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探索 IBM Watson 在 AI 和机器学习方面的应用。学习使用 Watson 进行自然语言处理、数据分析等。

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    C

    Coursera

    Machine Learning with Scikit-learn, PyTorch & Hugging Face

    您将获得的技能: Generative AI, Supervised Learning, Generative Model Architectures, Unsupervised Learning, Large Language Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, Exploratory Data Analysis, LLM Application, Applied Machine Learning, Data Collection, Machine Learning Algorithms, OpenAI, Feature Engineering, Data Ethics, Dimensionality Reduction, MLOps (Machine Learning Operations), Machine Learning, Multimodal Prompts, Data Processing, Network Architecture

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • C

    Coursera Project Network

    Building Smart Business Assistants with IBM Watson

    您将获得的技能: IBM Cloud, Self Service Technologies, Application Deployment, AI Personalization, Customer Inquiries, Customer Engagement, Cloud Computing, Customer Service, Natural Language Processing

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    465 条评论

    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

  • 状态:免费试用
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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, 同行评审, 数据导入/导出, 专业网络, 交互式数据可视化, 数据整理, 探索性数据分析, 数据扫盲, 数据可视化软件, SQL, 数据分析, 无监督学习, 数据转换, 生成式人工智能, Plotly, Jupyter, 监督学习, 数据操作, 数据可视化, 仪表板

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    15万 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • 状态:新
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    P

    Packt

    Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn

    您将获得的技能: Reinforcement Learning, Dimensionality Reduction, PyTorch (Machine Learning Library), Deep Learning, Generative AI, Pandas (Python Package), Scikit Learn (Machine Learning Library), Python Programming, Machine Learning, Artificial Neural Networks, Data Processing, Natural Language Processing, Feature Engineering, Predictive Modeling, Supervised Learning, Unsupervised Learning, Data Transformation, NumPy

    中级 · 课程 · 3-6 个月

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    P

    Pearson

    Skill Up with Python: Data Science and Machine Learning Recipes

    您将获得的技能: Pandas (Python Package), Web Scraping, Python Programming, Jupyter, Image Analysis, Text Mining, Data Manipulation, Computer Vision, Data Analysis, Natural Language Processing, Data Visualization Software, Data Science, Applied Machine Learning, Unstructured Data

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:预览
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    I

    IBM

    Machine Learning Rapid Prototyping with IBM Watson Studio

    您将获得的技能: Feature Engineering, Data Transformation, Data Processing, Data Cleansing, Applied Machine Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Predictive Modeling, Exploratory Data Analysis, Automation, Machine Learning Methods, Machine Learning, Scikit Learn (Machine Learning Library), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Science, IBM Cloud, Python Programming, Performance Tuning

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

是什么让您今天来到 Coursera?

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    使用 Python 进行机器学习

    您将获得的技能: 机器学习算法, 分类与回归树 (CART), 预测建模, 回归分析, Python 程序设计, 降维, 统计分析, 应用机器学习, 功能工程, 无监督学习, 监督学习, 机器学习, Scikit-learn (机器学习库)

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1.8万 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
    免费试用
    I

    IBM

    面向所有人的人工智能基础

    您将获得的技能: 数据科学, AI 产品战略, 人工智能, 工作流程管理, 自助服务技术, ChatGPT, 无代码开发, 人工智能和机器学习(AI/ML), 业务工作流程分析, LLM 申请, 提示模式, 深度学习, 应用程序部署, IBM 云, 行动导向, Prompt Engineering, 生成式人工智能, 负责任的人工智能, 自然语言处理, 机器学习

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    3.2万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    适用于数据工程的 Python 项目

    您将获得的技能: 数据库, 代码审查, 集成开发环境, 数据操作, 数据处理, 单元测试, 数据转换, Python 程序设计, 网页抓取, SQL, 还原式 API, 应用编程接口 (API), 风格指南, 摘录

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    使用 Spark 和 Hadoop 的大数据简介

    您将获得的技能: 可扩展性, 数据处理, 数据转换, Kubernetes, 调试, Apache Spark, Docker (软件), 分布式计算, Apache Hadoop, PySpark, Apache Hive, IBM 云, 大数据, 性能调整

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    460 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    P

    Pearson

    Introduction to Transformer Models for NLP

    您将获得的技能: Prompt Engineering, PyTorch (Machine Learning Library), Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Large Language Modeling, Computer Vision, Image Analysis, Generative AI, Generative Model Architectures, Application Deployment, Artificial Neural Networks, Text Mining, Deep Learning, Cloud Hosting, Semantic Web, Restful API

    中级 · 专项课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    使用 Python 和 Flask 开发人工智能应用程序

    您将获得的技能: 人工智能, 代码审查, Flask(网络框架), 单元测试, Python 程序设计, 还原式 API, 服务器端, 开发环境, 网络应用, 编程原则, 应用程序部署, IBM 云

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    1249 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

沃森学习者还可搜索

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高级人工智能
生成式人工智能
初级生成 AI
生成式人工智能项目
高级生成 AI
张力流
Neural Network
1234…11

总之,以下是 10 最受欢迎的 watson 课程

  • Machine Learning with Scikit-learn, PyTorch & Hugging Face: Coursera
  • Building Smart Business Assistants with IBM Watson: Coursera Project Network
  • IBM 数据科学: IBM
  • Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Packt
  • Skill Up with Python: Data Science and Machine Learning Recipes: Pearson
  • Machine Learning Rapid Prototyping with IBM Watson Studio: IBM
  • 使用 Python 进行机器学习: IBM
  • 面向所有人的人工智能基础: IBM
  • 适用于数据工程的 Python 项目: IBM
  • 使用 Spark 和 Hadoop 的大数据简介: IBM

关于 Watson 的常见问题

沃森是一台超级计算机,旨在复制人回答问题的能力。 它利用人工智能寻找解决方案。 虽然开发人员最初设想这个答题计算机系统的目的是看它能否正确解决《危险》游戏中的问题! 但他们很快就意识到,超级计算机的应用范围远远超出了游戏节目领域。 它甚至可以充当自己的搜索引擎,但如何做到呢?它的程序中包含600 多万条逻辑规则,当有人提出问题时,它会利用这些规则来处理价值约 2 亿页的信息,从而找到答案。 Watson 代表着机器学习的一个新领域。 ‎

研究 IBM 的 Watson 如何工作、它能发挥什么作用以及它的相关服务在应用程序中如何工作,可以让你在了解人工智能中更复杂的概念之前掌握一些基础知识。 这台超级计算机是人工智能为我们工作的一个强大模型。 有了对 Watson 工具包的了解,您就能更好地从事计算机科学家的职业,或利用 IBM Watson Analytics 为零售和医疗保健等不同行业提供新的信息洞察力。 ‎

学习沃森可以让你从事人工智能方面的工作,而人工智能和深度学习可以让你每天都投入其中,追求革命性的概念和成果。 各种职业也能为您提供所需的人工智能入门知识。 数据分析师职业将让你处理计算机需要处理的数据和细节,以便像人一样 "思考 "和确定结果。 用户体验领域的工作有助于完善产品,使其更易于消费者使用,你可能会将人工智能功能集成到这些产品中,使其更有帮助。 传统上,人工智能还涉及大量软件工程,计算机科学领域的这类职业可能会让你开发人工智能工具运行所需的程序。 ‎

无论您是想专门学习如何与 Watson 协同工作,还是打算利用有关超级计算机的新知识作为跳板,在未来从事人工智能工作,我们的在线课程都能提供引人入胜的材料和宝贵的支持,帮助您实现目标。 Watson 入门课程可以帮助您熟悉超级计算机的基本工作原理,以及如何应用其人工智能原理来构建智能应用程序。 如果您已经在从事数据科学家的工作,参加我们的在线课程可以增强您的信心,让您学会自动进行深度学习,并将您对机器学习的理解应用到新的人工智能模型原型中。 无论您是刚刚开始学习人工智能,还是已经对人工智能概念有了一定的经验,在线课程都能帮助您探索自己的好奇心,并以最适合自己的速度学习适销对路的技能。 ‎

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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