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混合式学习课程

混合式学习课程可以帮助您学习教学设计、有效的评估策略以及整合在线和面对面教学的技巧。您可以培养创造引人入胜的学习体验、利用多媒体资源和促进学生之间合作的技能。许多课程都会介绍学习管理系统(LMS)、视频会议软件和互动平台等工具,展示这些技术如何增强混合式学习环境并支持多样化的学习需求。


热门混合式学习课程和认证


  • D

    DeepLearning.AI

    生产中的 Machine Learning

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

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    3342 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    M

    MathWorks

    Deep Learning for Computer Vision

    您将获得的技能: Model Evaluation, Computer Vision, Model Deployment, Anomaly Detection, Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Transfer Learning, Matlab, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Data Preprocessing, Classification Algorithms, Data Visualization, Data Synthesis, Performance Tuning, Data Analysis

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

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:预览
    预览
    U

    University of London

    全民机器学习

    您将获得的技能: 数据收集, 数据分析, 分类算法, 数据预处理, 人工智能, 模型评估, 机器学习, 图像分析

    攻读学位

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    3524 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:新
    新
    状态:免费试用
    免费试用
    C

    Coursera

    Machine Learning with Scikit-learn, PyTorch & Hugging Face

    您将获得的技能: Generative AI, Model Evaluation, Supervised Learning, Generative Model Architectures, Recurrent Neural Networks (RNNs), Unsupervised Learning, Data Preprocessing, Large Language Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, Exploratory Data Analysis, LLM Application, Applied Machine Learning, Generative Adversarial Networks (GANs), Retrieval-Augmented Generation, Data Collection, Machine Learning Algorithms, Convolutional Neural Networks, Model Deployment, Transfer Learning, Hugging Face

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

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    M

    Microsoft

    Foundations of AI and Machine Learning

    您将获得的技能: Model Deployment, Data Management, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Infrastructure Architecture, MLOps (Machine Learning Operations), Cloud Deployment, Artificial Intelligence, Data Security, Application Frameworks, Machine Learning, Data Preprocessing, Data Pipelines, Scalability

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    Imperial College London

    数学在机器学习领域的应用:线性代数

    您将获得的技能: Python 程序设计, 应用数学, Algorithm, NumPy, Jupyter, 机器学习算法, 线性代数

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1.3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    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, 应用数学, Machine Learning 方法, 数据预处理, 数学建模, NumPy, 代数, 降维, 机器学习, 数据操作, 线性代数, 高等数学

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2265 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:预览
    预览
    E

    Edge Impulse

    嵌入式机器学习简介

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 计算机编程, 模型部署, 数据分析, 数据伦理, 数据预处理, 人工智能和机器学习(AI/ML), 模型评估, 嵌入式系统, 嵌入式软件, 机器学习, 功能工程, 应用机器学习, 深度学习, 数字信号处理, 人工神经网络

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
    免费试用
    N
    G
    G
    N

    多位教师

    Machine Learning for Trading

    您将获得的技能: Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Machine Learning Methods, Model Evaluation, Machine Learning, Google Cloud Platform, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Financial Trading, Reinforcement Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Supervised Learning, Data Pipelines, Time Series Analysis and Forecasting, Statistical Machine Learning, Technical Analysis, Deep Learning, Securities Trading, Portfolio Management, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

    3.8
    评分, 3.8 星,最高 5 星
    ·
    1170 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    IBM

    使用 Keras 的深度学习和神经网络简介

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 迁移学习, Keras(神经网络库), 模型评估, 回归分析, 机器学习, 自然语言处理, 递归神经网络 (RNN), 深度学习, 人工神经网络, 分类与回归树 (CART), 图像分析, 网络架构

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2043 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    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, 应用数学, 统计分析, 概率与统计, 概率分布, 微积分, 数据预处理, 统计推理, Machine Learning 方法, A/B 测试, NumPy, 统计假设检验, 概率, 线性代数, 降维, 机器学习算法, 贝叶斯统计, 抽样(统计), 机器学习, 数值分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    3096 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

  • C

    Coursera

    使用 PyTorch 进行深度学习:生成对抗网络

    您将获得的技能: Python 程序设计, 生成对抗网络 (GAN), 卷积神经网络, PyTorch(机器学习库), 深度学习, 图像分析

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

    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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  • 生产中的 Machine Learning: DeepLearning.AI
  • Deep Learning for Computer Vision: MathWorks
  • 全民机器学习: University of London
  • Machine Learning with Scikit-learn, PyTorch & Hugging Face: Coursera
  • Foundations of AI and Machine Learning: Microsoft
  • 数学在机器学习领域的应用:线性代数: Imperial College London
  • 机器学习和数据科学线性代数: DeepLearning.AI
  • 嵌入式机器学习简介: Edge Impulse
  • Machine Learning for Trading: New York Institute of Finance
  • 使用 Keras 的深度学习和神经网络简介: IBM

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