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人工智能课程

人工智能课程可以帮助您学习机器学习算法、自然语言处理、计算机视觉和神经网络。您可以培养数据分析、预测建模和使用 AI 技术自动执行任务方面的技能。许多课程介绍了 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn 等工具,这些工具支持实施 AI 解决方案和开发利用这些先进技术的应用程序。


热门人工智能课程和认证


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    2

    28DIGITAL

    数据科学促进业务创新

    您将获得的技能: 数据驱动的决策制定, 数据科学, 数据建模, 人工智能和机器学习(AI/ML), 分类算法, 数据存储技术, 数据战略, 监督学习, 分析, 描述性分析, 无监督学习, 商业分析, NoSQL, 大数据, 数据分析, 风险, 机器学习, 回归分析

    4.3
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    J

    Johns Hopkins University

    Foundational Mathematics for AI

    您将获得的技能: Descriptive Statistics, Linear Algebra, Exploratory Data Analysis, Data-Driven Decision-Making, Data Analysis, Artificial Intelligence, Probability, Regression Analysis, Calculus, Statistical Analysis, Advanced Mathematics, Applied Mathematics, Probability Distribution, Mathematical Modeling, Statistical Modeling, Machine Learning Algorithms, Dimensionality Reduction

    4.9
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    E

    Emory University

    What Can AI Do for Marketing?

    您将获得的技能: Marketing Analytics, AI Personalization, Data-Driven Decision-Making, Marketing Strategies, Marketing, AI Enablement, Marketing Effectiveness, Responsible AI, Customer experience improvement, Artificial Intelligence, Customer Insights, Data Collection

    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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    I

    IBM

    软件、编程和数据库入门

    您将获得的技能: 数据驱动的决策制定, 人工智能, 生成式人工智能, 计算机编程, 云部署

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

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    D

    DeepLearning.AI

    TensorFlow:数据与部署

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 联合学习, 模型评估, Javascript, 模型部署, 计算机视觉, iOS 开发, MLOps(机器学习 Operator), 数据管道, 迁移学习, Swift 编程, 数据导入/导出, 数据处理, 移动开发, 摘录, 数据预处理, 图像分析, 张力流, 机器学习, 安卓开发

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

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    D

    Duke University

    Explainable Machine Learning (XAI)

    您将获得的技能: Responsible AI, Large Language Modeling, Generative AI, Artificial Intelligence, Model Evaluation, Python Programming, Applied Machine Learning, Machine Learning, Visualization (Computer Graphics), Deep Learning, Plot (Graphics), Artificial Neural Networks

    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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    S

    Stanford University

    理解爱因斯坦狭义相对论

    您将获得的技能: 物理学, 实验, 验证和确认, 测量系统, 时间表, 数学建模, 科学方法, 研究

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University at Buffalo

    计算机视觉基础

    您将获得的技能: 人工智能, 概率与统计, 色彩理论, 数字信号处理, 应用数学, 计算机视觉, Algorithm, 计算机编程, 图像分析, Matlab, 增强现实, 微积分, 计算机图形学

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    E

    Edureka

    Learn Generative AI with LLMs

    您将获得的技能: Generative AI, Retrieval-Augmented Generation, Large Language Modeling, Generative Adversarial Networks (GANs), Tensorflow, ChatGPT, OpenAI, Natural Language Processing, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Responsible AI, Prompt Engineering, Applied Machine Learning, Machine Learning, Deep Learning, Machine Learning Algorithms, Computer Vision, Predictive Modeling, Supervised Learning, Text Mining, Image Analysis

    3.6
    评分, 3.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Michigan

    数据科学伦理

    您将获得的技能: 道德标准与行为, 数据安全, 负责任的人工智能, 抽样(统计), 个人身份信息, 数据伦理, 大数据, 知识产权, 社会学, 信息隐私, 知情同意, Data Governance, 数据分析

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

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    M

    Microsoft

    在 Microsoft Azure 中创建机器学习模型

    您将获得的技能: 卷积神经网络, PyTorch(机器学习库), 数据科学, 预测建模, 分类算法, Scikit-learn (机器学习库), 人工智能和机器学习(AI/ML), MLOps(机器学习 Operator), 迁移学习, 深度学习, 无监督学习, 微软 Azure, 应用机器学习, 张力流, 数据分析, 图像分析, 数据可视化, 探索性数据分析, 机器学习, 回归分析

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

  • 状态:新
    新
    B

    Birla Institute of Technology & Science, Pilani

    Automata and Computability

    您将获得的技能: Theoretical Computer Science, Computational Logic, Mathematical Theory & Analysis, Algorithms, Computational Thinking, Programming Principles, Computer Science, Data Structures, Graph Theory, Natural Language Processing, Logical Reasoning, Formal Learning

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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总之,以下是 10 最受欢迎的 artificial intelligence 课程

  • 数据科学促进业务创新: 28DIGITAL
  • Foundational Mathematics for AI: Johns Hopkins University
  • What Can AI Do for Marketing?: Emory University
  • 软件、编程和数据库入门: IBM
  • TensorFlow:数据与部署: DeepLearning.AI
  • Explainable Machine Learning (XAI): Duke University
  • 理解爱因斯坦狭义相对论: Stanford University
  • 计算机视觉基础: University at Buffalo
  • Learn Generative AI with LLMs: Edureka
  • 数据科学伦理: University of Michigan

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