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学习课程

学习课程可以帮助你学习有效的学习技巧、批判性思维策略和时间管理技能。您可以培养记笔记、信息保留和自我评估方法方面的能力。许多课程都引入了闪存卡、思维导图软件和生产力应用程序等工具,这些工具可以支持你的学习过程,帮助你高效地组织信息。


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    M

    Microsoft

    Foundations of AI and Machine Learning

    您将获得的技能: Model Deployment, Data Management, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Infrastructure Architecture, MLOps (Machine Learning Operations), Cloud Deployment, Artificial Intelligence, Data Security, Application Frameworks, Machine Learning, Data Preprocessing, Data Pipelines, Scalability

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

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    D

    DeepLearning.AI

    Reinforcement Learning from Human Feedback

    您将获得的技能: LLM Application, Large Language Modeling, Model Evaluation, Prompt Engineering, Reinforcement Learning

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 项目 · 不超过 2 小时

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    M

    Microsoft

    Microsoft Azure 机器学习

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

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    Duke University

    机器学习概论

    您将获得的技能: 卷积神经网络, Python 编程, 计算机视觉, PyTorch(机器学习库), 逻辑回归, 自然语言处理, 深度学习, 迁移学习, 机器学习, 医学影像, 强化学习, 图像分析, 监督学习, 应用机器学习, 人工神经网络, 递归神经网络 (RNN), 无监督学习

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    3812 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • C

    Commonwealth Education Trust

    为学习而教的基础为人师表

    您将获得的技能: 课堂管理, 沟通策略, 学生参与, 文化多样性, 教学策略, 教学法, 自我意识, 专业发展, 教学

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1112 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    监督式机器学习:回归与分类

    您将获得的技能: 人工智能, Python 编程, 模型评估, 分类算法, NumPy, 逻辑回归, 数据预处理, 机器学习, Scikit Learn(机器学习库), Jupyter, 监督学习, 功能工程, 预测建模, 无监督学习, 回归分析

    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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    I

    Imperial College London

    数学在机器学习领域的应用:线性代数

    您将获得的技能: Python 编程, NumPy, 算法, 机器学习算法, 线性代数, Jupyter, 应用数学

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1.3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    D

    DeepLearning.AI

    无监督学习、推荐器、强化学习

    您将获得的技能: 人工智能, 数据伦理, 算法, 降维, 深度学习, 机器学习, 强化学习, 监督学习, 异常检测, 人工神经网络, 无监督学习

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

  • G

    Google Cloud

    学习 TensorFlow:机器学习的 "你好世界

    您将获得的技能: 脚本, Google Cloud 平台, 开发环境, 监督学习, 深度学习, 云计算, 机器学习, 张力流, 人工神经网络

    4
    评分, 4 星,最高 5 星
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    初级 · 项目 · 不超过 2 小时

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    D

    Dartmouth College

    Machine Learning Fundamentals

    您将获得的技能: Supervised Learning, Predictive Modeling, Logistic Regression, Statistical Modeling, Model Evaluation, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Classification Algorithms, Regression Analysis, Probability & Statistics, Linear Algebra

    攻读学位

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    P

    Packt

    Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn

    您将获得的技能: Reinforcement Learning, Dimensionality Reduction, PyTorch (Machine Learning Library), Machine Learning Algorithms, Data Preprocessing, Model Evaluation, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative Adversarial Networks (GANs), Machine Learning Methods, Deep Learning, Transfer Learning, Applied Machine Learning, Pandas (Python Package), Scikit Learn (Machine Learning Library), Python Programming, Machine Learning, Artificial Neural Networks, Data Processing, Natural Language Processing, Feature Engineering

    中级 · 课程 · 3-6 个月

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    C

    Columbia University

    决策和强化学习

    您将获得的技能: 统计方法, 数据驱动决策, 人工智能和机器学习(AI/ML), 算法, 模拟, 深度学习, 马尔可夫模型, 强化学习, 机器学习, 决策支持系统, 概率分布

    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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总之,以下是 10 最受欢迎的 learning 课程

  • Foundations of AI and Machine Learning: Microsoft
  • Reinforcement Learning from Human Feedback: DeepLearning.AI
  • Microsoft Azure 机器学习: Microsoft
  • 机器学习概论: Duke University
  • 为学习而教的基础为人师表: Commonwealth Education Trust
  • 监督式机器学习:回归与分类: DeepLearning.AI
  • 数学在机器学习领域的应用:线性代数: Imperial College London
  • 无监督学习、推荐器、强化学习: DeepLearning.AI
  • 学习 TensorFlow:机器学习的 "你好世界: Google Cloud
  • Machine Learning Fundamentals: Dartmouth College

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