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    D

    DeepLearning.AI

    DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员

    您将获得的技能: 计算机视觉, 生成式人工智能, 迁移学习, 分类算法, 卷积神经网络, 数据预处理, 模型评估, 自然语言处理, 机器学习, 嵌入, 张力流, 预测, 人工神经网络, 递归神经网络 (RNN), 预测建模, 应用机器学习, 深度学习, 图像分析, Keras(神经网络库), 时间序列分析和预测

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    自然语言处理

    您将获得的技能: 分类算法, 迁移学习, 数据预处理, 自然语言处理, Machine Learning 方法, 张力流, 嵌入, 马尔可夫模型, PyTorch(机器学习库), 降维, 统计机器学习, 递归神经网络 (RNN), Algorithm, 人工神经网络, 功能工程, 深度学习, 文本挖掘, Keras(神经网络库), 应用机器学习, 监督学习

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

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    I
    I

    多位教师

    IBM 和 ISC2 网络安全专家

    您将获得的技能: 应用安全, 云部署, 外围设备, 计算机安全事件管理, 生成式人工智能, Network Security, 配置管理, 渗透测试, 信息技术, 网络安全, 灾难恢复, 管理, 数据存储, 数字取证, 事件响应, 云计算架构, 密码学, 安全控制, 业务连续性, 云服务

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学:使用 R 的基础

    您将获得的技能: 数据清理, 探索性数据分析, 绘图(图形), 数据科学, R 语言程序设计(中文版), 统计可视化, 数据共享, 机器学习, Ggplot2, 数据整合, 版本控制, 数据操作, R(软件), 降维, 统计编程, 统计分析, Knitr, Rmarkdown, 数据可视化软件, GitHub

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    4.8万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    什么是数据科学?

    您将获得的技能: 数字化转型, 数据科学, 数据驱动的决策制定, 机器学习, 数据分析, 大数据, 云计算, 数据挖掘, 人工智能, 数据扫盲, 深度学习

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    7.7万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    面向数据科学家的生成式人工智能

    您将获得的技能: 探索性数据分析, 数据科学, 负责任的人工智能, Prompt Engineering, 数据预处理, 数据伦理, 机器学习, 数据综合, 数据分析, 生成式人工智能, 预测建模, 功能工程, AI 赋能, 原型设计, 提示模式, 深度学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), AI 工作流程, 数据可视化, ChatGPT

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

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    G

    Google

    Play It Safe: Manage Security Risks

    您将获得的技能: Security Management, Threat Management, Cybersecurity, Cyber Risk, Risk Management, Incident Response, Vulnerability Management, Security Information and Event Management (SIEM), Security Controls, Continuous Monitoring, Information Systems Security, Enterprise Security, Risk Analysis, Threat Detection, Information Assurance, Auditing, Compliance Auditing

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1.1万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    TensorFlow 中的卷积神经网络

    您将获得的技能: 计算机视觉, 迁移学习, 卷积神经网络, 分类算法, 张力流, 模型评估, 机器学习, 数据预处理, 应用机器学习, 图像分析, 深度学习, Keras(神经网络库)

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

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    D

    DeepLearning.AI

    改进深度神经网络:超参数调整、正则化和优化

    您将获得的技能: Machine Learning 方法, 张力流, 模型评估, 数据预处理, 人工神经网络, 验证和确认, 性能调整, 深度学习

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    C

    Coursera

    Design & Secure LLM APIs for Scalability

    您将获得的技能: API Design, Cloud API, Amazon CloudWatch, AI Security, Cloud Management, Security Controls, Application Performance Management, Redis, Load Balancing, Performance Testing, Network Monitoring, Incident Response, MLOps (Machine Learning Operations), GitHub, Python Programming, Machine Learning

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    无监督学习、推荐器、强化学习

    您将获得的技能: 异常检测, 无监督学习, 数据伦理, 机器学习, 降维, 人工神经网络, Algorithm, 强化学习, 监督学习, 人工智能, 深度学习

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    S

    Stanford University

    医疗保健领域的人工智能

    您将获得的技能: 药品, 卫生系统, 临床研究, 模型部署, 负责任的人工智能, 非结构化数据, 数据伦理, 模型评估, 临床数据管理, 机器学习, 医疗保健行业知识, 医疗保健, 临床研究伦理, 健康信息学, 应用机器学习, 医疗保健伦理, 功能工程, 数据挖掘, 人工智能, 管理式医疗

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    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

1…343536…290

总之,以下是 10 最受欢迎的 machine controls 课程

  • DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员: DeepLearning.AI
  • 自然语言处理: DeepLearning.AI
  • IBM 和 ISC2 网络安全专家: ISC2
  • 数据科学:使用 R 的基础: Johns Hopkins University
  • 什么是数据科学?: IBM
  • 面向数据科学家的生成式人工智能: IBM
  • Play It Safe: Manage Security Risks: Google
  • TensorFlow 中的卷积神经网络: DeepLearning.AI
  • 改进深度神经网络:超参数调整、正则化和优化: DeepLearning.AI
  • Design & Secure LLM APIs for Scalability: Coursera

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