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    I

    IBM

    IBM 机器学习入门

    您将获得的技能: 探索性数据分析, 机器学习, Scikit-learn (机器学习库), 预测建模, 分类算法, 统计假设检验, 模型评估, 数据访问, 统计方法, 数据清理, 监督学习, 统计推理, 无监督学习, 数据预处理, 机器学习算法, 回归分析, 应用机器学习, 功能工程, 降维, 数据分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    TensorFlow 中的卷积神经网络

    您将获得的技能: 计算机视觉, 卷积神经网络, 深度学习, 机器学习, 分类算法, 模型评估, 迁移学习, 应用机器学习, 张力流, 数据预处理, Keras(神经网络库), 图像分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Michigan

    Python 中的应用机器学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, 机器学习, 分类算法, 无监督学习, 预测建模, Scikit-learn (机器学习库), 人工神经网络, 模型评估, 监督学习, 功能工程, 回归分析, 决策树学习, 应用机器学习, 随机森林算法

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    G

    Google Cloud

    Machine Learning on Google Cloud

    您将获得的技能: Feature Engineering, Responsible AI, Generative AI, Model Deployment, Tensorflow, Google Cloud Platform, Keras (Neural Network Library), Data Preprocessing, Data Quality, MLOps (Machine Learning Operations), Exploratory Data Analysis, Machine Learning, Applied Machine Learning, Model Evaluation, Scikit Learn (Machine Learning Library), Data Cleansing, Prompt Engineering, Cloud Deployment, Data Strategy, Cloud Computing

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    S

    Stanford University

    医疗保健领域的人工智能

    您将获得的技能: 机器学习, 卫生系统, 模型部署, 负责任的人工智能, 模型评估, 非结构化数据, 医疗保健, 临床研究伦理, 管理式医疗, 临床研究, 应用机器学习, 医疗保健伦理, 药品, 数据伦理, 人工智能, 临床数据管理, 健康信息学, 功能工程, 医疗保健行业知识, 数据挖掘

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    生成式人工智能:介绍与应用

    您将获得的技能: 机器学习, 生成式人工智能, 深度学习, 原型设计, 人工智能和机器学习(AI/ML), ChatGPT

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    DeepLearning.AI

    无监督学习、推荐器、强化学习

    您将获得的技能: 机器学习, 深度学习, 监督学习, 人工神经网络, 异常检测, 强化学习, 无监督学习, 数据伦理, 人工智能, Algorithm, 降维

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    IBM 机器学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, 时间序列分析和预测, 探索性数据分析, 机器学习, 卷积神经网络, 生成式人工智能, 数据科学, 分类算法, 监督学习, 深度学习, 数据清理, 强化学习, 功能工程, 回归分析, 生成对抗网络 (GAN), 无监督学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 递归神经网络 (RNN), 自动编码器, 降维

    攻读学位

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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    U

    University of Washington

    机器学习

    您将获得的技能: 计算机视觉, 逻辑回归, 统计建模, 机器学习, 分类算法, 预测建模, 贝叶斯统计, 无监督学习, 模型评估, 监督学习, 深度学习, 数据预处理, 统计机器学习, 决策树学习, 人工智能, 功能工程, 回归分析, 应用机器学习, 数据挖掘, 图像分析

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    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    IBM

    数据科学工具

    您将获得的技能: Python 程序设计, R 语言程序设计(中文版), 应用编程接口 (API), 机器学习, 模型部署, 数据科学, Open Source 技术, 其他编程语言, 大数据, 数据可视化软件, 版本控制, 计算机编程工具, GitHub, R(软件), Jupyter, 云计算, Git(版本控制系统)

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    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    用于人工智能、机器学习和深度学习的 TensorFlow 简介

    您将获得的技能: 计算机视觉, 机器学习, 卷积神经网络, 深度学习, 张力流, 模型评估, 人工神经网络, 数据预处理, 人工智能, Keras(神经网络库), 图像分析

    4.8
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    Google Cloud

    Cloud Next Generation Firewall で GKE を保護する

    您将获得的技能: Kubernetes, Firewall, Google Cloud Platform, Cloud Security, Network Security, Containerization

    中级 · 课程 · 1-4 周

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总之,以下是 10 最受欢迎的 精神病学 课程

  • IBM 机器学习入门: IBM
  • TensorFlow 中的卷积神经网络: DeepLearning.AI
  • Python 中的应用机器学习: University of Michigan
  • Machine Learning on Google Cloud: Google Cloud
  • 医疗保健领域的人工智能: Stanford University
  • 生成式人工智能:介绍与应用: IBM
  • 无监督学习、推荐器、强化学习: DeepLearning.AI
  • IBM 机器学习: IBM
  • 机器学习: University of Washington
  • 数据科学工具: IBM

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