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IBM 课程

IBM 课程可以帮助您学习数据分析、云计算、人工智能和机器学习。您可以培养使用 Python 编程、利用 SQL 进行数据库管理以及为实际应用实施 AI 模型的技能。许多课程都会介绍用于 AI 开发的 IBM Watson、用于可扩展解决方案的 IBM Cloud 等工具,以及各种数据可视化软件,为利用技术解决复杂问题提供实践经验。

热门 IBM 课程和认证


  • I

    IBM

    生成式人工智能:提升你的数据分析职业生涯

    您将获得的技能: 数据分析, 人工智能扫盲, Prompt Engineering, 生成式人工智能, 查询语言, 分析, 仪表板创建, 数据伦理, 及时的工程工具, 生成模型架构, Python 编程, 交互式数据可视化, OpenAI, 负责任的人工智能, 数据处理, 数据故事, 数据综合, 及时工程

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    183 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • I

    IBM

    无监督机器学习

    您将获得的技能: 降维, 数据预处理, 大数据, 机器学习, Algorithm, Model Evaluation, 无监督学习, 机器学习算法, 算法, 机器学习方法, 文本挖掘, 模型评估, 应用机器学习, Scikit Learn(机器学习库)

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • I

    IBM

    数据分析和可视化基础评估

    您将获得的技能: 数据分析, 仪表板创建, 数据清理, 仪表板, 数据可视化软件, Microsoft Excel, 分析技能, 透视表和图表, Excel 公式, 电子表格软件, 分析, 数据分析软件, IBM Cognos 分析系统

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    335 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • I

    IBM

    使用 PyTorch 进行深度学习

    您将获得的技能: 模型培训, 逻辑回归, 数据预处理, PyTorch(机器学习库), 卷积神经网络, 模型优化, Model Evaluation, 深度学习, 应用机器学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 迁移学习, 机器学习方法, 模型部署, 人工神经网络, 图像分析, 模型评估, Transfer Learning, 分类算法

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    96 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • I

    IBM

    使用 Keras 和 Tensorflow 进行深度学习

    您将获得的技能: 模型培训, 生成式人工智能, 卷积神经网络, Keras(神经网络库), 强化学习, 模型优化, 无监督学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 自动编码器, 应用机器学习, 生成式对抗网络(GANs), 深度学习, 迁移学习, 生成模型架构, 时间序列分析和预测, 张力流, Transfer Learning

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    1032 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • I

    IBM

    数据科学方法论

    您将获得的技能: 模型培训, 数据分析, 数据预处理, 数据质量, 数据收集, 业务分析, 数据科学, 数据建模, Model Evaluation, 分析技能, 数据清理, 商业分析, 模型评估, Jupyter, 商业研究, 软件开发方法, 分析, 数据处理, 数据操作, 数据挖掘, 模型部署

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2.1万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • I

    IBM

    使用深度学习的人工智能顶点项目

    您将获得的技能: 机器学习, PyTorch(机器学习库), Keras(神经网络库), Python 编程, 计算机视觉, 深度学习

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    695 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

  • I

    IBM

    使用 R 的数据科学 - 毕业设计项目

    您将获得的技能: 数据分析, 数据收集, 数据可视化, 数据转换, 统计建模, 数据科学, 闪亮(R 套件), 交互式数据可视化, 数据清理, 数据整理, Tidyverse(R 软件包), 预测分析, 预测建模, 回归分析, 数据展示, 网络抓取, 探索性数据分析, 仪表板, 数据操作, Ggplot2

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    114 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • I

    IBM

    Machine Learning Rapid Prototyping with IBM Watson Studio

    您将获得的技能: Feature Engineering, Model Deployment, Data Preprocessing, Model Optimization, Model Evaluation, Data Transformation, Model Training, Applied Machine Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Predictive Modeling, Exploratory Data Analysis, Machine Learning Methods, Machine Learning, Scikit Learn (Machine Learning Library), Data Science, IBM Cloud, Python Programming

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    16 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • I

    IBM

    数据分析师职业指南和面试准备

    您将获得的技能: 数据分析, 建立关系, 写作, 面试技巧, 市场机遇, 口头表达, 演讲, 工作分析, 投资组合管理, 专业网络, 公司名称

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • I

    IBM

    生成式人工智能:提升你的数据科学职业生涯

    您将获得的技能: 数据分析, 生成式人工智能, 数据科学, 数据伦理, 数据综合, 自动编码器, 功能工程, 生成式对抗网络(GANs), 预测建模, 生成模型架构, 数据可视化软件, 探索性数据分析, 负责任的人工智能

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    272 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • I

    IBM

    AI Workflow: Feature Engineering and Bias Detection

    您将获得的技能: Feature Engineering, Data Ethics, Unsupervised Learning, Dimensionality Reduction, Responsible AI, Text Mining, Data Preprocessing, Data Transformation, Anomaly Detection, Exploratory Data Analysis, Machine Learning, Scikit Learn (Machine Learning Library), Natural Language Processing, Data Science, Quality Assurance, Data Pipelines, Machine Learning Algorithms, Classification Algorithms, Design Thinking, Python Programming

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

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

1…789…10

总之,以下是 10 最受欢迎的 ibm 课程

  • 生成式人工智能:提升你的数据分析职业生涯: IBM
  • 无监督机器学习: IBM
  • 数据分析和可视化基础评估: IBM
  • 使用 PyTorch 进行深度学习: IBM
  • 使用 Keras 和 Tensorflow 进行深度学习: IBM
  • 数据科学方法论: IBM
  • 使用深度学习的人工智能顶点项目: IBM
  • 使用 R 的数据科学 - 毕业设计项目: IBM
  • Machine Learning Rapid Prototyping with IBM Watson Studio: IBM
  • 数据分析师职业指南和面试准备: IBM

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