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    G

    Google Cloud

    谷歌云上的推荐系统

    您将获得的技能: Google 云端平台, 无监督学习, 机器学习, 嵌入, 数据预处理, 人工智能和机器学习(AI/ML), 强化学习, 深度学习, 功能工程, 应用机器学习, Machine Learning 方法, 机器学习算法, AI 个性化服务, 人工神经网络, Algorithm

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    484 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

  • I

    IBM

    使用 Apache Spark 在大数据上进行可扩展机器学习

    您将获得的技能: 描述性统计, 模型评估, 机器学习, 数据存储技术, 数据预处理, 统计方法, 大数据, 数据存储, 数据科学, 分布式计算, 应用机器学习, Machine Learning 方法, 数据处理, Apache Spark, 机器学习算法, PySpark

    3.8
    评分, 3.8 星,最高 5 星
    ·
    1251 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • D

    Duke University

    Introduction to Retrieval Augmented Generation (RAG)

    您将获得的技能: Retrieval-Augmented Generation, Vector Databases, Embeddings, OpenAI API, Data Import/Export, Pandas (Python Package), Generative AI, Application Programming Interface (API), Data Manipulation, Large Language Modeling, Python Programming, Machine Learning

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

    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

  • 状态:预览
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    P

    Peking University

    操作系统与虚拟化安全

    您将获得的技能: IT Security Architecture, Security Engineering, Computer Security, Threat Modeling, Information Systems Security, Operating Systems, Security Controls, Infrastructure Security, Secure Coding, Security Requirements Analysis, Virtualization, Security Testing, Virtual Machines

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
    ·
    13 条评论

    中级 · 课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费
    免费
    D

    Duke University

    GenAI Basics - How LLMs Work

    您将获得的技能: Large Language Modeling, Generative AI, Machine Learning, Applied Machine Learning, Artificial Intelligence, Data Science

    3.9
    评分, 3.9 星,最高 5 星
    ·
    34 条评论

    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

  • 状态:免费试用
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    I

    Intel

    AI Essentials

    您将获得的技能: Artificial Intelligence, AI Enablement, Discussion Facilitation, Company, Product, and Service Knowledge, Responsible AI, Machine Learning, Data Analysis, Business Research, B2B Sales

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    D

    DeepLearning.AI

    基于浏览器的 TensorFlow.js 模型

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 模型部署, 机器学习, Javascript, 计算机视觉, JSON, 迁移学习, 应用机器学习, 数据转换, 实时数据, 数据处理, 网络应用, 张力流, 图像分析, 人工神经网络

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1009 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    深度学习和强化学习

    您将获得的技能: 模型评估, 卷积神经网络, 计算机视觉, 人工智能和机器学习(AI/ML), 机器学习, 无监督学习, 强化学习, 降维, 深度学习, 自动编码器, 迁移学习, 生成对抗网络 (GAN), 生成式人工智能, Machine Learning 方法, Keras(神经网络库), 递归神经网络 (RNN), 人工神经网络

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    MathWorks

    MathWorks Computer Vision Engineer

    您将获得的技能: Computer Vision, Model Evaluation, Image Analysis, Model Deployment, Anomaly Detection, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Deep Learning, Machine Learning Methods, Image Quality, Data Preprocessing, Artificial Neural Networks, Matlab, Applied Machine Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Machine Learning, Classification Algorithms, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Traffic Flow Optimization, Data Visualization

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    在营销中应用数据分析

    您将获得的技能: 高级分析, 机器学习, 数据分析, 数字化营销, 客户分析, 留住客户, 分析, 社交网络分析, 营销策略与技巧, 营销分析, 预测分析, 生成式人工智能, 预测建模, 市场分析, 营销, AI 个性化服务, 文本挖掘, 营销效果, 客户洞察, 数据伦理

    攻读学位

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    191 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    N

    Nanjing University

    软件测试 (Software Testing)

    您将获得的技能: Software Testing, White-Box Testing, Functional Testing, System Testing, JUnit, Performance Testing, Debugging, Unit Testing, Test Automation, Test Case, Integration Testing, Selenium (Software), Mobile Development Tools

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    Università Bocconi

    创新管理的科学方法

    您将获得的技能: 创新, 机器学习, A/B 测试, 案例研究, 数据分析, 回归分析, 业务指标, 战略决策, 相关性分析, 大数据, 统计分析, 概率, 数据驱动的决策制定

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

1…414243…112

总之,以下是 10 最受欢迎的 应用机器学习 课程

  • 谷歌云上的推荐系统: Google Cloud
  • 使用 Apache Spark 在大数据上进行可扩展机器学习: IBM
  • Introduction to Retrieval Augmented Generation (RAG): Duke University
  • 操作系统与虚拟化安全: Peking University
  • GenAI Basics - How LLMs Work: Duke University
  • AI Essentials : Intel
  • 基于浏览器的 TensorFlow.js 模型: DeepLearning.AI
  • 深度学习和强化学习: IBM
  • MathWorks Computer Vision Engineer: MathWorks
  • 在营销中应用数据分析: University of Illinois Urbana-Champaign

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