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  • 成人学习原则

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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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    G

    Google Cloud

    机器学习操作 (MLOps):入门指南

    您将获得的技能: 模型部署, 自动化, MLOps(机器学习 Operator), 数据管道, 持续集成, 机器学习, 模型评估, Devops, 持续部署, Google 云端平台, 云部署

    4
    评分, 4 星,最高 5 星
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    479 条评论

    中级 · 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

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    D

    DeepLearning.AI

    构建更好的生成对抗网络 (GAN)

    您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), 数据伦理, 负责任的人工智能, 生成对抗网络 (GAN), 生成式人工智能, 模型评估, 机器学习, 生成模型架构, 无监督学习, 图像质量

    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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    D

    Duke University

    DevOps、DataOps、MLOps

    您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), Microsoft Copilot, Docker (软件), 负责任的人工智能, CI/CD, 大数据, 机器学习, 集装箱化, MLOps(机器学习 Operator), 拥抱的脸, 应用机器学习, Devops, GitHub, 无服务器计算, 拉斯特(编程语言), 人工智能和机器学习(AI/ML), 张力流, 云计算解决方案

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google

    Google Advanced Data Analytics Capstone

    您将获得的技能: Data Visualization, Regression Analysis, Data Storytelling, Advanced Analytics, Statistical Analysis, Data Analysis, Business Analysis, Project Design, Python Programming, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence, Machine Learning, Portfolio Management, Project Documentation

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    I

    Imperial College London

    数字健康简介

    您将获得的技能: 公共卫生, 电子病历, 互操作性, 健康技术, 医疗保健, 远程保健, 流行病学, 健康差异, 数字扫盲, 大数据, 机器学习, 卫生系统, 健康信息学, 人工智能

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

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    G

    Google Cloud

    Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版

    您将获得的技能: Feature Engineering, Tensorflow, Model Deployment, Google Cloud Platform, Data Quality, Data Preprocessing, Keras (Neural Network Library), Model Evaluation, Scikit Learn (Machine Learning Library), Embeddings, Exploratory Data Analysis, Supervised Learning, Logistic Regression, MLOps (Machine Learning Operations), Machine Learning, AI Enablement, Big Data, Applied Machine Learning, Data Pipelines, Artificial Neural Networks

    4.4
    评分, 4.4 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

    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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    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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    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

1…293031…111

总之,以下是 10 最受欢迎的 成人学习原则 课程

  • 有监督的机器学习:回归: IBM
  • 会计数据分析: University of Illinois Urbana-Champaign
  • 机器学习操作 (MLOps):入门指南: Google Cloud
  • Content Creation and Copywriting: Coursera
  • 构建更好的生成对抗网络 (GAN): DeepLearning.AI
  • DevOps、DataOps、MLOps: Duke University
  • Google Advanced Data Analytics Capstone: Google
  • 数字健康简介: Imperial College London
  • Machine Learning with TensorFlow Google Cloud 日本語版: Google Cloud
  • Practical Machine Learning: Foundations to Neural Networks: Dartmouth College

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