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个结果,搜索词为 "肿瘤学"


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    U

    University of California, Davis

    计算社会科学方法

    您将获得的技能: 社交网络分析, 人工智能, 模拟, 数据科学, 大数据, 网络分析, 社会学, 机器学习, 数据分析, 计算思维, 社会科学, 预测建模, 数字化转型

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

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    G

    Google Cloud

    用于医疗保健的生成式 AI

    您将获得的技能: 人工智能, Google 云端平台, LLM 申请, 大型语言模型, 机器学习, 多模式 Prompt, Prompt Engineering, 人工智能和机器学习(AI/ML), 生成式人工智能, 监督学习

    4
    评分, 4 星,最高 5 星
    ·
    67 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    L

    LearnQuest

    人工智能数据的公平与偏见

    您将获得的技能: Algorithm, 人工智能, 数据收集, 数据伦理, 负责任的人工智能, 博弈论, 机器学习, 预测建模, 数据预处理, 模型评估, 社会正义

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

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    I

    IBM

    机器学习顶点课程

    您将获得的技能: 探索性数据分析, 无监督学习, Python 程序设计, 数据展示, Scikit-learn (机器学习库), 人工神经网络, 机器学习, 技术交流, 应用机器学习, Keras(神经网络库), 回归分析, 数据分析, 监督学习

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

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    数据建模、转换和服务

    您将获得的技能: 数据管道, Apache Spark, 数据访问, 星形模式, Apache Hadoop, 数据转换, 机器学习, 功能工程, 实时数据, 数据建模, 数据预处理, 数据仓库

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Colorado Boulder

    机器学习入门:监督学习

    您将获得的技能: 探索性数据分析, 数据科学, NumPy, 决策树学习, Scikit-learn (机器学习库), Python 程序设计, 机器学习算法, 分类算法, 机器学习, 数据预处理, 功能工程, 应用机器学习, 随机森林算法, 性能调整, 逻辑回归, 回归分析, 数据分析, 监督学习, 模型评估

    攻读学位

    3.3
    评分, 3.3 星,最高 5 星
    ·
    86 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    P

    Peking University

    C#程序设计

    您将获得的技能: C# (Programming Language), Object Oriented Programming (OOP), C++ (Programming Language), Computer Programming, Microsoft Visual Studio, Java, Extensible Markup Language (XML), Data Access, C (Programming Language), Program Development, UI Components, Event-Driven Programming, Graphical Tools, File I/O, Network Model, Image Analysis

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

    中级 · 课程 · 3-6 个月

  • C

    Coursera

    NLP: Twitter Sentiment Analysis

    您将获得的技能: Model Evaluation, Exploratory Data Analysis, Scikit Learn (Machine Learning Library), Probability & Statistics, Pandas (Python Package), Natural Language Processing, Data Preprocessing, Data Analysis, Classification Algorithms, Python Programming, Machine Learning

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

    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    I

    IBM

    AI Workflow: Business Priorities and Data Ingestion

    您将获得的技能: Design Thinking, Data Science, Process Design, Strategic Thinking, Data Pipelines, Data Validation, Data Processing, Workflow Management, Data Cleansing, Data Quality, Business Priorities, NumPy, Machine Learning, Python Programming

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    186 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    L

    LearnQuest

    人工智能算法模型和局限性

    您将获得的技能: Algorithm, 人工智能, 数据伦理, 经济学, AI 赋能, 预测分析, 道德标准与行为, 负责任的人工智能, 机器学习, 机器学习算法, 人工智能和机器学习(AI/ML), 生成式人工智能, 预测建模, 模型评估

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    Introduction to Artificial Intelligence

    您将获得的技能: Generative AI, Generative Adversarial Networks (GANs), Applied Machine Learning, Deep Learning, Responsible AI, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence, Data Ethics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Artificial Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Regression Analysis, Classification Algorithms, Business Ethics, Governance

    攻读学位

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    S

    Scrimba

    用人工智能学习编码

    您将获得的技能: 应用程序部署, ChatGPT, 网络开发, 计算机编程, 数据库应用, 视频游戏开发, Html 和 Css, 前端网络开发, 机器学习, 层叠样式表(CSS), GitHub, Javascript, 移动开发, 响应式网页设计, 应用程序开发

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

1…313233…102

总之,以下是 10 最受欢迎的 肿瘤学 课程

  • 计算社会科学方法: University of California, Davis
  • 用于医疗保健的生成式 AI: Google Cloud
  • 人工智能数据的公平与偏见: LearnQuest
  • 机器学习顶点课程: IBM
  • 数据建模、转换和服务: DeepLearning.AI
  • 机器学习入门:监督学习: University of Colorado Boulder
  • C#程序设计: Peking University
  • NLP: Twitter Sentiment Analysis: Coursera
  • AI Workflow: Business Priorities and Data Ingestion: IBM
  • 人工智能算法模型和局限性: LearnQuest

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