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  • 成人学习原则


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    G

    Google Cloud

    生产型机器学习系统

    您将获得的技能: 可扩展性, 模型部署, 分布式计算, 混合云计算, 系统设计, 张力流, 机器学习, MLOps(机器学习 Operator), 模型评估, 性能调整, Google 云端平台, 系统架构

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Pennsylvania

    人工智能在营销和金融领域的应用

    您将获得的技能: 数据科学, AI 个性化服务, 推动参与, 数据驱动的决策制定, 欺诈检测, 营销分析, 客户洞察, 改善客户体验, 信用风险, 市场数据, AI 赋能, 机器学习, 大数据, 数字化转型, 零售银行, 财务数据, 分析, 风险管理, 人工智能

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

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    I

    IBM

    有监督的机器学习:回归

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

    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 Illinois Urbana-Champaign

    会计数据分析

    您将获得的技能: Matplotlib, Excel 宏, 分类算法, 数据可视化软件, 数据操作, Scikit-learn (机器学习库), Tableau 软件, 数据扫盲, 数据展示, Python 程序设计, 机器学习, 模型评估, Pandas(Python 软件包), 预测建模, 数据预处理, 无监督学习, 数据可视化, Jupyter, 探索性数据分析, 机器学习算法

    攻读学位

    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

    Dartmouth College

    Machine Learning with Neural Networks

    您将获得的技能: Bayesian Network, Artificial Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Tensorflow, Machine Learning, Model Evaluation, Network Architecture, Algorithms, Probability Distribution

    攻读学位

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    L

    Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU)

    竞争策略(中文版)

    您将获得的技能: Strategic Partnership, Business Strategy, Strategic Thinking, Game Theory, Competitive Analysis, New Product Development, Strategic Decision-Making, Go To Market Strategy, Product Design, Innovation, Market Analysis

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

  • 状态:新
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    D

    Dartmouth College

    Practical Machine Learning: Foundations to Neural Networks

    您将获得的技能: Supervised Learning, Bayesian Network, Logistic Regression, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Model Evaluation, Statistical Machine Learning, Probability & Statistics, Bayesian Statistics, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Statistical Methods, Artificial Intelligence, Regression Analysis, Classification Algorithms, Statistical Inference

    攻读学位

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of London

    数据科学基础:Python 中的 K 均值聚类

    您将获得的技能: Matplotlib, 描述性统计, 数据科学, 数据操作, 概率与统计, 统计, 机器学习, Python 程序设计, 机器学习算法, 无监督学习, Pandas(Python 软件包), NumPy, 数据可视化, 数据分析

    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

    使用 Keras 的深度学习和神经网络简介

    您将获得的技能: 回归分析, 卷积神经网络, 分类与回归树 (CART), 自然语言处理, 人工神经网络, 深度学习, 递归神经网络 (RNN), 迁移学习, 机器学习, Keras(神经网络库), 图像分析, 模型评估, 网络架构

    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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    M

    Microsoft

    Building AI Cloud Apps with Microsoft Azure

    您将获得的技能: Responsible AI, Cloud Development, Image Analysis, Anomaly Detection, Prompt Engineering, Microsoft Copilot, Microsoft Azure, Cloud Storage, Data Storage, Cloud Applications, Text Mining, Microsoft Development Tools, Unsupervised Learning, Cloud Deployment, Data Storage Technologies, Natural Language Processing, Continuous Deployment, Computer Vision, Cloud Computing, Machine Learning

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    N

    NVIDIA

    AI 基础设施和 Operator 基础知识

    您将获得的技能: 硬件架构, 模型部署, 数据基础设施, AI 协调, 信息技术业务, 计算机结构, 生成式人工智能, 深度学习, 网络基础设施, 云计算, 机器学习, 云基础设施, 大型语言模型, MLOps(机器学习 Operator), Devops 工具, 数据中心, 信息技术基础设施, 人工智能和机器学习(AI/ML), 基础设施架构, 人工智能

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

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    S

    Stanford University

    概率图形模型

    您将获得的技能: Algorithm, 贝叶斯网络, 决策支持系统, 统计推理, 计算思维, 自然语言处理, 马尔可夫模型, 概率与统计, 图论, 网络分析, 机器学习, 机器学习算法, 应用机器学习, 统计建模, Machine Learning 方法, 网络模型, 统计方法, 抽样(统计), 概率分布

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

1…282930…111

总之,以下是 10 最受欢迎的 成人学习原则 课程

  • 生产型机器学习系统: Google Cloud
  • 人工智能在营销和金融领域的应用: University of Pennsylvania
  • 有监督的机器学习:回归: IBM
  • 会计数据分析: University of Illinois Urbana-Champaign
  • Machine Learning with Neural Networks: Dartmouth College
  • 竞争策略(中文版): Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU)
  • Practical Machine Learning: Foundations to Neural Networks: Dartmouth College
  • 数据科学基础:Python 中的 K 均值聚类: University of London
  • 使用 Keras 的深度学习和神经网络简介: IBM
  • Building AI Cloud Apps with Microsoft Azure: Microsoft

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