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    Real Madrid Graduate School Universidad Europea

    Theoretical Bases of Health and Injury Management

    您将获得的技能: Kinesiology, Applied Machine Learning, Bayesian Network, Machine Learning, Data-Driven Decision-Making, Epidemiology, Load Balancing, Health Education, Data Integration, Systems Engineering, Psychological Evaluations

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Alberta

    强化学习

    您将获得的技能: 人工智能, 模型评估, 抽样(统计), 人工智能和机器学习(AI/ML), 模拟, 监督学习, 马尔可夫模型, 深度学习, 强化学习, 功能工程, Algorithm, 机器学习算法, 线性代数, 伪代码, 性能调整, 人工神经网络, 概率分布, 机器学习, 性能测试

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    Nanjing University

    用Python玩转数据 Data Processing Using Python

    您将获得的技能: Data Analysis, Statistical Analysis, Financial Data, Data Presentation, Data Processing, User Interface (UI), Object Oriented Programming (OOP), Data Capture, Pandas (Python Package), NumPy, Python Programming, Graphical Tools, Data Manipulation, Matplotlib, Data Preprocessing

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Macquarie University

    面向教师的人工智能(AI)教育

    您将获得的技能: 数据驱动的决策制定, 人工智能, 负责任的人工智能, 数据伦理, 道德标准与行为, Algorithm, 人工智能和机器学习(AI/ML), 数据扫盲, 设计思维, 数据质量, 计算机编程, 创造力, 数字教学法, 机器学习, 计算思维, 计算机科学

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    序列、时间序列和预测

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 预测建模, 预测, 数据预处理, 应用机器学习, 递归神经网络 (RNN), 人工神经网络, 深度学习, 张力流, 时间序列分析和预测, 机器学习

    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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    Google

    Google Advanced Data Analytics Capstone

    您将获得的技能: Data Visualization, Regression Analysis, Data Storytelling, Advanced Analytics, Statistical Analysis, Data Analysis, Business Analysis, Project Design, Python Programming, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence, Machine Learning, Portfolio Management

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    Google Cloud

    谷歌云上的人工智能和机器学习简介

    您将获得的技能: 人工智能, 生成式人工智能, Google 云端平台, 模型部署, 监督学习, Prompt Engineering, MLOps(机器学习 Operator), AI 工作流程, 云基础设施, 张力流, 大数据, 机器学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Microsoft

    微软 Azure AI 基础 AI-900 考试准备

    您将获得的技能: 人工智能, 负责任的人工智能, 异常检测, 分类算法, 模型部署, 自然语言处理, 预测建模, 人工智能和机器学习(AI/ML), 数据伦理, AI 赋能, MLOps(机器学习 Operator), 应用机器学习, 计算机视觉, 无监督学习, 微软 Azure, 图像分析, AI 工作流程, 无代码开发, 回归分析, 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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    D

    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, 自然语言处理, 文本挖掘, 应用机器学习, 嵌入, 数据预处理, 人工神经网络, 张力流, 机器学习, 递归神经网络 (RNN)

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    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: Apache Hadoop, 生成式人工智能, 数据库, 模型评估, 监督学习, Apache Cassandra, MongoDB, Apache Spark, 分布式计算, 机器学习算法, 数据管道, PySpark, 应用机器学习, NoSQL, Apache Hive, Kubernetes, 摘录, IBM 云, 大数据, 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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    D

    Duke University

    生成式人工智能简介

    您将获得的技能: Python 程序设计, 拥抱的脸, 生成式人工智能, 应用编程接口 (API), 负责任的人工智能, 检索-增强生成, Prompt Engineering, Microsoft Copilot, OpenAI 应用程序接口, ChatGPT, 大型语言模型, OpenAI, 机器学习

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    Google Cloud

    生成式 AI 应用:改变工作方式

    您将获得的技能: Google Gemini, Retrieval-Augmented Generation, Generative AI, Google Workspace, AI Workflows, Prompt Engineering, Google Cloud Platform, Google Docs, Gmail, Enterprise Security, Large Language Modeling

    初级 · 课程 · 1-4 周

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  • 强化学习: University of Alberta
  • 用Python玩转数据 Data Processing Using Python: Nanjing University
  • 面向教师的人工智能(AI)教育: Macquarie University
  • 序列、时间序列和预测: DeepLearning.AI
  • Google Advanced Data Analytics Capstone: Google
  • 谷歌云上的人工智能和机器学习简介: Google Cloud
  • 微软 Azure AI 基础 AI-900 考试准备: Microsoft
  • TensorFlow 中的自然语言处理: DeepLearning.AI
  • NoSQL、大数据和 Spark 基础: IBM

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