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  • Neuro Linguistic Programming

神经语言程序设计课程

神经语言程序设计课程可以帮助你学习有效的沟通技巧、行为模型和个人发展策略。你可以培养建立融洽关系、设定目标和克服限制性信念的技能。许多课程都会介绍可视化练习、语言模式和锚定技术等工具,用于提高个人效率和在各种情况下的影响力。


热门神经语言程序设计课程和认证


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    E

    Edureka

    Mastering Claude AI: Prompting, APIs, RAG, and MCP

    您将获得的技能: Retrieval-Augmented Generation, Model Context Protocol, Agentic Workflows, Prompt Engineering, Anthropic Claude, AI Orchestration, Application Programming Interface (API), Prompt Patterns, Restful API, Prompt Engineering Tools, LLM Application, JSON, Generative AI Agents, Tool Calling, Generative AI, Artificial Intelligence, Agentic systems, Automation, Scalability, Servers

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    E

    Edureka

    Mastering NLP: Tokenization, Sentiment Analysis & Neural MT

    您将获得的技能: Natural Language Processing, Large Language Modeling, Model Evaluation, Recurrent Neural Networks (RNNs), Classification Algorithms, Data Ethics, Responsible AI, Text Mining, Transfer Learning, Machine Learning Methods, PyTorch (Machine Learning Library), Artificial Neural Networks, Data Preprocessing, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning, Data Processing, Embeddings, Machine Learning, Data Analysis, Data Cleansing

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • A

    Alfaisal University | KLD

    البرمجة اللغوية العصبية | NLP

    您将获得的技能: Relationship Building, Interpersonal Communications, Self-Awareness, Social Skills, Persuasive Communication, Rapport Building, Active Listening, Emotional Intelligence, Communication, Personal Development

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    V

    Vanderbilt University

    ChatGPT 高级数据分析

    您将获得的技能: 人工智能, 数据展示, 信息管理, 自动化, AI 赋能, ChatGPT, Prompt Engineering, 文件管理, 数据分析, 解决问题, 创造力, 数据处理

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    E

    Edureka

    Natural Language Processing Essentials

    您将获得的技能: Classification Algorithms, Machine Learning Methods, Data Preprocessing, Model Evaluation, Embeddings

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    M

    Microsoft

    Microsoft AI & ML Engineering

    您将获得的技能: Unsupervised Learning, Model Deployment, Generative AI, Large Language Modeling, Data Management, Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Supervised Learning, Microsoft Azure, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative Adversarial Networks (GANs), Infrastructure Architecture, LLM Application, Responsible AI, Generative AI Agents, Applied Machine Learning, Azure DevOps, Reinforcement Learning, Data Preprocessing

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

是什么让您今天来到 Coursera?

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    U

    University of London

    Object Oriented Programming

    您将获得的技能: Pseudocode, C++ (Programming Language), Object Oriented Programming (OOP), C and C++, File I/O, Object Oriented Design, Integrated Development Environments, Computer Programming, Development Environment, Programming Principles, Debugging, Data Structures, Program Development, Algorithms, Interactive Design, Model Evaluation, Software Engineering, Test Data, Data Validation, Unit Testing

    攻读学位

    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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    J

    Johns Hopkins University

    GPU 编程

    您将获得的技能: 可扩展性, C++(编程语言), 事件驱动编程, 面向数据的编程, 数值分析, 计算机结构, C 和 C++, 深度学习, 计划发展, 人工神经网络, 卷积神经网络, 数字信号处理, 线性代数, 性能调整, 机器学习, 分布式计算, 编程原则, 系统编程, 计算机图形学, 图像分析

    攻读学位

    2.8
    评分, 2.8 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    Duke University

    C 语言编程入门

    您将获得的技能: 计算机编程, 可维护性, C(编程语言), 软件测试, 用户界面(UI), 模拟, 计划发展, 调试, 解决问题, 软件设计, 解决方案设计, 开发环境, 文件输入/输出, 数据结构, Algorithm, 软件工程, 系统编程, 编程原则, 软件开发, 命令行界面

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    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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    D

    Duke University

    Java 编程和软件工程基础

    您将获得的技能: 统计分析, AI 个性化服务, 计算机编程, 数据导入/导出, 预测建模, Encryption, 事件驱动编程, 计划发展, 调试, Javascript, 数据分析, 层叠样式表(CSS), 软件设计, 文件输入/输出, 集成开发环境, 软件工程, Algorithm, 图像分析, Java 编程, 数据处理

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    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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    D

    Duke University

    Rust 编程

    您将获得的技能: 无服务器计算, 计算机编程, 亚马逊网络服务, 数据管道, LLM 申请, 自然语言处理, 还原式 API, 生成式人工智能, 大型语言模型, Devops, 拥抱的脸, 测试案例, 云计算, Docker (软件), 集装箱化, 应用程序部署, 詹金斯, CI/CD, 拉斯特(编程语言), 命令行界面

    3.9
    评分, 3.9 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Michigan

    Python 3 编程

    您将获得的技能: 计算机编程, 数据导入/导出, 统一模型语言, JSON, Python 程序设计, 数据操作, 还原式 API, 计划发展, 调试, Jupyter, 软件设计, 面向对象编程(OOP), 网页抓取, 面向对象设计, 数据结构, 编程原则, 数据处理, 单元测试, 文件输入/输出, 图像分析

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

1234…370

总之,以下是 10 最受欢迎的 neuro-linguistic programming 课程

  • Mastering Claude AI: Prompting, APIs, RAG, and MCP: Edureka
  • Mastering NLP: Tokenization, Sentiment Analysis & Neural MT: Edureka
  • البرمجة اللغوية العصبية | NLP : Alfaisal University | KLD
  • ChatGPT 高级数据分析: Vanderbilt University
  • Natural Language Processing Essentials: Edureka
  • Microsoft AI & ML Engineering: Microsoft
  • Object Oriented Programming: University of London
  • GPU 编程: Johns Hopkins University
  • C 语言编程入门: Duke University
  • Java 编程和软件工程基础: Duke University

关于 Neuro Linguistic Programming 的常见问题

神经语言程序学(NLP)是一种心理学方法,涉及通过语言、神经过程和思维模式的相互作用来理解和改变人类行为。它之所以重要,是因为它为个人发展、加强沟通和行为改变提供了工具和技术。通过了解语言如何影响我们的思想和行为,个人可以提高人际交往能力,克服限制性信念,实现个人和职业目标。‎

神经语言程序学的职业可以是多种多样的,也可以是回报丰厚的。接受过 NLP 培训的专业人士通常会从事 Coach、治疗、人力资源、销售和培训等工作。他们可以作为 NLP 实践者、生活教练、企业培训师或顾问,帮助个人和组织加强沟通、解决冲突和提高绩效。通过NLP培训获得的技能也可以在需要较强人际交往能力的岗位上大显身手,如咨询或管理。‎

要学习神经语言程序学,你应该重点培养几种关键技能。这些技能包括有效沟通、积极倾听、换位思考以及识别和解读非语言线索的能力。此外,了解行为改变和认知心理学的原理也至关重要。练习锚定、重构和建模等技巧也可以提高你的NLP技能。参与角色扮演练习和实际应用将进一步巩固你的学习成果。‎

对于那些对神经语言程序学感兴趣的人来说,有多种在线课程可供选择。虽然具体课程可能各不相同,但要寻找能提供 NLP 技术、实际应用和理论基础方面全面培训的课程。包含互动内容(如研讨会或 Peer-to-Peer Feedback)的课程可以增强学习体验。考虑探索适合您的时间安排和学习风格的选项,找到最适合您的需求。‎

是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上免费开始学习神经语言程序设计:

  1. 免费预览 许多神经语言程序设计课程的第一个 Module。其中包括视频课程、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、获得神经语言程序设计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。‎

要有效地学习神经语言程序学,首先要确定声誉良好的在线课程或讲习班,这些课程或讲习班的重点是 NLP 原理和技巧。通过做笔记、练习技巧和参与讨论等方式,积极地参与到教材的学习中。考虑加入在线社区或论坛,在那里你可以分享经验和提出问题。在现实生活中定期练习和应用NLP技巧,可以巩固你的学习成果,帮助你获得自信。‎

神经语言程序学课程涵盖的典型主题包括NLP 的基本原理、有效沟通的技巧、行为改变的策略以及建立融洽关系的方法。课程还可能探讨感觉敏锐度、锚定和重构的概念。此外,您还可以学习 NLP 在教练、治疗和商业等不同领域的应用,全面了解如何在不同环境中应用这些技能。‎

要对员工进行神经语言程序学方面的培训和技能提升,可以选择侧重于 NLP 在工作场所的实际应用的课程。强调沟通技巧、冲突解决和团队 Dynamic Programming 的课程尤其有益。考虑开设提供案例研究或真实场景的课程,帮助员工有效应用 NLP 技术。这种方法不仅能提高个人技能,还能培养协作和富有成效的工作环境。‎

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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