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    I

    IBM

    什么是数据科学?

    您将获得的技能: 机器学习, 数字化转型, 深度学习, 数据驱动的决策制定, 云计算, 大数据, 数据科学, 人工智能, 数据扫盲, 数据分析, 数据挖掘

    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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    D

    DeepLearning.AI

    الشبكات العصبية والتعلم العميق

    您将获得的技能: Deep Learning, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence, Computer Vision, Machine Learning, Network Architecture, Supervised Learning

    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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    D

    DeepLearning.AI

    采用大型语言模型的生成式 AI

    您将获得的技能: 生成式人工智能, 大型语言模型, 机器学习, 可扩展性, Python 程序设计, PyTorch(机器学习库), 负责任的人工智能, 应用机器学习, Prompt Engineering, 自然语言处理, 强化学习, 性能调整

    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

    Generative AI for Business Intelligence (BI) Analysts

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Prompt Patterns, ChatGPT, Generative AI, Interactive Data Visualization, Business Intelligence, Data Presentation, Infographics, Data Visualization, Dashboard, Data Storytelling, Data Visualization Software, AI Product Strategy, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, Large Language Modeling, Deep Learning, SQL, Data Analysis, Machine Learning

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    适用于所有人的人工智能课程

    您将获得的技能: 机器学习, 深度学习, 战略思维, 数据科学, 负责任的人工智能, 人工智能, 人工神经网络, 数据伦理, AI 产品战略

    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 California San Diego

    生物信息学

    您将获得的技能: 统计分析, 生物学, 分子生物学, 机器学习, 无监督学习, Python 程序设计, 降维, 生物信息学, 生物化学, 生命科学, Algorithm, 传染病, 药理学, 数据分析软件, 网络分析, 马尔可夫模型, 数据分析, 数据映射, 生物技术, 应用机器学习

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    DeepLearning.AI

    生产中的 Machine Learning

    您将获得的技能: 机器学习, Data Validation, 持续监测, 数据质量, 软件开发生命周期, 应用机器学习, 数据管道, MLOps(机器学习 Operator), 应用程序部署, 功能工程, 持续部署

    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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    D

    DeepLearning.AI

    神经网络与深度学习

    您将获得的技能: 机器学习, 微积分, 监督学习, 深度学习, 计算机视觉, Python 程序设计, 线性代数, 人工智能, 人工神经网络

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

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    M

    Microsoft

    微软 Azure AI 基础 AI-900 考试准备

    您将获得的技能: 回归分析, 大型语言模型, 机器学习, 无监督学习, 计算机视觉, 文本挖掘, 机器学习算法, 负责任的人工智能, 应用机器学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 预测建模, 异常检测, 人工智能, 微软 Azure, 自然语言处理, 数据伦理, 监督学习, 图像分析, 无代码开发, 自动化

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    序列、时间序列和预测

    您将获得的技能: 机器学习, 时间序列分析和预测, 数据处理, 预测, 深度学习, 预测建模, Keras(神经网络库), Machine Learning 方法, 人工神经网络, 张力流

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

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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学:统计与机器学习

    您将获得的技能: 概率与统计, 探索性数据分析, 统计分析, 回归分析, 机器学习, GitHub, 闪亮(R 套件), 交互式数据可视化, 机器学习算法, 统计机器学习, 数据科学, 统计推理, 预测建模, 统计建模, R 语言程序设计(中文版), Plotly, Rmarkdown, 数据可视化, 数据展示, 统计假设检验

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    Generative AI for Customer Support

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Prompt Patterns, ChatGPT, Generative AI, Standard Operating Procedure, Customer Support, Product Support, AI Product Strategy, AI Personalization, Customer Analysis, Personalized Service, LLM Application, Responsible AI, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Customer experience improvement, Data Ethics, Customer Insights, Deep Learning, Automation, Machine Learning

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

1…567…97

总之,以下是 10 最受欢迎的 机械 课程

  • 什么是数据科学?: IBM
  • الشبكات العصبية والتعلم العميق: DeepLearning.AI
  • 采用大型语言模型的生成式 AI: DeepLearning.AI
  • Generative AI for Business Intelligence (BI) Analysts: IBM
  • 适用于所有人的人工智能课程: DeepLearning.AI
  • 生物信息学: University of California San Diego
  • 生产中的 Machine Learning: DeepLearning.AI
  • 神经网络与深度学习: DeepLearning.AI
  • 微软 Azure AI 基础 AI-900 考试准备: Microsoft
  • 序列、时间序列和预测: DeepLearning.AI

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