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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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    The University of Chicago

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    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, 回归分析, 无监督学习, 数据分析, 大数据, 模型评估, 分类算法, 预测建模, 机器学习, 数据预处理, 数据挖掘, 监督学习, 应用机器学习, 探索性数据分析, Apache Spark

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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    Edureka

    机器学习和 NLP 基础知识

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 自然语言处理, 递归神经网络 (RNN), 分类算法, 深度学习, 文本挖掘, 机器学习, 数据科学, 预测建模, 张力流, 应用机器学习, 监督学习, 人工智能, 数据预处理

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    H2O.ai

    H2O 上的实用机器学习

    您将获得的技能: 数据操作, 决策树学习, 模型评估, 无监督学习, 降维, 深度学习, 异常检测, 分类算法, 机器学习, 预测建模, 功能工程, 应用机器学习, 随机森林算法, 监督学习, 自动编码器, 数据预处理

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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    Intel

    Introduction to Learning Remotely

    您将获得的技能: Telecommuting, Student Engagement, Education Software and Technology, Digital pedagogy, Virtual Environment, Stress Management, Instructional Design, Organizational Skills, Active Listening, Empathy, Communication, Collaboration, Driving engagement, Relationship Building, Emotional Intelligence

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    T

    The University of Edinburgh

    为可持续的未来学习

    您将获得的技能: 可持续性标准, 远见卓识, 文化多样性, 教育与培训, 多样性意识, 行动导向, 系统思考, 社会影响, 环境问题, 教学, 可持续发展

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    IBM

    使用 Apache Spark 进行机器学习

    您将获得的技能: 回归分析, 数据管道, 无监督学习, 模型评估, 生成式人工智能, 机器学习, PySpark, 分类算法, Apache Hadoop, 监督学习, 数据转换, 应用机器学习, Apache Spark, 摘录, 数据处理

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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    Rice University

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    Imperial College London

    机器学习数学PCA

    您将获得的技能: 无监督学习, Python 程序设计, 统计, 降维, 功能工程, 线性代数, Jupyter, NumPy, 数据预处理, 微积分, 高等数学

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    H2O.ai

    H2O GPTe Learning Path

    您将获得的技能: Retrieval-Augmented Generation, Large Language Modeling, AI Enablement, Generative AI, Web Applications, Artificial Intelligence, Data Processing, Prompt Engineering, Agentic systems, Application Development, Application Programming Interface (API), Automation

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    MathWorks

    计算机视觉机器学习

    您将获得的技能: 计算机视觉, 模型评估, Machine Learning 方法, 人工智能和机器学习(AI/ML), 分类算法, 机器学习, 深度学习, 机器学习算法, Matlab, 图像分析, Data Validation, 数据预处理

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    Alberta Machine Intelligence Institute

    应用机器学习入门

    您将获得的技能: 无监督学习, 产品生命周期管理, 机器学习, 案例研究, 机器学习算法, 数据伦理, 人工智能, 数据收集, 业务要求, 应用机器学习, 监督学习, 数据预处理, 数据质量, 商业分析

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

  • 机器学习:概念与应用: The University of Chicago
  • 利用大数据进行机器学习: University of California San Diego
  • 机器学习和 NLP 基础知识: Edureka
  • H2O 上的实用机器学习: H2O.ai
  • Introduction to Learning Remotely: Intel
  • 为可持续的未来学习: The University of Edinburgh
  • 使用 Apache Spark 进行机器学习: IBM
  • Practical Metacognition for Learning: Rice University
  • 机器学习数学PCA: Imperial College London
  • H2O GPTe Learning Path: H2O.ai

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