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  • Deep Reinforcement Learning

深度强化学习课程

Deep Reinforcement Learning 课程可以帮助您学习强化学习、神经网络和策略梯度的原理。您可以掌握算法设计、奖励优化和环境模拟方面的技能。许多课程介绍了 TensorFlow 和 PyTorch 等工具,这些工具支持实现 AI 模型,以及在复杂环境中训练代理的技术。


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    Coursera

    Databricks Machine Learning Fundamentals

    您将获得的技能: Model Deployment, Databricks, MLOps (Machine Learning Operations), Apache Spark, Applied Machine Learning, PySpark, Data Preprocessing, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Scikit Learn (Machine Learning Library), Feature Engineering, Application Deployment, Model Evaluation, Real Time Data, Exploratory Data Analysis, Engineering

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    有监督的机器学习:回归

    您将获得的技能: 统计建模, 统计分析, 模型评估, 回归分析, Scikit-learn (机器学习库), 机器学习, 分类算法, 机器学习算法, 预测建模, 逻辑回归, 数据预处理, 功能工程, 应用机器学习, 监督学习

    4.7
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    University of California, Irvine

    学习迁移和终身学习导论(3L)

    您将获得的技能: 激励技能, 终身学习, 学习策略, 培训, 组织变革, 绩效衡量, 人类学习, 愿意学习, 员工培训, 培训计划, 知识转让, 变革管理, 培训与发展, 克服障碍

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    Politecnico di Milano

    机器学习:概述

    您将获得的技能: Algorithm, 模型评估, 无监督学习, Machine Learning 方法, 分类算法, 降维, 强化学习, 机器学习算法, 机器学习, 监督学习

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    IBM

    有监督的机器学习:分类

    您将获得的技能: 决策树学习, 模型评估, 分类算法, 随机森林算法, Scikit-learn (机器学习库), 机器学习, 抽样(统计), 逻辑回归, 功能工程, 预测建模, 数据清理, 数据预处理, 监督学习, 性能指标

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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    Duke University

    Explainable Machine Learning (XAI)

    您将获得的技能: Responsible AI, Large Language Modeling, Generative AI, Artificial Intelligence, Model Evaluation, Python Programming, Applied Machine Learning, Machine Learning, Visualization (Computer Graphics), Deep Learning, Plot (Graphics), Artificial Neural Networks

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    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    Duke University

    管理机器学习项目

    您将获得的技能: 数据管道, 技术管理, 技术解决方案, 市场机遇, 项目管理生命周期, 模型评估, 机器学习, 系统设计, 项目管理, 模型部署, 数据科学, MLOps(机器学习 Operator), 数据收集, 数据清理, 软件开发方法, 人工智能和机器学习(AI/ML), 数据管理, Data Management, 应用机器学习, 数据预处理, 数据质量

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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    University of Washington

    机器学习:聚类与检索

    您将获得的技能: Algorithm, 统计建模, 数据结构, 贝叶斯统计, 可扩展性, 无监督学习, 分布式计算, 非结构化数据, 文本挖掘, 统计推理, 机器学习, 机器学习算法, 数据挖掘, 应用机器学习, 概率分布, 统计机器学习

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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    Coursera

    Advanced Machine Learning Techniques

    您将获得的技能: Transfer Learning, Data Preprocessing, Hugging Face, Model Evaluation

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    IBM

    IBM 人工智能工程

    您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), 检索-增强生成, 计算机视觉, LLM 申请, 模型评估, 矢量数据库, Python 程序设计, Keras(神经网络库), 无监督学习, 生成式人工智能, 生成模型架构, 视觉转换器(ViT), PySpark, 机器学习, 数据科学, 大型语言模型, Prompt Engineering, 监督学习, 迁移学习, Apache Spark

    攻读学位

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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    Dartmouth College

    Foundations for Machine Learning

    您将获得的技能: Classification Algorithms

    攻读学位

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    Alberta Machine Intelligence Institute

    机器学习数据

    您将获得的技能: 计算机编程, 统计分析, Python 程序设计, 无监督学习, 模型评估, 机器学习, 机器学习算法, 功能工程, 线性代数, 数据预处理, 数据伦理, Data Validation, 应用机器学习, 监督学习, 数据清理, 数据质量

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    中级 · 课程 · 1-4 周

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deep learning and reinforcement learning
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总之,以下是 10 最受欢迎的 deep reinforcement learning 课程

  • Databricks Machine Learning Fundamentals: Coursera
  • 有监督的机器学习:回归: IBM
  • 学习迁移和终身学习导论(3L): University of California, Irvine
  • 机器学习:概述: Politecnico di Milano
  • 有监督的机器学习:分类: IBM
  • Explainable Machine Learning (XAI): Duke University
  • 管理机器学习项目: Duke University
  • 机器学习:聚类与检索: University of Washington
  • Advanced Machine Learning Techniques: Coursera
  • IBM 人工智能工程: IBM

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