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  • 医学科学与研究


个结果,搜索词为 "医学科学与研究"


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    U

    University of Colorado Boulder

    机器学习入门:监督学习

    您将获得的技能: 回归分析, 数据科学, 分类算法, 决策树学习, Python 程序设计, 机器学习, 数据预处理, 随机森林算法, 机器学习算法, Scikit-learn (机器学习库), 功能工程, 模型评估, 性能调整, 逻辑回归, NumPy, 监督学习, 数据分析, 探索性数据分析, 应用机器学习

    攻读学位

    3.3
    评分, 3.3 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Microsoft

    微软 Azure 机器学习

    您将获得的技能: 回归分析, 无代码开发, 模型部署, 分类算法, MLOps(机器学习 Operator), 监督学习, 机器学习, 应用机器学习, 无监督学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 预测建模, 人工智能, 微软 Azure

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    L

    L&T EduTech

    智能数字工厂

    您将获得的技能: 实时数据, 自动化, 物联网, 土木工程, 嵌入式系统, 计算机编程工具, 机器学习, Python 程序设计, 深度学习, 数字化转型, 机器学习算法, 计算机视觉, 嵌入式软件, 外围设备, 无监督学习, 集成开发环境, 无线网络, 人工智能, 应用机器学习, 图像分析

    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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    X

    Xi'an Jiaotong University

    基于.Net的Web开发技术

    您将获得的技能: ASP.NET, .NET Framework, Web Development, Database Application, Object Oriented Programming (OOP), Web Applications, Javascript, HTML and CSS, Web Design, Data Access, Web Servers, Data Validation

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

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    U

    University of Colorado Boulder

    机器学习:理论与 Python 上机实践

    您将获得的技能: 数据科学, 卷积神经网络, 分类算法, 自动编码器, 决策树学习, Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, Python 程序设计, 生成对抗网络 (GAN), 机器学习, 深度学习, 递归神经网络 (RNN), 人工神经网络, 无监督学习, Keras(神经网络库), 模型评估, 降维, 机器学习算法, 应用机器学习, 探索性数据分析

    攻读学位

    3.4
    评分, 3.4 星,最高 5 星
    ·
    129 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • C

    Coursera

    Machine Learning Pipelines with Azure ML Studio

    您将获得的技能: Model Deployment, Applied Machine Learning, Predictive Modeling, Microsoft Azure, No-Code Development, Machine Learning, Data Preprocessing, Cloud Deployment, Feature Engineering, Model Evaluation, Data Science, Data Analysis, Classification Algorithms

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

    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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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
    ·
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google Cloud

    Gen AI:解锁基础概念

    您将获得的技能: 数据伦理, 负责任的人工智能, 创新, 数据扫盲, 数据建模, 数据质量, 机器学习, 深度学习, 生成式人工智能, 大型语言模型, AI 安全, Google 云端平台, 人工智能, 非结构化数据

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

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    U

    University of California, Davis

    计算社会科学方法

    您将获得的技能: 数据科学, 模拟, 大数据, 社会学, 机器学习, 网络分析, 计算思维, 社会科学, 社交网络分析, 数据分析, 预测建模, 人工智能, 数字化转型

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

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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, Algorithms, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Creativity, Game Theory, Theoretical Computer Science, Software Development, Generative AI, Computational Thinking, 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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    P

    Peking University

    算法基础

    您将获得的技能: Algorithms, Computational Thinking, Computer Programming, Programming Principles, Pseudocode, Computer Science, Data Structures

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

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    I

    Intel

    AI Essentials

    您将获得的技能: Artificial Intelligence, AI Enablement, Discussion Facilitation, Company, Product, and Service Knowledge, Responsible AI, Machine Learning, Data Analysis, Business Research, B2B Sales

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

1…343536…104

总之,以下是 10 最受欢迎的 医学科学与研究 课程

  • 机器学习入门:监督学习: University of Colorado Boulder
  • 微软 Azure 机器学习: Microsoft
  • 智能数字工厂: L&T EduTech
  • 基于.Net的Web开发技术: Xi'an Jiaotong University
  • 机器学习:理论与 Python 上机实践: University of Colorado Boulder
  • Machine Learning Pipelines with Azure ML Studio: Coursera
  • 深度学习和强化学习: IBM
  • Gen AI:解锁基础概念: Google Cloud
  • 计算社会科学方法: University of California, Davis
  • Introducción a la inteligencia artificial: Universidad Nacional Autónoma de México

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