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    Microsoft

    准备 DP-100:Microsoft Azure 数据科学考试

    您将获得的技能: 微软 Azure, 深度学习, 预测建模, MLOps(机器学习 Operator), 数据预处理, 数据库, 机器学习, 应用机器学习, 数据科学, 模型评估, 人工智能和机器学习(AI/ML), 负责任的人工智能, 模型部署

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    Scrimba

    用人工智能学习编码

    您将获得的技能: 前端网络开发, Html 和 Css, 应用程序部署, 计算机编程, 网络开发, 响应式网页设计, 移动开发, 应用程序开发, ChatGPT, 视频游戏开发, 数据库应用, 机器学习, GitHub, 层叠样式表(CSS), Javascript, 互动设计, 网络应用

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    Linear Algebra from Elementary to Advanced

    您将获得的技能: Linear Algebra, Algebra, Applied Mathematics, Advanced Mathematics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Mathematical Modeling, Engineering Analysis, Mathematical Theory & Analysis, Numerical Analysis, Geometry, Data Transformation, Applied Machine Learning, Dimensionality Reduction, Markov Model, Probability

    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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    C

    Coursera

    LangGraph Framework

    您将获得的技能: LangGraph, AI Orchestration, LangChain, LLM Application, Agentic Workflows, Generative AI Agents, MLOps (Machine Learning Operations), Context Management, Distributed Computing, Software Design Patterns

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    C

    Coursera

    GenAI Prompting, Evaluation, and Governance

    您将获得的技能: Responsible AI, AI Security, Prompt Engineering, Generative AI, Governance Risk Management and Compliance, Content Performance Analysis, Risk Management, Governance, Retrieval-Augmented Generation, Model Evaluation, Compliance Management, Data-Driven Decision-Making, Performance Analysis, Cross-Functional Team Leadership, System Monitoring, Gap Analysis, Large Language Modeling, Performance Metric, Quality Assessment, Cost Benefit Analysis

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM 数据工程

    您将获得的技能: Linux 命令, 网页抓取, Apache Hadoop, SQL, MySQL, 数据存储, 数据导入/导出, 生成式人工智能, 数据分析, 数据仓库, 阿帕奇气流, Python 程序设计, NoSQL, 数据科学, 专业网络, IBM Cognos 分析, 摘录, 数据库设计, Apache Spark, 数据库管理员

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    使用 Python 和 SQL 的数据科学基础知识

    您将获得的技能: 描述性统计, Pandas(Python 软件包), 网页抓取, 关系数据库, 统计分析, 数据展示, SQL, 编程原则, 数据可视化软件, 概率分布, 数据分析, 仪表板, 计算机编程工具, 统计, 存储过程, 数据科学, 数据可视化, Jupyter, 数据导入/导出, Python 程序设计

    攻读学位

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

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    L

    LearnQuest

    用于科学研究的人工智能

    您将获得的技能: 数据操作, 探索性数据分析, 数据清理, Pandas(Python 软件包), NumPy, 降维, 数据预处理, 生物信息学, 分类算法, Keras(神经网络库), 张力流, Scikit-learn (机器学习库), 人工神经网络, 应用机器学习, 功能工程, 模型评估, 数据转换, 数据科学, 机器学习, 随机森林算法

    3.2
    评分, 3.2 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    L

    LearnQuest

    人工智能数据的公平与偏见

    您将获得的技能: 预测建模, 数据预处理, 博弈论, Algorithm, 社会正义, 数据伦理, 负责任的人工智能, 模型评估, 人工智能, 机器学习, 数据收集

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    C

    Coursera

    Content Creation and Copywriting

    您将获得的技能: Infographics, Storyboarding, Canva (Software), Prompt Engineering, Copywriting, Generative AI, Content Creation, Marketing Strategies, Blogs, Marketing Psychology, Collaborative Software, AI Enablement, ChatGPT, Online Advertising, MarTech, Graphic Design, Brand Awareness, Artificial Intelligence, Search Engine Optimization, Machine Learning

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • C

    Coursera

    Basic Image Classification with TensorFlow

    您将获得的技能: Model Evaluation, Keras (Neural Network Library), Tensorflow, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Computer Vision, Machine Learning, Classification Algorithms

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    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    I
    I

    多位教师

    IBM 和 ISC2 网络安全专家

    您将获得的技能: 数字取证, 渗透测试, 计算机安全事件管理, 云部署, 应用安全, 安全控制, 云计算架构, 外围设备, 数据存储, 密码学, 云服务, 配置管理, 信息技术, 管理, 灾难恢复, 网络安全, Network Security, 业务连续性, 生成式人工智能, 事件响应

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

1…120121122…834

总之,以下是 10 最受欢迎的 machine learning software 课程

  • 准备 DP-100:Microsoft Azure 数据科学考试: Microsoft
  • 用人工智能学习编码: Scrimba
  • Linear Algebra from Elementary to Advanced: Johns Hopkins University
  • LangGraph Framework: Coursera
  • GenAI Prompting, Evaluation, and Governance: Coursera
  • IBM 数据工程: IBM
  • 使用 Python 和 SQL 的数据科学基础知识: IBM
  • 用于科学研究的人工智能: LearnQuest
  • 人工智能数据的公平与偏见: LearnQuest
  • Content Creation and Copywriting: Coursera

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