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  • Deep Reinforcement Learning

深度强化学习课程

Deep Reinforcement Learning 课程可以帮助您学习强化学习、神经网络和策略梯度的原理。您可以掌握算法设计、奖励优化和环境模拟方面的技能。许多课程介绍了 TensorFlow 和 PyTorch 等工具,这些工具支持实现 AI 模型,以及在复杂环境中训练代理的技术。


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    University of Michigan

    寻找生命的意义和目的:为最重要的东西而活

    您将获得的技能: 自我意识, 压力管理, 同情心, 设定目标, 终身学习, 心理健康, 正念, 个人发展, 道德标准与行为

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    University of Michigan

    善于言辞写作与编辑

    您将获得的技能: 克服障碍, 生产率, 编辑, 简明扼要, 集思广益, 批判性思维, 决策, 叙事, 校对, 内容创作, 建设性反馈, 写作, 终身学习, 规划, 足智多谋, 创造力, 组织技能, 时间管理, 写作与编辑, 注重细节

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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    University of Pennsylvania

    希腊神话和罗马神话

    您将获得的技能: 心理学, 社会学, 文科, 表演艺术, 人类学, 文化多样性, 古代历史, 世界历史, 艺术史

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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    Amazon Web Services

    SageMaker Unified Studio Foundations for Data Analytics

    您将获得的技能: AWS SageMaker, Generative AI, Data Lakes, Data Governance, Data Architecture, Data Management, SQL, Applied Machine Learning

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    P

    Packt

    Advanced Prompt Engineering and Memory Management

    您将获得的技能: Retrieval-Augmented Generation, OpenAI API, Context Management, User Interface (UI), Vector Databases, Debugging

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google

    Use AI Responsibly

    您将获得的技能: AI Security, Workplace inclusivity, Social Impact, Generative AI, Analysis, Critical Thinking, Data Security

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    University of Michigan

    使用 Python 访问网络数据

    您将获得的技能: 数据操作, 网络服务, JSON, 超文本标记语言(HTML), 网页抓取, Network Protocol(网络协议, 还原式 API, Python 程序设计, 应用编程接口 (API), 可扩展标记语言(XML), 软件安装, 数据处理

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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    University of Toronto

    学习编程:基础知识

    您将获得的技能: 计算机编程, 数据结构, 文件输入/输出, Python 程序设计, 计划发展, 软件文档, 调试, 集成开发环境, 开发环境, 编程原则, Algorithm

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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    Meta

    Meta Android 开发人员

    您将获得的技能: 数据结构, Git(版本控制系统), 用户界面(UI), 还原式 API, React Native, Javascript, 安卓开发, 用户体验设计, 可用性测试, Jest(JavaScript 测试框架), Unix 命令, 版本控制, Android Studio, 移动开发, 交互设计, 角色(用户体验), Android Jetpack, GitHub, Kotlin, 用户研究

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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    Duke University

    医学神经科学

    您将获得的技能: 心理学, 生理学, 解剖学, 细胞生物学, 分子生物学, 神经学, 病理学

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    高级设置 · 课程 · 3-6 个月

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    Microsoft

    Microsoft Azure 数据科学家协理 (DP-100) 考试准备

    您将获得的技能: 机器学习, 负责任的人工智能, 分类算法, 数据分析, 模型部署, 迁移学习, 张力流, 机器学习软件, 卷积神经网络, 信息隐私, 模型评估, 数据转换, 分布式计算, 数据管道, 数据预处理, Virtual Machine, 数据伦理, 图像分析, 监督学习, 数据处理

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    IBM

    软件工程概论

    您将获得的技能: 计算机编程, 统一模型语言, 软件开发工具, Python 程序设计, 软件文档, 应用程序部署, 软件开发, 软件开发生命周期, 编程原则, 前端网络开发, 开发环境, 软件设计, 软件工程, 软件开发方法, 软件架构, 软件设计模式, 网络应用, 后端网站开发

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总之,以下是 10 最受欢迎的 deep reinforcement learning 课程

  • 寻找生命的意义和目的:为最重要的东西而活: University of Michigan
  • 善于言辞写作与编辑: University of Michigan
  • 希腊神话和罗马神话: University of Pennsylvania
  • SageMaker Unified Studio Foundations for Data Analytics: Amazon Web Services
  • Advanced Prompt Engineering and Memory Management: Packt
  • Use AI Responsibly: Google
  • 使用 Python 访问网络数据: University of Michigan
  • 学习编程:基础知识: University of Toronto
  • Meta Android 开发人员: Meta
  • 医学神经科学: Duke University

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