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    IBM

    面向所有人的人工智能基础

    您将获得的技能: 人工智能, 生成式人工智能, 数据科学, 自然语言处理, 负责任的人工智能, 人工智能和机器学习(AI/ML), 模型部署, Prompt Engineering, 工作流程管理, 原型设计, IBM 云, 提示模式, 自助服务技术, 深度学习, ChatGPT, 无代码开发, 机器学习软件, AI 工作流程, 应用程序部署, 机器学习

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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    IBM

    使用 PyTorch 进行深度学习

    您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), 卷积神经网络, 模型评估, 分类算法, 人工智能和机器学习(AI/ML), 监督学习, Machine Learning 方法, 逻辑回归, 应用机器学习, 人工神经网络, 深度学习

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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    SAS Machine Learning Engineer

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    高级设置 · 专业证书 · 3-6 个月

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    University of Virginia

    企业战略基础

    您将获得的技能: 竞争分析, 战略决策, 组织战略, 战略思维, 企业战略, 市场分析, 商业经济学, 分析, 战略规划

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    DeepLearning.AI

    构建机器学习项目

    您将获得的技能: 数据驱动的决策制定, 模型评估, 人工智能和机器学习(AI/ML), AI 产品战略, 迁移学习, 调试, AI 工作流程, 应用机器学习, 深度学习, 机器学习, 性能调整

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    IBM

    有监督的机器学习:回归

    您将获得的技能: 预测建模, 模型评估, 测试数据, 分类算法, 监督学习, 统计建模, 统计分析, 机器学习算法, 逻辑回归, 性能指标, 应用机器学习, 功能工程, 数据预处理, 回归分析, 机器学习

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    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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    University of Colorado Boulder

    机器学习入门:监督学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, 数据科学, 模型评估, 分类算法, Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, 逻辑回归, 机器学习算法, 随机森林算法, 功能工程, 决策树学习, 应用机器学习, 数据预处理, 数据分析, 机器学习, 探索性数据分析, 性能调整, NumPy, 回归分析

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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    IBM

    有监督的机器学习:分类

    您将获得的技能: 模型评估, 分类算法, 抽样(统计), 监督学习, 预测建模, Scikit-learn (机器学习库), 性能指标, 逻辑回归, 随机森林算法, 决策树学习, 功能工程, 数据预处理, 机器学习, 数据清理

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    Duke University

    管理机器学习项目

    您将获得的技能: 数据管理, 数据科学, 数据收集, 模型评估, 人工智能和机器学习(AI/ML), 项目管理, 模型部署, 项目管理生命周期, MLOps(机器学习 Operator), 系统设计, 数据清理, 数据管道, 技术解决方案, 应用机器学习, 技术管理, 数据质量, 机器学习, 数据预处理, 市场机遇, 软件开发方法

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    Microsoft

    SQL Foundations

    您将获得的技能: Microsoft SQL Servers, SQL, Transact-SQL, Databases, Relational Databases, Data Transformation, Data Manipulation, Query Languages, Generative AI, Data Analysis

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    University of Pennsylvania

    金融科技:基础、支付和法规

    您将获得的技能: 付款处理, 创新, 环境、社会和公司治理(ESG), 创业融资, 财务条例, 投资, 信用卡/借记卡处理, 消费者行为, 资产管理, 技术战略, 金融服务, 金融科技, 财富管理

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    Columbia University

    决策和强化学习

    您将获得的技能: 数据驱动的决策制定, 统计方法, 人工智能和机器学习(AI/ML), Algorithm, 概率分布, 模拟, 马尔可夫模型, 强化学习, 决策支持系统, 深度学习, 机器学习

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  • 面向所有人的人工智能基础: IBM
  • 使用 PyTorch 进行深度学习: IBM
  • SAS Machine Learning Engineer: SAS
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  • 构建机器学习项目: DeepLearning.AI
  • 有监督的机器学习:回归: IBM
  • 机器学习入门:监督学习: University of Colorado Boulder
  • 有监督的机器学习:分类: IBM
  • 管理机器学习项目: Duke University
  • SQL Foundations: Microsoft

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