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人工智能课程

人工智能课程可以帮助您学习机器学习算法、自然语言处理、计算机视觉和神经网络。您可以培养数据分析、预测建模和使用 AI 技术自动执行任务方面的技能。许多课程介绍了 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn 等工具,这些工具支持实施 AI 解决方案和开发利用这些先进技术的应用程序。


热门人工智能课程和认证


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    Y

    Yonsei University

    商业深度学习

    您将获得的技能: 人工智能, 企业战略, 监督学习, 张力流, 深度学习, 强化学习, 无监督学习, 自然语言处理, 机器学习, 图像分析, 人工神经网络

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    S

    Stanford University

    医疗保健机器学习基础

    您将获得的技能: 人工智能和机器学习(AI/ML), 监督学习, 医疗保健行业知识, 健康信息学, 深度学习, 医疗保健, 卫生政策, 负责任的人工智能, 医疗保健伦理, 强化学习, 机器学习, 医学科学与研究, 数据伦理, 机器学习算法, 数据处理, 人工神经网络, 应用机器学习

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

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    M

    Microsoft

    微软 Azure AI 基础 AI-900 考试准备

    您将获得的技能: 人工智能, 大型语言模型, 自动化, 人工智能和机器学习(AI/ML), 监督学习, 文本挖掘, 计算机视觉, 负责任的人工智能, 微软 Azure, 机器学习, 无监督学习, 自然语言处理, 预测建模, 异常检测, 回归分析, 数据伦理, 无代码开发, 图像分析, 机器学习算法, 应用机器学习

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of London

    全民机器学习

    您将获得的技能: 人工智能, 数据分析, 软件测试, 计算机视觉, 数据收集, 机器学习, 机器学习算法, 数据处理

    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

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    M

    Meta

    元后端开发人员

    您将获得的技能: SQL, Git(版本控制系统), Python 程序设计, Unix 命令, GitHub, 版本控制, 关系数据库, 数据结构, 数据库设计, 网页设计与开发, Bootstrap(前端框架), 云托管, 数据库管理系统, 前端网络开发, 计算机编程, 面向对象编程(OOP), Django (网络框架), 后端网站开发, 还原式 API, 全栈式网络开发

    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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    M

    Microsoft

    准备 AI-900:Microsoft Azure AI 基础知识考试

    您将获得的技能: 人工智能, 计算机视觉, 负责任的人工智能, 微软 Azure, 预测建模, 机器学习, 自然语言处理, 无代码开发

    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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    A

    Amazon Web Services

    AWS AI Practitioner Power Hour

    您将获得的技能: Amazon Bedrock, Responsible AI, Generative AI, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, Large Language Modeling, Amazon Web Services, AI Personalization, LLM Application, Prompt Engineering, Image Analysis

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google Cloud

    Digital Transformation Using AI/ML with Google Cloud

    您将获得的技能: Business Transformation, Innovation, Digital Transformation, Serverless Computing, Cloud Services, Data Ethics, Cloud Infrastructure, Google Cloud Platform, Application Programming Interface (API), Technology Strategies, Applied Machine Learning, Hybrid Cloud Computing, Data Strategy, Image Analysis, Infrastructure As A Service (IaaS), Responsible AI, Cloud Computing, Cloud Solutions, Public Cloud, Containerization

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    Duke University

    人工智能产品管理

    您将获得的技能: 数据科学, 分类与回归树 (CART), 数据管理, Data Management, MLOps(机器学习 Operator), 深度学习, 负责任的人工智能, 人机交互, 回归分析, 以人为本的设计, 技术管理, 无监督学习, 机器学习, 产品管理, 项目管理, 数据伦理, 应用机器学习, 人为因素, 产品设计, 数据质量, 用户体验设计

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Michigan

    Leveraging GenAI to Develop Critical Thinking Skills

    您将获得的技能: Critical Thinking, Generative AI, Decision Making, Artificial Intelligence

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    A

    Amazon Web Services

    Responsible AI Practices

    您将获得的技能: Responsible AI, Human Centered Design, Data Ethics, Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Machine Learning

    3.9
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    R

    Real Madrid Graduate School Universidad Europea

    AI Applied to Health and Injury Prevention

    您将获得的技能: Precision Medicine, Accident Prevention, Data Ethics, Kinesiology, Applied Machine Learning, Bayesian Network, Child Development, Working With Children, Machine Learning, Data-Driven Decision-Making, Epidemiology, Continuous Monitoring, Load Balancing, Decision Support Systems, Emerging Technologies, Predictive Modeling, Health Education, Biomedical Engineering, Data Integration, Systems Engineering

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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总之,以下是 10 最受欢迎的 artificial intelligence 课程

  • 商业深度学习: Yonsei University
  • 医疗保健机器学习基础: Stanford University
  • 微软 Azure AI 基础 AI-900 考试准备: Microsoft
  • 全民机器学习: University of London
  • 元后端开发人员: Meta
  • 准备 AI-900:Microsoft Azure AI 基础知识考试: Microsoft
  • AWS AI Practitioner Power Hour: Amazon Web Services
  • Digital Transformation Using AI/ML with Google Cloud: Google Cloud
  • 人工智能产品管理: Duke University
  • Leveraging GenAI to Develop Critical Thinking Skills: University of Michigan

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