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  • 内分泌学

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    D

    DeepLearning.AI

    采用大型语言模型的生成式 AI

    您将获得的技能: 模型评估, PyTorch(机器学习库), 机器学习, 模型部署, 生成式人工智能, 负责任的人工智能, 自然语言处理, Python 程序设计, Prompt Engineering, 强化学习, 应用机器学习, 可扩展性, 大型语言模型, 生成模型架构, LLM 申请

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    3540 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    什么是数据科学?

    您将获得的技能: 机器学习, 数据扫盲, 数字化转型, 数据分析, 大数据, 数据科学, 数据驱动的决策制定, 人工智能, 云计算, 数据挖掘, 深度学习

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    7.7万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    使用 Python 进行机器学习

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

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1.8万 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    G

    Google

    Google データアナリティクス

    您将获得的技能: Rmarkdown, Data Presentation, Data Ethics, Data Storytelling, Data Visualization, Data Cleansing, Stakeholder Communications, Analytical Skills, Data-Driven Decision-Making, Stakeholder Management, Interactive Data Visualization, Data Visualization Software, Data Validation, Ggplot2, Interviewing Skills, Case Studies, Data Access, Spreadsheet Software, Data Analysis, Data Manipulation

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    614 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学:使用 R 的基础

    您将获得的技能: 机器学习, 统计分析, 数据共享, 统计编程, 绘图(图形), 数据科学, 数据可视化软件, 降维, 数据操作, Rmarkdown, Ggplot2, 统计可视化, GitHub, Knitr, R 语言程序设计(中文版), R(软件), 数据整合, 版本控制, 数据清理, 探索性数据分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    4.8万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    构建机器学习项目

    您将获得的技能: 机器学习, 模型评估, AI 产品战略, 调试, 迁移学习, AI 工作流程, 数据驱动的决策制定, 性能调整, 人工智能和机器学习(AI/ML), 深度学习, 应用机器学习

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    5万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    G

    Google

    Introduction to AI

    您将获得的技能: Generative AI, AI Enablement, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Natural Language Processing, Innovation, Critical Thinking

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    9696 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    Generative AI for Customer Support

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Prompt Patterns, ChatGPT, Generative AI, Standard Operating Procedure, Customer Support, Product Support, Responsible AI, Prototyping, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Customer experience improvement, Artificial Intelligence, AI Workflows, Data Ethics, Customer Insights, Deep Learning, Automation, Machine Learning, Natural Language Processing, Context Management

    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

  • 状态:免费试用
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    G

    Google

    Google Prompting Essentials

    您将获得的技能: Data Visualization, Multimodal Prompts, Prompt Engineering, Data Presentation, Prompt Patterns, AI Enablement, Graphing, AI Personalization, Generative AI, Data Synthesis, Email Automation, Artificial Intelligence, Complex Problem Solving, Ideation, Business Correspondence, Report Writing, Solution Design, Critical Thinking, Document Management, Machine Learning

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    5584 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    P

    Peking University

    计算导论与C语言基础

    您将获得的技能: C (Programming Language), Programming Principles, Computer Science, Computer Architecture, Theoretical Computer Science, Computer Hardware, Computational Logic, Algorithms, Emerging Technologies

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1733 条评论

    混合 · 课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    S

    Stanford University

    医疗保健领域的人工智能

    您将获得的技能: 模型评估, 机器学习, 临床数据管理, 卫生系统, 模型部署, 非结构化数据, 临床研究伦理, 管理式医疗, 医疗保健行业知识, 负责任的人工智能, 数据伦理, 医疗保健, 临床研究, 应用机器学习, 医疗保健伦理, 人工智能, 健康信息学, 数据挖掘, 功能工程, 药品

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2416 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    数据科学工具

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

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

1…121314…104

总之,以下是 10 最受欢迎的 内分泌学 课程

  • 采用大型语言模型的生成式 AI: DeepLearning.AI
  • 什么是数据科学?: IBM
  • 使用 Python 进行机器学习: IBM
  • Google データアナリティクス: Google
  • 数据科学:使用 R 的基础: Johns Hopkins University
  • 构建机器学习项目: DeepLearning.AI
  • Introduction to AI: Google
  • Generative AI for Customer Support: IBM
  • Google Prompting Essentials: Google
  • 计算导论与C语言基础: Peking University

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