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个结果,搜索词为 "编写教学大纲"


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    F

    Fudan University

    游戏策划与设计

    您将获得的技能: Game Design, Video Game Development, Conceptual Design, Animation and Game Design, System Design and Implementation, Computer Graphics, Visualization (Computer Graphics), Prototyping, Content Creation, User Experience Design, Storytelling, Creativity

    3.9
    评分, 3.9 星,最高 5 星
    ·
    34 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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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, 生成对抗网络 (GAN), 机器学习, 统计方法, 数据分析, 递归神经网络 (RNN), 数据预处理, 分类算法, 自动编码器, 无监督学习, 探索性数据分析, 监督学习, 降维, 卷积神经网络, 强化学习, 深度学习, 回归分析, 功能工程, 数据科学

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    3540 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    I

    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), 机器学习, 统计编程, Git(版本控制系统), R(软件), 云计算, Open Source 技术, 计算机编程工具, GitHub, 开发环境, 应用编程接口 (API), 版本控制, Jupyter, 数据科学, 大数据

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    F

    Fudan University

    基于Unity引擎的游戏开发基础

    您将获得的技能: Unity Engine, User Interface (UI), Mobile Development, Video Game Development, C# (Programming Language), 3D Assets, Animations, Application Deployment, Scripting, Cross Platform Development, Virtual Environment, Object Oriented Programming (OOP)

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    100 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    高级学习算法

    您将获得的技能: 决策树学习, 机器学习, 张力流, 模型评估, 人工神经网络, 监督学习, 迁移学习, 人工智能, 分类算法, 逻辑回归, 随机森林算法, 应用机器学习, 深度学习, 数据伦理, 性能调整

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    8547 条评论

    初级 · 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, 决策树学习, Scikit-learn (机器学习库), 人工神经网络, 监督学习, 分类算法, 模型评估, 预测建模, 功能工程, 随机森林算法, 回归分析, 应用机器学习, 无监督学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    8749 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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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
    ·
    3757 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    新
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    G

    Google Cloud

    Generative AI Leader

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Google Gemini, Generative AI Agents, Responsible AI, Retrieval-Augmented Generation, Generative AI, Google Workspace, AI Enablement, Google Cloud Platform, Customer experience improvement, Gemini, AI Product Strategy, AI Security, Productivity Software, AI Workflows, Agentic systems, Cloud Infrastructure, Cloud Computing, Artificial Intelligence, Collaboration

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    IBM 机器学习入门

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

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    3292 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学:统计与机器学习

    您将获得的技能: 统计建模, 概率与统计, 机器学习, 统计分析, 数据展示, Plotly, R 语言程序设计(中文版), 统计机器学习, 模型评估, 闪亮(R 套件), GitHub, 预测建模, 探索性数据分析, 机器学习算法, Rmarkdown, 回归分析, 数据可视化, 交互式数据可视化, 统计假设检验, 统计推理

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    7191 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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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: 机器学习, 张力流, 模型评估, 人工神经网络, 数据预处理, Keras(神经网络库), 人工智能, 卷积神经网络, 计算机视觉, 深度学习, 图像分析

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    2万 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    D

    DeepLearning.AI

    医学人工智能

    您将获得的技能: 机器学习, 决策树学习, 统计分析, 放射诊断学, 模型评估, AI 个性化服务, 治疗计划, 图像分析, 预测建模, 数据分析, 临床试验, 数据预处理, 风险模型, 病人治疗, 深度学习, 随机森林算法, 应用机器学习, 预测, 卷积神经网络, 功能工程

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2439 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

1…161718…108

总之,以下是 10 最受欢迎的 编写教学大纲 课程

  • 游戏策划与设计: Fudan University
  • IBM 机器学习: IBM
  • 数据科学工具: IBM
  • 基于Unity引擎的游戏开发基础: Fudan University
  • 高级学习算法: DeepLearning.AI
  • Python 中的应用机器学习: University of Michigan
  • Machine Learning on Google Cloud: Google Cloud
  • Generative AI Leader: Google Cloud
  • IBM 机器学习入门: IBM
  • 数据科学:统计与机器学习: Johns Hopkins University

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