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    D

    DeepLearning.AI

    IA Para Todos (Español)

    您将获得的技能: Market Opportunities, AI Enablement, AI Product Strategy, Responsible AI, Artificial Intelligence, Data Ethics, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Data Science, Deep Learning, Machine Learning

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1360 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    Duke University

    机器学习概论

    您将获得的技能: 计算机视觉, PyTorch(机器学习库), 递归神经网络 (RNN), 无监督学习, 卷积神经网络, 自然语言处理, 监督学习, 深度学习, 强化学习, 医学影像, Python 程序设计, 逻辑回归, 图像分析, 人工神经网络, 迁移学习, 机器学习, 应用机器学习

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    3801 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    Duke University

    人工智能产品管理

    您将获得的技能: 模型评估, 以人为本的设计, 项目管理生命周期, 无监督学习, 用户体验设计, 人机交互, 负责任的人工智能, 项目管理, 产品管理, 数据预处理, 数据质量, 分类与回归树 (CART), 深度学习, 模型部署, MLOps(机器学习 Operator), 产品设计, 数据管理, 数据伦理, 数据科学, 机器学习

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1020 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    S

    Stanford University

    概率图形模型

    您将获得的技能: 概率与统计, 统计建模, 机器学习算法, 贝叶斯网络, 抽样(统计), 决策支持系统, 自然语言处理, 概率分布, Machine Learning 方法, 统计方法, 马尔可夫模型, 计算思维, 应用机器学习, 统计推理, 网络分析, 网络模型, 机器学习, 图论, Algorithm

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1548 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    G

    Google Cloud

    在 Google Cloud 上使用 Keras 构建、训练和部署 ML 模型

    您将获得的技能: 模型评估, 云部署, 张力流, 数据预处理, Keras(神经网络库), Google 云端平台, MLOps(机器学习 Operator), 深度学习, Python 程序设计, 模型部署, 数据转换, 机器学习, 人工神经网络, 数据管道, 功能工程

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    2809 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    D

    Duke University

    产品经理的机器学习基础

    您将获得的技能: 计算机视觉, 模型评估, 无监督学习, 卷积神经网络, 人工智能和机器学习(AI/ML), 自然语言处理, 监督学习, 预测分析, 逻辑回归, 深度学习, 分类与回归树 (CART), 决策树学习, 机器学习, 数据科学, 随机森林算法, 回归分析, Algorithm

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学速成课

    您将获得的技能: 数据分析, 数据管理, 项目设计, 统计推理, 性能指标, 软件工程, 数据科学, 机器学习, 数据驱动的决策制定

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    8365 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    P

    Peking University

    程序设计与算法

    您将获得的技能: Data Structures, Algorithms, C++ (Programming Language), Graph Theory, C (Programming Language), File I/O, Programming Principles, Computational Thinking, Object Oriented Programming (OOP), Theoretical Computer Science, Computer Programming, Computer Science, Pseudocode, Program Development, Computer Architecture, Web Analytics and SEO, Data Storage, Database Systems, Software Engineering, Mathematical Modeling

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    2657 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    C

    Coursera

    Design & Secure LLM APIs for Scalability

    您将获得的技能: API Design, Cloud API, AI Security, Amazon CloudWatch, Cloud Management, Security Controls, Application Performance Management, Redis, Load Balancing, Performance Testing, Network Monitoring, Incident Response, MLOps (Machine Learning Operations), GitHub, Python Programming, Machine Learning

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    NoSQL、大数据和 Spark 基础

    您将获得的技能: 机器学习算法, 模型评估, Apache Spark, 大数据, 生成式人工智能, NoSQL, 监督学习, Kubernetes, PySpark, Apache Hive, Apache Hadoop, 数据管道, 分布式计算, 应用机器学习, 数据库, Apache Cassandra, IBM 云, MongoDB, 摘录, 机器学习

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    C

    Coursera

    Traverse Trees for ML with DFS & BFS

    您将获得的技能: Classification And Regression Tree (CART), Decision Tree Learning, Classification Algorithms, Java, Java Programming, Machine Learning Algorithms, Supervised Learning, Algorithms, Machine Learning, Data Structures, Software Engineering

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    C

    Coursera

    Automate, Analyze, and Evaluate ML Experiments

    您将获得的技能: MLOps (Machine Learning Operations), Model Evaluation, Key Performance Indicators (KPIs), Business Metrics, Performance Analysis, Performance Measurement, Responsible AI, Test Execution Engine, Performance Metric, Test Automation, Feature Engineering, Verification And Validation, Content Performance Analysis, Machine Learning, Data Ethics, Quality Assessment, Gap Analysis, Cost Benefit Analysis, Research Design, Quantitative Research

    中级 · 课程 · 1-4 周

1…181920…108

总之,以下是 10 最受欢迎的 数学建模 课程

  • IA Para Todos (Español): DeepLearning.AI
  • 机器学习概论: Duke University
  • 人工智能产品管理: Duke University
  • 概率图形模型: Stanford University
  • 在 Google Cloud 上使用 Keras 构建、训练和部署 ML 模型: Google Cloud
  • 产品经理的机器学习基础: Duke University
  • 数据科学速成课: Johns Hopkins University
  • 程序设计与算法: Peking University
  • Design & Secure LLM APIs for Scalability: Coursera
  • NoSQL、大数据和 Spark 基础: IBM

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