IBM 课程
IBM 课程可以帮助您学习数据分析、云计算、人工智能和机器学习。您可以培养使用 Python 编程、利用 SQL 进行数据库管理以及为实际应用实施 AI 模型的技能。许多课程都会介绍用于 AI 开发的 IBM Watson、用于可扩展解决方案的 IBM Cloud 等工具，以及各种数据可视化软件，为利用技术解决复杂问题提供实践经验。
热门 IBM 课程和认证
状态：免费试用您将获得的技能: 数据结构, 应用编程接口 (API), 数据分析, 数据导入/导出, 网页抓取, 自动化, JSON, 还原式 API, 编程原则, Pandas（Python 软件包）, 脚本, 数据处理, 数据操作, 计算机编程, NumPy, 面向对象编程（OOP）, Jupyter, 文件输入/输出, Python 程序设计
状态：免费试用您将获得的技能: 生成式人工智能, 机器学习, 深度学习, 人工智能和机器学习（AI/ML）, 原型设计, ChatGPT
状态：免费试用您将获得的技能: Prompt Engineering, 决策, AI 工作流程, 生成式人工智能, 情境管理, ChatGPT, 提示模式
状态：免费试用您将获得的技能: Prompt Engineering, Exploratory Data Analysis, Prompt Patterns, LangChain, Large Language Modeling, Retrieval-Augmented Generation, Model Evaluation, Unsupervised Learning, Generative Model Architectures, PyTorch (Machine Learning Library), ChatGPT, Generative AI, Restful API, LLM Application, Keras (Neural Network Library), Data Transformation, Supervised Learning, Responsible AI, Vector Databases, Data Import/Export
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您将获得的技能: 生成式人工智能, 仪表板, 数据可视化软件, 数据分析, 交互式数据可视化, Plotly, 监督学习, 数据导入/导出, 模型评估, 数据清理, 数据转换, 无监督学习, 数据可视化, 数据挖掘, Jupyter, 数据扫盲, 专业网络, 数据操作, SQL, 探索性数据分析
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您将获得的技能: 生成式人工智能, 交互式数据可视化, 数据可视化软件, 模型评估, 仪表板, 数据分析, 数据叙事, 数据导入/导出, 数据展示, Plotly, IBM Cognos 分析, 数据转换, 微软Excel, Excel 公式, 统计可视化, 数据可视化, 专业网络, 探索性数据分析, Python 程序设计, SQL
是什么让您今天来到 Coursera？
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您将获得的技能: 检索-增强生成, 生成式人工智能, 机器学习, Prompt Engineering, 模型评估, 数据科学, PyTorch（机器学习库）, LLM 申请, 计算机视觉, 矢量数据库, 迁移学习, 大型语言模型, 监督学习, 生成模型架构, PySpark, 视觉转换器（ViT）, 无监督学习, Python 程序设计, Keras（神经网络库）, Apache Spark
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您将获得的技能: 生成式人工智能, 负责任的人工智能, 自然语言处理, 机器人, 业务逻辑, 风险缓解
状态：免费试用您将获得的技能: Matplotlib, 模型评估, 数据科学, 数据分析, 数据导入/导出, Scikit-learn （机器学习库）, 数据预处理, 数据清理, 数据转换, 统计分析, Pandas（Python 软件包）, 数据驱动的决策制定, 预测建模, 回归分析, 探索性数据分析, Python 程序设计, 数据可视化, NumPy, 数据操作
状态：免费试用您将获得的技能: 数据分析, 信息隐私, 数据科学, 电子表格软件, 数据导入/导出, 数据清理, 数据整理, 透视表和图表, Excel 公式, 微软Excel, 数据质量, 谷歌工作表, 数据操作
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您将获得的技能: 生成式人工智能, 机器学习, 数据科学, AI 工作流程, 深度学习, 负责任的人工智能, 模型部署, Prompt Engineering, 原型设计, 人工智能, 自然语言处理, 无代码开发, 自助服务技术, 机器学习软件, ChatGPT, 工作流程管理, 应用程序部署, 提示模式, IBM 云, 云部署
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您将获得的技能: 生成式人工智能, 机器学习, 分类算法, 数据科学, 数据分析, 深度学习, 监督学习, 人工智能和机器学习（AI/ML）, 强化学习, 递归神经网络 (RNN), 自动编码器, 无监督学习, 功能工程, 时间序列分析和预测, 探索性数据分析, 降维, 生成对抗网络 (GAN), 卷积神经网络, 回归分析, Python 程序设计
总之，以下是 10 最受欢迎的 ibm 课程
- 用于数据科学、人工智能和开发的 Python: IBM
- 生成式人工智能：介绍与应用: IBM
- 生成式人工智能：提示工程基础知识: IBM
- IBM Generative AI Engineering: IBM
- IBM 数据科学: IBM
- IBM 数据分析师: IBM
- IBM 人工智能工程: IBM
- 人工智能 (AI) 概论: IBM
- 使用 Python 进行数据分析: IBM
- 适用于数据分析的 Excel 基础知识: IBM
