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强化学习课程

Reinforcement Learning 课程可以帮助您学习马尔可夫决策过程、奖励系统和策略优化等关键概念。您可以掌握算法设计、模拟环境和评估代理性能方面的技能。许多课程介绍了 TensorFlow 和 OpenAI Gym 等工具,这些工具支持在实际场景中实施和测试强化学习算法。


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    IBM

    IBM Generative AI Engineering

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Large Language Modeling, LangChain, Model Evaluation, Prompt Patterns, Retrieval-Augmented Generation, Data Wrangling, Supervised Learning, LLM Application, Unsupervised Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Exploratory Data Analysis, Generative Model Architectures, Data Analysis, Keras (Neural Network Library), Predictive Modeling, Convolutional Neural Networks, Generative AI, Jupyter, Flask (Web Framework)

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    Optimize AI: Plan, Evaluate, and Learn

    您将获得的技能: Risk Analysis, Risk Management Framework, Decision Making, AI Enablement, Continuous Deployment, Project Management Software, Strategic Decision-Making, Operational Analysis, Release Management, Project Planning, Predictive Modeling, A/B Testing, Business Priorities, Operational Efficiency, Algorithms, Experimentation, Advanced Analytics, Procedure Development, Product Planning, Product Development

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    Coursera

    Automate, Validate, and Promote ML Models Safely

    您将获得的技能: MLOps (Machine Learning Operations), Responsible AI, CI/CD, Model Deployment, Continuous Integration, Continuous Delivery, Continuous Deployment, Cloud Platforms, Model Evaluation, Automation, Data Governance, Data Pipelines, Performance Tuning, Continuous Monitoring, Performance Analysis

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    IBM

    IBM AI 开发人员

    您将获得的技能: 计算机视觉, 检索-增强生成, Python 程序设计, Prompt Engineering, 生成式人工智能, 机器学习, Flask(网络框架), 专业网络, Vibe 编码, 层叠样式表(CSS), 软件开发生命周期, 软件架构, LLM 申请, 数据科学, Jupyter, IBM 云, 软件设计, 大型语言模型, 负责任的人工智能, 提示模式

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    人工智能技能
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    IBM

    IBM 数据分析师

    您将获得的技能: SQL, 微软Excel, 探索性数据分析, 数据叙事, 专业网络, IBM Cognos 分析, Python 程序设计, 生成式人工智能, 数据可视化软件, 模型评估, Jupyter, Pandas(Python 软件包), 数据分析, Matplotlib, 交互式数据可视化, 数据可视化, 网页抓取, 仪表板, 数据整理, 数据清理

    攻读学位

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

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    IBM

    IBM 机器学习入门

    您将获得的技能: 探索性数据分析, 回归分析, 机器学习算法, 统计推理, 机器学习, 降维, 概率与统计, 统计方法, 监督学习, 数据访问, 模型评估, 分类算法, 数据预处理, 无监督学习, 应用机器学习, 数据分析, Scikit-learn (机器学习库), 功能工程, 数据质量, 数据清理

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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    Imperial College London

    机器学习数学

    您将获得的技能: 回归分析, 机器学习算法, 微积分, 线性代数, 降维, 机器学习, 应用数学, Python 程序设计, NumPy, 无监督学习, 概率与统计, Algorithm, 人工神经网络, 高等数学, Jupyter, 数据预处理, 衍生产品, 统计分析, 统计

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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    Pearson

    Learning Deep Learning

    您将获得的技能: Large Language Modeling, Deep Learning, Prompt Engineering, Image Analysis, Model Deployment, Recurrent Neural Networks (RNNs), PyTorch (Machine Learning Library), Convolutional Neural Networks, Tensorflow, Vision Transformer (ViT), LLM Application, Transfer Learning, Computer Vision, Responsible AI, Natural Language Processing, Embeddings, Keras (Neural Network Library), Generative AI, Artificial Neural Networks, Multimodal Prompts

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    IBM

    使用 Python 进行机器学习

    您将获得的技能: 回归分析, 预测建模, 降维, 决策树学习, Python 程序设计, 逻辑回归, 机器学习, 监督学习, 模型评估, 分类算法, Scikit-learn (机器学习库), 无监督学习, 应用机器学习, 数据预处理

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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    什么是数据科学?

    您将获得的技能: 回归分析, 数据叙事, 商业智能, 机器学习, 数据驱动的决策制定, 数据科学, 预测分析, 数据分析, 数据挖掘, 大数据, 商业分析, 深度学习

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    Dartmouth College

    Machine Learning Fundamentals

    您将获得的技能: Supervised Learning, Model Evaluation, Predictive Modeling, Regression Analysis, Machine Learning, Statistical Modeling, Logistic Regression, Probability & Statistics, Classification Algorithms

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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Michigan

    面向所有人的 Python

    您将获得的技能: SQL, 数据结构, 数据库, Network Protocol(网络协议, 文件输入/输出, JSON, Python 程序设计, 计算机编程, 数据库设计, MySQL, 还原式 API, 数据存储, 网页抓取, 关系数据库, 数据处理, 数据可视化, 数据库管理, 编程原则, 网络服务, 数据清理

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  • IBM Generative AI Engineering: IBM
  • Optimize AI: Plan, Evaluate, and Learn: Coursera
  • Automate, Validate, and Promote ML Models Safely: Coursera
  • IBM AI 开发人员: IBM
  • IBM 数据分析师: IBM
  • IBM 机器学习入门: IBM
  • 机器学习数学: Imperial College London
  • Learning Deep Learning: Pearson
  • 使用 Python 进行机器学习: IBM
  • 什么是数据科学?: IBM

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