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自动化学徒课程

自动学徒课程可帮助您了解如何构建、生成和分析预判定模型。您可以培养在数据准备、算法选择、优化和评估方面的能力。许多课程利用有源数据库测试模型。


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自动学徒课程和通用证书


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    G

    Google

    The Nuts and Bolts of Machine Learning

    您将获得的技能: Feature Engineering, Decision Tree Learning, Applied Machine Learning, Supervised Learning, Advanced Analytics, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Unsupervised Learning, Analytics, Random Forest Algorithm, Data Analysis, Predictive Modeling, Model Evaluation, Bayesian Network, Python Programming, Statistical Modeling, Classification Algorithms

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    Duke University

    MLOps | 机器学习运营

    您将获得的技能: 云计算, 拥抱的脸, 集装箱化, 微软 Azure, Python 程序设计, 探索性数据分析, 模型部署, 机器学习, GitHub, 数据分析, Devops, Pandas(Python 软件包), NumPy, 数据操作, AWS SageMaker, 负责任的人工智能, 大数据, 云部署, 数据管理, MLOps(机器学习 Operator)

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
    593 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    Google Cloud

    Advanced Machine Learning on Google Cloud

    您将获得的技能: Model Deployment, Convolutional Neural Networks, Google Cloud Platform, Natural Language Processing, Tensorflow, MLOps (Machine Learning Operations), Reinforcement Learning, Transfer Learning, Computer Vision, Systems Design, Applied Machine Learning, Image Analysis, Cloud Deployment, Recurrent Neural Networks (RNNs), Hybrid Cloud Computing, Systems Architecture, Performance Tuning, Embeddings, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    G

    Google

    Google Advanced Data Analytics

    您将获得的技能: Data Storytelling, Data Visualization, A/B Testing, Sampling (Statistics), Data Analysis, Exploratory Data Analysis, Regression Analysis, Data Visualization Software, Data Presentation, Data Ethics, Feature Engineering, Statistical Hypothesis Testing, Statistics, Statistical Analysis, Data Science, Tableau Software, Machine Learning, Object Oriented Programming (OOP), Interviewing Skills, Python Programming

    攻读学位

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    高级设置 · 专业证书 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    IBM RAG and Agentic AI

    您将获得的技能: Prompt Engineering, AI Orchestration, AI Workflows, LangChain, Retrieval-Augmented Generation, Agentic Workflows, Tool Calling, LangGraph, LLM Application, Agentic systems, Multimodal Prompts, Generative AI, AI Security, Generative AI Agents, Vector Databases, Generative Model Architectures, OpenAI API, Responsible AI, Embeddings, Software Development

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    高级设置 · 专业证书 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    机器学习顶点课程

    您将获得的技能: 统计分析, 回归分析, 预测建模, 无监督学习, Python 程序设计, Scikit-learn (机器学习库), 技术交流, 机器学习, 探索性数据分析, 人工神经网络, 深度学习, 应用机器学习, 数据分析, 数据挖掘, 监督学习

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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    S

    SAS

    SAS Machine Learning Engineer

    您将获得的技能: Model Deployment, MLOps (Machine Learning Operations), Data Preprocessing, Exploratory Data Analysis, Logistic Regression, Statistical Machine Learning, Model Evaluation, Supervised Learning, Decision Tree Learning, Probability & Statistics, Statistics, Machine Learning Software, Classification And Regression Tree (CART), Workflow Management, Predictive Modeling, Random Forest Algorithm, Feature Engineering, SAS (Software), Machine Learning, Applied Machine Learning

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

    高级设置 · 专业证书 · 3-6 个月

  • 为您的职业生涯发展提供助力的 Google AI 证书

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    医疗保健领域的深度学习

    您将获得的技能: 生成对抗网络 (GAN), 卷积神经网络, 自动编码器, 模型部署, 医学科学与研究, 机器学习, 应用机器学习, 深度学习, 人工神经网络, 大数据, 递归神经网络 (RNN), 图像分析, Machine Learning 方法, 医疗保健项目管理, 图论, 健康信息学, Model Evaluation, 监督学习, 医疗保健, 嵌入

    3.3
    评分, 3.3 星,最高 5 星
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    高级设置 · 专项课程 · 1-3 个月

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    C

    Coursera

    Deep Learning Engineering

    您将获得的技能: Model Deployment, PyTorch (Machine Learning Library), Transfer Learning, Natural Language Processing, Debugging, Containerization, Kubernetes, Docker (Software), MLOps (Machine Learning Operations), Distributed Computing, Performance Tuning, Applied Machine Learning, Deep Learning, Vision Transformer (ViT), Tensorflow, Cloud Computing, Model Evaluation, Artificial Neural Networks, Data Pipelines, Computer Vision

    高级设置 · 专项课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Toronto

    自动驾驶汽车

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 系统架构, 机器控制, 计算机视觉, 自动化, 全球定位系统, 模拟, 人工神经网络, 控制系统, 嵌入式软件, 机器人, 深度学习, 安全保障, 交通流优化, 硬件架构, 软件架构, 图像分析, 图论, Machine Learning 方法, 估算

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    Coursera

    Semantic Segmentation with Amazon Sagemaker

    您将获得的技能: AWS SageMaker, AWS Identity and Access Management (IAM), Amazon Web Services, Model Deployment, Image Analysis, Amazon Elastic Compute Cloud, Amazon S3, Machine Learning Algorithms, Data Preprocessing, Convolutional Neural Networks, Computer Vision, Deep Learning, Machine Learning

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    高级设置 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    U

    University of Colorado Boulder

    高性能和并行计算

    您将获得的技能: Linux, 操作系统, 脚本, 文件输入/输出, 文件系统, 计算机系统, 可扩展性, 负载平衡, 编程原则, 命令行界面, 性能调整, C 和 C++, 通信系统, 分布式计算, 硬件架构, 大数据, Bash(脚本语言), 计算机编程工具, 线性代数

    3.8
    评分, 3.8 星,最高 5 星
    ·
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    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

1234…27

总之,以下是 10 最受欢迎的 machine learning 课程

  • The Nuts and Bolts of Machine Learning: Google
  • MLOps | 机器学习运营: Duke University
  • Advanced Machine Learning on Google Cloud: Google Cloud
  • Google Advanced Data Analytics: Google
  • IBM RAG and Agentic AI: IBM
  • 机器学习顶点课程: IBM
  • SAS Machine Learning Engineer: SAS
  • 医疗保健领域的深度学习: University of Illinois Urbana-Champaign
  • Deep Learning Engineering: Coursera
  • 自动驾驶汽车: University of Toronto

关于 Machine Learning 的常见问题

Machine Learning 是人工智能的一个子集,它使系统能够从数据中学习、识别模式,并在极少人工干预的情况下做出决策。机器学习之所以重要,是因为它通过自动化流程和提供以前无法实现的洞察力,推动了从医疗到金融等各个领域的创新。随着各行各业越来越依赖数据驱动的决策,了解机器学习对保持竞争力至关重要。‎

Machine Learning 领域有各种工作机会。职位包括机器学习工程师、数据科学家、AI 研究员和商业智能分析师。这些职位通常需要融合编程技能、统计知识和领域专业知识。随着企业不断采用机器学习技术,预计该领域对专业技能人才的需求将不断增长。‎

要想有效地学习Machine Learning,应重点掌握几项关键技能。熟练掌握 Python 或 R 等编程语言以及对统计学和线性代数的扎实理解至关重要。熟悉数据操作和 Visualization 工具,以及拥有 TensorFlow 或 PyTorch 等机器学习框架的经验也将大有裨益。这些技能将为您的 Machine Learning 之旅打下坚实的基础。‎

有许多学习机器学习的优秀在线资源。著名的选择包括IBM 机器学习专业证书和使用 Scikit-learn、PyTorch 和 Hugging Face 进行机器学习专业证书。这些课程提供结构化的学习路径和实践项目,帮助你掌握实用技能。‎

是的,您可以通过两种方式免费开始在 Coursera 上学习机器学习:

  1. 免费预览 许多机器学习课程的第一个 Modulation。这包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习、获得 Machine Learning 证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。‎

要学习机器学习,首先要学习涵盖算法和数据分析基础知识的入门课程。参与实践项目,学以致用,逐步深入到更高级的主题。利用在线资源、参与论坛和与 Peer-to-Peer 合作来加深理解。坚持不懈的实践和实际应用将强化您的技能。‎

机器学习课程涵盖的典型主题包括监督和非监督学习、Regression Analysis、分类技术、Clusterering 和Neural Network。此外,课程还经常探讨数据预处理、Feature Engineering 和 Model Evaluation。了解这些概念将使您掌握应对各种机器学习挑战所需的知识。‎

对于培训和提高员工的机器学习技能,像应用机器学习专项课程这样的课程非常有效。这些课程侧重于实际应用和真实场景,适合希望提高技能并为组织的数据驱动计划做出贡献的专业人士。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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