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电子学习课程

电子学习课程可以帮助您学习教学设计、在线评估策略、多媒体内容创建和学员参与技巧。您可以掌握创建互动学习体验、利用解析提高课程效果以及在虚拟教室中培养社区的技能。许多课程都会介绍一些工具,如学习管理系统(LMS)、创作软件和视频编辑应用程序,以支持开发和提供引人入胜的在线教育。


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  • 状态:新
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    O

    O.P. Jindal Global University

    Machine Learning

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

    攻读学位

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    MathWorks

    Reinforcement Learning

    您将获得的技能: Reinforcement Learning, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning, Artificial Neural Networks, Unsupervised Learning, Supervised Learning, Control Systems, Simulations

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    I

    Illinois Tech

    Deep Learning

    您将获得的技能: Recurrent Neural Networks (RNNs), Deep Learning, Generative AI, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Keras (Neural Network Library), Generative Adversarial Networks (GANs), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), PyTorch (Machine Learning Library), Network Architecture, Computer Vision, Natural Language Processing, Model Deployment, Model Evaluation

    攻读学位

    4.5
    评分, 4.5 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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    D
    S

    多位教师

    机器学习

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

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    3.7万 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:预览
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    S

    Sungkyunkwan University

    机器学习基础

    您将获得的技能: Python 程序设计, 机器学习, 逻辑回归, 分类算法, Scikit-learn (机器学习库), 模型评估, 统计方法, 概率, 监督学习, 线性代数, 回归分析, 应用机器学习

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

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    IBM 机器学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, 时间序列分析和预测, 探索性数据分析, 机器学习, 卷积神经网络, 生成式人工智能, 数据科学, 分类算法, 监督学习, 深度学习, 数据清理, 强化学习, 功能工程, 回归分析, 生成对抗网络 (GAN), 无监督学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 递归神经网络 (RNN), 自动编码器, 降维

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    3507 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    深度学习

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

    攻读学位

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    15万 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    D

    DeepLearning.AI

    高级学习算法

    您将获得的技能: 机器学习, 逻辑回归, 分类算法, 人工神经网络, 模型评估, 应用机器学习, 深度学习, 迁移学习, 监督学习, 决策树学习, 数据伦理, 人工智能, 张力流, 性能调整, 随机森林算法

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    8485 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    J

    Johns Hopkins University

    Applied Machine Learning

    您将获得的技能: Computer Vision, Model Evaluation, PyTorch (Machine Learning Library), Supervised Learning, Unsupervised Learning, Image Analysis, Applied Machine Learning, Data Preprocessing, Dimensionality Reduction, Reinforcement Learning, Feature Engineering, Machine Learning Algorithms, Convolutional Neural Networks, Regression Analysis, Data Processing, Machine Learning, Data Mining, Data Cleansing, Deep Learning, Artificial Neural Networks

    3.5
    评分, 3.5 星,最高 5 星
    ·
    14 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:预览
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    D

    Duke University

    机器学习概论

    您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), Python 程序设计, 计算机视觉, 卷积神经网络, 深度学习, 逻辑回归, 机器学习, 自然语言处理, 人工神经网络, 无监督学习, 迁移学习, 监督学习, 医学影像, 强化学习, 应用机器学习, 图像分析, 递归神经网络 (RNN)

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    3787 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Alberta

    强化学习基础

    您将获得的技能: 机器学习, 概率分布, 马尔可夫模型, 强化学习, Algorithm, 机器学习算法, 人工智能

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    2886 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    IBM 机器学习入门

    您将获得的技能: 探索性数据分析, 机器学习, Scikit-learn (机器学习库), 预测建模, 分类算法, 统计假设检验, 模型评估, 数据访问, 统计方法, 数据清理, 监督学习, 统计推理, 无监督学习, 数据预处理, 机器学习算法, 回归分析, 应用机器学习, 功能工程, 降维, 数据分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    3263 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

1…101112…607

总之,以下是 10 最受欢迎的 e-learning 课程

  • Machine Learning: O.P. Jindal Global University
  • Reinforcement Learning: MathWorks
  • Deep Learning: Illinois Tech
  • 机器学习: DeepLearning.AI
  • 机器学习基础: Sungkyunkwan University
  • IBM 机器学习: IBM
  • 深度学习: DeepLearning.AI
  • 高级学习算法: DeepLearning.AI
  • Applied Machine Learning: Johns Hopkins University
  • 机器学习概论: Duke University

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