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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    神经网络和 PyTorch 简介

    您将获得的技能: 数据操作, 张力流, 预测建模, 回归分析, 人工神经网络, PyTorch(机器学习库), 深度学习, 概率与统计, 机器学习

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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    EDUCBA

    AI with Python: Apply & Implement ML Models

    您将获得的技能: Dimensionality Reduction, PyTorch (Machine Learning Library), Deep Learning, Keras (Neural Network Library), Tensorflow, Artificial Intelligence, Data Manipulation, Data Cleansing, Jupyter, Feature Engineering, Python Programming, Applied Machine Learning, Scikit Learn (Machine Learning Library), Predictive Modeling, Machine Learning, Matplotlib, Supervised Learning, Exploratory Data Analysis, Unsupervised Learning, Statistical Analysis

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Pittsburgh

    Mathematical Foundations for Data Science and Analytics

    您将获得的技能: Statistical Analysis, NumPy, Probability Distribution, Matplotlib, Statistics, Pandas (Python Package), Data Science, Probability & Statistics, Probability, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Data Analysis, Linear Algebra, Predictive Analytics, Statistical Methods, Mathematics and Mathematical Modeling, Applied Mathematics, Python Programming, Machine Learning, Logical Reasoning

    攻读学位

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    I

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    NoSQL、大数据和 Spark 基础

    您将获得的技能: 数据管道, 数据库, NoSQL, Apache Cassandra, 可扩展性, Kubernetes, MongoDB, Apache Spark, Docker (软件), 生成式人工智能, 分布式计算, PySpark, Apache Hadoop, 大数据, 监督学习, 应用机器学习, Apache Hive, IBM 云, 数据库管理, 机器学习

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    机器学习回归

    您将获得的技能: 统计方法, 预测建模, 数据操作, Algorithm, 回归分析, Python 程序设计, 统计建模, 应用机器学习, 预测分析, 功能工程, 机器学习, 监督学习

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    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    Wesleyan University

    数据分析与解释

    您将获得的技能: 数据叙事, 数据管理, 分类与回归树 (CART), 数据操作, 预测建模, 数据展示, 回归分析, 相关性分析, 统计建模, 统计, 探索性数据分析, 统计假设检验, 统计分析, 数据可视化, 描述性统计, 数据扫盲, 统计软件, 数据分析, 决策树学习, 机器学习

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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    Packt

    Building AI-Powered Application with .NET

    您将获得的技能: .NET Framework, Machine Learning, Artificial Intelligence, Microsoft Copilot, Generative AI, Applied Machine Learning, OpenAI, Microsoft Azure, MLOps (Machine Learning Operations), Development Environment, Microsoft Development Tools, Image Analysis, Responsible AI, Computer Vision, Natural Language Processing

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    DeepLearning.AI

    软件开发中的生成式 AI 简介

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

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

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    University of the Arts London

    Creative AI: Sound, Music and Interaction

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  • 生成式 AI:瞭解基礎概念: Google Cloud
  • TensorFlow 中的卷积神经网络: DeepLearning.AI
  • 프로덕션 머신러닝 시스템: Google Cloud
  • 神经网络和 PyTorch 简介: IBM
  • AI with Python: Apply & Implement ML Models: EDUCBA
  • Mathematical Foundations for Data Science and Analytics: University of Pittsburgh
  • NoSQL、大数据和 Spark 基础: IBM
  • 机器学习回归: University of Washington
  • 数据分析与解释: Wesleyan University
  • Building AI-Powered Application with .NET: Packt

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