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    P

    Politecnico di Milano

    人工智能:概述

    您将获得的技能: 机器学习, 计算机视觉, AI 赋能, 分类学, 机器人, 人工智能, 自然语言处理, 深度学习

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of California San Diego

    基因组数据科学与聚类(生物信息学 V)

    您将获得的技能: 无监督学习, 机器学习, 分子生物学, 数据预处理, 分类算法, 应用机器学习, 数据挖掘, 数据分析软件, 降维, 生物信息学, 生命科学

    4.1
    评分, 4.1 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    Искусственный Интеллект (ИИ) для всех

    您将获得的技能: AI Product Strategy, Technical Management, AI Enablement, Team Building, Project Management, Data Ethics, Artificial Intelligence, Data Science, Artificial Neural Networks, Machine Learning, Discussion Facilitation, Deep Learning, Recruitment, Sales

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    C

    Columbia University

    因果推理

    您将获得的技能: 抽样(统计), 统计方法, 统计建模, 实验, 机器学习, 统计推理, 概率与统计, 计划评估, 回归分析, 逻辑回归, 数据收集, 研究设计, 计量经济学

    3.4
    评分, 3.4 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    机器学习顶点课程

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

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

  • C

    Coursera

    Basic Image Classification with TensorFlow

    您将获得的技能: Model Evaluation, Keras (Neural Network Library), Tensorflow, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Computer Vision, Machine Learning, Classification Algorithms

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

  • I

    IBM

    使用 Apache Spark 在大数据上进行可扩展机器学习

    您将获得的技能: 数据科学, 分布式计算, 统计方法, Apache Spark, PySpark, 机器学习, 数据存储技术, Machine Learning 方法, 数据存储, 大数据, 数据处理, 机器学习算法, 数据预处理, 描述性统计, 应用机器学习, 模型评估

    3.8
    评分, 3.8 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    G

    Google Cloud

    利用 Google 云人工智能进行创新

    您将获得的技能: 负责任的人工智能, 解决方案设计, 云计算解决方案, 模型部署, 机器学习, AI 赋能, 数据质量, 计算机视觉, Google 云端平台, 应用机器学习, 人工智能, 自然语言处理, 数据伦理

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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

    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

    MathWorks

    使用 MATLAB 进行预测建模和机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 监督学习, 决策树学习, 逻辑回归, 数据清理, 分类算法, 回归分析, 功能工程, 预测建模, 数据预处理, 应用机器学习, 模型评估, Matlab

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    L

    Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU)

    高阶竞争策略(中文版)

    您将获得的技能: Mergers & Acquisitions, Customer Retention, Business Strategy, Growth Strategies, Product Strategy, Market Dynamics, Competitive Analysis, New Business Development, Online Advertising, Consumer Behaviour, Market Share, Regulatory Compliance

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

  • C

    Coursera

    Scikit-Learn For Machine Learning Classification Problems

    您将获得的技能: Scikit Learn (Machine Learning Library), Classification Algorithms, Applied Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Supervised Learning, Random Forest Algorithm, Machine Learning, Unsupervised Learning, Data Analysis

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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  • 人工智能:概述: Politecnico di Milano
  • 基因组数据科学与聚类(生物信息学 V): University of California San Diego
  • Искусственный Интеллект (ИИ) для всех: DeepLearning.AI
  • 因果推理: Columbia University
  • 机器学习顶点课程: IBM
  • Basic Image Classification with TensorFlow: Coursera
  • 使用 Apache Spark 在大数据上进行可扩展机器学习: IBM
  • 利用 Google 云人工智能进行创新: Google Cloud
  • 机器学习入门:监督学习: University of Colorado Boulder
  • 使用 MATLAB 进行预测建模和机器学习: MathWorks

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