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  • Introduction To Machine Learning

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    University of California San Diego

    计算机科学离散数学入门

    您将获得的技能: 图论, 贝叶斯统计, 算术, 密码学, 网络安全, 概率分布, Encryption, Python 程序设计, 计算逻辑, Algorithm, 数据结构, 计算思维, 演绎推理, 概率, 组合学, 网络分析, 公钥加密标准(PKCS), 可视化(计算机制图), 逻辑推理, 理论计算机科学

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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    使用 PyTorch 进行深度学习

    您将获得的技能: 模型评估, PyTorch(机器学习库), 卷积神经网络, 监督学习, Machine Learning 方法, 人工神经网络, 分类算法, 逻辑回归, 应用机器学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 深度学习

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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    构建机器学习项目

    您将获得的技能: 机器学习, 模型评估, AI 产品战略, 调试, 迁移学习, AI 工作流程, 数据驱动的决策制定, 性能调整, 人工智能和机器学习(AI/ML), 深度学习, 应用机器学习

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    Google Cloud

    生成式人工智能简介

    您将获得的技能: 生成式人工智能, Google 云端平台, Machine Learning 方法, 人工智能

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    N

    NVIDIA

    Introduction to Networking

    您将获得的技能: OSI Models, TCP/IP, Data Centers, Network Protocols, Network Infrastructure, Local Area Networks, General Networking, Network Architecture, Computer Networking, Network Planning And Design, Network Switches, System Requirements

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    University of Colorado Boulder

    嵌入式系统软件和开发环境简介

    您将获得的技能: 软件配置管理, 软件设计, 开发环境, 计算机结构, Git(版本控制系统), 硬件架构, 嵌入式系统, 软件开发工具, C(编程语言), 调试, 版本控制, 软件技术审查, 构建工具, 嵌入式软件

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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    IBM

    有监督的机器学习:回归

    您将获得的技能: 机器学习, 模型评估, 预测建模, 统计分析, 数据预处理, 测试数据, 机器学习算法, 分类算法, 回归分析, 统计建模, 逻辑回归, 应用机器学习, 性能指标, 监督学习, 功能工程

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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    University of Pennsylvania

    加密货币与区块链:数字货币简介

    您将获得的技能: 密码学, 财务分析, Encryption, 投资组合管理, 风险分析, 金融科技, 数字资产, 新兴技术, 资产管理, 投资组合风险, 区块链, 金融, 支付系统, 投资, 金融市场

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    混合 · 课程 · 1-4 周

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    C

    Columbia University

    决策和强化学习

    您将获得的技能: 机器学习, 概率分布, 强化学习, 模拟, Algorithm, 统计方法, 马尔可夫模型, 决策支持系统, 人工智能和机器学习(AI/ML), 深度学习

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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    Duke University

    管理机器学习项目

    您将获得的技能: 市场机遇, 机器学习, 模型评估, 数据预处理, 数据科学, MLOps(机器学习 Operator), 项目管理, 数据收集, 项目管理生命周期, 技术管理, 系统设计, 数据管道, 模型部署, 数据质量, 人工智能和机器学习(AI/ML), 数据清理, 软件开发方法, 技术解决方案, 数据管理, 应用机器学习

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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    Intel

    实用深度学习入门

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 自然语言处理, Machine Learning 方法, 计算机视觉, 强化学习, 迁移学习, 人工神经网络, 递归神经网络 (RNN), 生成对抗网络 (GAN), 可扩展性, 性能调整, 深度学习

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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    University of California, Irvine

    物联网和嵌入式系统简介

    您将获得的技能: 硬件架构, 物联网, Network Protocol(网络协议, 计算机硬件, 嵌入式系统, 网络架构, 无线网络, 嵌入式软件

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  • 计算机科学离散数学入门: University of California San Diego
  • 使用 PyTorch 进行深度学习: IBM
  • 构建机器学习项目: DeepLearning.AI
  • 生成式人工智能简介: Google Cloud
  • Introduction to Networking: NVIDIA
  • 嵌入式系统软件和开发环境简介: University of Colorado Boulder
  • 有监督的机器学习:回归: IBM
  • 加密货币与区块链:数字货币简介: University of Pennsylvania
  • 决策和强化学习: Columbia University
  • 管理机器学习项目: Duke University

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