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    I

    IBM

    Generative AI for Product Owners

    您将获得的技能: Prompt Engineering, AI Product Strategy, Prompt Patterns, ChatGPT, Responsible AI, Generative AI, Google Gemini, Product Management, Artificial Intelligence, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Product Development, Deep Learning, Machine Learning, Stakeholder Engagement

    4.7
    评分, 4.7 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

    构建机器学习项目

    您将获得的技能: 人工智能, 数据驱动的决策制定, MLOps(机器学习 Operator), 深度学习, 调试, 机器学习, 性能调整, 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 · 1-4 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: 大型语言模型, Python 程序设计, 生成式人工智能, PyTorch(机器学习库), 性能调整, 负责任的人工智能, 可扩展性, 强化学习, 自然语言处理, 机器学习, Prompt Engineering, 应用机器学习

    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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    D

    DeepLearning.AI

    高级学习算法

    您将获得的技能: 分类与回归树 (CART), 监督学习, 张力流, 深度学习, 负责任的人工智能, 随机森林算法, 数据伦理, 决策树学习, 性能调整, 机器学习, 人工神经网络

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    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: 统计建模, 分类与回归树 (CART), Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, 预测建模, 无监督学习, 决策树学习, 回归分析, 应用机器学习, 机器学习, 功能工程, 降维

    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: 人工智能, 生成式人工智能, Machine Learning 方法, 张力流, 监督学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 深度学习, 计算机视觉, 文本挖掘, 时间序列分析和预测, 预测建模, 自然语言处理, 机器学习, 图像分析, Keras(神经网络库), 预测, 应用机器学习, 数据处理, 人工神经网络

    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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    I

    IBM

    面向数据科学家的生成式人工智能

    您将获得的技能: 数据可视化软件, 数据科学, 生成式人工智能, 数据分析, 人工智能和机器学习(AI/ML), 负责任的人工智能, 深度学习, 功能工程, 机器学习, AI 产品战略, 预测建模, 数据伦理, ChatGPT, 探索性数据分析, 数据综合, 自然语言处理, Prompt Engineering, 提示模式

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

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    G

    Google

    Introduction to AI

    您将获得的技能: Generative AI, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Innovation, Critical Thinking

    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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    P

    Peking University

    程序设计与算法

    您将获得的技能: Data Structures, Algorithms, Object Oriented Programming (OOP), Graph Theory, C++ (Programming Language), Object Oriented Design, Computational Thinking, C (Programming Language), Program Development, Programming Principles, Computer Programming, Application Development, Computer Science, Computer Architecture, Data Storage, Software Design, File Systems, Theoretical Computer Science, Computer Hardware, Software Engineering

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    医学人工智能

    您将获得的技能: 人工智能, 放射诊断学, 数据分析, 张力流, 深度学习, 预测建模, 统计分析, 随机森林算法, 临床试验, 机器学习, 决策树学习, AI 个性化服务, 图像分析, 病人治疗, 精准医疗, 功能工程, 风险模型, 预测, 应用机器学习, 数据处理

    4.7
    评分, 4.7 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

    数据科学工具

    您将获得的技能: 数据可视化软件, 数据科学, Git(版本控制系统), GitHub, R 语言程序设计(中文版), Python 程序设计, Open Source 技术, 大数据, 版本控制, 机器学习, 开发环境, Query 语言, 计算机编程工具, 云计算, IBM 云, 其他编程语言, Jupyter, 统计编程, R(软件)

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    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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    G

    Google Cloud

    Cloud Next Generation Firewall で VPC ネットワークを保護する

    您将获得的技能: Firewall, Intrusion Detection and Prevention, Network Security, Cloud Security, Infrastructure Security, Threat Detection, Cyber Security Policies

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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总之,以下是 10 最受欢迎的 数学建模 课程

  • Generative AI for Product Owners: IBM
  • 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
  • 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
  • 面向数据科学家的生成式人工智能: IBM
  • Introduction to AI: Google
  • 程序设计与算法: Peking University
  • 医学人工智能: DeepLearning.AI

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