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个结果,搜索词为 "工程学"


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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    亲身体验物联网

    您将获得的技能: Python 程序设计, 局域网, 机器学习, 新兴技术, 云基础设施, 基础设施安全, 通信系统, 网络管理, Network 交换机, 网络硬件, Network Protocol(网络协议, 分布式计算, 广域网, 网络基础设施, 电信, 通用网络, 无线网络, 物联网, Network 路由器, 网络架构

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

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    A

    Alberta Machine Intelligence Institute

    机器学习真实世界中的算法

    您将获得的技能: 数据伦理, MLOps(机器学习 Operator), 数据清理, 机器学习, 机器学习算法, 数据预处理, Data Validation, 监督学习, 数据质量, 产品生命周期管理, 分类算法, 模型部署, 功能工程, 决策树学习, 应用机器学习, Jupyter, 业务运营, 模型评估, 项目管理, 负责任的人工智能

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1068 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    T

    Tsinghua University

    Data Structures and Algorithms (I)

    您将获得的技能: Data Structures, Algorithms, Computational Thinking, Computer Programming, Computer Science, Data Storage

    3.1
    评分, 3.1 星,最高 5 星
    ·
    33 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    使用深度学习的人工智能顶点项目

    您将获得的技能: Python 程序设计, 视觉转换器(ViT), 数据管道, 计算机视觉, 卷积神经网络, 机器学习, 数据预处理, Keras(神经网络库), 深度学习, 迁移学习, 模型部署, PyTorch(机器学习库), 模型评估, 地理空间信息与技术

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    681 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    M

    Microsoft

    Microsoft Azure 数据科学家协理 (DP-100) 考试准备

    您将获得的技能: 数据管道, 卷积神经网络, 数据处理, 机器学习, 机器学习软件, 数据伦理, Virtual Machine, 数据预处理, 信息隐私, 迁移学习, 监督学习, 数据分析, 分类算法, 模型评估, 数据转换, 分布式计算, 模型部署, 负责任的人工智能, 张力流, 图像分析

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
    601 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    G

    Google Cloud

    生产型机器学习系统

    您将获得的技能: 可扩展性, MLOps(机器学习 Operator), 机器学习, 混合云计算, 分布式计算, 系统设计, Google 云端平台, 系统架构, 模型部署, 模型评估, 张力流, 性能调整

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1028 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    D

    DeepLearning.AI

    基于浏览器的 TensorFlow.js 模型

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

    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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    M

    Microsoft

    在 Microsoft Azure 中创建机器学习模型

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

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    322 条评论

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

    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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    U

    University of Pennsylvania

    人工智能在营销和金融领域的应用

    您将获得的技能: 风险管理, 改善客户体验, 机器学习, AI 个性化服务, 推动参与, 欺诈检测, 客户洞察, 分析, 大数据, 信用风险, AI 赋能, 零售银行, 人工智能, 市场数据, 数据驱动的决策制定, 营销分析, 财务数据, 数字化转型, 数据科学

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    472 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    IBM AI Enterprise Workflow

    您将获得的技能: Feature Engineering, Model Deployment, Data Visualization, Data Ethics, Exploratory Data Analysis, Model Evaluation, Unsupervised Learning, Data Presentation, Tensorflow, Dimensionality Reduction, MLOps (Machine Learning Operations), Probability Distribution, Apache Spark, Statistical Hypothesis Testing, Supervised Learning, Data Pipelines, Design Thinking, Data Science, Machine Learning, Python Programming

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
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    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    G

    Google Cloud

    Developing Applications with Google Cloud 日本語版

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Application Deployment, Google Cloud Platform, Kubernetes, Cloud Deployment, Cloud Applications, Cloud Infrastructure, Cloud Development, Containerization, Cloud Services, Identity and Access Management, Virtual Machines, Infrastructure As A Service (IaaS), Cloud API, Generative AI Agents, Security Assertion Markup Language (SAML), Cloud Computing, Cloud Storage, Application Development, Debugging

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    732 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

1…293031…112

总之,以下是 10 最受欢迎的 工程学 课程

  • 亲身体验物联网: University of Illinois Urbana-Champaign
  • 机器学习真实世界中的算法: Alberta Machine Intelligence Institute
  • Data Structures and Algorithms (I): Tsinghua University
  • 使用深度学习的人工智能顶点项目: IBM
  • Microsoft Azure 数据科学家协理 (DP-100) 考试准备: Microsoft
  • 生产型机器学习系统: Google Cloud
  • 基于浏览器的 TensorFlow.js 模型: DeepLearning.AI
  • 在 Microsoft Azure 中创建机器学习模型: Microsoft
  • 利用大数据进行机器学习: University of California San Diego
  • 人工智能在营销和金融领域的应用: University of Pennsylvania

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  • 人工智能(AI)
  • 网络安全
  • 数据分析
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  • 生成式人工智能(GenAI)
  • 微软Excel
  • Microsoft Power BI
  • 项目管理
  • Python

证书与课程

  • 谷歌网络安全证书
  • 谷歌数据分析证书
  • 谷歌 IT 支持证书
  • 谷歌项目管理证书
  • 谷歌用户体验设计证书
  • IBM 数据分析师证书
  • IBM Data Science 证书
  • Machine Learning 证书
  • Microsoft Power BI 数据分析师证书
  • UI / UX 设计证书

行业与职业

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