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混合式学习课程

混合式学习课程可以帮助您学习教学设计、有效的评估策略以及整合在线和面对面教学的技巧。您可以培养创造引人入胜的学习体验、利用多媒体资源和促进学生之间合作的技能。许多课程都会介绍学习管理系统(LMS)、视频会议软件和互动平台等工具,展示这些技术如何增强混合式学习环境并支持多样化的学习需求。


热门混合式学习课程和认证


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    I

    IBM

    什么是数据科学?

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

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    7.7万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    面向数据科学家的生成式人工智能

    您将获得的技能: 探索性数据分析, 数据伦理, 深度学习, 预测建模, 数据展示, Prompt Engineering, 机器学习, 数据科学, ChatGPT, 生成对抗网络 (GAN), 负责任的人工智能, AI 赋能, 原型设计, 生成式人工智能, 功能工程, 提示模式, 数据综合, 数据可视化, 人工智能和机器学习(AI/ML), AI 工作流程

    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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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM 数据科学

    您将获得的技能: 数据清理, 模型评估, 交互式数据可视化, 探索性数据分析, 数据转换, 数据可视化软件, Plotly, 数据扫盲, 专业网络, 数据导入/导出, 数据操作, 同行评审, 数据分析, 仪表板, SQL, 数据可视化, 监督学习, 无监督学习, 生成式人工智能, Jupyter

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    改进深度神经网络:超参数调整、正则化和优化

    您将获得的技能: 模型评估, 深度学习, 数据预处理, 张力流, 验证和确认, 人工神经网络, Machine Learning 方法, 性能调整

    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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    D

    DeepLearning.AI

    卷积神经网络

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 计算机视觉, 深度学习, 迁移学习, 数据预处理, 张力流, PyTorch(机器学习库), 人工神经网络, 图像分析, Keras(神经网络库)

    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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    D

    DeepLearning.AI

    DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员

    您将获得的技能: 计算机视觉, 分类算法, 卷积神经网络, 时间序列分析和预测, 模型评估, 深度学习, 预测建模, 预测, 迁移学习, 张力流, 机器学习, 嵌入, 人工神经网络, 数据预处理, 生成式人工智能, 应用机器学习, Keras(神经网络库), 递归神经网络 (RNN), 图像分析, 自然语言处理

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2.5万 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    I
    U
    I

    多位教师

    Data Science Foundations

    您将获得的技能: Dashboard, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Pandas (Python Package), Data Presentation, Correlation Analysis, Web Scraping, NumPy, Data Import/Export, Probability & Statistics, Programming Principles, Predictive Modeling, Computer Programming Tools, Data Science, Unsupervised Learning, Machine Learning, Project Management

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    G

    Google

    Introduction to AI

    您将获得的技能: Generative AI, AI Enablement, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), AI Workflows, LLM Application, Machine Learning, Natural Language Processing, Innovation, Critical Thinking

    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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    S

    Stanford University

    医疗保健领域的人工智能

    您将获得的技能: 模型评估, 临床研究, 卫生系统, 药品, 数据伦理, 非结构化数据, 临床数据管理, 机器学习, 医疗保健行业知识, 医疗保健, 管理式医疗, 负责任的人工智能, 医疗保健伦理, 应用机器学习, 人工智能, 数据挖掘, 功能工程, 模型部署, 临床研究伦理, 健康信息学

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:新
    新
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    R

    Real Madrid Graduate School Universidad Europea

    Future of data and technology in football

    您将获得的技能: Applied Machine Learning, Image Analysis, Computer Vision, Analytics, Real Time Data, AI Enablement, Reinforcement Learning, Large Language Modeling, Advanced Analytics, Data-Driven Decision-Making, AI Workflows, Machine Learning, Artificial Intelligence, Analysis, Automation, Supervised Learning, Natural Language Processing, Data Presentation, Innovation, Data Collection

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学

    您将获得的技能: 统计假设检验, 探索性数据分析, 模型评估, 交互式数据可视化, 数据科学, 数据清理, 机器学习算法, 机器学习, 预测建模, Plotly, 绘图(图形), 版本控制, 回归分析, 闪亮(R 套件), 数据操作, 统计推理, 统计分析, GitHub, R 语言程序设计(中文版), Rmarkdown

    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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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM 数据分析师

    您将获得的技能: 交互式数据可视化, Excel 公式, 数据可视化软件, 模型评估, 探索性数据分析, IBM Cognos 分析, 数据转换, 统计可视化, 数据导入/导出, 数据叙事, 专业网络, 数据展示, 仪表板, Plotly, 生成式人工智能, Python 程序设计, 微软Excel, 数据分析, SQL, 数据可视化

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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  • 什么是数据科学?: IBM
  • 面向数据科学家的生成式人工智能: IBM
  • IBM 数据科学: IBM
  • 改进深度神经网络:超参数调整、正则化和优化: DeepLearning.AI
  • 卷积神经网络: DeepLearning.AI
  • DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员: DeepLearning.AI
  • Data Science Foundations: IBM
  • Introduction to AI: Google
  • 医疗保健领域的人工智能: Stanford University
  • Future of data and technology in football : Real Madrid Graduate School Universidad Europea

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