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    I

    IBM

    IBM AI Enterprise Workflow

    您将获得的技能: Feature Engineering, Model Deployment, Data Visualization, Data Ethics, Exploratory Data Analysis, Model Evaluation, Unsupervised Learning, Data Presentation, Tensorflow, Dimensionality Reduction, MLOps (Machine Learning Operations), Probability Distribution, Apache Spark, Statistical Hypothesis Testing, Supervised Learning, Data Pipelines, Design Thinking, Data Science, Machine Learning, Python Programming

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    350 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 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, 深度学习, Keras(神经网络库), 递归神经网络 (RNN), 分类与回归树 (CART), 机器学习, 迁移学习, 自然语言处理, 人工神经网络, 图像分析, 模型评估, 网络架构, 回归分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2044 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    S

    Shanghai Jiao Tong University

    当代应用心理学

    您将获得的技能: Human Factors, Consumer Behaviour, Psychological Evaluations, Psychology, Personal Development, Mental Health, Criminal Investigation and Forensics, Leadership, Decision Making, Scientific Methods, Relationship Building

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    95 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    Duke University

    DevOps、DataOps、MLOps

    您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), Microsoft Copilot, 集装箱化, 负责任的人工智能, GitHub, MLOps(机器学习 Operator), 人工智能和机器学习(AI/ML), 大数据, 机器学习, 无服务器计算, 云计算解决方案, CI/CD, 应用机器学习, 拥抱的脸, Docker (软件), Devops, 张力流, 拉斯特(编程语言)

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
    207 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Washington

    机器学习分类

    您将获得的技能: 概率与统计, 监督学习, 分类算法, Algorithm, 决策树学习, 数据预处理, 机器学习, 大数据, 机器学习算法, 可扩展性, 模型评估, 逻辑回归, 应用机器学习, 预测建模, 自然语言处理, 文本挖掘

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    3737 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    基于设备的 TensorFlow Lite 模型

    您将获得的技能: 模型部署, 张力流, 安卓开发, 移动开发, 嵌入式系统, 机器学习, Swift 编程, 应用机器学习, iOS 开发, 计算机视觉

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Pennsylvania

    人工智能在营销和金融领域的应用

    您将获得的技能: 数据驱动的决策制定, 欺诈检测, 数字化转型, 数据科学, 信用风险, 推动参与, AI 赋能, 客户洞察, 机器学习, 大数据, 营销分析, 人工智能, 风险管理, 零售银行, 改善客户体验, AI 个性化服务, 财务数据, 分析, 市场数据

    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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    F

    Fudan University

    基于Unity引擎的游戏开发进阶

    您将获得的技能: Unity Engine, Cross Platform Development, Performance Tuning, Mobile Development, Video Game Development, Augmented and Virtual Reality (AR/VR), Computer Graphics, Android (Operating System), 3D Assets, Artificial Intelligence, Animations, Scripting

    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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    M

    Microsoft

    Foundations of AI and Machine Learning

    您将获得的技能: Model Deployment, Data Management, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Infrastructure Architecture, MLOps (Machine Learning Operations), Cloud Deployment, Artificial Intelligence, Data Security, Application Frameworks, Machine Learning, Data Preprocessing, Data Pipelines, Scalability

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of California San Diego

    利用大数据进行机器学习

    您将获得的技能: 统计分析, 数据分析, 分类算法, 数据预处理, 监督学习, 大数据, Apache Spark, 探索性数据分析, 机器学习, 应用机器学习, 无监督学习, 模型评估, 数据挖掘, 预测建模, 回归分析

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

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    U

    Universidad Nacional Autónoma de México

    Introducción a la inteligencia artificial

    您将获得的技能: Supervised Learning, Applied Machine Learning, Unsupervised Learning, Bayesian Network, Machine Learning Methods, Computational Logic, Program Development, Machine Learning, Artificial Intelligence, Machine Learning Algorithms, Markov Model, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Algorithms, Computational Thinking, Creativity, Game Theory, Theoretical Computer Science, Software Development, Generative AI, Social Sciences

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    有监督的机器学习:分类

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

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

1…202122…95

总之,以下是 10 最受欢迎的 计算机安全 课程

  • IBM AI Enterprise Workflow: IBM
  • 使用 Keras 的深度学习和神经网络简介: IBM
  • 当代应用心理学: Shanghai Jiao Tong University
  • DevOps、DataOps、MLOps: Duke University
  • 机器学习分类: University of Washington
  • 基于设备的 TensorFlow Lite 模型: DeepLearning.AI
  • 人工智能在营销和金融领域的应用: University of Pennsylvania
  • 基于Unity引擎的游戏开发进阶: Fudan University
  • Foundations of AI and Machine Learning: Microsoft
  • 利用大数据进行机器学习: University of California San Diego

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