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    U

    University of Pennsylvania

    企业人工智能

    您将获得的技能: 生成式人工智能, 数据管理, 负责任的人工智能, AI 个性化服务, 数据伦理, 分析, 应用机器学习, Machine Learning 方法, 人力资源分析, 信用风险, AI 赋能, AI 产品战略, 欺诈检测, 人力资源, 人力资源技术, 商业策略, 大数据, 生成对抗网络 (GAN), 机器学习, Data Governance

    4.7
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    IBM 机器学习

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

    攻读学位

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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    U

    University of Michigan

    Python 中的应用机器学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, 模型评估, 分类算法, 预测建模, Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, 随机森林算法, 功能工程, 决策树学习, 应用机器学习, 人工神经网络, 无监督学习, 机器学习, 回归分析

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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学数学

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

    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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    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), 原型设计, 深度学习, ChatGPT, 机器学习

    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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    N

    National Taiwan University

    AI 時代人類的獨特性(The Uniqueness of Human Beings in The Age of AI)

    您将获得的技能: Mental Concentration, Psychology, Self-Awareness, Artificial Intelligence, Human Learning, Personal Development, Emotional Intelligence, Goal Setting, Critical Thinking, Relationship Building, Mindfulness

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学线性代数

    您将获得的技能: Python 程序设计, 数据操作, 应用数学, Machine Learning 方法, 代数, NumPy, 线性代数, 高等数学, 数据预处理, 机器学习, 降维, 数学建模

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

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    I

    IBM

    IBM 机器学习入门

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

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    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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    U

    University of Washington

    机器学习基础:案例研究法

    您将获得的技能: Python 程序设计, 人工智能, 自然语言处理, 监督学习, 分类算法, 模型评估, 预测建模, 计算机视觉, 文本挖掘, 功能工程, 应用机器学习, 无监督学习, 深度学习, 图像分析, 数据预处理, 机器学习, 回归分析, 应用程序开发

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

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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学:统计与机器学习

    您将获得的技能: 概率与统计, 预测建模, 交互式数据可视化, 数据展示, 统计分析, Plotly, 统计机器学习, 模型评估, 统计建模, 闪亮(R 套件), 机器学习算法, GitHub, 统计推理, Rmarkdown, R 语言程序设计(中文版), 数据可视化, 探索性数据分析, 回归分析, 统计假设检验, 机器学习

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    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    DeepLearning.AI

    生产中的 Machine Learning

    您将获得的技能: 模型部署, 模型评估, 持续监测, MLOps(机器学习 Operator), 应用机器学习, 调试, 持续部署, 功能工程, 数据管道, Data Validation, 数据质量, 数据预处理, 云部署, 机器学习

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

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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, 自然语言处理, 预测建模, 分类算法, 模型评估, 预测, 计算机视觉, Keras(神经网络库), 迁移学习, 应用机器学习, 张力流, 嵌入, 人工神经网络, 深度学习, 数据预处理, 图像分析, 机器学习, 递归神经网络 (RNN), 时间序列分析和预测

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

1…121314…107

总之,以下是 10 最受欢迎的 计算机工程 课程

  • 企业人工智能: University of Pennsylvania
  • IBM 机器学习: IBM
  • Python 中的应用机器学习: University of Michigan
  • 机器学习和数据科学数学: DeepLearning.AI
  • 生成式人工智能:介绍与应用: IBM
  • AI 時代人類的獨特性(The Uniqueness of Human Beings in The Age of AI): National Taiwan University
  • 机器学习和数据科学线性代数: DeepLearning.AI
  • IBM 机器学习入门: IBM
  • 机器学习基础:案例研究法: University of Washington
  • 数据科学:统计与机器学习: Johns Hopkins University

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