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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。


热门混合式学习课程和认证


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    University of Michigan

    AI:治理、政策和新出现的 Regulator

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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    L

    LearnQuest

    人工智能伦理实践

    您将获得的技能: 机器学习, 大型语言模型, 负责任的人工智能, 生成式人工智能, 分析, 分析技能, 人工智能, 数据伦理, 道德标准与行为, 预测建模, 博弈论, OpenAI

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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of London

    C++ 编程:类和数据

    您将获得的技能: 数据结构, 数据建模, 文件输入/输出, C++(编程语言), 面向对象编程(OOP), 编程原则, C 和 C++, 面向对象设计

    攻读学位

    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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    J

    Johns Hopkins University

    Foundations of Neural Networks

    您将获得的技能: Responsible AI, Autoencoders, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Data Ethics, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Reinforcement Learning, Generative AI, Generative Adversarial Networks (GANs), Machine Learning Algorithms, Model Deployment, Debugging, Artificial Intelligence, Image Analysis, Unsupervised Learning, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Computer Vision

    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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    P

    Packt

    Networking Fundamentals and Physical Networks

    您将获得的技能: Network Troubleshooting, OSI Models, Network Model, TCP/IP, Networking Hardware, Local Area Networks, Network Protocols, General Networking, Network Architecture, Network Infrastructure, Network Switches, Test Equipment, Test Tools

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    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Microsoft

    Introduction to Generative AI for Data Analysis

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Generative AI, Data Ethics, AI Enablement, Data Cleansing, OpenAI, Data Preprocessing, Data Analysis, Responsible AI, Transfer Learning, Exploratory Data Analysis, Interactive Data Visualization

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    C

    Columbia University

    特征和边界

    您将获得的技能: 计算机视觉, 计算机图形学, 线性代数, Algorithm, 图像分析, 机器学习算法

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    Google Cloud

    注意机制

    您将获得的技能: Machine Learning 方法, 自然语言处理, 人工神经网络, 深度学习, 递归神经网络 (RNN), 性能调整

    4.2
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    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    密码学和散列概述

    您将获得的技能: 区块链, Authentication, 数据安全, 数据完整性, 密码学, 新兴技术, 事务处理, 金融科技, 分布式计算, Encryption

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    Duke University

    云虚拟化、容器和应用程序接口

    您将获得的技能: 云 Native 计算, 系统监控, 云平台, 微服务, 无服务器计算, Devops, 集装箱化, 云应用, 亚马逊网络服务, Virtual Machine, 云部署, 云计算, 持续交付, Flask(网络框架), Kubernetes, 性能测试

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    Duke University

    Spark, Hadoop, and Snowflake for Data Engineering

    您将获得的技能: PySpark, Databricks, Data Pipelines, Apache Spark, MLOps (Machine Learning Operations), Apache Hadoop, Big Data, Data Warehousing, Data Quality, Data Integration, Data Processing, Database Architecture and Administration, DevOps, Distributed Computing, Data Transformation, SQL, Python Programming

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    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    University of California, Irvine

    自然语言处理和毕业设计作业

    您将获得的技能: 物联网, 商业分析, 数据分析, 社交媒体, 自然语言处理, 深度学习, 文本挖掘, 大数据, 数据科学, 云计算, 地理空间信息与技术, 非结构化数据, 预测建模

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  • AI:治理、政策和新出现的 Regulator: University of Michigan
  • 人工智能伦理实践: LearnQuest
  • C++ 编程:类和数据: University of London
  • Foundations of Neural Networks: Johns Hopkins University
  • Networking Fundamentals and Physical Networks: Packt
  • Introduction to Generative AI for Data Analysis: Microsoft
  • 特征和边界: Columbia University
  • 注意机制: Google Cloud
  • 密码学和散列概述: University of California, Irvine
  • 云虚拟化、容器和应用程序接口: Duke University

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