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  • Introduction To Machine Learning

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    University of California San Diego

    计算机科学离散数学入门

    您将获得的技能: 理论计算机科学, 图论, Encryption, Python 程序设计, 公钥加密标准(PKCS), 概率分布, Algorithm, 网络分析, 数据结构, 计算逻辑, 密码学, 贝叶斯统计, 概率, 演绎推理, 逻辑推理, 关键管理, 密码协议, 算术, 计算思维, 组合学

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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    Y

    Yale University

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    I

    IBM

    使用 PyTorch 进行深度学习

    您将获得的技能: 监督学习, 网络架构, PyTorch(机器学习库), 深度学习, 计算机视觉, 机器学习, 人工神经网络

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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    G

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    生成式人工智能简介

    您将获得的技能: 人工智能, Machine Learning 方法, 生成式人工智能, 深度学习, Google 云端平台, 自然语言处理

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    构建机器学习项目

    您将获得的技能: 人工智能, 数据驱动的决策制定, MLOps(机器学习 Operator), 深度学习, 调试, 机器学习, 性能调整, 应用机器学习

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    N

    NVIDIA

    Introduction to Networking

    您将获得的技能: OSI Models, TCP/IP, Data Centers, Network Protocols, Network Infrastructure, Local Area Networks, General Networking, Network Architecture, Computer Networking, Network Switches, System Requirements

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    University of Colorado Boulder

    嵌入式系统软件和开发环境简介

    您将获得的技能: Git(版本控制系统), C(编程语言), 软件配置管理, 硬件架构, 版本控制, 计划发展, 软件开发工具, 嵌入式软件, 开发环境, 调试, 软件设计, 命令行界面, 构建工具, 嵌入式系统

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    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    有监督的机器学习:回归

    您将获得的技能: 统计建模, 分类与回归树 (CART), 监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 统计分析, 预测建模, 回归分析, 性能指标, 机器学习, 功能工程, 应用机器学习, 数据处理

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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    C

    Copenhagen Business School

    消费者神经科学与神经营销导论

    您将获得的技能: 决策, 营销, 磁共振成像, 行为经济学, 市场调查, 消费者行为, 道德标准与行为, 客户洞察, 心理学, 广告, 商业道德, 人类学习

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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Pennsylvania

    加密货币与区块链:数字货币简介

    您将获得的技能: 财务分析, Encryption, 分布式计算, 金融科技, 投资管理, 新兴技术, 投资, 资产管理, 投资组合管理, 密码学, 风险分析, 区块链, 公钥基础设施, 金融, 投资回报, 金融市场, 数字资产

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    混合 · 课程 · 1-4 周

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    D

    Duke University

    管理机器学习项目

    您将获得的技能: 数据科学, 系统架构, 数据管理, Data Management, 系统监控, MLOps(机器学习 Operator), 人工智能和机器学习(AI/ML), 技术解决方案, 软件开发生命周期, 数据收集, 技术管理, 项目管理, 系统设计, 功能工程, 数据管道, 机器学习, 数据处理, 技术设计, 应用机器学习, 数据清理, 数据质量

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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    Intel

    实用深度学习入门

    您将获得的技能: Machine Learning 方法, 生成式人工智能, 网络架构, 计算机视觉, 可扩展性, 深度学习, 强化学习, 自然语言处理, 性能调整, 人工神经网络

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总之,以下是 10 最受欢迎的 introduction to machine learning 课程

  • 计算机科学离散数学入门: University of California San Diego
  • 心理学入门: Yale University
  • 使用 PyTorch 进行深度学习: IBM
  • 生成式人工智能简介: Google Cloud
  • 构建机器学习项目: DeepLearning.AI
  • Introduction to Networking: NVIDIA
  • 嵌入式系统软件和开发环境简介: University of Colorado Boulder
  • 有监督的机器学习:回归: IBM
  • 消费者神经科学与神经营销导论: Copenhagen Business School
  • 加密货币与区块链:数字货币简介: University of Pennsylvania

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