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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, 机器学习, Scikit-learn (机器学习库), 人工神经网络, 技术交流, 数据分析, 无监督学习, 应用机器学习, 数据展示, 监督学习, Keras(神经网络库), 回归分析

    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

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    G

    Google Cloud

    Introduction to Google Workspace 日本語版

    您将获得的技能: Google Workspace, User Provisioning, User Accounts, Cloud Services, Systems Administration, Identity and Access Management

    4.3
    评分, 4.3 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: 生成式人工智能, Apache Spark, PySpark, 机器学习, Apache Hadoop, 模型评估, 数据处理, 数据管道, 数据预处理, 无监督学习, 监督学习, 应用机器学习, 回归分析, 摘录, 预测建模

    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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    U

    University of Alberta

    利用函数逼近进行预测和控制

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

    University of California, Santa Cruz

    人工智能、同理心与伦理

    您将获得的技能: 负责任的人工智能, 数据伦理, 机器学习, 移情与情商, 政策制定, 网络模型, 强化学习, 人工神经网络, 道德标准与行为, 人工智能, 监督学习

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

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    D

    Duke University

    面向 MLOps 的 Python 基本知识

    您将获得的技能: Python 程序设计, 测试自动化, 软件测试, 模型部署, 命令行界面, 面向对象编程(OOP), 脚本, 机器学习, MLOps(机器学习 Operator), 数据结构, 调试, 应用编程接口 (API), Pandas(Python 软件包), NumPy, 数值分析, 数据操作, 数据导入/导出

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    A

    Amazon Web Services

    AI Fundamentals and the Cloud

    您将获得的技能: Responsible AI, Amazon Bedrock, AWS SageMaker, AI Enablement, Model Deployment, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, LLM Application, Large Language Modeling, Machine Learning

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

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    I

    Intel

    Intel® AI Fundamentals

    您将获得的技能: AI Enablement, Artificial Intelligence, AI Product Strategy, Business Technologies, Complex Problem Solving, Digital Transformation, Technology Strategies, Case Studies, Business Intelligence, Company, Product, and Service Knowledge, Customer Insights, Discussion Facilitation, Emerging Technologies, Responsible AI, Customer Analysis, Machine Learning, B2B Sales, Computer Hardware, Data Analysis, Business Research

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

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    A

    Alfaisal University | KLD

    أساسيات الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة | AI

    您将获得的技能: Computer Vision, Natural Language Processing, Robotics, Machine Learning, Big Data, Artificial Intelligence, Supervised Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning, Data Analysis

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    L

    LearnQuest

    用于科学研究的人工智能

    您将获得的技能: 数据清理, 分类算法, 数据科学, Scikit-learn (机器学习库), 张力流, 模型评估, 探索性数据分析, 机器学习, 生物信息学, 降维, 人工神经网络, 随机森林算法, 数据转换, 数据预处理, Pandas(Python 软件包), 应用机器学习, 功能工程, Keras(神经网络库), 数据操作, NumPy

    3.2
    评分, 3.2 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • C

    Coursera

    NLP: Twitter Sentiment Analysis

    您将获得的技能: Model Evaluation, Exploratory Data Analysis, Scikit Learn (Machine Learning Library), Probability & Statistics, Pandas (Python Package), Natural Language Processing, Data Preprocessing, Data Analysis, Classification Algorithms, Python Programming, Machine Learning

    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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    N

    National Taiwan University

    活用希臘哲學 (Understanding the Greek Philosophy)

    您将获得的技能: Ancient History, European History, Liberal Arts, Research, Political Sciences, Ethical Standards And Conduct, Culture, Cultural Diversity, Scientific Methods

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

1…394041…107

总之,以下是 10 最受欢迎的 科学方法 课程

  • 机器学习顶点课程: IBM
  • Introduction to Google Workspace 日本語版: Google Cloud
  • 使用 Apache Spark 进行机器学习: IBM
  • 利用函数逼近进行预测和控制: University of Alberta
  • 人工智能、同理心与伦理: University of California, Santa Cruz
  • 面向 MLOps 的 Python 基本知识: Duke University
  • AI Fundamentals and the Cloud: Amazon Web Services
  • Intel® AI Fundamentals: Intel
  • أساسيات الذكاء الاصطناعي والبيانات الضخمة | AI: Alfaisal University | KLD
  • 用于科学研究的人工智能: LearnQuest

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