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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。


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    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
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    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
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    G
    N
    G
    N

    多位教师

    Machine Learning for Trading

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

    3.8
    评分, 3.8 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    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

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    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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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, 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
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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    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
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    A

    Amazon Web Services

    Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence

    您将获得的技能: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative AI, Deep Learning, Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Applied Machine Learning, Machine Learning

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

  • C

    Commonwealth Education Trust

    为学习而教的基础导言

    您将获得的技能: 规划, 建立融洽关系, 创造性思维, 儿童教育与发展, 成人教育, 适应, 学生参与, 专业发展, 课堂管理, 协作, 教学策略, 教学法, 学习理论, 课程开发, 教学, 教育与培训

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

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    Deep Teaching Solutions

    Accelerate Your Learning with ChatGPT

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Multimodal Prompts, Creative Thinking, AI Personalization, ChatGPT, Learning Strategies, Curiosity, Critical Thinking, Lifelong Learning, Generative AI, Artificial Intelligence, Constructive Feedback, Artificial Neural Networks, Technical Communication

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

  • C

    Coursera

    Machine Learning Pipelines with Azure ML Studio

    您将获得的技能: Applied Machine Learning, Classification And Regression Tree (CART), Predictive Modeling, Microsoft Azure, No-Code Development, Machine Learning, Feature Engineering, Data Pipelines, Data Science, Data Analysis, Data Processing, Application Deployment

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    819 条评论

    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    I

    IBM

    机器学习的探索性数据分析

    您将获得的技能: 统计分析, 统计推理, 概率与统计, 数据转换, 数据分析, 数据预处理, 数据科学, 人工智能, 数据访问, 功能工程, 统计方法, 统计假设检验, 数据操作, 数据导入/导出, 机器学习, 探索性数据分析, Data Validation, 数据存储技术, 数据清理, 数据质量

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

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    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学微积分

    您将获得的技能: Python 程序设计, 应用数学, 微积分, 机器学习算法, 深度学习, 机器学习, 可视化(计算机制图), 衍生产品, 人工神经网络, 数值分析

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    中级 · 课程 · 1-4 周

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  • Machine Learning for Trading: Google Cloud
  • 使用 PyTorch 进行深度学习:生成对抗网络: Coursera
  • 机器学习和数据科学数学: DeepLearning.AI
  • 使用 Keras 的深度学习和神经网络简介: IBM
  • Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence: Amazon Web Services
  • 为学习而教的基础导言: Commonwealth Education Trust
  • Accelerate Your Learning with ChatGPT: Deep Teaching Solutions
  • Machine Learning Pipelines with Azure ML Studio: Coursera

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