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个结果,搜索词为 "终身学习"


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    I

    IBM

    机器学习入门

    您将获得的技能: 人工智能, 预测建模, 数据科学, 回归分析, 分类算法, 无监督学习, 模型评估, 机器学习, 强化学习, 应用机器学习, 深度学习, 监督学习

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    S

    Snowflake

    面向开发人员、数据科学家和数据工程师的 Snowflake 简介

    您将获得的技能: SQL, 数据科学, 数据管道, 机器学习, 数据库管理, 应用程序开发, 生成式人工智能, 数据操作, 数据工程, 基于角色的访问控制(RBAC), 数据仓库, 数据导入/导出, 数据存储, 云计算开发, 摘录, 人工智能和机器学习(AI/ML), 存储过程

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    机器学习顶点课程

    您将获得的技能: Python 程序设计, 回归分析, 无监督学习, 数据展示, Scikit-learn (机器学习库), 探索性数据分析, 技术交流, 机器学习, 数据分析, Keras(神经网络库), 应用机器学习, 监督学习, 人工神经网络

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

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    D

    Duke University

    管理机器学习项目

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

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    J

    Johns Hopkins University

    GPU 编程

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 分布式计算, 可扩展性, C 和 C++, 数值分析, 机器学习, 计算机结构, 编程原则, 数字信号处理, 数据处理, 系统编程, 性能调整, 面向数据的编程, 数学软件, 人工神经网络, C++(编程语言), 图像分析, 深度学习, 计算机图形学, 线性代数

    攻读学位

    2.8
    评分, 2.8 星,最高 5 星
    ·
    183 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    深度学习和强化学习

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 计算机视觉, 迁移学习, Machine Learning 方法, 无监督学习, Keras(神经网络库), 递归神经网络 (RNN), 深度学习, 自动编码器, 强化学习, 机器学习, 生成对抗网络 (GAN), 生成式人工智能, 人工智能和机器学习(AI/ML), 模型评估, 人工神经网络, 降维

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Geneva

    Le Bien, le Juste, l'Utile. Introduction aux éthiques philosophiques

    您将获得的技能: Ethical Standards And Conduct, Liberal Arts, Case Studies, Social Justice, Environmental Issue, Research, Social Impact, Economics, Policy, and Social Studies, Policy Analysis, Political Sciences, Personal Development

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

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    N

    Nanjing University

    计算机系统基础(一) :程序的表示、转换与链接

    您将获得的技能: C (Programming Language), Computer Systems, Data Structures, System Programming, Programming Principles, Computer Architecture, Operating Systems, Data Storage, Computer Hardware, Application Security, Software Architecture

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

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    U

    University of Washington

    机器学习:聚类与检索

    您将获得的技能: 统计推理, 贝叶斯统计, 可扩展性, 无监督学习, 统计建模, 分布式计算, Algorithm, 数据结构, 统计机器学习, 机器学习算法, 机器学习, 非结构化数据, 数据挖掘, 应用机器学习, 文本挖掘, 概率分布

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
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    混合 · 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, 回归分析, 分类算法, 探索性数据分析, Scikit-learn (机器学习库), NumPy, 数据科学, 随机森林算法, 数据分析, 数据预处理, 机器学习, 功能工程, 应用机器学习, 逻辑回归, 监督学习, 决策树学习, 机器学习算法, 性能调整, 模型评估

    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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    I

    Intel

    AI Essentials

    您将获得的技能: Artificial Intelligence, AI Enablement, Discussion Facilitation, Company, Product, and Service Knowledge, Responsible AI, Machine Learning, Data Analysis, Business Research, B2B Sales

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    Intel

    Intel® AI Fundamentals

    您将获得的技能: AI Enablement, Artificial Intelligence, AI Product Strategy, Business Technologies, Complex Problem Solving, Digital Transformation, Technology Strategies, Case Studies, Business Intelligence, Company, Product, and Service Knowledge, Customer experience strategy (CX), Customer Insights, Discussion Facilitation, Emerging Technologies, Responsible AI, Customer Analysis, Machine Learning, B2B Sales, Computer Hardware, Data Analysis

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 专项课程 · 1-4 周

1…313233…103

总之,以下是 10 最受欢迎的 终身学习 课程

  • 机器学习入门: IBM
  • 面向开发人员、数据科学家和数据工程师的 Snowflake 简介: Snowflake
  • 机器学习顶点课程: IBM
  • 管理机器学习项目: Duke University
  • GPU 编程: Johns Hopkins University
  • 深度学习和强化学习: IBM
  • Le Bien, le Juste, l'Utile. Introduction aux éthiques philosophiques: University of Geneva
  • 计算机系统基础(一) :程序的表示、转换与链接: Nanjing University
  • 机器学习:聚类与检索: University of Washington
  • 机器学习入门:监督学习: University of Colorado Boulder

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