收藏的聊天機器人。還有幫助資源可供使用。

Hugging Face

模型中心:存取成千上萬的預訓練模型。
數據集中心:各種機器學習任務的數據集存儲庫。
Spaces:建立和主辦機器學習應用的平台。
推論端點:在完全管理的基礎架構上部署模型。
計算:用於部署和運行機器學習應用的付費計算資源。
企業解決方案:企業級安全性、存取控制和專屬支援。

HF Hub 免費 主辦無限公共模型、數據集,創建無限組織,取得機器學習工具,社群支援。
Pro帳戶 $9/月 零GPU與Spaces的開發模式,所有推論提供者的免費點數,特先體驗功能,Pro徽章。
Enterprise Hub 每位用戶每月$20 SSO和SAML支援,選擇數據所在位置,審計日誌,資源群組,集中式令牌管控,私有數據集的數據集檢視器,Spaces的進階計算選項,5倍更多的ZeroGPU配額,在自己的基礎架構上部署推論,有管理的計費及優先支援。
Spaces硬體 每小時從$0起 免費計算資源,構建更先進的Spaces,提供7種優化的硬體從CPU到GPU及加速器。
推論端點 每小時從$0.032起 在幾秒鐘內部署專用端點,保持成本低,完全管理的自動調整,企業級安全性。

用戶可以在Hub中探索和下載預訓練模型、數據集和應用程式。他們還可以主辦自己的機器學習專案,部署模型於推論端點,或升級Spaces應用以使用GPU。

DataCamp

互動式課程和程式挑戰
技能和職業追蹤
DataCamp 工作區用於資料分析
技能評估
證書

基本方案 免費 每個第一章節免費,提供免費職業檔案及求職板訪問
高級方案 $14/每月(年度計費) 訪問我們的完整內容庫、專案、證書和業界領先的認證,從零開始準備就業,我們的頂級 Python、SQL、Tableau、Power BI 和 R 課程,提供更多學習編碼的方式
團隊方案 $14 每位使用者/每月(年度計費) 包含高級方案的所有內容,管理你的團隊、查看學習活動和追蹤進度、授權管理工具

使用者可以註冊免費或付費帳號,根據自己的興趣和技能水平選擇課程或技能追蹤,並直接在瀏覽器中完成互動練習、程式挑戰和專案。該平台會追蹤進度並在完成後提供證書。

Cognito

影片課程
複習筆記
測驗
抽認卡
考試型問題
過去考題

註冊免費帳號以取得影片課程、複習筆記、測驗、抽認卡及考試型問題。透過這些資料提升理解並準備考試。

SpoiledChild

人工智慧驅動的個性化產品推薦 (SpoiledBrain)
智能皮膚與頭髮產品專注於抗衰老
特定產品系列如膠原蛋白、頭髮生長以及抗衰老
按頭髮問題與皮膚問題購買的能力
產品經皮膚科醫生與專家批准

用戶可以通過點擊 '詢問SpoiledBrain' 與 SpoiledBrain AI 互動,根據自己的具體需求獲得個性化產品推薦。另可通過 '購買頭髮'、'購買皮膚'、'購買 E27 魔力膠原蛋白'、'購買 I34 頭髮生長液' 或按具體問題如 '按頭髮問題購買' 和 '按皮膚問題購買' 瀏覽產品。

Weights & Biases

MLOps 和 LLMOps 平台
實驗追蹤與可視化
超參數優化 (Sweeps)
模型與資料集註冊
工件版本控制與管理
報告與可視化
日誌記錄實驗和工件的 SDK
自動化工作流程
AI 應用程式除錯與評估
提示工程工具

使用 W&B 來追蹤 ML 實驗、構建 AI 模型,以及建立具代理性的 AI 應用程式。更以一行代碼與 Langchain、LlamaIndex、PyTorch、HF Transformers、Lightning、TensorFlow、Keras、Scikit-LEARN 和 XGBoost 整合。

FlowGPT

提示庫
社群分享
提示發現
分類提示

用戶可以瀏覽FlowGPT網站,以查找與他們需求相關的提示。他們可以根據角色、編程、行銷、學術、求職、遊戲、創意、提示工程、商業及生產力等類別搜索、篩選和探索提示。用戶還可以保存提示並與社群互動。

Synthesia

AI虛擬人物 (230+)
AI配音 (140多種語言)
影片模板 (250+)
AI劇本生成器
AI影片編輯器
AI聲音克隆
AI螢幕錄製器
多語言影片播放器
實時協作
一鍵翻譯
AI影片配音

免費 US$ 0 /月 每月3分鐘影片,9個AI虛擬人物
入門 US$ 18 /月(年度計費) 每年120分鐘影片,125+個Synthesia AI虛擬人物
創作者 US$ 64 /月(年度計費) 每年360分鐘影片,180+個Synthesia AI虛擬人物
企業 自訂報價 無限制的影片分鐘數,230+個庫存虛擬人物,專屬客戶成功經理

使用者可以透過輸入文字、選擇AI虛擬人物、客製化影片顏色、字體和版面設計、與團隊成員協作,然後分享或匯出影片來創建影片。

HEROZ

針對各行業的AI(BtoB)解決方案
AI(BtoC)服務
公司信息及投資者關係
新聞及新聞稿
招聘信息

該網站提供有關HEROZ AI服務、公司信息、新聞、投資者關係信息、招聘信息及聯絡方式的資料。您可以探索他們的AI解決方案,了解公司的使命與價值,隨時掌握最新的新聞與事件,並尋找職業機會。

最新上架的 Learning AI 網站

AI驅動的系統,幫助產品經理提升生產力並簡化工作流程。
AI 教育平台,提供教程、測驗、專案和工具以達成 AI 精通。
9raya AI是一個AI教育科技平台,提供個性化學習及進度追蹤。

Learning 的核心功能

適應性

學習使AI系統能夠適應新情況和環境。

優化

學習使AI系統能夠在給定任務上優化其性能。

泛化

學習有助於AI系統從例子中歸納出處理未見數據的方法。

表徵

學習涉及發現輸入數據的有用表徵。

Learning 可以做什么?

醫療保健:學習算法可幫助進行醫學診斷、藥物發現和個性化治療計劃。

金融:學習用於欺詐檢測、風險評估和算法交易。

製造業:學習實現預測性維護、質量控制和供應鏈優化。

運輸:學習支持自動駕駛車輛、交通預測和路線優化。

Learning Review

用戶和專家讚揚學習作為AI的基本組成部分,使系統能夠提高性能、適應新情況並自動執行複雜任務。然而,一些人對學習算法的可解釋性和透明性以及偏見和濫用的潛在問題表示關注。總的來說,學習被認為是AI發展的關鍵方面,正在進行的研究旨在應對挑戰並開展新的可能性。

誰比較適合使用 Learning?

用戶與一個聊天機器人互動,該機器人從對話中學習,以提供隨著時間更準確和個性化的回應。

根據其瀏覽和購買歷史,用戶收到個性化的產品推薦。

隨著AI系統從其語音數據中學習,用戶受益於提高的語音識別準確性。

Learning 是如何工作的?

要在AI系統中實現學習,請按照以下步驟進行: 1. 定義學習問題和目標。 2. 為訓練、驗證和測試準備數據集。 3. 選擇適當的學習算法(例如,監督、非監督或強化學習)。 4. 設計模型架構並設置超參數。 5. 在訓練數據上訓練模型並評估其在驗證集上的性能。 6. 根據需要微調模型和超參數。 7. 在測試集上測試最終模型以評估其泛化能力。

Learning 的優勢

自動化:學習使AI系統能夠自動執行任務和決策過程。

適應性:學習使AI系統能夠適應不斷變化的環境和需求。

可擴展性:學習算法可以處理大量數據和複雜問題。

成本降低:學習可以減少手動編程和人類干預的需求。

關於 Learning 的常見問題

監督學習和非監督學習之間有什麼區別?
在AI中進行有效學習需要多少數據?
AI中常用的一些學習算法有哪些?
如何評估學習AI系統的性能?
學習算法能夠隨著時間持續改進嗎?
AI中的學習有哪些挑戰?