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    M

    Macquarie University

    面向教师的人工智能(AI)教育

    您将获得的技能: Algorithm, 负责任的人工智能, 道德标准与行为, 数据驱动的决策制定, 数据扫盲, 机器学习, 计算思维, 创造力, 计算机编程, 数字教学法, 数据质量, 人工智能, 数据伦理, 人工智能和机器学习(AI/ML), 计算机科学, 设计思维

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 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

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

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    Google Cloud

    Introduction to Generative AI - 日本語版

    您将获得的技能: Generative AI, Prompt Engineering Tools, Google Cloud Platform, Large Language Modeling, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Pennsylvania

    人工智能、保险科技和房地产技术的应用

    您将获得的技能: 改善客户体验, 房地产, 欺诈检测, 机器学习, 保险, 商业地产, 案例研究, 自动化, 实时数据, 新兴技术, 人工智能, 金融销售, 市场分析, 市场趋势, 财产和房地产, 金融科技

    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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    G

    Google Cloud

    Getting Started with Application Development 日本語版

    您将获得的技能: Cloud Applications, Cloud Development, Google Cloud Platform, Cloud API, Application Development, Data Store, Cloud Storage, Software Development, Data Storage, Node.JS, Scalability

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    A

    Alberta Machine Intelligence Institute

    应用机器学习入门

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

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

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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: 机器学习, Keras(神经网络库), 递归神经网络 (RNN), 人工神经网络, 分类与回归树 (CART), 迁移学习, 回归分析, 网络架构, 卷积神经网络, 自然语言处理, 深度学习, 模型评估, 图像分析

    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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    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, Theoretical Computer Science, Logical Reasoning, Generative AI, Social Sciences, Bioinformatics

    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

    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, Application Deployment, Dimensionality Reduction, MLOps (Machine Learning Operations), Probability Distribution, Apache Spark, Statistical Hypothesis Testing, Supervised Learning, Design Thinking, Data Science, Machine Learning, Python Programming

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    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of London

    数据科学基础:Python 中的 K 均值聚类

    您将获得的技能: 统计, Python 程序设计, 数据科学, 无监督学习, 机器学习, Matplotlib, NumPy, 概率与统计, 机器学习算法, 描述性统计, 数据分析, Pandas(Python 软件包), 数据可视化, 数据操作

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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    亲身体验物联网

    您将获得的技能: Python 程序设计, 电信, 网络管理, Network Protocol(网络协议, 机器学习, 分布式计算, 云基础设施, 网络硬件, Network 路由器, 基础设施安全, 物联网, 通信系统, 新兴技术, 局域网, 广域网, 网络基础设施, 网络架构, Network 交换机, 通用网络, 无线网络

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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    Duke University

    DevOps、DataOps、MLOps

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

    4.2
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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  • 人工智能、保险科技和房地产技术的应用: University of Pennsylvania
  • Getting Started with Application Development 日本語版: Google Cloud
  • 应用机器学习入门: Alberta Machine Intelligence Institute
  • 使用 Keras 的深度学习和神经网络简介: IBM
  • Introducción a la inteligencia artificial: Universidad Nacional Autónoma de México
  • IBM AI Enterprise Workflow: IBM
  • 数据科学基础:Python 中的 K 均值聚类: University of London

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