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人工智能课程

人工智能课程可以帮助您学习机器学习算法、自然语言处理、计算机视觉和神经网络。您可以培养数据分析、预测建模和使用 AI 技术自动执行任务方面的技能。许多课程介绍了 TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-learn 等工具,这些工具支持实施 AI 解决方案和开发利用这些先进技术的应用程序。


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    T

    Tableau Learning Partner

    Tableau 简介

    您将获得的技能: 仪表板, 数据操作, 商业智能, 数据可视化软件, 交互式数据可视化, 数据预处理, Tableau 软件, 数据整合, 性能调整, 商业分析, 数据清理

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Virginia

    人工智能经济学

    您将获得的技能: 劳动关系, 创新, 社会经济学, 市场动态, 经济学, 增长战略, 代理系统, 自动化, 新兴技术, 理论计算机科学, 经济发展, 公共政策, 政策分析, 人工智能

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

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Minnesota

    推荐系统

    您将获得的技能: 模型评估, 数据收集, 机器学习算法, 电子表格软件, A/B 测试, 预测建模, 业务指标, 探索性数据分析, 机器学习, 制定基准, 降维, 分析, 分类学, 预测分析, 决策支持系统, 绩效衡量, AI 个性化服务, 性能指标, 应用机器学习, Data Validation

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    831 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    L

    LearnKartS

    No-Code Web Mastery: WordPress, Shopify, Wix & More

    您将获得的技能: Web Analytics, Supplier Management, E-Commerce, WordPress, No-Code Development, Search Engine Optimization, Blogs, Web Design, Content Management Systems, Order Management Systems, Shipping and Receiving

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    E

    Eindhoven University of Technology

    流程挖掘:数据科学在行动

    您将获得的技能: 模型评估, 数据驱动的决策制定, 数据科学, 工艺优化, 数据处理, 验证和确认, 运行分析, 性能分析, 实时数据, 流程改进, 业务过程, 业务流程管理, 数据挖掘, 业务流程建模, 过程分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1262 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    W

    Wesleyan University

    数据分析与解释

    您将获得的技能: 机器学习, 统计, 数据操作, 描述性统计, 逻辑回归, 统计假设检验, 数据分析, 模型评估, 探索性数据分析, 数据叙事, 分类与回归树 (CART), 回归分析, 决策树学习, 数据管理, 数据展示, 数据扫盲, 相关性分析, 统计软件, 数据可视化, 统计分析

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    1377 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    S

    Scrimba

    学习人工智能代理

    您将获得的技能: 人机交互, Prompt Engineering, 代理系统, 生成式 AI 代理, 人工智能, 工具调用, OpenAI, 用户界面和用户体验(UI/UX)设计

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    会计数据分析

    您将获得的技能: Python 程序设计, 数据操作, 数据可视化软件, 机器学习, 模型评估, 分类算法, 机器学习算法, Matplotlib, 预测建模, 数据预处理, Tableau 软件, Scikit-learn (机器学习库), Excel 宏, 探索性数据分析, Pandas(Python 软件包), Jupyter, 数据展示, 数据扫盲, 无监督学习, 数据可视化

    攻读学位

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

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Maryland, College Park

    Cybersecurity: Overlooked Threats to Your Strategy

    您将获得的技能: Cyber Security Strategy, Cybersecurity, Threat Modeling, Threat Management, Cyber Risk, Cyber Attacks, Security Awareness, Cyber Security Policies, Computer Security, Malware Protection, Information Systems Security, Infrastructure Security, Public Safety and National Security, Human Factors (Security), Data Security, Risk Management

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    生成式人工智能和 LLM:架构和数据准备

    您将获得的技能: 生成式人工智能, 数据预处理, PyTorch(机器学习库), 数据管道, 递归神经网络 (RNN), 大型语言模型, 生成对抗网络 (GAN), 人工智能, 生成模型架构, 自然语言处理, 拥抱的脸

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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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, 机器学习, Algorithm, 贝叶斯网络, 机器学习算法, 统计推理, 统计建模, 决策支持系统, 概率分布, 马尔可夫模型, 网络模型, 计算思维, 网络分析, 图论, 抽样(统计), 自然语言处理, 应用机器学习, Machine Learning 方法, 统计方法

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1547 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    UBITS

    Introducción a la inteligencia emocional

    您将获得的技能: Emotional Intelligence, Personal Development, Empathy & Emotional Intelligence, Self-Awareness, Persistence, Self-Motivation, Adaptability, Resilience, Interpersonal Communications, Cultural Diversity, Communication, Decision Making

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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总之,以下是 10 最受欢迎的 artificial intelligence 课程

  • Tableau 简介: Tableau Learning Partner
  • 人工智能经济学: University of Virginia
  • 推荐系统: University of Minnesota
  • No-Code Web Mastery: WordPress, Shopify, Wix & More: LearnKartS
  • 流程挖掘:数据科学在行动: Eindhoven University of Technology
  • 数据分析与解释: Wesleyan University
  • 学习人工智能代理: Scrimba
  • 会计数据分析: University of Illinois Urbana-Champaign
  • Cybersecurity: Overlooked Threats to Your Strategy: University of Maryland, College Park
  • 生成式人工智能和 LLM:架构和数据准备: IBM

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