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    S

    Saïd Business School, University of Oxford

    AI Foundations for Business Professionals

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation, Generative AI, Responsible AI, OpenAI, Artificial Neural Networks, AI Security, Data Ethics, Governance, Artificial Intelligence, ChatGPT, AI Workflows, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Agentic systems, Compliance Management, AI Product Strategy, Business Ethics, Risk Management, Machine Learning, Project Management

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    200 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    基于浏览器的 TensorFlow.js 模型

    您将获得的技能: 张力流, 卷积神经网络, 实时数据, JSON, 人工神经网络, 计算机视觉, 迁移学习, 数据处理, 应用机器学习, 机器学习, 数据转换, Javascript, 网络应用, 图像分析, 模型部署

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of California San Diego

    利用大数据进行机器学习

    您将获得的技能: 无监督学习, 统计分析, 探索性数据分析, 监督学习, 模型评估, 机器学习, 分类算法, 回归分析, 应用机器学习, 预测建模, Apache Spark, 数据预处理, 大数据, 数据挖掘, 数据分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    构建更好的生成对抗网络 (GAN)

    您将获得的技能: 生成对抗网络 (GAN), 图像质量, 无监督学习, 模型评估, 负责任的人工智能, PyTorch(机器学习库), 机器学习, 生成式人工智能, 数据伦理, 生成模型架构

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    有监督的机器学习:回归

    您将获得的技能: 统计分析, 逻辑回归, 统计建模, 测试数据, 模型评估, 机器学习, 回归分析, 分类算法, 预测建模, 数据预处理, 应用机器学习, 性能指标, 功能工程, 监督学习, 机器学习算法

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    D

    DeepLearning.AI

    人工智能造福人类

    您将获得的技能: 自然语言处理, 探索性数据分析, 卷积神经网络, 非结构化数据, 缓解, 模型评估, 信息隐私, 计算机视觉, 机器学习, 数据伦理, 灾难恢复, 环境监测, 图像分析, 监督学习, 人工智能, Jupyter, 文本挖掘, 应用机器学习, 应急响应, 数据分析

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

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Minnesota

    推荐系统

    您将获得的技能: AI 个性化服务, 探索性数据分析, 决策支持系统, Data Validation, 模型评估, A/B 测试, 绩效衡量, 业务指标, 数据收集, 机器学习, 性能指标, 分类学, 电子表格软件, 预测建模, 预测分析, 降维, 分析, 应用机器学习, 机器学习算法, 制定基准

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    M

    Microsoft

    在 Microsoft Azure 中创建机器学习模型

    您将获得的技能: 数据科学, 探索性数据分析, 无监督学习, 张力流, Scikit-learn (机器学习库), 卷积神经网络, 迁移学习, PyTorch(机器学习库), 预测建模, 机器学习, 深度学习, 分类算法, 微软 Azure, 回归分析, 图像分析, 数据可视化, 应用机器学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 数据分析, MLOps(机器学习 Operator)

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

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    U

    University of Pennsylvania

    人工智能战略与管理

    您将获得的技能: AI 产品战略, 数据安全, 管理, AI 赋能, 机器学习, 负责任的人工智能, 数据伦理, 人工智能, 业务转型, Data Governance, 大数据, 创新, 商业策略

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    无监督机器学习

    您将获得的技能: 无监督学习, Algorithm, 数据科学, Scikit-learn (机器学习库), 机器学习, 功能工程, 数据预处理, 降维, 文本挖掘, 大数据, 机器学习算法, 数据分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    有监督的机器学习:分类

    您将获得的技能: 数据清理, 逻辑回归, 监督学习, 决策树学习, Scikit-learn (机器学习库), 模型评估, 机器学习, 分类算法, 性能指标, 随机森林算法, 功能工程, 抽样(统计), 预测建模, 数据预处理

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    Duke University

    DevOps、DataOps、MLOps

    您将获得的技能: 无服务器计算, 张力流, 云计算解决方案, Microsoft Copilot, PyTorch(机器学习库), 负责任的人工智能, Devops, 机器学习, 集装箱化, Docker (软件), 应用机器学习, CI/CD, 拥抱的脸, MLOps(机器学习 Operator), GitHub, 拉斯特(编程语言), 大数据, 人工智能和机器学习(AI/ML)

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

1…232425…103

总之,以下是 10 最受欢迎的 健康信息学 课程

  • AI Foundations for Business Professionals: Saïd Business School, University of Oxford
  • 基于浏览器的 TensorFlow.js 模型: DeepLearning.AI
  • 利用大数据进行机器学习: University of California San Diego
  • 构建更好的生成对抗网络 (GAN): DeepLearning.AI
  • 有监督的机器学习:回归: IBM
  • 人工智能造福人类: DeepLearning.AI
  • 推荐系统: University of Minnesota
  • 在 Microsoft Azure 中创建机器学习模型: Microsoft
  • 人工智能战略与管理: University of Pennsylvania
  • 无监督机器学习: IBM

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