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    I

    IBM

    面向所有人的人工智能基础

    您将获得的技能: 机器学习, Prompt Engineering, 工作流程管理, 数据科学, 深度学习, 生成式人工智能, 应用程序部署, 模型部署, 负责任的人工智能, 自然语言处理, AI 工作流程, 原型设计, 人工智能, 人工智能和机器学习(AI/ML), 提示模式, ChatGPT, 自助服务技术, 无代码开发, IBM 云, 机器学习软件

    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

    使用 PyTorch 进行深度学习

    您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), 卷积神经网络, 逻辑回归, 分类算法, Machine Learning 方法, 深度学习, 模型评估, 人工神经网络, 监督学习, 应用机器学习, 人工智能和机器学习(AI/ML)

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

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    S

    SAS

    SAS Machine Learning Engineer

    您将获得的技能: Model Deployment, MLOps (Machine Learning Operations), Data Preprocessing, Exploratory Data Analysis, Logistic Regression, Statistical Machine Learning, Model Evaluation, Supervised Learning, Decision Tree Learning, Probability & Statistics, Statistics, Machine Learning Software, Classification And Regression Tree (CART), Workflow Management, Predictive Modeling, Random Forest Algorithm, Feature Engineering, SAS (Software), Machine Learning, Applied Machine Learning

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    高级设置 · 专业证书 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    构建机器学习项目

    您将获得的技能: 深度学习, 数据驱动的决策制定, 调试, 机器学习, 模型评估, 迁移学习, AI 工作流程, 性能调整, 人工智能和机器学习(AI/ML), 应用机器学习, AI 产品战略

    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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    U

    University of Virginia

    企业战略基础

    您将获得的技能: 竞争分析, 企业战略, 战略决策, 分析, 市场分析, 组织战略, 商业经济学, 战略规划, 战略思维

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    3294 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    有监督的机器学习:分类

    您将获得的技能: 逻辑回归, 机器学习, 分类算法, 预测建模, Scikit-learn (机器学习库), 模型评估, 监督学习, 数据清理, 性能指标, 决策树学习, 功能工程, 随机森林算法, 抽样(统计), 数据预处理

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    有监督的机器学习:回归

    您将获得的技能: 统计建模, 逻辑回归, 机器学习, 分类算法, 预测建模, 模型评估, 监督学习, 性能指标, 机器学习算法, 回归分析, 应用机器学习, 统计分析, 数据预处理, 测试数据, 功能工程

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    机器学习入门:监督学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, 逻辑回归, 机器学习, 探索性数据分析, 数据科学, 分类算法, Scikit-learn (机器学习库), 模型评估, 监督学习, 回归分析, 决策树学习, 数据预处理, 功能工程, 机器学习算法, 性能调整, NumPy, 应用机器学习, 数据分析, 随机森林算法

    攻读学位

    3.3
    评分, 3.3 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    C

    Columbia University

    决策和强化学习

    您将获得的技能: 机器学习, 概率分布, 决策支持系统, 数据驱动的决策制定, 模拟, 马尔可夫模型, 深度学习, 统计方法, 强化学习, Algorithm, 人工智能和机器学习(AI/ML)

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    Duke University

    管理机器学习项目

    您将获得的技能: 市场机遇, 机器学习, 项目管理生命周期, 数据科学, 模型部署, 模型评估, MLOps(机器学习 Operator), 数据清理, 数据管道, 系统设计, 数据管理, 技术管理, 技术解决方案, 项目管理, 数据预处理, 人工智能和机器学习(AI/ML), 应用机器学习, 数据收集, 软件开发方法, 数据质量

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Microsoft

    SQL Foundations

    您将获得的技能: Microsoft SQL Servers, SQL, Transact-SQL, Databases, Relational Databases, Data Transformation, Data Manipulation, Query Languages, Generative AI, Data Analysis

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Pennsylvania

    金融科技:基础、支付和法规

    您将获得的技能: 付款处理, 技术战略, 财富管理, 金融科技, 金融服务, 环境、社会和公司治理(ESG), 创业融资, 财务条例, 创新, 信用卡/借记卡处理, 投资, 消费者行为, 资产管理

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

1…131415…563

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

  • 面向所有人的人工智能基础: IBM
  • 使用 PyTorch 进行深度学习: IBM
  • SAS Machine Learning Engineer: SAS
  • 构建机器学习项目: DeepLearning.AI
  • 企业战略基础: University of Virginia
  • 有监督的机器学习:分类: IBM
  • 有监督的机器学习:回归: IBM
  • 机器学习入门:监督学习: University of Colorado Boulder
  • 决策和强化学习: Columbia University
  • 管理机器学习项目: Duke University

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