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  • 临床检验科学


个结果,搜索词为 "临床检验科学"


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    D

    DeepLearning.AI

    软件开发中的生成式 AI 简介

    您将获得的技能: 机器学习, 大型语言模型, Prompt Engineering, 计划发展, 代码审查, LLM 申请, 人工智能和机器学习(AI/ML), 生成式人工智能, 软件开发方法

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Washington

    机器学习回归

    您将获得的技能: Python 程序设计, 统计建模, Algorithm, 机器学习, 数据预处理, 回归分析, 预测建模, 监督学习, 功能工程, 模型评估

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    5581 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Alberta

    强化学习

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

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    3570 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    A

    AI CERTs

    AI Foundations & Design Thinking

    您将获得的技能: Design Thinking, Responsible AI, Design, User Experience Design, Creative Design, Persona (User Experience), Design and Product, User Interface and User Experience (UI/UX) Design, Data Ethics, Artificial Intelligence, UI/UX Strategy, Innovation, Machine Learning

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    IA Para Todos (Español)

    您将获得的技能: Market Opportunities, AI Enablement, AI Product Strategy, Responsible AI, Artificial Intelligence, Data Ethics, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Data Science, Deep Learning, Machine Learning

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    1351 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    NoSQL、大数据和 Spark 基础

    您将获得的技能: Apache Spark, Apache Hadoop, 数据库, 分布式计算, PySpark, 机器学习, Apache Cassandra, 数据管道, 大数据, MongoDB, Kubernetes, 机器学习算法, Apache Hive, NoSQL, 监督学习, 生成式人工智能, 应用机器学习, IBM 云, 摘录, 模型评估

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

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    P

    Peking University

    社会调查与研究方法 (下)Methodologies in Social Research (Part 2)

    您将获得的技能: Survey Creation, Interviewing Skills, Statistical Analysis, Data Quality, Research Methodologies, Data Cleansing, Data Collection, Research Design, Scientific Methods, Social Sciences, Case Studies, Data Mining, Quantitative Research, Qualitative Research, Research Reports, Big Data

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    D

    DeepLearning.AI

    PyTorch for Deep Learning

    您将获得的技能: PyTorch (Machine Learning Library), Model Deployment, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Generative AI, Deep Learning, Image Analysis, MLOps (Machine Learning Operations), Data Pipelines, Embeddings, Artificial Neural Networks, Model Evaluation, Data Preprocessing, Software Visualization, Computer Vision, Natural Language Processing, Machine Learning

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

    中级 · 专业证书 · 1-3 个月

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    P

    Politecnico di Milano

    人工智能:概述

    您将获得的技能: 负责任的人工智能, 无监督学习, 机器学习, 法律技术, Machine Learning 方法, 监督学习, 知识产权, 社会学, 个人身份信息, 法律风险, 机器学习算法, AI 赋能, 分类学, 云平台, 一般数据保护条例》(GDPR), 降维, AI 安全, 社会影响, 人工智能, 强化学习

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

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    M

    Microsoft

    微软 Azure AI 基础 AI-900 考试准备

    您将获得的技能: 无代码开发, 无监督学习, 负责任的人工智能, 异常检测, 机器学习, 模型部署, AI 赋能, 计算机视觉, 分类算法, MLOps(机器学习 Operator), 回归分析, 微软 Azure, 预测建模, 人工智能, 应用机器学习, 自然语言处理, 数据伦理, 人工智能和机器学习(AI/ML), 图像分析, AI 工作流程

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    1440 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:新
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    P

    Packt

    Designing Agentive Technology: AI for Human Support

    您将获得的技能: Agentic systems, Human Computer Interaction, Interaction Design, User Experience Design, User Experience, Responsible AI, AI Product Strategy, Design Strategies, Human Centered Design, Data Ethics, Artificial Intelligence, Automation, Machine Learning, Technology Strategies, Emerging Technologies

    中级 · 课程 · 3-6 个月

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    D

    Dartmouth College

    Machine Learning with Neural Networks

    您将获得的技能: Bayesian Network, Artificial Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Tensorflow, Machine Learning, Model Evaluation, Network Architecture, Algorithms, Probability Distribution

    攻读学位

    中级 · 课程 · 1-3 个月

1…161718…103

总之,以下是 10 最受欢迎的 临床检验科学 课程

  • 软件开发中的生成式 AI 简介: DeepLearning.AI
  • 机器学习回归: University of Washington
  • 强化学习: University of Alberta
  • AI Foundations & Design Thinking: AI CERTs
  • IA Para Todos (Español): DeepLearning.AI
  • NoSQL、大数据和 Spark 基础: IBM
  • 社会调查与研究方法 (下)Methodologies in Social Research (Part 2): Peking University
  • PyTorch for Deep Learning: DeepLearning.AI
  • 人工智能:概述: Politecnico di Milano
  • 微软 Azure AI 基础 AI-900 考试准备: Microsoft

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