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    I

    IBM

    AI Workflow: Business Priorities and Data Ingestion

    您将获得的技能: Design Thinking, Data Science, Process Design, Strategic Thinking, Data Pipelines, Data Validation, Data Processing, Workflow Management, Data Cleansing, Data Quality, Business Priorities, NumPy, Machine Learning, Python Programming

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    186 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    C

    CertNexus

    用人工智能和机器学习解决业务问题

    您将获得的技能: 数据伦理, MLOps(机器学习 Operator), 机器学习, 机器学习算法, 解决方案设计, 监管合规, 业务解决方案, 商业道德, 数据驱动的决策制定, 应用机器学习, 合规管理, 模型评估, AI 赋能, 负责任的人工智能, 人工智能和机器学习(AI/ML), 项目实施, AI 产品战略

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    G

    Google Cloud

    用于医疗保健的生成式 AI

    您将获得的技能: Prompt Engineering, 机器学习, 大型语言模型, 监督学习, 生成式人工智能, Google 云端平台, LLM 申请, 人工智能, 人工智能和机器学习(AI/ML), 多模式 Prompt

    4
    评分, 4 星,最高 5 星
    ·
    67 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Microsoft

    微软 Azure 机器学习

    您将获得的技能: MLOps(机器学习 Operator), 微软 Azure, 机器学习, 监督学习, 无代码开发, 回归分析, 无监督学习, 应用机器学习, 分类算法, 模型部署, 人工智能, 预测建模, 人工智能和机器学习(AI/ML)

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    C

    Columbia University

    因果推理

    您将获得的技能: 统计建模, 逻辑回归, 数据收集, 机器学习, 统计方法, 实验, 回归分析, 概率与统计, 计划评估, 抽样(统计), 统计推理, 研究设计, 计量经济学

    3.4
    评分, 3.4 星,最高 5 星
    ·
    102 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Microsoft

    准备 AI-900:Microsoft Azure AI 基础知识考试

    您将获得的技能: 计算机视觉, 机器学习, 微软 Azure, 无代码开发, 模型部署, 人工智能, 自然语言处理, 负责任的人工智能, 预测建模, AI 工作流程

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    G

    Google Cloud

    Getting Started with Google Workspace 日本語版

    您将获得的技能: Google Docs, Gmail, Google Sheets, Google Workspace, Calendar Management, Presentations, Setting Appointments, Data Validation, Excel Formulas, Spreadsheet Software, Data Visualization, Excel Macros, Collaborative Software, Email Automation, Email Security, Meeting Facilitation, Scheduling, Version Control, Productivity Software, Data Sharing

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    GPU 编程

    您将获得的技能: C 和 C++, 数据结构, 可扩展性, 卷积神经网络, 机器学习, 数学软件, 计划发展, 计算机图形学, 软件开发, 性能调整, 线性代数, 人工神经网络, 数字信号处理, 操作系统流程管理, 分布式计算, 图像分析, C++(编程语言), 深度学习, 编程原则, 系统编程

    攻读学位

    2.8
    评分, 2.8 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

    Google サイバーセキュリティ

    您将获得的技能: Threat Modeling, Security Controls, Incident Response, Computer Security Incident Management, Intrusion Detection and Prevention, Vulnerability Management, Cybersecurity, Hardening, Network Security, Stakeholder Communications, Vulnerability Assessments, Relational Databases, Security Information and Event Management (SIEM), TCP/IP, Bash (Scripting Language), Data Security, Cloud Security, Network Architecture, Debugging, Information Systems Security Assessment Framework (ISSAF)

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    使用 Apache Spark 进行机器学习

    您将获得的技能: 数据管道, 数据处理, 机器学习, PySpark, 数据预处理, 监督学习, 回归分析, 生成式人工智能, 无监督学习, 模型评估, 应用机器学习, 摘录, Apache Hadoop, Apache Spark, 预测建模

    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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    F

    Fudan University

    导演思维:微影人的自我修养

    您将获得的技能: Video Production, Storyboarding, Storytelling, Cinematography, Writing, Creativity, Photography, Editing

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

  • C

    Coursera

    Sentiment Analysis with Deep Learning using BERT

    您将获得的技能: Model Evaluation, Data Preprocessing, PyTorch (Machine Learning Library), Transfer Learning, Model Deployment, Performance Tuning, Deep Learning, Natural Language Processing, Machine Learning

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

    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

1…323334…109

总之,以下是 10 最受欢迎的 病理学 课程

  • AI Workflow: Business Priorities and Data Ingestion: IBM
  • 用人工智能和机器学习解决业务问题: CertNexus
  • 用于医疗保健的生成式 AI: Google Cloud
  • 微软 Azure 机器学习: Microsoft
  • 因果推理: Columbia University
  • 准备 AI-900:Microsoft Azure AI 基础知识考试: Microsoft
  • Getting Started with Google Workspace 日本語版: Google Cloud
  • GPU 编程: Johns Hopkins University
  • Google サイバーセキュリティ: Google
  • 使用 Apache Spark 进行机器学习: IBM

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