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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。


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热门混合式学习课程和认证


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    I

    IBM

    Generative AI for Business Analysts

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Prompt Patterns, ChatGPT, Generative AI, Responsible AI, Business Analysis, Data-Driven Decision-Making, Data Analysis, AI Enablement, Data Storytelling, Artificial Intelligence, Business Process Automation, Stakeholder Communications, Prototyping, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), AI Workflows, Deep Learning, Business Strategy, Machine Learning, Context Management

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    1.1万 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    I
    S

    多位教师

    Generative AI for Growth Marketing

    您将获得的技能: Prompt Patterns, MarTech, Strategic Marketing, AI Enablement, Personalized Service, Data Ethics, Customer Relationship Management (CRM) Software, Artificial Intelligence, Prototyping, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Large Language Modeling, Responsible AI, AI Workflows, Deep Learning, Content Creation, Machine Learning, Image Analysis, Context Management, Decision Making

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    1.1万 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    数据工程基础

    您将获得的技能: Python 程序设计, 关系数据库, 数据管道, 数据库, MySQL, 存储过程, 数据库管理, 数据仓库, IBM DB2, Data Governance, 数据转换, 大数据, 网页抓取, SQL, 数据存储, 编程原则, 数据库设计, 数据导入/导出, 摘录, 数据架构

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    5.9万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    V

    Vanderbilt University

    AI Agents and Agentic AI in Python: Powered by Generative AI

    您将获得的技能: Prompt Engineering, ChatGPT, Generative AI Agents, AI Orchestration, Prompt Patterns, LangChain, OpenAI API, AI Workflows, LLM Application, Productivity, OpenAI, AI Enablement, Agentic systems, Generative AI, Artificial Intelligence, Large Language Modeling, AI Security, Tool Calling, Creativity, Application Development

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    7840 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    利用分类和向量空间进行自然语言处理

    您将获得的技能: 分类算法, 自然语言处理, 降维, 统计机器学习, 概率与统计, 嵌入, Machine Learning 方法, 功能工程, 文本挖掘, 监督学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    4624 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    M

    Meta

    Meta Full Stack Developer: Front-End & Back-End from Scratch

    您将获得的技能: Jest (JavaScript Testing Framework), Django (Web Framework), Version Control, Restful API, Responsive Web Design, Cascading Style Sheets (CSS), Unix Commands, HTML and CSS, Git (Version Control System), API Testing, GitHub, Relational Databases, Object Oriented Programming (OOP), Database Management Systems, Bootstrap (Front-End Framework), React.js, Mobile Development, SQL, Database Design, Python Programming

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

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    TensorFlow 中的自然语言处理

    您将获得的技能: 生成式人工智能, 数据预处理, 张力流, 人工神经网络, 机器学习, 应用机器学习, 自然语言处理, 嵌入, 递归神经网络 (RNN), 文本挖掘

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    6534 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    G

    Google

    Google AI Essentials

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Large Language Modeling, Generative AI, AI Security, Gemini, AI Enablement, Google Workspace, Productivity Software, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), LLM Application, Model Evaluation, AI Workflows, Workplace inclusivity, Social Impact, Operational Efficiency, Human Factors, Critical Thinking, Analysis, Data Security, Natural Language Processing

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    1.8万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    C

    Coursera

    Improve Accuracy with ML Ensemble Methods

    您将获得的技能: Random Forest Algorithm, Decision Tree Learning, Data Preprocessing, Applied Machine Learning, Jupyter, Classification Algorithms, Java, Sampling (Statistics), Feature Engineering, Model Evaluation, Supervised Learning, Predictive Modeling, Machine Learning, Learning Styles, Program Evaluation, Program Implementation

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    数据科学工具

    您将获得的技能: Python 程序设计, 机器学习, 其他编程语言, 应用编程接口 (API), 数据可视化软件, R(软件), 大数据, 数据科学, 计算机编程工具, 云计算, Open Source 技术, R 语言程序设计(中文版), Jupyter, 模型部署, 版本控制, Git(版本控制系统), GitHub

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    数据工程师的生成式 AI

    您将获得的技能: 负责任的人工智能, 数据管道, 数据伦理, 生成式人工智能, 雪花模式, 机器学习, Prompt Engineering, 星形模式, ChatGPT, AI 工作流程, 深度学习, 原型设计, 数据仓库, 情境管理, Query 语言, 人工智能和机器学习(AI/ML), 数据库设计, 生成模型架构, 摘录, 提示模式

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    1.1万 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    IBM 商业人工智能基础

    您将获得的技能: AI 产品战略, 生成式人工智能, 负责任的人工智能, 企业架构, 信息架构, 大数据, 业务逻辑, 数据驱动的决策制定, 云计算, 机器人, 管理团队, AI 赋能, 数据科学, 自然语言处理, 数据挖掘, 数据扫盲, 数字化转型, 数据分析, 战略决策, 数据架构

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    9.9万 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

1…767778…520

总之,以下是 10 最受欢迎的 blended learning 课程

  • Generative AI for Business Analysts: IBM
  • Generative AI for Growth Marketing: IBM
  • 数据工程基础: IBM
  • AI Agents and Agentic AI in Python: Powered by Generative AI: Vanderbilt University
  • 利用分类和向量空间进行自然语言处理: DeepLearning.AI
  • Meta Full Stack Developer: Front-End & Back-End from Scratch: Meta
  • TensorFlow 中的自然语言处理: DeepLearning.AI
  • Google AI Essentials: Google
  • Improve Accuracy with ML Ensemble Methods: Coursera
  • 数据科学工具: IBM

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