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应用机器学习课程

应用机器学习课程可以帮助您学习数据预处理、模型选择、Feature Engineering 和 Evaluation 指标。您可以掌握在实际环境中实施算法、优化性能和解释结果的技能。许多课程介绍 Python、TensorFlow 和 Scikit-learn 等工具,这些工具支持开发机器学习模型和应用 AI 技术解决实际问题。


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    DeepLearning.AI

    医学人工智能

    您将获得的技能: 深度学习, 机器学习, 数据分析, 放射诊断学, 预测建模, 数据预处理, 模型评估, 卷积神经网络, 随机森林算法, 临床试验, AI 个性化服务, 治疗计划, 决策树学习, 图像分析, 应用机器学习, 功能工程, 风险模型, 病人治疗, 统计机器学习, 统计分析

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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    DeepLearning.AI

    采用大型语言模型的生成式 AI

    您将获得的技能: 生成式人工智能, Python 程序设计, 机器学习, PyTorch(机器学习库), 模型部署, 负责任的人工智能, 模型评估, Prompt Engineering, 强化学习, 可扩展性, LLM 申请, 大型语言模型, 自然语言处理, 生成模型架构, 应用机器学习

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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    IBM

    面向所有人的人工智能基础

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

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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    Real Madrid Graduate School Universidad Europea

    Future of data and technology in football

    您将获得的技能: Applied Machine Learning, Image Analysis, Computer Vision, Analytics, Real Time Data, AI Enablement, Reinforcement Learning, Large Language Modeling, Advanced Analytics, Data-Driven Decision-Making, AI Workflows, Machine Learning, Artificial Intelligence, Analysis, Automation, Supervised Learning, Natural Language Processing, Data Presentation, Innovation, Data Collection

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    Google Cloud

    Gemini for Network Engineers - 简体中文

    您将获得的技能: Gemini, Google Cloud Platform, Generative AI, Prompt Engineering, Virtual Networking, Virtual Private Networks (VPN), AI Enablement, Network Engineering

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    DeepLearning.AI

    TensorFlow 中的自然语言处理

    您将获得的技能: 生成式人工智能, 机器学习, 数据预处理, 嵌入, 人工神经网络, 递归神经网络 (RNN), 自然语言处理, 应用机器学习, 张力流, 文本挖掘

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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    Coursera

    Improve Accuracy with ML Ensemble Methods

    您将获得的技能: Random Forest Algorithm, Decision Tree Learning, Data Preprocessing, Applied Machine Learning, Jupyter, Classification Algorithms, Java, Sampling (Statistics), Feature Engineering, Model Evaluation, Supervised Learning, Predictive Modeling, Machine Learning, Learning Styles, Program Evaluation, Program Implementation

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    DeepLearning.AI

    用于医学预后的人工智能

    您将获得的技能: 概率与统计, 机器学习, 模型评估, 逻辑回归, 深度学习, 预测建模, 数据预处理, 随机森林算法, 统计机器学习, 决策树学习, 应用机器学习, 功能工程, 风险模型, 统计分析

    4.7
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    Stanford University

    医疗保健领域的人工智能

    您将获得的技能: 机器学习, 卫生系统, 数据伦理, 模型评估, 负责任的人工智能, 模型部署, 健康信息学, 临床研究伦理, 临床研究, 医疗保健, 医疗保健行业知识, 医疗保健伦理, 应用机器学习, 临床数据管理, 人工智能, 管理式医疗, 功能工程, 非结构化数据, 数据挖掘, 药品

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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    IBM

    面向数据科学家的生成式人工智能

    您将获得的技能: 生成式人工智能, 机器学习, 深度学习, AI 工作流程, 数据科学, 负责任的人工智能, 预测建模, 数据预处理, 数据伦理, Prompt Engineering, 探索性数据分析, 数据综合, 原型设计, 数据分析, 功能工程, AI 赋能, 人工智能和机器学习(AI/ML), ChatGPT, 提示模式, 数据可视化

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    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    Duke University

    人工智能产品管理

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

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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    Coursera

    Data Science Beyond the Basics (ML+DS)

    您将获得的技能: Generative AI, Model Evaluation, Supervised Learning, Generative Model Architectures, AWS SageMaker, Recurrent Neural Networks (RNNs), Unsupervised Learning, Data Preprocessing, Large Language Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, LLM Application, Applied Machine Learning, Deep Learning, A/B Testing, Transfer Learning, Python Programming, Machine Learning, Data Analysis, AWS CloudFormation, AI Personalization

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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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  • 医学人工智能: DeepLearning.AI
  • 采用大型语言模型的生成式 AI: DeepLearning.AI
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您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
Tensorflow (32)
深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
统计分类 (17)
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代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
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