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  • 成人学习原则


个结果,搜索词为 "成人学习原则"


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    U

    University of Colorado Boulder

    机器学习中的无监督算法

    您将获得的技能: Python 程序设计, 无监督学习, 探索性数据分析, 机器学习, 数据科学, 应用机器学习, 机器学习算法, 降维, 统计方法, 线性代数

    攻读学位

    3.6
    评分, 3.6 星,最高 5 星
    ·
    24 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    M

    MathWorks

    工程与科学计算机视觉

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 计算机视觉, 分类算法, 迁移学习, Data Validation, 交通流优化, Algorithm, Machine Learning 方法, Matlab, 机器学习, 深度学习, 医学影像, 数据预处理, 地理空间信息与技术, 图像分析, 人工智能和机器学习(AI/ML), 估算, 模型评估

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

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:预览
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    N

    National Taiwan University

    材料力學一 (Mechanics of Materials (1))

    您将获得的技能: Structural Engineering, Structural Analysis, Mechanical Engineering, Architectural Engineering, Mechanics, Materials science, Civil Engineering, Engineering Design Process, Engineering Calculations

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    32 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • C

    Coursera

    Interpretable Machine Learning Applications: Part 2

    您将获得的技能: Model Evaluation, Applied Machine Learning, Data Preprocessing, Classification Algorithms, Random Forest Algorithm, Data Transformation, Regression Analysis, Feature Engineering, Decision Tree Learning, Machine Learning, Exploratory Data Analysis

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

    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

  • 状态:预览
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    K

    Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)

    人工智能初学者数学第 1 部分 线性代数

    您将获得的技能: 人工智能, 应用数学, 数学建模, 机器学习, 监督学习, 深度学习, 线性代数

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    32 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    E

    Edureka

    机器学习和 NLP 基础知识

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 人工智能, 分类算法, 数据科学, 预测建模, 自然语言处理, 张力流, 机器学习, 数据预处理, 深度学习, 递归神经网络 (RNN), 应用机器学习, 文本挖掘, 监督学习

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:预览
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    A

    Arm

    Introduction to AI

    您将获得的技能: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, Model Evaluation, Machine Learning Methods, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Artificial Neural Networks, Computer Science, Deep Learning, Supervised Learning, Applied Machine Learning, Data Ethics, Recurrent Neural Networks (RNNs), Responsible AI, Convolutional Neural Networks, Data Science, Classification Algorithms

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

  • 状态:免费试用
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    A

    Alberta Machine Intelligence Institute

    优化机器学习性能

    您将获得的技能: 模型部署, 负责任的人工智能, 道德标准与行为, 风险缓解, MLOps(机器学习 Operator), 系统集成, 利益攸关方沟通, 应用机器学习, 企业战略, AI 赋能, 数据伦理, 持续监测, 机器学习, 性能指标, 性能调整, 运行分析, 数据维护, 业务运营, AI 产品战略, 模型评估

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    51 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    M

    Microsoft

    网络安全副驾驶员

    您将获得的技能: 人工智能, 系统监控, 事件监测, 负责任的人工智能, 生成式人工智能, AI 赋能, 机器学习, 新兴技术, 生成对抗网络 (GAN), 数据伦理, LLM 申请, 威胁检测, AI 安全, 自动化, 大型语言模型, 模型评估

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    D

    Duke University

    云机器学习工程和 MLOps

    您将获得的技能: 应用编程接口 (API), 计算机视觉, 自然语言处理, 模型部署, MLOps(机器学习 Operator), Google 云端平台, 机器学习, 云应用, 人工智能和机器学习(AI/ML), 应用机器学习, 微软 Azure, Flask(网络框架), 持续交付

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    M

    Microsoft

    Advanced AI and Machine Learning Techniques and Capstone

    您将获得的技能: Generative AI, Generative Adversarial Networks (GANs), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Responsible AI, Applied Machine Learning, Data Ethics, Transfer Learning, Federated Learning, Scalability, Machine Learning, Distributed Computing, Model Evaluation, MLOps (Machine Learning Operations), Microsoft Azure, Information Privacy

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    U

    University of California, Irvine

    预测建模、模型拟合和回归分析

    您将获得的技能: 预测建模, 分类算法, 回归分析, 统计分析, 数据建模, 描述性分析, 预测分析, 数据分析, 机器学习, 无监督学习, 模型评估, 逻辑回归, 决策树学习, 监督学习, 预测

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

1…495051…112

总之,以下是 10 最受欢迎的 成人学习原则 课程

  • 机器学习中的无监督算法: University of Colorado Boulder
  • 工程与科学计算机视觉: MathWorks
  • 材料力學一 (Mechanics of Materials (1)): National Taiwan University
  • Interpretable Machine Learning Applications: Part 2: Coursera
  • 人工智能初学者数学第 1 部分 线性代数: Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)
  • 机器学习和 NLP 基础知识: Edureka
  • Introduction to AI: Arm
  • 优化机器学习性能: Alberta Machine Intelligence Institute
  • 网络安全副驾驶员: Microsoft
  • 云机器学习工程和 MLOps: Duke University

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