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  • Generative Model Architectures

个结果,搜索词为 "generative model architectures"


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    Google

    Introduction to AI

    您将获得的技能: Generative AI, AI Enablement, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), AI Workflows, LLM Application, Machine Learning, Natural Language Processing, Innovation, Critical Thinking

    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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    Edureka

    Building LLMs with Hugging Face and LangChain

    您将获得的技能: LangChain, LLM Application, Hugging Face, Retrieval-Augmented Generation, OpenAI API, LangGraph, Model Deployment, AI Workflows, Large Language Modeling, AI Orchestration, Generative AI, Generative Model Architectures, CI/CD, Embeddings, Text Mining, Containerization, Restful API, Open Source Technology, Data Preprocessing, Docker (Software)

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM 数据工程

    您将获得的技能: MySQL, IBM Cognos 分析, Apache Spark, 阿帕奇气流, 数据科学, Apache Hadoop, 网页抓取, 生成式人工智能, Linux 命令, 数据库管理员, 数据导入/导出, Python 程序设计, 数据仓库, SQL, NoSQL, 数据存储, 数据库设计, 专业网络, 数据分析, 摘录

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    D
    S

    多位教师

    机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 迁移学习, 分类算法, 决策树学习, 监督学习, 张力流, Scikit-learn (机器学习库), 数据伦理, 随机森林算法, 强化学习, 预测建模, 模型评估, 应用机器学习, 无监督学习, 功能工程, NumPy, 人工智能, 深度学习, Jupyter, 数据预处理

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

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    I

    IBM

    人工智能 (AI) 概论

    您将获得的技能: 负责任的人工智能, 风险缓解, 机器人, 生成式人工智能, 业务逻辑, 自然语言处理

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2.2万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    应用数据科学

    您将获得的技能: 机器学习, 探索性数据分析, 数据科学, Pandas(Python 软件包), 数据展示, Plotly, 仪表板, 数据清理, 编程原则, 网页抓取, Matplotlib, 数据转换, Python 程序设计, 数据操作, 数据导入/导出, 数据分析, 数据可视化软件, 交互式数据可视化, 模型评估, 数据可视化

    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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    D

    DeepLearning.AI

    深度学习

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 机器学习, 迁移学习, 计算机视觉, 监督学习, 张力流, 调试, 人工神经网络, PyTorch(机器学习库), 递归神经网络 (RNN), 应用机器学习, 数据预处理, 拥抱的脸, 人工智能和机器学习(AI/ML), Keras(神经网络库), 自然语言处理, 嵌入, 深度学习, 图像分析, 性能调整

    攻读学位

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    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    V

    Vanderbilt University

    Prompt Engineering

    您将获得的技能: 负责任的人工智能, 生成式人工智能, 风险管理框架, 数据展示, Prompt Engineering, ChatGPT, 文件管理, 数据分析, AI 赋能, 生产率, 解决问题, LLM 申请, 创造力, 大型语言模型, 验证和确认, 人工智能, 提示模式, 信息管理, 构思, OpenAI

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    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    B

    Birla Institute of Technology & Science, Pilani

    Software Design Principles

    您将获得的技能: Object Oriented Design, Software Architecture, Software Design, Software Design Patterns, Software Development Life Cycle, Software Development, Software Engineering, Maintainability, Systems Architecture, Service Oriented Architecture, Technical Design, Web Services, Model View Controller, Event-Driven Programming

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google

    Google AI Essentials

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Large Language Modeling, Generative AI, AI Security, Gemini, AI Enablement, Google Workspace, Productivity Software, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), LLM Application, Model Evaluation, AI Workflows, Workplace inclusivity, Social Impact, Operational Efficiency, Human Factors, Critical Thinking, Analysis, Data Security, Natural Language Processing

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    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    使用 Python 进行机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 预测建模, 分类算法, 决策树学习, 降维, 监督学习, Python 程序设计, 回归分析, Scikit-learn (机器学习库), 逻辑回归, 无监督学习, 应用机器学习, 功能工程, 模型评估

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

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    G

    Google

    Discover the Art of Prompting

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Large Language Modeling, LLM Application, Model Evaluation, Content Creation

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

1…474849…414

总之,以下是 10 最受欢迎的 generative model architectures 课程

  • Introduction to AI: Google
  • Building LLMs with Hugging Face and LangChain: Edureka
  • IBM 数据工程: IBM
  • 机器学习: DeepLearning.AI
  • 人工智能 (AI) 概论: IBM
  • 应用数据科学: IBM
  • 深度学习: DeepLearning.AI
  • Prompt Engineering: Vanderbilt University
  • Software Design Principles: Birla Institute of Technology & Science, Pilani
  • Google AI Essentials: Google

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