应用机器学习课程可以帮助您学习数据预处理、模型选择、Feature Engineering 和 Evaluation 指标。您可以掌握在实际环境中实施算法、优化性能和解释结果的技能。许多课程介绍 Python、TensorFlow 和 Scikit-learn 等工具,这些工具支持开发机器学习模型和应用 AI 技术解决实际问题。

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 概率与统计, 概率分布, 统计分析, 探索性数据分析, 数据科学, 贝叶斯统计, 统计可视化, 统计建模, A/B 测试, 描述性统计, 抽样(统计), 统计推理, 统计假设检验, 概率, 统计机器学习
中级 · 课程 · 1-4 周

Google Cloud
您将获得的技能: 张力流, Google 云端平台, 生成式人工智能, Prompt Engineering, 机器学习, 人工智能, 云基础设施, 监督学习, AI 工作流程, 模型部署, 大数据, MLOps(机器学习 Operator)
初级 · 课程 · 1-3 个月

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 监督学习, 卷积神经网络, 人工神经网络, 机器学习, 自然语言处理, 张力流, 嵌入, 调试, PyTorch(机器学习库), 迁移学习, 应用机器学习, 深度学习, Keras(神经网络库), 计算机视觉, 数据预处理, 人工智能和机器学习(AI/ML), 拥抱的脸, 性能调整, 图像分析, 递归神经网络 (RNN)
攻读学位
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

IBM
您将获得的技能: 生成对抗网络 (GAN), 无监督学习, 卷积神经网络, Machine Learning 方法, 模型评估, 人工神经网络, Keras(神经网络库), 机器学习, 迁移学习, 生成式人工智能, 深度学习, 强化学习, 计算机视觉, 自动编码器, 降维, 人工智能和机器学习(AI/ML), 递归神经网络 (RNN)
中级 · 课程 · 1-3 个月

Pearson
您将获得的技能: Large Language Modeling, Deep Learning, Prompt Engineering, Image Analysis, Model Deployment, Recurrent Neural Networks (RNNs), PyTorch (Machine Learning Library), Convolutional Neural Networks, Tensorflow, Vision Transformer (ViT), LLM Application, Transfer Learning, Computer Vision, Responsible AI, Natural Language Processing, Embeddings, Keras (Neural Network Library), Generative AI, Artificial Neural Networks, Multimodal Prompts
中级 · 专项课程 · 1-4 周

University of Alberta
您将获得的技能: 概率分布, 线性代数, Algorithm, 模型评估, 人工神经网络, 模拟, 强化学习, 马尔可夫模型, 深度学习, 抽样(统计), 机器学习, 功能工程, 人工智能, 性能调整, 性能测试, 伪代码, 监督学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 机器学习算法
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

MathWorks
您将获得的技能: Reinforcement Learning, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning, Artificial Neural Networks, Unsupervised Learning, Supervised Learning, Control Systems, Simulations
初级 · 课程 · 1-4 周

Illinois Tech
您将获得的技能: Recurrent Neural Networks (RNNs), Deep Learning, Generative AI, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Keras (Neural Network Library), Generative Adversarial Networks (GANs), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), PyTorch (Machine Learning Library), Network Architecture, Computer Vision, Natural Language Processing, Model Deployment, Model Evaluation
攻读学位
初级 · 课程 · 1-3 个月

IBM
您将获得的技能: Python 程序设计, 探索性数据分析, Scikit-learn (机器学习库), 无监督学习, 人工神经网络, 机器学习, Keras(神经网络库), 回归分析, 技术交流, 应用机器学习, 数据展示, 监督学习, 数据分析
高级设置 · 课程 · 1-3 个月

IBM
您将获得的技能: 无监督学习, Algorithm, 数据科学, Scikit-learn (机器学习库), 机器学习, 功能工程, 数据预处理, 降维, 文本挖掘, 大数据, 机器学习算法, 数据分析
中级 · 课程 · 1-3 个月
Duke University
您将获得的技能: Responsible AI, Large Language Modeling, Decision Tree Learning, Data Ethics, Regression Analysis, Predictive Modeling, Artificial Intelligence, Machine Learning, Statistical Modeling, Python Programming, Logistic Regression, Deep Learning, Artificial Neural Networks
中级 · 课程 · 1-4 周

Dartmouth College
您将获得的技能: Supervised Learning, Predictive Modeling, Logistic Regression, Statistical Modeling, Model Evaluation, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Classification Algorithms, Regression Analysis, Probability & Statistics, Linear Algebra
攻读学位
中级 · 课程 · 1-3 个月