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混合式学习课程

混合式学习课程可以帮助您学习教学设计、有效的评估策略以及整合在线和面对面教学的技巧。您可以培养创造引人入胜的学习体验、利用多媒体资源和促进学生之间合作的技能。许多课程都会介绍学习管理系统(LMS)、视频会议软件和互动平台等工具,展示这些技术如何增强混合式学习环境并支持多样化的学习需求。


热门混合式学习课程和认证


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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM 后端开发

    您将获得的技能: 应用程序部署, 数据导入/导出, Linux 命令, Grafana, Kubernetes, Git(版本控制系统), MongoDB, Django (网络框架), 软件开发生命周期, 云部署, 还原式 API, Python 程序设计, 外壳脚本, 对象关系映射, Istio, 微服务, 开放式网络应用程序安全项目(OWASP), Bash(脚本语言), NoSQL, 软件架构

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    V

    Vanderbilt University

    Generative AI Software Engineering

    您将获得的技能: Claude Code, Prompt Engineering, ChatGPT, Generative AI Agents, Prompt Patterns, Generative AI, Multimodal Prompts, AI Workflows, AI Orchestration, LLM Application, Productivity, AI Personalization, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Software Engineering, Software Development Tools, Software Development, Software Architecture, Automation, Software Testing, Software Design

    4.8
    评分, 4.8 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

    人工智能产品管理

    您将获得的技能: 模型评估, 数据科学, 深度学习, 数据伦理, 分类与回归树 (CART), 机器学习, 人机交互, MLOps(机器学习 Operator), 项目管理, 数据预处理, 负责任的人工智能, 数据质量, 项目管理生命周期, 数据管理, Data Management, 用户体验设计, 产品设计, 产品管理, 无监督学习, 以人为本的设计, 模型部署

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    数据工程师的生成式 AI

    您将获得的技能: Prompt Engineering, 星形模式, 数据伦理, 深度学习, 机器学习, 情境管理, 雪花模式, 生成式人工智能, ChatGPT, 数据管道, 负责任的人工智能, 原型设计, 数据仓库, Query 语言, 摘录, 提示模式, 人工智能和机器学习(AI/ML), 数据库设计, 生成模型架构, AI 工作流程

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1.1万 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    Generative AI for Business Analysts

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Prompt Patterns, ChatGPT, Generative AI, Responsible AI, Business Analysis, Data-Driven Decision-Making, Data Analysis, AI Enablement, Data Storytelling, Artificial Intelligence, Business Process Automation, Stakeholder Communications, Prototyping, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), AI Workflows, Deep Learning, Business Strategy, Machine Learning, Context Management

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1.1万 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    L

    LearnQuest

    Build AI Agents with Practical App Design

    您将获得的技能: AI Workflows, Technical Communication, AI Enablement, Model Deployment, Generative AI Agents, Data Integration, AI Orchestration, Reinforcement Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Agentic systems, Responsible AI, Artificial Intelligence, Cloud Computing, Deep Learning, Data Visualization, Python Programming, Machine Learning, Data Engineering, Anomaly Detection, Statistical Analysis

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    I
    S

    多位教师

    Generative AI for Growth Marketing

    您将获得的技能: Prompt Patterns, MarTech, Strategic Marketing, AI Enablement, Personalized Service, Data Ethics, Customer Relationship Management (CRM) Software, Artificial Intelligence, Prototyping, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Large Language Modeling, Responsible AI, AI Workflows, Deep Learning, Content Creation, Machine Learning, Image Analysis, Context Management, Decision Making

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    Generative AI for Business Intelligence (BI) Analysts

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Prompt Patterns, ChatGPT, Generative AI, Interactive Data Visualization, Business Intelligence, Data Presentation, Infographics, Data Visualization, Dashboard, Tableau Software, Data Storytelling, Power BI, Business Analytics, Prototyping, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, AI Workflows, Deep Learning, Data Analysis

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    数据科学工具

    您将获得的技能: 数据科学, 应用编程接口 (API), 数据可视化软件, 云计算, 机器学习, 其他编程语言, 大数据, Open Source 技术, 版本控制, R(软件), Git(版本控制系统), Python 程序设计, 计算机编程工具, GitHub, R 语言程序设计(中文版), 模型部署, Jupyter

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

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    U

    University of Michigan

    借助 Python 应用数据科学

    您将获得的技能: 模型评估, 可视化(计算机制图), 数据可视化软件, 交互式数据可视化, 文本挖掘, NumPy, 网络分析, 图论, Pandas(Python 软件包), 数据操作, 数据预处理, Python 程序设计, Matplotlib, 社交网络分析, 应用机器学习, 功能工程, 数据可视化, 科学可视化, 自然语言处理, 监督学习

    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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    P

    Packt

    AI Engineer Explorer Course

    您将获得的技能: Model Evaluation, Matplotlib, Applied Machine Learning, Data Visualization, Supervised Learning, Statistics, Data Preprocessing

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    面向数据分析师的生成式人工智能

    您将获得的技能: 数据可视化软件, 数据伦理, 深度学习, 交互式数据可视化, Prompt Engineering, 数据叙事, Prompt 工程工具, Python 程序设计, 负责任的人工智能, ChatGPT, 仪表板, 原型设计, 数据分析, 统计分析, 提示模式, 生成式人工智能, OpenAI, 人工智能和机器学习(AI/ML), AI 工作流程, 分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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mooc and blended learning
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总之,以下是 10 最受欢迎的 blended learning 课程

  • IBM 后端开发: IBM
  • Generative AI Software Engineering: Vanderbilt University
  • 人工智能产品管理: Duke University
  • 数据工程师的生成式 AI: IBM
  • Generative AI for Business Analysts: IBM
  • Build AI Agents with Practical App Design: LearnQuest
  • Generative AI for Growth Marketing: IBM
  • Generative AI for Business Intelligence (BI) Analysts: IBM
  • 数据科学工具: IBM
  • 借助 Python 应用数据科学: University of Michigan

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