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个结果,搜索词为 "健康信息学"


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    DeepLearning.AI

    构建机器学习项目

    您将获得的技能: 深度学习, MLOps(机器学习 Operator), AI 产品战略, 调试, Transfer Learning, 数据驱动的决策制定, Model Evaluation, 机器学习, 应用机器学习, 性能调整

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

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    D

    DeepLearning.AI

    采用大型语言模型的生成式 AI

    您将获得的技能: Python 程序设计, 大型语言模型, 生成式人工智能, LLM 申请, 强化学习, Model Evaluation, 负责任的人工智能, 生成模型架构, 机器学习, 应用机器学习, Prompt Engineering, 自然语言处理, 模型部署, 可扩展性

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

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    I

    IBM

    数据科学工具

    您将获得的技能: Python 程序设计, 数据可视化软件, Open Source 技术, R 语言程序设计(中文版), 其他编程语言, 云计算, 统计编程, 开发环境, 数据科学, 数据管理, Data Management, 机器学习, GitHub, R(软件), Jupyter, 云服务, Git(版本控制系统)

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学数学

    您将获得的技能: 应用数学, 数据预处理, 描述性统计, 降维, 概率分布, 概率, 贝叶斯统计, 抽样(统计), 数学建模, 统计假设检验, 数值分析, NumPy, A/B 测试, Machine Learning 方法, 机器学习, 微积分, 线性代数, 统计分析, 统计推理, 概率与统计

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    高级学习算法

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

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    8618 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    使用 Python 进行机器学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, 回归分析, 预测建模, 无监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 逻辑回归, 降维, Model Evaluation, 分类算法, 机器学习, 应用机器学习, 功能工程, 监督学习, 决策树学习, 统计分析

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

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    D

    DeepLearning.AI

    DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 生成式人工智能, 预测建模, 张力流, 深度学习, 数据预处理, 预测, 人工神经网络, Model Evaluation, 计算机视觉, Keras(神经网络库), Transfer Learning, 分类算法, 应用机器学习, 自然语言处理, 嵌入, 机器学习, 递归神经网络 (RNN), 图像分析, 时间序列分析和预测

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    Stanford University

    医疗保健领域的人工智能

    您将获得的技能: 数据伦理, 人工智能, Model Evaluation, 临床研究伦理, 负责任的人工智能, 医疗保健伦理, 管理式医疗, 应用机器学习, 临床数据管理, 卫生系统, 药品, 临床研究, 模型部署, 功能工程, 医疗保健, 非结构化数据, 健康信息学, 医疗保健行业知识, 机器学习, 数据挖掘

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    2496 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    Google

    AI Fundamentals

    您将获得的技能: Responsible AI, Multimodal Prompts, Artificial Intelligence, Gemini, Generative AI, Business Writing, Technical Writing, Machine Learning

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    520 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Washington

    机器学习

    您将获得的技能: 回归分析, 统计建模, 贝叶斯统计, 预测建模, 深度学习, 数据预处理, 无监督学习, 统计机器学习, 计算机视觉, 分类算法, Model Evaluation, 人工智能, 机器学习, 逻辑回归, 功能工程, 应用机器学习, 监督学习, 决策树学习, 图像分析, 数据挖掘

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    用于人工智能、机器学习和深度学习的 TensorFlow 简介

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 数据预处理, 深度学习, 张力流, 人工智能, Keras(神经网络库), Model Evaluation, 计算机视觉, 机器学习, 人工神经网络, 图像分析

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

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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: 生成式人工智能, 人工智能和机器学习(AI/ML), 实时数据, AI 个性化服务, 机器学习, ChatGPT

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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总之,以下是 10 最受欢迎的 健康信息学 课程

  • 构建机器学习项目: DeepLearning.AI
  • 采用大型语言模型的生成式 AI: DeepLearning.AI
  • 数据科学工具: IBM
  • 机器学习和数据科学数学: DeepLearning.AI
  • 高级学习算法: DeepLearning.AI
  • 使用 Python 进行机器学习: IBM
  • DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员: DeepLearning.AI
  • 医疗保健领域的人工智能: Stanford University
  • AI Fundamentals: Google
  • 机器学习: University of Washington

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