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“科学方法” 的结果

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    IBM

    Generative AI for Customer Support

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Prompt Patterns, Generative AI, ChatGPT, Standard Operating Procedure, Customer Support, Product Support, AI Personalization, Customer Analysis, Personalized Service, LLM Application, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Customer experience improvement, Data Ethics, Customer Insights, Responsible AI, Automation, Machine Learning, Natural Language Processing

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    面向软件开发人员的生成式人工智能

    您将获得的技能: DevSecOps, Prompt Engineering, 负责任的人工智能, 生成式人工智能, ChatGPT, 人工智能和机器学习(AI/ML), 深度学习, 软件开发工具, 大型语言模型, 软件开发, 人工智能, 测试自动化, 软件工程, CI/CD, 软件测试, AI 产品战略, 自然语言处理, 软件架构, 应用安全, 提示模式

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    您将获得的技能: Prompt Engineering, Prompt Patterns, Generative AI, ChatGPT, AI Personalization, Responsible AI, Data Ethics, Education Software and Technology, Anthropic Claude, Learning Management Systems, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, Ethical Standards And Conduct, Machine Learning, Information Privacy, Emerging Technologies, Data Security, Mitigation

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    Generative AI for Digital Marketing

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Responsible AI, Prompt Patterns, Generative AI, ChatGPT, Digital Advertising, Email Marketing, Digital Marketing, Marketing Automation, AI Personalization, Advertising Campaigns, Marketing, Marketing Strategies, Content Creation, Keyword Research, Social Media Marketing, Copywriting, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Search Engine Optimization, Machine Learning

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    您将获得的技能: Prompt Engineering, Prompt Patterns, Generative AI, ChatGPT, Responsible AI, Project Management, LLM Application, Project Management Life Cycle, Case Studies, Work Breakdown Structure, Artificial Intelligence, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Project Documentation, Machine Learning, Ethical Standards And Conduct

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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    DeepLearning.AI

    采用大型语言模型的生成式 AI

    您将获得的技能: Prompt Engineering, 负责任的人工智能, 可扩展性, Python 程序设计, 生成式人工智能, 大型语言模型, 机器学习, 应用机器学习, PyTorch(机器学习库), 自然语言处理, 性能调整, 强化学习

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    Johns Hopkins University

    数据科学:使用 R 的基础

    您将获得的技能: 数据清理, 统计编程, 数据操作, 探索性数据分析, R 语言程序设计(中文版), GitHub, 数据科学, Knitr, 数据共享, 绘图(图形), R(软件), 数据整理, 降维, Ggplot2, Rmarkdown, 统计分析, 版本控制, 机器学习, 数据可视化软件, 统计可视化

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    什么是数据科学?

    您将获得的技能: 数据科学, 云计算, 数据分析, 数据驱动的决策制定, 深度学习, 数字化转型, 数据扫盲, 人工智能, 机器学习, 数据挖掘, 大数据

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    University of Washington

    机器学习

    您将获得的技能: 统计建模, 机器学习算法, 计算机视觉, 分类与回归树 (CART), 无监督学习, 深度学习, 文本挖掘, 大数据, 统计机器学习, 机器学习, 人工智能, 回归分析, 数据挖掘, 应用机器学习, 预测分析, 功能工程, 监督学习, 图像分析, 贝叶斯统计, 预测建模

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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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生物信息学: 导论与方法
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  • Generative AI for Growth Marketing: Starweaver
  • 构建机器学习项目: DeepLearning.AI
  • AI For Everyone (すべての人のためのAIリテラシー講座): DeepLearning.AI
  • 面向软件开发人员的生成式人工智能: IBM
  • Generative AI for Educators: IBM
  • Generative AI for Digital Marketing: IBM
  • Generative AI for Project Managers: IBM
  • 采用大型语言模型的生成式 AI: DeepLearning.AI
  • 数据科学:使用 R 的基础: Johns Hopkins University

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