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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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热门应用机器学习课程和认证


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    C

    Coursera

    Design & Secure LLM APIs for Scalability

    您将获得的技能: API Design, Cloud API, Amazon CloudWatch, AI Security, 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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    U

    Universitat Politècnica de València

    Introducción a R para ciencia de datos

    您将获得的技能: R Programming, R (Software), Statistical Analysis, Ggplot2, Data Import/Export, Statistical Methods, Data Structures, Programming Principles, Data Preprocessing, Data Science, Model Evaluation, Machine Learning, Data Manipulation, Exploratory Data Analysis, Data Visualization Software

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    Generative AI for Program Managers

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Prompt Patterns, ChatGPT, Generative AI, Responsible AI, Program Management, Risk Management, Stakeholder Engagement, AI Enablement, Project Management Institute (PMI) Methodology, Stakeholder Analysis, Strategic Decision-Making, Business Risk Management, Strategic Planning, Prototyping, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Product Lifecycle Management, AI Workflows, Deep Learning, Governance

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    1.1万 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    E

    Edureka

    生成式人工智能基础

    您将获得的技能: 生成对抗网络 (GAN), 自动编码器, 应用机器学习

    3.9
    评分, 3.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    M

    Microsoft

    使用 Azure Databricks 执行数据科学

    您将获得的技能: 探索性数据分析, 微软 Azure, PySpark, 数据处理, 数据库, 分布式计算, 机器学习, 模型评估, 大数据, 机器学习软件, 深度学习, Apache Spark, 数据转换, MLOps(机器学习 Operator), 模型部署, 回归分析

    3.2
    评分, 3.2 星,最高 5 星
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    78 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    L

    LearnQuest

    用于科学研究的人工智能

    您将获得的技能: 探索性数据分析, 分类算法, 数据操作, 数据清理, Pandas(Python 软件包), 数据预处理, 张力流, 机器学习, NumPy, 降维, 数据转换, 人工神经网络, 数据科学, Scikit-learn (机器学习库), 模型评估, 应用机器学习, 随机森林算法, Keras(神经网络库), 功能工程, 生物信息学

    3.2
    评分, 3.2 星,最高 5 星
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    82 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    GPU 编程

    您将获得的技能: C 和 C++, C++(编程语言), 分布式计算, 数学软件, 面向数据的编程, 数据处理, 机器学习, 卷积神经网络, 数值分析, 计算机图形学, 深度学习, 人工神经网络, 可扩展性, 线性代数, 系统编程, 性能调整, 数字信号处理, 编程原则, 计算机结构, 图像分析

    攻读学位

    2.8
    评分, 2.8 星,最高 5 星
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    184 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    UNSW Sydney (The University of New South Wales)

    遥感图像采集、分析和应用

    您将获得的技能: 计算机视觉, 分类算法, 无监督学习, 卷积神经网络, 机器学习, 降维, 深度学习, 人工神经网络, 地理空间信息与技术, Machine Learning 方法, 功能工程, 图像分析, 空间分析, 监督学习, 概率与统计

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    179 条评论

    中级 · 课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    构建更好的生成对抗网络 (GAN)

    您将获得的技能: 生成对抗网络 (GAN), 机器学习, 数据伦理, 生成式人工智能, 负责任的人工智能, 无监督学习, PyTorch(机器学习库), 图像质量, 生成模型架构, 模型评估

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    Generative AI for Mobile App Developers

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Prompt Patterns, ChatGPT, Generative AI, Large Language Modeling, Responsible AI, AI Personalization, Mobile Development, AI Security, Anthropic Claude, Artificial Intelligence, Software Development Tools, Software Testing, Apple iOS, AI Product Strategy, Test Automation, Software Development, DevSecOps, Prototyping, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    1.1万 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    数据工程基础

    您将获得的技能: Python 程序设计, 关系数据库, 数据管道, 数据库, MySQL, 存储过程, 数据库管理, 数据仓库, IBM DB2, Data Governance, 数据转换, 大数据, 网页抓取, SQL, 数据存储, 编程原则, 数据库设计, 数据导入/导出, 摘录, 数据架构

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    5.9万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    构建基本的生成对抗网络 (GAN)

    您将获得的技能: 生成对抗网络 (GAN), 无监督学习, PyTorch(机器学习库), 负责任的人工智能, 数据伦理, 人工神经网络, 深度学习, 卷积神经网络, 生成模型架构, 图像分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2002 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

1…929394…583

总之,以下是 10 最受欢迎的 applied machine learning 课程

  • Design & Secure LLM APIs for Scalability: Coursera
  • Introducción a R para ciencia de datos: Universitat Politècnica de València
  • Generative AI for Program Managers: IBM
  • 生成式人工智能基础: Edureka
  • 使用 Azure Databricks 执行数据科学: Microsoft
  • 用于科学研究的人工智能: LearnQuest
  • GPU 编程: Johns Hopkins University
  • 遥感图像采集、分析和应用: UNSW Sydney (The University of New South Wales)
  • 构建更好的生成对抗网络 (GAN): DeepLearning.AI
  • Generative AI for Mobile App Developers: IBM

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)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
Numpy (9)

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技能

  • 人工智能(AI)
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  • 生成式人工智能(GenAI)
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  • Microsoft Power BI
  • 项目管理
  • Python

证书与课程

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  • 谷歌 IT 支持证书
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  • IBM Data Science 证书
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