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    Alberta Machine Intelligence Institute

    机器学习算法:监督学习从头到尾

    您将获得的技能: Python 程序设计, 回归分析, 分类算法, 业务解决方案, Scikit-learn (机器学习库), 性能分析, 数据预处理, 数据处理, 机器学习, 功能工程, Jupyter, 决策树学习, 监督学习, 机器学习算法, 应用机器学习, 工艺优化, 模型评估

    4.7
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    混合 · 课程 · 1-4 周

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    M

    Microsoft

    使用 Python 进行数据分析和可视化

    您将获得的技能: 数据叙事, Python 程序设计, 交互式数据可视化, 数据可视化软件, 数据转换, Matplotlib, 生成式人工智能, 探索性数据分析, Scikit-learn (机器学习库), 数据操作, 数据清理, 数据伦理, Plotly, 模型评估, 数据分析, 机器学习, Jupyter, Pandas(Python 软件包), 数据可视化

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    X

    Xi'an Jiaotong University

    .Net平台下的软件开发技术

    您将获得的技能: Microsoft SQL Servers, ASP.NET, System Testing, SQL, C# (Programming Language), Database Design, Object Oriented Programming (OOP), Relational Databases, .NET Framework, Operating Systems, User Interface (UI) Design, Database Management, Computer Systems, Debugging, Databases, Microsoft Visual Studio, File Management, Web Development, Microsoft Windows, Computer Programming

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    Duke University

    MLOps 平台:亚马逊 SageMaker 和 Azure ML

    您将获得的技能: 云计算解决方案, Python 程序设计, 模型部署, AWS SageMaker, 数据管道, 亚马逊网络服务, 云部署, MLOps(机器学习 Operator), 探索性数据分析, 无服务器计算, 微软 Azure, 数据分析, 机器学习, 数据预处理, 功能工程, 模型评估

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    Duke University

    生成式人工智能简介

    您将获得的技能: 应用编程接口 (API), Python 程序设计, 负责任的人工智能, 检索-增强生成, Prompt Engineering, ChatGPT, 生成式人工智能, Microsoft Copilot, OpenAI 应用程序接口, 机器学习, 拥抱的脸, 大型语言模型, OpenAI

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

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    D

    Duke University

    人工智能中的人为因素

    您将获得的技能: 人工智能, 以人为本的设计, 负责任的人工智能, 信息隐私, 人机交互, 数据伦理, 一般数据保护条例》(GDPR), 机器学习, 设计思维, 个人身份信息, 人为因素, AI 产品战略, 用户体验设计

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

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    U

    University of Michigan

    AI for Design and Optimization

    您将获得的技能: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), AI Enablement, Generative AI, Artificial Intelligence, Technical Design, Machine Learning, Data-Driven Decision-Making, Deep Learning, Applied Machine Learning, Algorithms

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    S

    Saïd Business School, University of Oxford

    AI Essentials

    您将获得的技能: Responsible AI, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence, AI Product Strategy, Generative AI, Deep Learning, Machine Learning, Convolutional Neural Networks, Supervised Learning, Reinforcement Learning, Ethical Standards And Conduct, Unsupervised Learning

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

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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
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    L

    LearnQuest

    人工智能数据的公平与偏见

    您将获得的技能: 数据收集, 预测建模, Algorithm, 人工智能, 负责任的人工智能, 数据伦理, 数据预处理, 机器学习, 模型评估, 社会正义, 博弈论

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    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

  • L

    LearnQuest

    在 Azure 上开发人工智能应用

    您将获得的技能: Python 程序设计, 应用编程接口 (API), 计算机视觉, 模型部署, 自然语言处理, 微软 Azure, 数据科学, 机器学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 图像分析, 机器学习算法

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    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    C

    Columbia University

    建筑业:未来之路

    您将获得的技能: 组织变革, 可持续设计, 机器学习, 新兴技术, 劳动力发展, 适应气候变化, 建筑与施工, 施工管理, 数字化转型, 业务转型, 创新, 建筑信息模型

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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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家庭社会学导论
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  • 机器学习算法:监督学习从头到尾: Alberta Machine Intelligence Institute
  • 使用 Python 进行数据分析和可视化: Microsoft
  • .Net平台下的软件开发技术: Xi'an Jiaotong University
  • MLOps 平台:亚马逊 SageMaker 和 Azure ML: Duke University
  • 生成式人工智能简介: Duke University
  • 人工智能中的人为因素: Duke University
  • AI for Design and Optimization: University of Michigan
  • AI Essentials : Saïd Business School, University of Oxford
  • GPU 编程: Johns Hopkins University
  • 人工智能数据的公平与偏见: LearnQuest

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