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    多位教师

    机器学习

    您将获得的技能: 数据伦理, 机器学习, 分类与回归树 (CART), 人工智能, 预测建模, 人工智能和机器学习(AI/ML), 无监督学习, NumPy, Python 程序设计, 强化学习, 随机森林算法, 应用机器学习, 决策树学习, 负责任的人工智能, Jupyter, 功能工程, 监督学习, 深度学习, 张力流, Scikit-learn (机器学习库)

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    DeepLearning.AI

    监督式机器学习:回归与分类

    您将获得的技能: 机器学习, 人工智能, 预测建模, 分类与回归树 (CART), 监督学习, 数据转换, 回归分析, 统计建模, NumPy, 应用机器学习, Python 程序设计, Jupyter, 功能工程, Scikit-learn (机器学习库)

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    3.1万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    用于数据科学、人工智能和开发的 Python

    您将获得的技能: 面向对象编程(OOP), 数据操作, 计算机编程, 数据分析, NumPy, 数据导入/导出, 数据结构, 自动化, 网页抓取, Python 程序设计, 数据处理, 应用编程接口 (API), 还原式 API, Pandas(Python 软件包), 脚本, Jupyter, JSON, 编程原则

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    4.3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    DeepLearning.AI

    高级学习算法

    您将获得的技能: 机器学习, 数据伦理, 分类与回归树 (CART), 随机森林算法, 人工神经网络, 决策树学习, 负责任的人工智能, 监督学习, 性能调整, 深度学习, 张力流

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    8320 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    DeepLearning.AI

    深度学习

    您将获得的技能: 机器学习, 人工智能, MLOps(机器学习 Operator), PyTorch(机器学习库), 人工智能和机器学习(AI/ML), 监督学习, 数据驱动的决策制定, 文本挖掘, 计算机视觉, Python 程序设计, 应用机器学习, 人工神经网络, 调试, 图像分析, 性能调整, 自然语言处理, 功能工程, 深度学习, 张力流, Keras(神经网络库)

    攻读学位

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    使用 Python 进行机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 预测建模, 分类与回归树 (CART), 监督学习, 回归分析, 无监督学习, 统计建模, 降维, 决策树学习, 应用机器学习, 功能工程, Scikit-learn (机器学习库)

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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    Amazon Web Services

    Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence

    您将获得的技能: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative AI, Deep Learning, Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Applied Machine Learning, Machine Learning

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    1729 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    DeepLearning.AI

    适用于所有人的人工智能课程

    您将获得的技能: 机器学习, 数据科学, AI 产品战略, 人工智能, 数据伦理, 人工神经网络, 战略思维, 负责任的人工智能, 深度学习

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    Duke University

    机器学习概论

    您将获得的技能: 机器学习, 计算机视觉, Machine Learning 方法, PyTorch(机器学习库), 无监督学习, 监督学习, 人工神经网络, Python 程序设计, 医学影像, 强化学习, 应用机器学习, 图像分析, 自然语言处理, 深度学习

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    DeepLearning.AI

    适用于所有人的生成式 AI

    您将获得的技能: 人工智能, AI 产品战略, 大型语言模型, Prompt Engineering, 自动化, 云应用, 负责任的人工智能, 生成式人工智能, 业务流程自动化

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    4294 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    IBM

    IBM 机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 探索性数据分析, 数据科学, 预测建模, 数据分析, 统计推理, 无监督学习, 回归分析, 强化学习, 降维, 统计方法, 功能工程, Python 程序设计, 统计假设检验, 生成模型架构, 数据处理, 应用机器学习, 机器学习算法, 监督学习, 深度学习

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    3343 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学数学

    您将获得的技能: 应用数学, 机器学习, 线性代数, A/B 测试, 微积分, Machine Learning 方法, 数据转换, 统计推理, 抽样(统计), NumPy, 降维, 概率, 概率分布, 描述性统计, 统计假设检验, 概率与统计, 数值分析, 统计分析, 贝叶斯统计, 数学建模

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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Python 机器学习
机器学习 Python
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机器学习
MATLAB
应用机器学习
初级机器学习
1234…495

总之,以下是 10 最受欢迎的 machine learning andrew ng 课程

  • 机器学习: DeepLearning.AI
  • 监督式机器学习:回归与分类: DeepLearning.AI
  • 用于数据科学、人工智能和开发的 Python: IBM
  • 高级学习算法: DeepLearning.AI
  • 深度学习: DeepLearning.AI
  • 使用 Python 进行机器学习: IBM
  • Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence: Amazon Web Services
  • 适用于所有人的人工智能课程: DeepLearning.AI
  • 机器学习概论: Duke University
  • 适用于所有人的生成式 AI: DeepLearning.AI

关于 Machine Learning Andrew Ng 的常见问题

高级机器学习是计算机科学的一个领域,它研究如何通过让程序在运行过程中学习来提高计算能力,而不需要额外的编程。 它是人工智能的一种形式。 先进的机器学习需要复杂的编程,包括统计分析和生成对抗网络,以找到最佳的学习路径。 ‎

使用高级机器学习的典型职业是数据工程、数据科学和计算机编程。 这些领域的大数据工作预计会越来越多。 高级机器学习还广泛应用于算法交易和金融领域,因此想在金融市场工作的人不妨学习一下。 随着越来越多的计算环境包含机器学习的某些方面,高级机器学习预计将成为一个不断发展的领域。 如果程序能够了解相关数据,那么涉及数据分析、战略规划和预测的管理职业就会变得更加容易。 ‎

通过大学和软件公司提供的课程、专业和专业证书,在线课程可以帮助您学习高级机器学习。 Apache Spark、Keras、TensorFlow、MongoDb 和 PySpark 等软件包的课程可以帮助您了解机器学习如何在特定的编程环境中工作。 其他课程则涉及理解基本逻辑所需的数学和统计学知识。 尽管名称如此,但并非所有课程都是高级课程,尽管高级机器学习的初级课程需要背景知识。 专业课程和指导性项目可帮助您展示所学知识,并对所学知识进行测试。 ‎

浏览下面的机器学习课程--Coursera 上的热门起点。

  • 监督机器学习:Regression 和 Classification:DeepLearning.AI
  • 用 Python 进行机器学习:IBM
  • 机器学习和人工智能基础:AWS
  • 机器学习入门:杜克大学
  • 面向所有人的 Generative AI:DeepLearning.AI
  • AI for Everyone:DeepLearning.AI
  • 高级学习算法:DeepLearning.AI‎
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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