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探索 IBM AI 的人工智能应用。学习使用 IBM 的 AI 工具和平台进行 Machine Learning 和 Data Analysis。

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探索 IBM AI 课程目录

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    I

    IBM

    生成式人工智能:介绍与应用

    您将获得的技能: 机器学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), ChatGPT, 生成式人工智能, 负责任的人工智能

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    3476 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    人工智能 (AI) 概论

    您将获得的技能: LLM 申请, 市场机遇, 生成式人工智能, 负责任的人工智能, 自然语言处理

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2.1万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:新
    新
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    I

    IBM

    Building AI Agents and Agentic Workflows

    您将获得的技能: LangChain, Tool Calling, LangGraph, LLM Application, Agentic systems, Generative AI Agents, Responsible AI, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative AI, Application Design, Prompt Engineering, Large Language Modeling, Collaborative Software, Application Development, Software Design Patterns, System Design and Implementation, Software Development, Python Programming, Real Time Data, Data Science

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    86 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    IBM 人工智能工程

    您将获得的技能: 机器学习, PyTorch(机器学习库), 数据科学, 大型语言模型, LLM 申请, Machine Learning 方法, Prompt Engineering, 无监督学习, 监督学习, Python 程序设计, 强化学习, 人工神经网络, 生成式 AI 代理, Keras(神经网络库), 功能工程, 生成式人工智能, 应用机器学习, 自然语言处理, 深度学习, 张力流

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2.1万 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM AI 产品经理

    您将获得的技能: 创新, 人工智能, 产品路线图, AI 产品战略, 利益相关者管理, Prompt Engineering, 利益相关者的参与, 产品生命周期管理, 新产品开发, 生成模型架构, 产品开发, 产品管理, 生成式人工智能, 可用性测试, OpenAI, 产品规划, 项目管理生命周期, 产品战略, 商业化, 提示模式

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    3.1万 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    IBM

    IBM AI 开发人员

    您将获得的技能: 机器学习, 数据科学, 大型语言模型, LangChain, 数据导入/导出, LLM 申请, Prompt Engineering, 层叠样式表(CSS), 工程软件, 软件设计, 单元测试, Flask(网络框架), Python 程序设计, 响应式网页设计, 软件开发生命周期, 生成式人工智能, 软件架构, 软件开发方法, 提示模式, 负责任的人工智能

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    7.6万 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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    I

    IBM

    IBM Generative AI Engineering

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

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    9.4万 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
    免费试用
    I

    IBM

    IBM RAG and Agentic AI

    您将获得的技能: Prompt Engineering, LangChain, Tool Calling, LangGraph, Agentic systems, Multimodal Prompts, Generative AI, LLM Application, Generative AI Agents, Responsible AI, OpenAI, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Application Design, Application Development, Large Language Modeling, UI Components, Semantic Web, Data Storage Technologies, Databases, Software Development

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

    高级设置 · 专业证书 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    面向所有人的人工智能基础

    您将获得的技能: 无代码开发, 机器学习, 人工智能, LLM 申请, 自助服务技术, 数据科学, 人工智能和机器学习(AI/ML), ChatGPT, 工作流程管理, Prompt Engineering, 业务工作流程分析, 负责任的人工智能, 图像质量, 自然语言处理, 生成式人工智能, IBM 云, 应用程序部署, 行动导向, 提示模式, 深度学习

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    3.2万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    IBM

    IBM 商业人工智能基础

    您将获得的技能: 云计算, 数字化转型, 数据科学, 企业战略, 战略决策, LLM 申请, 数据分析, 数据驱动的决策制定, 管理团队, 数据扫盲, 信息架构, 大数据, 市场机遇, 数据架构, 企业架构, 生成式人工智能, 自然语言处理, 业务流程自动化, 数据挖掘, 负责任的人工智能

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    9.7万 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    IBM

    使用 Python 和 Flask 开发人工智能应用程序

    您将获得的技能: 人工智能, 集成开发环境, 单元测试, 软件开发生命周期, Flask(网络框架), 还原式 API, Python 程序设计, 应用编程接口 (API), 应用程序部署, 网络应用, 编程原则

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    1245 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    IBM

    IBM AI Enterprise Workflow

    您将获得的技能: Feature Engineering, Data Ethics, Exploratory Data Analysis, Unsupervised Learning, Data Presentation, Tensorflow, Application Deployment, Dimensionality Reduction, MLOps (Machine Learning Operations), Probability Distribution, Apache Spark, Statistical Hypothesis Testing, Supervised Learning, Data Visualization Software, Data Pipelines, Design Thinking, Unit Testing, Data Science, Machine Learning, Python Programming

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

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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生成式人工智能
1234…250

总之,以下是 10 最受欢迎的 ibm ai 课程

  • 生成式人工智能:介绍与应用: IBM
  • 人工智能 (AI) 概论: IBM
  • Building AI Agents and Agentic Workflows: IBM
  • IBM 人工智能工程: IBM
  • IBM AI 产品经理: IBM
  • IBM AI 开发人员: IBM
  • IBM Generative AI Engineering: IBM
  • IBM RAG and Agentic AI: IBM
  • 面向所有人的人工智能基础: IBM
  • IBM 商业人工智能基础: IBM

关于 Ibm Ai 的常见问题

IBM AI 指的是 IBM 开发的人工智能技术。 多年来,IBM 一直走在人工智能研发的前沿,并开发了各种人工智能解决方案和工具。 这些解决方案使用机器学习、深度学习、自然语言处理和其他人工智能技术来分析和解释数据、进行预测、实现流程自动化并协助决策。 IBM Ai 广泛应用于各行各业,包括医疗保健、金融、零售和制造业,以提高运营效率、改善客户体验、推动创新和解决复杂问题。 ‎

要想在 IBM 人工智能领域脱颖而出,您应该重点掌握以下技能:

  1. 人工智能(AI):全面了解人工智能概念,包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉。

  2. 数据科学:掌握数据分析、统计建模和数据可视化方面的技能。 熟悉 Python、R、SQL 和 Apache Spark 等数据处理和预测建模工具。

  3. 机器学习:开发针对分类、回归和聚类等任务构建和实施机器学习算法的专业知识。 获得使用 TensorFlow 或 PyTorch 等流行 ML 框架的实践经验。

  4. 编程:掌握 Python 或 Java 等编程语言,以便有效使用 IBM Ai 技术和框架。 学习编程结构、数据结构和算法,编写高效、可扩展的代码。

  5. 云计算:熟悉 IBM Cloud 及其人工智能服务,如 Watson AI、Watson Machine Learning 和 IBM Watson Studio。 掌握在云平台上部署和管理人工智能模型的知识。

  6. 自然语言处理(NLP):了解如何使用情感分析、文本分类和命名实体识别等技术处理和分析自然语言。 学习 NLP 库和框架,如 NLTK、SpaCy 或 IBM Watson 自然语言理解。

  7. 大数据技术:熟悉 Apache Hadoop 和 Apache Spark 等管理和分析大规模数据集的工具。 了解高效数据处理的分布式计算和并行处理。

  8. 认知计算:研究认知计算系统背后的原理及其如何模仿人类认知。 了解 IBM Watson 技术并探索其各种认知服务。

  9. 解决问题:通过练习真实世界中的人工智能问题和挑战,提高解决问题的能力。 了解如何处理复杂问题、分解问题并应用人工智能技术找到有效的解决方案。

  10. 沟通与协作:培养强大的沟通技能,有效传达人工智能解决方案并与跨职能团队合作。 学习向非技术利益相关者简单介绍复杂的人工智能概念。

请记住,不断了解人工智能的最新进展,通过项目和实际应用定期练习技能,将进一步提高您在 IBM 人工智能方面的专业知识。 ‎

掌握了 IBM AI 技能,您就可以在人工智能领域寻求各种工作机会。 您可以考虑的潜在职位包括

  1. 人工智能工程师/开发人员:作为一名人工智能工程师,您将负责使用 IBM 人工智能技术设计、开发和实施人工智能模型和算法。 您将与软件工程师和数据科学家合作,创建人工智能应用程序。

  2. 机器学习工程师:掌握 IBM AI 技能后,您可以担任机器学习工程师,使用 IBM Watson 和其他 AI 框架开发和部署机器学习模型。 您将负责训练模型、优化算法和数据预处理任务。

  3. 数据科学家:IBM 人工智能技能还能让你成为一名数据科学家,利用人工智能技术分析大型数据集、提取洞察力并推动数据驱动型决策。 您将使用 IBM AI 工具进行数据探索、可视化和预测建模。

  4. 人工智能研究员:拥有 IBM 人工智能技能,您可以为人工智能的学术或工业研究做出贡献。 作为一名人工智能研究员,你将探索新的人工智能算法、模型和技术,推动人工智能技术的发展。

  5. 人工智能顾问:作为人工智能顾问,您可以为希望采用人工智能解决方案的企业或组织提供指导和专业知识。 凭借 IBM AI 技能,您将评估他们的需求,设计 AI 战略,并使用 IBM 工具和平台帮助实施 AI 应用程序。

  6. 人工智能产品经理:IBM 人工智能技能还能让你成为人工智能产品经理。 在这个职位上,您将负责确定市场机会、评估客户需求、管理人工智能产品和解决方案的开发和发布。

以上只是您可以利用 IBM 人工智能技能从事多种职业的几个例子。 人工智能领域正在迅速发展,掌握这些技能可以为众多令人兴奋的工作机会打开大门。 ‎

对人工智能感兴趣、在计算机科学或相关领域有深厚背景、愿意学习和适应新技术的人。 此外,热衷于解决问题、批判性思维和数据分析的人也非常适合学习 IBM AI。 ‎

以下是您可以学习的一些与 IBM AI 相关的主题:

  1. 人工智能:从了解人工智能的基础知识、历史和各种应用开始。

  2. 机器学习:深入研究机器学习算法,这是人工智能技术的支柱。 了解监督和非监督学习、决策树、神经网络等。

  3. 深度学习探索深度学习领域,深度学习是机器学习的一个子集,侧重于多层神经网络。 了解深度学习算法如何为图像识别、自然语言处理和语音识别等技术提供动力。

  4. 自然语言处理(NLP):了解人工智能如何让计算机理解、解释和回应人类语言。 学习情感分析、语言生成、文本挖掘和聊天机器人等主题。

  5. 计算机视觉:了解计算机视觉,即训练计算机解释和理解视觉数据。 深入研究图像分类、物体检测、图像分割和图像生成等主题。

  6. 数据科学:获得数据科学方面的专业知识,这是使用人工智能技术时的一项重要技能。 了解数据预处理、特征工程、统计分析和数据可视化。

  7. IBM Watson:探索 IBM Watson - 一套全面的人工智能工具和服务。 研究 Watson 的各种组件(如 Watson Assistant 或 Watson Discovery)如何应用于医疗保健、金融或客户服务等不同领域。

  8. 人工智能伦理:了解开发和部署人工智能技术所涉及的伦理问题和考虑因素。 学习偏见、透明度、隐私和负责任地使用人工智能等主题。

请记住,这些只是您可以学习的与 IBM AI 相关的众多主题中的几个。 根据您的兴趣和目标,在人工智能的广阔领域中可能还有更多具体的领域值得探索。 ‎

在线 IBM Ai 课程提供了一种方便灵活的方式来提高您的知识水平或学习新的 IBM Ai 是指 IBM 开发的人工智能技术。 多年来,IBM 一直走在人工智能研发的前沿,并开发了各种人工智能解决方案和工具。 这些解决方案使用机器学习、深度学习、自然语言处理和其他人工智能技术来分析和解释数据、进行预测、实现流程自动化并协助决策。 IBM Ai 广泛应用于各行各业,包括医疗保健、金融、零售和制造业,以提高运营效率、改善客户体验、推动创新和解决复杂问题。 技能从顶尖大学和行业领导者提供的各种 IBM Ai 课程中选择适合不同技能水平的课程。 ‎

Coursera 的全部课程目录都提供给企业客户,没有任何限制。 选择最佳的 IBM Ai 课程取决于员工的需求和技能水平。 利用我们的 "技能仪表板 "了解技能差距,并确定最适合的课程,以便有效地提高员工的技能。 了解关于 Coursera for Business 的更多信息 ‎

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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