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  • 成人学习原则

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    U

    University of Pennsylvania

    面向非数据科学家的人工智能基础知识

    您将获得的技能: Machine Learning 方法, 模型评估, Algorithm, 机器学习, 人工神经网络, 深度学习, 生成式人工智能, 改进和优化流程, 自动编码器, 数据管理, 大数据, 数据分析, 应用机器学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 生成对抗网络 (GAN), AI 产品战略

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

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    E

    Empower School of Health

    Innovations in Digital Health

    您将获得的技能: Health Informatics, Health Technology, Emerging Technologies, Digital Transformation, Health Systems, Big Data, Health Care, Robotics, Telehealth, Value-Based Care, Blockchain, Artificial Intelligence, Automation, Predictive Analytics, Machine Learning

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    商业分析

    您将获得的技能: 内部控制, 商业分析, 分类算法, 信息图表, 数据扫盲, 机器学习, 数据叙事, 数据收集, Data Governance, 数据管理, 数据分析, 数据质量, 营销分析, 数据可视化, 数据可视化软件, AI 个性化服务, 分析, 会计, Power BI

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    P

    Packt

    Decoding Large Language Models

    您将获得的技能: Large Language Modeling, LLM Application, Model Deployment, AI Enablement, Transfer Learning, Prompt Engineering, Generative AI, Model Evaluation, Deep Learning, Natural Language Processing, Recurrent Neural Networks (RNNs), Responsible AI, Scalability, Machine Learning, Performance Tuning, Systems Integration

    高级设置 · 课程 · 3-6 个月

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    D

    Duke University

    人工智能产品管理

    您将获得的技能: 数据科学, 负责任的人工智能, 项目管理生命周期, 模型部署, 无监督学习, 模型评估, 人机交互, 数据质量, MLOps(机器学习 Operator), 机器学习, 深度学习, 产品管理, 分类与回归树 (CART), 以人为本的设计, 数据管理, 用户体验设计, 数据伦理, 项目管理, 数据预处理, 产品设计

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

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    机器学习的探索性数据分析

    您将获得的技能: 概率与统计, 探索性数据分析, 数据科学, Data Validation, 统计分析, 机器学习, 统计方法, 统计假设检验, 数据访问, 数据质量, 统计推理, 人工智能, 数据导入/导出, 数据转换, 数据预处理, 数据操作, 功能工程, 数据分析, 数据存储技术, 数据清理

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

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    D

    DeepLearning.AI

    序列、时间序列和预测

    您将获得的技能: 时间序列分析和预测, 卷积神经网络, 张力流, 预测建模, 深度学习, 人工神经网络, 机器学习, 递归神经网络 (RNN), 数据预处理, 应用机器学习, 预测

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    5154 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    S

    SAS

    SAS Machine Learning Engineer

    您将获得的技能: Model Deployment, MLOps (Machine Learning Operations), Data Preprocessing, Exploratory Data Analysis, Logistic Regression, Statistical Machine Learning, Model Evaluation, Supervised Learning, Decision Tree Learning, Probability & Statistics, Statistics, Machine Learning Software, Classification And Regression Tree (CART), Workflow Management, Predictive Modeling, Random Forest Algorithm, Feature Engineering, SAS (Software), Machine Learning, Applied Machine Learning

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    高级设置 · 专业证书 · 3-6 个月

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    E

    EDUCBA

    Deep Learning: Build & Optimize Neural Networks

    您将获得的技能: Feature Engineering, Deep Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Convolutional Neural Networks, Natural Language Processing, Data Preprocessing, Artificial Neural Networks, Transfer Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Artificial Intelligence, Computer Vision, Jupyter, Predictive Modeling, Machine Learning, Model Evaluation, Data Transformation

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google Cloud

    Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 日本語版

    您将获得的技能: Tensorflow, Data Transformation, Dataflow, Google Cloud Platform, Extract, Transform, Load, Feature Engineering, Real Time Data, Data Pipelines, Data Warehousing, Applied Machine Learning, Data Lakes, Data Quality, Data Processing, Apache Spark, Dashboard, Data Migration, Big Data, Serverless Computing, Data Infrastructure, Model Deployment

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 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: 卷积神经网络, 模型部署, 张力流, JSON, 实时数据, 机器学习, 人工神经网络, 迁移学习, 应用机器学习, 数据转换, 图像分析, Javascript, 网络应用, 数据处理, 计算机视觉

    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 London

    数据科学基础:Python 中的 K 均值聚类

    您将获得的技能: 概率与统计, 机器学习算法, 数据科学, 描述性统计, 无监督学习, Python 程序设计, 机器学习, 数据操作, 统计, Matplotlib, 数据分析, Pandas(Python 软件包), 数据可视化, NumPy

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

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总之,以下是 10 最受欢迎的 成人学习原则 课程

  • 面向非数据科学家的人工智能基础知识: University of Pennsylvania
  • Innovations in Digital Health: Empower School of Health
  • 商业分析: University of Illinois Urbana-Champaign
  • Decoding Large Language Models: Packt
  • 人工智能产品管理: Duke University
  • 机器学习的探索性数据分析: IBM
  • 序列、时间序列和预测: DeepLearning.AI
  • SAS Machine Learning Engineer: SAS
  • Deep Learning: Build & Optimize Neural Networks: EDUCBA
  • Data Engineering, Big Data and ML on Google Cloud 日本語版: Google Cloud

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