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“心理学” 的结果

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    IBM

    IBM AI 开发人员

    您将获得的技能: 机器学习, 数据导入/导出, LangChain, 单元测试, 大型语言模型, 层叠样式表(CSS), 负责任的人工智能, 软件设计, 工程软件, Python 程序设计, 数据科学, 响应式网页设计, 软件开发生命周期, Flask(网络框架), Prompt Engineering, 软件开发方法, 软件架构, 生成式人工智能, LLM 申请, 提示模式

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    IBM

    面向所有人的人工智能基础

    您将获得的技能: 自助服务技术, 机器学习, 应用程序部署, 人工智能, 负责任的人工智能, 工作流程管理, ChatGPT, 数据科学, 人工智能和机器学习(AI/ML), 业务工作流程分析, LLM 申请, AI 产品战略, 自然语言处理, 生成式人工智能, IBM 云, Prompt Engineering, 提示模式, 行动导向, 无代码开发, 深度学习

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    监督式机器学习:回归与分类

    您将获得的技能: 机器学习, 分类与回归树 (CART), 人工智能, 监督学习, 统计建模, 回归分析, 数据转换, NumPy, 应用机器学习, 预测建模, Python 程序设计, Jupyter, 功能工程, Scikit-learn (机器学习库)

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    多位教师

    Data Science Foundations

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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    IBM

    应用数据科学

    您将获得的技能: 数据整理, 交互式数据可视化, 探索性数据分析, 机器学习, 数据清理, 数据导入/导出, Pandas(Python 软件包), 数据分析, 数据转换, 数据操作, 编程原则, 数据可视化软件, Matplotlib, 预测建模, 数据科学, Python 程序设计, 仪表板, 网页抓取, Plotly, 数据可视化

    攻读学位

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    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    神经网络与深度学习

    您将获得的技能: 机器学习, 线性代数, 人工智能, 监督学习, 人工神经网络, Python 程序设计, 微积分, 深度学习

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    IBM

    什么是数据科学?

    您将获得的技能: 机器学习, 人工智能, 云计算, 数据分析, 数据扫盲, 数字化转型, 数据驱动的决策制定, 数据挖掘, 数据科学, 大数据, 深度学习

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    運用 Gemini Code Assist 簡化應用程式開發作業

    您将获得的技能: Google Gemini, Software Development Tools, Integrated Development Environments, Unit Testing, Code Review, Application Development, Software Documentation, Maintainability, Software Testing

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    Google

    Google Advanced Data Analytics

    您将获得的技能: Data Storytelling, Data Visualization, Data Ethics, Exploratory Data Analysis, Sampling (Statistics), Data Presentation, Data Visualization Software, Feature Engineering, Regression Analysis, Descriptive Statistics, Statistical Hypothesis Testing, Advanced Analytics, Data Analysis, Tableau Software, Data Science, Statistical Analysis, Machine Learning, Object Oriented Programming (OOP), Interviewing Skills, Python Programming

    攻读学位

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    高级设置 · 专业证书 · 3-6 个月

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    DeepLearning.AI

    AI For Everyone (すべての人のためのAIリテラシー講座)

    您将获得的技能: AI Product Strategy, Artificial Intelligence, Artificial Neural Networks, Digital Transformation, Deep Learning, Technical Management, Computer Vision, Machine Learning, Responsible AI, Project Implementation, Data Science

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    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    Johns Hopkins University

    数据科学

    您将获得的技能: 数据整理, 探索性数据分析, 机器学习, 交互式数据可视化, 回归分析, 数据清理, GitHub, 统计推理, 绘图(图形), 数据操作, Rmarkdown, 机器学习算法, 数据科学, 预测建模, 闪亮(R 套件), 统计假设检验, 统计分析, 版本控制, Plotly, R 语言程序设计(中文版)

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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    Google

    Google Prompting Essentials

    您将获得的技能: Data Visualization, Multimodal Prompts, Prompt Engineering, Data Presentation, Prompt Patterns, Graphing, Generative AI Agents, Generative AI, Timelines, LLM Application, ChatGPT, Artificial Intelligence, Complex Problem Solving, Ideation, Business Correspondence, Report Writing, Solution Design, Critical Thinking, Document Management, Machine Learning

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    初级 · 专项课程 · 1-4 周

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  • IBM AI 开发人员: IBM
  • 面向所有人的人工智能基础: IBM
  • 监督式机器学习:回归与分类: DeepLearning.AI
  • Data Science Foundations: IBM
  • 应用数据科学: IBM
  • 神经网络与深度学习: DeepLearning.AI
  • 什么是数据科学?: IBM
  • 運用 Gemini Code Assist 簡化應用程式開發作業: Google Cloud
  • Google Advanced Data Analytics: Google
  • AI For Everyone (すべての人のためのAIリテラシー講座): DeepLearning.AI

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