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  • 普通数学

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

    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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    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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    U

    University of Alberta

    利用函数逼近进行预测和控制

    您将获得的技能: 机器学习, 线性代数, 深度学习, 人工神经网络, 机器学习算法, 强化学习, 伪代码, 功能工程, 概率分布, 监督学习

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

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    G

    Google Cloud

    Essential Cloud Infrastructure: Foundation - 日本語版

    您将获得的技能: Cloud Infrastructure, Google Cloud Platform, Virtual Machines, Cloud Computing Architecture, Infrastructure Architecture, Cloud Computing, Network Infrastructure, Virtual Networking, Network Architecture, Network Security, Command-Line Interface

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    G

    Google Cloud

    用于医疗保健的生成式 AI

    您将获得的技能: 人工智能, Google 云端平台, LLM 申请, 大型语言模型, 机器学习, 多模式 Prompt, Prompt Engineering, 人工智能和机器学习(AI/ML), 生成式人工智能, 监督学习

    4
    评分, 4 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 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

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    G

    Google Cloud

    Gen AI:解锁基础概念

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

    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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    I

    IBM

    使用 Apache Spark 进行机器学习

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

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

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    D

    DeepLearning.AI

    使用 TensorFlow 的高级部署场景

    您将获得的技能: 迁移学习, 模型部署, 人工神经网络, 应用编程接口 (API), 机器学习, 信息隐私, 数据可视化, 张力流, 模型评估, 联合学习

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

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    I

    IBM

    AI Workflow: Business Priorities and Data Ingestion

    您将获得的技能: Design Thinking, Data Science, Process Design, Strategic Thinking, Data Pipelines, Data Validation, Data Processing, Workflow Management, Data Cleansing, Data Quality, Business Priorities, NumPy, Machine Learning, Python Programming

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    A

    Alberta Machine Intelligence Institute

    机器学习算法:监督学习从头到尾

    您将获得的技能: 决策树学习, 性能分析, Scikit-learn (机器学习库), Python 程序设计, 业务解决方案, 数据处理, 机器学习, 工艺优化, 分类算法, 数据预处理, 机器学习算法, 功能工程, 应用机器学习, Jupyter, 回归分析, 监督学习, 模型评估

    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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    E

    EDUCBA

    SIEM Splunk Hands-On Guide

    您将获得的技能: Splunk, Security Information and Event Management (SIEM), Data Modeling, Role-Based Access Control (RBAC), System Monitoring, Dashboard, Incident Response, Computer Security Incident Management, Threat Detection, User Accounts, Data Transformation, Authorization (Computing), Cybersecurity, Machine Learning, Event Monitoring, Systems Administration, Security Management, Data Manipulation, Data Analysis, Statistical Analysis

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

1…373839…104

总之,以下是 10 最受欢迎的 普通数学 课程

  • 机器学习入门:监督学习: University of Colorado Boulder
  • Искусственный Интеллект (ИИ) для всех: DeepLearning.AI
  • 利用函数逼近进行预测和控制: University of Alberta
  • Essential Cloud Infrastructure: Foundation - 日本語版: Google Cloud
  • 用于医疗保健的生成式 AI: Google Cloud
  • Basic Image Classification with TensorFlow: Coursera
  • Gen AI:解锁基础概念: Google Cloud
  • 使用 Apache Spark 进行机器学习: IBM
  • 使用 TensorFlow 的高级部署场景: DeepLearning.AI
  • AI Workflow: Business Priorities and Data Ingestion: IBM

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