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强化学习课程

Reinforcement Learning 课程可以帮助您学习马尔可夫决策过程、奖励系统和策略优化等关键概念。您可以掌握算法设计、模拟环境和评估代理性能方面的技能。许多课程介绍了 TensorFlow 和 OpenAI Gym 等工具,这些工具支持在实际场景中实施和测试强化学习算法。


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    U

    University of California, Irvine

    学习英语:初级语法

    您将获得的技能: 语言能力, 语法, 英语, 语言学习, 词汇

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    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    IBM Generative AI Engineering

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Large Language Modeling, LangChain, Model Evaluation, Prompt Patterns, Retrieval-Augmented Generation, Data Wrangling, Supervised Learning, LLM Application, Unsupervised Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Exploratory Data Analysis, Generative Model Architectures, Data Analysis, Keras (Neural Network Library), Predictive Modeling, Convolutional Neural Networks, Generative AI, Jupyter, Flask (Web Framework)

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    C

    Coursera

    Optimize AI: Plan, Evaluate, and Learn

    您将获得的技能: Risk Analysis, Risk Management Framework, Decision Making, AI Enablement, Continuous Deployment, Project Management Software, Strategic Decision-Making, Operational Analysis, Release Management, Project Planning, Predictive Modeling, A/B Testing, Business Priorities, Operational Efficiency, Algorithms, Experimentation, Advanced Analytics, Procedure Development, Product Planning, Product Development

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Michigan

    面向所有人的 Python

    您将获得的技能: Network Protocol(网络协议, 文件输入/输出, 数据处理, MySQL, 数据库, JSON, 还原式 API, 数据结构, 数据库管理, 数据清理, 计算机编程, Python 程序设计, SQL, 关系数据库, 数据可视化, 网页抓取, 编程原则, 数据存储, 数据库设计, 网络服务

    攻读学位

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    C

    Coursera

    Automate, Validate, and Promote ML Models Safely

    您将获得的技能: MLOps (Machine Learning Operations), Responsible AI, CI/CD, Model Deployment, Continuous Integration, Continuous Delivery, Continuous Deployment, Cloud Platforms, Model Evaluation, Automation, Data Governance, Data Pipelines, Performance Tuning, Continuous Monitoring, Performance Analysis

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    使用 Python 进行机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 分类算法, Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, 降维, 模型评估, 回归分析, 无监督学习, 决策树学习, Python 程序设计, 逻辑回归, 应用机器学习, 预测建模, 数据预处理

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    1.8万 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM 数据分析师

    您将获得的技能: 数据叙事, 数据可视化软件, Pandas(Python 软件包), IBM Cognos 分析, 微软Excel, 数据整理, Matplotlib, 生成式人工智能, 专业网络, 数据清理, 模型评估, Jupyter, 数据分析, 交互式数据可视化, Python 程序设计, SQL, 数据可视化, 探索性数据分析, 仪表板, 网页抓取

    攻读学位

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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    IBM 机器学习入门

    您将获得的技能: 机器学习, 统计方法, 机器学习算法, 分类算法, 概率与统计, Scikit-learn (机器学习库), 降维, 监督学习, 数据清理, 模型评估, 回归分析, 数据访问, 统计推理, 数据质量, 数据预处理, 无监督学习, 应用机器学习, 探索性数据分析, 数据分析, 功能工程

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

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    Imperial College London

    机器学习数学

    您将获得的技能: 机器学习, 机器学习算法, 统计, 微积分, 概率与统计, Algorithm, 降维, NumPy, 回归分析, 人工神经网络, 数据预处理, 应用数学, 衍生产品, Python 程序设计, Jupyter, 统计分析, 线性代数, 无监督学习, 高等数学

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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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    Pearson

    Learning Deep Learning

    您将获得的技能: Large Language Modeling, Deep Learning, Prompt Engineering, Image Analysis, Model Deployment, Recurrent Neural Networks (RNNs), PyTorch (Machine Learning Library), Convolutional Neural Networks, Tensorflow, Vision Transformer (ViT), LLM Application, Transfer Learning, Computer Vision, Responsible AI, Natural Language Processing, Embeddings, Keras (Neural Network Library), Generative AI, Artificial Neural Networks, Multimodal Prompts

    中级 · 专项课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    什么是数据科学?

    您将获得的技能: 数据叙事, 机器学习, 数据科学, 大数据, 商业智能, 深度学习, 数据驱动的决策制定, 回归分析, 预测分析, 商业分析, 数据挖掘, 数据分析

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

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    IBM

    使用 Keras 的深度学习和神经网络简介

    您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), 卷积神经网络, 机器学习, 机器学习算法, 自动编码器, 迁移学习, 计算机视觉, Algorithm, 监督学习, 模型评估, 回归分析, 人工神经网络, Keras(神经网络库), 递归神经网络 (RNN), 应用机器学习, 深度学习, 张力流, 图像分析

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

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fundamentals of reinforcement learning
deep learning and reinforcement learning
reinforcement learning from human feedback
1…456…545

总之,以下是 10 最受欢迎的 reinforcement learning 课程

  • 学习英语:初级语法: University of California, Irvine
  • IBM Generative AI Engineering: IBM
  • Optimize AI: Plan, Evaluate, and Learn: Coursera
  • 面向所有人的 Python: University of Michigan
  • Automate, Validate, and Promote ML Models Safely: Coursera
  • 使用 Python 进行机器学习: IBM
  • IBM 数据分析师: IBM
  • IBM 机器学习入门: IBM
  • 机器学习数学: Imperial College London
  • Learning Deep Learning: Pearson

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)
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代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
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