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个结果,搜索词为 "学习策略"


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    D

    DeepLearning.AI

    基于浏览器的 TensorFlow.js 模型

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 数据转换, 模型部署, 实时数据, JSON, 人工神经网络, 计算机视觉, 数据处理, 机器学习, 迁移学习, 应用机器学习, 图像分析, Javascript, 张力流, 网络应用

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1008 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    J

    Johns Hopkins University

    GPU 编程

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 数据结构, 系统编程, 线性代数, 分布式计算, 深度学习, 编程原则, 计算机图形学, 计划发展, C 和 C++, 人工神经网络, 可扩展性, 数字信号处理, 机器学习, 性能调整, 数学软件, 操作系统流程管理, 软件开发, 图像分析, C++(编程语言)

    攻读学位

    2.8
    评分, 2.8 星,最高 5 星
    ·
    183 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    C

    Columbia University

    建筑业:未来之路

    您将获得的技能: 创新, 适应气候变化, 建筑信息模型, 业务转型, 机器学习, 可持续设计, 新兴技术, 数字化转型, 施工管理, 劳动力发展, 组织变革, 建筑与施工

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    397 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Microsoft

    在 Microsoft Azure 中创建机器学习模型

    您将获得的技能: 回归分析, PyTorch(机器学习库), 数据科学, 卷积神经网络, Scikit-learn (机器学习库), 机器学习, 分类算法, 迁移学习, 深度学习, 微软 Azure, MLOps(机器学习 Operator), 无监督学习, 数据可视化, 预测建模, 数据分析, 图像分析, 张力流, 人工智能和机器学习(AI/ML), 探索性数据分析, 应用机器学习

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    322 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Pennsylvania

    AI 在人员管理中的应用

    您将获得的技能: 负责任的人工智能, 数据驱动的决策制定, 区块链, 机器学习, 预测分析, 人力资源分析, 人力资源, 人力资源技术, 留住员工, 员工参与, 人工智能, 人员管理

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

    混合 · 课程 · 1-4 周

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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
    ·
    351 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    机器学习顶点课程

    您将获得的技能: 回归分析, 数据展示, Scikit-learn (机器学习库), Python 程序设计, 监督学习, 机器学习, 人工神经网络, 技术交流, 无监督学习, 应用机器学习, Keras(神经网络库), 数据分析, 探索性数据分析

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

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    使用 Apache Spark 进行机器学习

    您将获得的技能: 回归分析, Apache Spark, 数据处理, 机器学习, 数据管道, 生成式人工智能, Apache Hadoop, 数据预处理, 模型评估, 监督学习, PySpark, 无监督学习, 预测建模, 摘录, 应用机器学习

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    113 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    D

    Duke University

    管理机器学习项目

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

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    314 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • C

    Coursera

    Sentiment Analysis with Deep Learning using BERT

    您将获得的技能: Model Evaluation, Data Preprocessing, PyTorch (Machine Learning Library), Transfer Learning, Model Deployment, Performance Tuning, Deep Learning, Natural Language Processing, Machine Learning

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    398 条评论

    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学顶点课程

    您将获得的技能: 数据叙事, 数据收集, 数据科学, R 语言程序设计(中文版), 数据展示, 数据操作, 自然语言处理, 分析技能, 模型评估, 机器学习, 预测建模, 数据预处理, 数据清理, 数据分析, 探索性数据分析, 统计分析

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    1236 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    深度学习和强化学习

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 自动编码器, 机器学习, 生成对抗网络 (GAN), 深度学习, 计算机视觉, 生成式人工智能, 强化学习, 人工神经网络, 递归神经网络 (RNN), 无监督学习, 模型评估, Keras(神经网络库), Machine Learning 方法, 降维, 人工智能和机器学习(AI/ML), 迁移学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    283 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

1…282930…103

总之,以下是 10 最受欢迎的 学习策略 课程

  • 基于浏览器的 TensorFlow.js 模型: DeepLearning.AI
  • GPU 编程: Johns Hopkins University
  • 建筑业:未来之路: Columbia University
  • 在 Microsoft Azure 中创建机器学习模型: Microsoft
  • AI 在人员管理中的应用: University of Pennsylvania
  • IBM AI Enterprise Workflow: IBM
  • 机器学习顶点课程: IBM
  • 使用 Apache Spark 进行机器学习: IBM
  • 管理机器学习项目: Duke University
  • Sentiment Analysis with Deep Learning using BERT: Coursera

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