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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。


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    4.6
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    使用 PyTorch 进行深度学习

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    IBM

    机器学习入门

    您将获得的技能: 数据科学, 无监督学习, 深度学习, 模型评估, 预测建模, 应用机器学习, 分类算法, 机器学习, 回归分析, 强化学习, 监督学习, 人工智能

    4.6
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    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    IBM

    使用 Python 进行机器学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, 无监督学习, 逻辑回归, 监督学习, 模型评估, 决策树学习, 机器学习, Scikit-learn (机器学习库), 回归分析, 分类算法, 预测建模, 应用机器学习, 降维, 功能工程

    4.7
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  • 状态:免费试用
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    监督式机器学习:回归与分类

    您将获得的技能: Python 程序设计, 逻辑回归, 无监督学习, 监督学习, NumPy, 模型评估, 机器学习, 数据预处理, 分类算法, 回归分析, 预测建模, Scikit-learn (机器学习库), Jupyter, 人工智能, 功能工程

    4.9
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    决策和强化学习

    您将获得的技能: 概率分布, 决策支持系统, Algorithm, 强化学习, 模拟, 深度学习, 马尔可夫模型, 统计方法, 机器学习, 数据驱动的决策制定, 人工智能和机器学习(AI/ML)

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    Advanced Machine Learning on Google Cloud

    您将获得的技能: Model Deployment, Convolutional Neural Networks, Google Cloud Platform, Natural Language Processing, Tensorflow, MLOps (Machine Learning Operations), Reinforcement Learning, Transfer Learning, Computer Vision, Systems Design, Applied Machine Learning, Image Analysis, Cloud Deployment, Hybrid Cloud Computing, Recurrent Neural Networks (RNNs), Systems Architecture, Performance Tuning, Embeddings, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning

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    Fake News Detection with Machine Learning

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  • Python 中的应用机器学习: University of Michigan
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  • 机器学习入门: IBM
  • 使用 Python 进行机器学习: IBM
  • 监督式机器学习:回归与分类: DeepLearning.AI
  • 决策和强化学习: Columbia University
  • Reinforcement Learning from Human Feedback: DeepLearning.AI
  • Learning Languages with AI: University of Michigan
  • Developing Machine Learning Solutions: Amazon Web Services

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