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人工智能课程

人工智能课程可以帮助您学习机器学习算法、自然语言处理、计算机视觉和神经网络。您可以培养数据分析、预测建模和使用 AI 技术自动执行任务方面的技能。许多课程介绍了 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn 等工具,这些工具支持实施 AI 解决方案和开发利用这些先进技术的应用程序。


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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    University of Alberta

    强化学习

    您将获得的技能: 人工智能, 线性代数, 概率分布, 抽样(统计), Algorithm, 人工智能和机器学习(AI/ML), 监督学习, 深度学习, 预测建模, 强化学习, 马尔可夫模型, 功能工程, 机器学习, 性能调整, 性能测试, 伪代码, 人工神经网络, 模拟, 机器学习算法

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    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    IBM

    业务关键技术

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    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    S
    I

    多位教师

    Generative AI for Growth Marketing

    您将获得的技能: Prompt Patterns, MarTech, AI Product Strategy, Customer experience improvement, Artificial Intelligence, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Large Language Modeling, Deep Learning, Content Creation, Business Ethics, Machine Learning, Image Analysis

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

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    I

    IBM

    面向数据分析师的生成式人工智能

    您将获得的技能: 数据叙事, 数据可视化软件, Python 程序设计, 人工智能和机器学习(AI/ML), 数据分析, ChatGPT, 生成式人工智能, 深度学习, 统计分析, 负责任的人工智能, 数据伦理, 交互式数据可视化, 机器学习, 提示模式, Query 语言, Prompt Engineering, OpenAI, 分析, AI 产品战略

    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

    监督式机器学习:回归与分类

    您将获得的技能: 人工智能, 数据转换, 统计建模, Python 程序设计, 分类与回归树 (CART), Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, 预测建模, Jupyter, 机器学习, 回归分析, 功能工程, NumPy, 应用机器学习

    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

    IBM 和达顿数字战略

    您将获得的技能: 云基础设施, 竞争分析, 数字化转型, 数据分析, 数据科学, 云安全, 企业战略, 生成式人工智能, 云计算解决方案, 云计算架构, 云平台, 大数据, 统计分析, 云服务, 负责任的人工智能, 云托管, 云工程, 云计算, 云计算开发, 业务转型

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of California, Santa Cruz

    C, Go, and C++: A Comprehensive Introduction to Programming

    您将获得的技能: C++ (Programming Language), Go (Programming Language), Data Structures, C and C++, C (Programming Language), Object Oriented Programming (OOP), Programming Principles, Software Design Patterns, Debugging, Computer Programming, Object Oriented Design, Unit Testing, Integrated Development Environments, Algorithms, Pseudocode, Command-Line Interface, Graph Theory, Computer Science, File Systems, Artificial Intelligence

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    Duke University

    Explainable AI (XAI)

    您将获得的技能: Responsible AI, Large Language Modeling, Data Ethics, Decision Tree Learning, Regression Analysis, Generative AI, Artificial Intelligence, Predictive Modeling, Statistical Modeling, Python Programming, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Applied Machine Learning, Image Analysis, Machine Learning Methods, Deep Learning, Visualization (Computer Graphics), Plot (Graphics), Artificial Neural Networks, Algorithms

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    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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    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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总之,以下是 10 最受欢迎的 artificial intelligence 课程

  • AI 보안 소개: Google Cloud
  • AI 时代安全性简介: Google Cloud
  • 构建决策树、SVM 和人工神经网络: CertNexus
  • 强化学习: University of Alberta
  • 业务关键技术: IBM
  • Generative AI for Growth Marketing: Starweaver
  • 面向数据分析师的生成式人工智能: IBM
  • 监督式机器学习:回归与分类: DeepLearning.AI
  • IBM 和达顿数字战略: IBM
  • C, Go, and C++: A Comprehensive Introduction to Programming: University of California, Santa Cruz

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