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自动化学徒课程

自动学徒课程可帮助您了解如何构建、生成和分析预判定模型。您可以培养在数据准备、算法选择、优化和评估方面的能力。许多课程利用有源数据库测试模型。


自动学徒课程和通用证书


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    多位教师

    机器学习

    您将获得的技能: 预测建模, 人工智能, 监督学习, 无监督学习, 张力流, Scikit-learn (机器学习库), NumPy, 机器学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), Jupyter, 决策树学习, 深度学习, Python 程序设计, 应用机器学习, 强化学习, 随机森林算法, 数据伦理, 功能工程, 负责任的人工智能, 分类与回归树 (CART)

    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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    DeepLearning.AI

    监督式机器学习:回归与分类

    您将获得的技能: 回归分析, 人工智能, 监督学习, 预测建模, Scikit-learn (机器学习库), NumPy, 机器学习, Python 程序设计, Jupyter, 数据转换, 统计建模, 应用机器学习, 功能工程, 分类与回归树 (CART)

    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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    IBM

    用于数据科学、人工智能和开发的 Python

    您将获得的技能: 数据操作, 计算机编程, 数据处理, Pandas(Python 软件包), 自动化, JSON, 数据导入/导出, NumPy, 面向对象编程(OOP), 数据结构, 还原式 API, 编程原则, Python 程序设计, 数据分析, 脚本, Jupyter, 网页抓取, 应用编程接口 (API)

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    Imperial College London

    机器学习数学

    您将获得的技能: 回归分析, 数据操作, 机器学习算法, 应用数学, 衍生产品, 数据科学, 统计分析, 概率与统计, 微积分, 人工神经网络, 无监督学习, 降维, NumPy, Python 程序设计, Algorithm, Jupyter, 高等数学, 统计, 线性代数

    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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    I

    IBM

    人工智能 (AI) 概论

    您将获得的技能: 商业智能, 风险缓解, 生成式人工智能, 负责任的人工智能, 自然语言处理, 内容创作

    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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    University of London

    全民机器学习

    您将获得的技能: 人工智能, 数据处理, 监督学习, 机器学习, 功能工程, 计算机视觉, 数据收集, 数据分析, 应用机器学习, 深度学习

    攻读学位

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

是什么让您今天来到 Coursera?

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    I

    IBM

    机器学习入门

    您将获得的技能: 人工智能, 预测建模, 监督学习, 数据科学, 无监督学习, 机器学习, 深度学习, 性能指标, 强化学习, 分类与回归树 (CART)

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    Amazon Web Services

    Developing Machine Learning Solutions

    您将获得的技能: MLOps (Machine Learning Operations), AWS SageMaker, Amazon Web Services, Machine Learning, Applied Machine Learning, Predictive Modeling

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    IBM

    IBM Generative AI Engineering

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Exploratory Data Analysis, Data Wrangling, Prompt Patterns, LangChain, Large Language Modeling, Unsupervised Learning, PyTorch (Machine Learning Library), ChatGPT, Generative AI, Restful API, Supervised Learning, Keras (Neural Network Library), Data Transformation, Feature Engineering, Flask (Web Framework), Data Analysis, Responsible AI, LLM Application, Data Import/Export

    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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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM 数据科学

    您将获得的技能: 探索性数据分析, 数据可视化软件, 监督学习, SQL, 无监督学习, 专业网络, Plotly, 生成式人工智能, 数据整理, 数据清理, 数据导入/导出, 仪表板, 数据分析, 数据转换, 交互式数据可视化, 数据可视化, Jupyter, 数据扫盲, 同行评审, 功能工程

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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    O.P. Jindal Global University

    Machine Learning

    您将获得的技能: Supervised Learning, Tensorflow, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Scikit Learn (Machine Learning Library), Python Programming, Machine Learning, Deep Learning, Unstructured Data, NumPy, Matplotlib, Natural Language Processing, Text Mining, Pandas (Python Package), Regression Analysis, Performance Tuning

    攻读学位

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    评分, 3.3 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    DeepLearning.AI

    适用于所有人的人工智能课程

    您将获得的技能: 人工智能, 数据科学, 人工神经网络, 战略思维, AI 产品战略, 机器学习, 负责任的人工智能, 数据伦理, 深度学习

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

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1234…247

总之,以下是 10 最受欢迎的 machine learning 课程

  • 机器学习: DeepLearning.AI
  • 监督式机器学习:回归与分类: DeepLearning.AI
  • 用于数据科学、人工智能和开发的 Python: IBM
  • 机器学习数学: Imperial College London
  • 人工智能 (AI) 概论: IBM
  • 全民机器学习: University of London
  • 机器学习入门: IBM
  • Developing Machine Learning Solutions: Amazon Web Services
  • IBM Generative AI Engineering: IBM
  • IBM 数据科学: IBM

关于 Machine Learning 的常见问题

Machine learning is a subset of artificial intelligence that enables systems to learn from data, identify patterns, and make decisions with minimal human intervention. It is important because it drives innovation across various sectors, from healthcare to finance, by automating processes and providing insights that were previously unattainable. As industries increasingly rely on data-driven decision-making, understanding machine learning becomes essential for staying competitive.‎

A variety of job opportunities exist in the field of machine learning. Positions include machine learning engineer, data scientist, AI researcher, and business intelligence analyst. These roles often require a blend of programming skills, statistical knowledge, and domain expertise. As organizations continue to adopt machine learning technologies, the demand for skilled professionals in this area is expected to grow.‎

To learn machine learning effectively, you should focus on several key skills. Proficiency in programming languages such as Python or R is crucial, along with a solid understanding of statistics and linear algebra. Familiarity with data manipulation and visualization tools, as well as experience with machine learning frameworks like TensorFlow or PyTorch, will also be beneficial. These skills will provide a strong foundation for your machine learning journey.‎

There are many excellent online resources for learning machine learning. Notable options include the IBM Machine Learning Professional Certificate and the Machine Learning with Scikit-learn, PyTorch & Hugging Face Professional Certificate. These programs offer structured learning paths and hands-on projects to help you build practical skills.‎

Yes. You can start learning Machine Learning on Coursera for free in two ways:

  1. Preview the first module of many Machine Learning courses at no cost. This includes video lessons, readings, graded assignments, and Coursera Coach (where available).
  2. Start a 7-day free trial for Specializations or Coursera Plus. This gives you full access to all course content across eligible programs within the timeframe of your trial.

If you want to keep learning, earn a certificate in Machine Learning, or unlock full course access after the preview or trial, you can upgrade or apply for financial aid.‎

To learn machine learning, start by taking introductory courses that cover the basics of algorithms and data analysis. Engage in hands-on projects to apply what you've learned, and gradually progress to more advanced topics. Utilize online resources, participate in forums, and collaborate with peers to enhance your understanding. Consistent practice and real-world application will reinforce your skills.‎

Typical topics covered in machine learning courses include supervised and unsupervised learning, regression analysis, classification techniques, clustering, and neural networks. Additionally, courses often explore data preprocessing, feature engineering, and model evaluation. Understanding these concepts will equip you with the knowledge needed to tackle various machine learning challenges.‎

For training and upskilling employees in machine learning, programs like the Applied Machine Learning Specialization are highly effective. These courses focus on practical applications and real-world scenarios, making them suitable for professionals looking to enhance their skills and contribute to their organizations' data-driven initiatives.‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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