All current Machine Learning Courses courses in 2024
1795 कोर्स
Essentials of Prompt Engineering (Indonesian)
Essentials of Prompt Engineering (Indonesian)
Dalam kursus ini, Anda akan diperkenalkan dengan dasar-dasar pembuatan petunjuk yang efektif. Anda akan mendapatkan pemahaman tentang cara memperbaiki dan mengoptimalkan petunjuk untuk berbagai kasus penggunaan. Anda juga akan mengeksplorasi teknik seperti zero-shot, few-shot, dan chain-.
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AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Japanese)
AWS ML Engineer Associate Curriculum のこの入門コースでは、機械学習 (ML) の基礎を復習し、ML と AI の進化について確認します。ML ライフサイクルの最初のステップとして、ビジネス目標を特定し、そのビジネス目標に基づいて ML の問題を定式化します。最後に、ML モデルの構築、トレーニング、デプロイに使用できるフルマネージド型 AWS サービスである Amazon SageMak.
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AWS ML Visão geral do curso de engenheiro associado (Português) | AWS ML Engineer Associate Curriculum Overview (Portuguese)
Neste curso introdutório à grade curricular de engenheiros de ML associados da AWS, você analisa os conceitos básicos de machine learning (ML) e examina a evolução do machine learning e da IA. Você explora as primeiras etapas do ciclo de vida do ML, identificando uma meta de negócios e formulando um problema de ML com base nessa meta de negócios. F.
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Introduction to Machine Learning: Art of the Possible (Indonesian)
Introduction to Machine Learning: Art of the Possible (Indonesian)
Kursus digital ini dirancang untuk membantu para pengambil keputusan bisnis dalam memahami hal-hal mendasar dari machine learning (ML).
Tingkat kursus: Dasar
Durasi: 30 menit
Catatan: Kursus ini memiliki transkrip/subtitle lokal. Narasi disampaikan dalam bahasa Inggris. Untuk.
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Amazon Q Introduction (Thai)
Amazon Q Introduction (Thai)
หลักสูตรนี้ให้ภาพรวมระดับสูงของ Amazon Q ซึ่งเป็นผู้ช่วยที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) ช่วยสร้าง คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับกรณีใช้งานและข้อดีของการเชื่อมโยง Amazon Q กับข้อมูล โค้ด และระบบของบริษัทของคุณ นอกจากนี้คุณยังจะพบข้อมูลเพิ่มเติมเพื่อพัฒนาเส้นทางการเรียนรู้ของคุณตามความสนใจของคุณในกรณีใช้งานเฉพาะ ทั้งผู้.
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Gemini for Data Scientists and Analysts - 日本語版
Gemini for Data Scientists and Analysts - 日本語版
このコースでは、生成 AI を活用した Google Cloud のコラボレーターである Gemini が、顧客データの分析や商品売上の予測にどのように役立つかについて学びます。また、BigQuery で顧客データを使用して、新規顧客を特定、分類、発見する方法も学習します。ハンズオンラボでは、Gemini でデータ分析と ML のワークフ.
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Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - 한국어
Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - 한국어
Title: Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - 한국어
Description: 이 과정에서는 책임감 있는 AI라는 개념과 AI 원칙을 소개합니다. 공정성과 편향을 실질적으로 식별하고 AI/ML 실무에서 편향을 완화하는 기법을 알아봅니다. Google Cloud 제품과 오픈소스 도구를 사용하여 책임감 있.
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Introduction to Large Language Models - Deutsch
Introduction to Large Language Models - Deutsch
In diesem Einführungskurs im Microlearning-Format wird untersucht, was Large Language Models (LLM) sind, für welche Anwendungsfälle sie genutzt werden können und wie die LLM-Leistung durch Feinabstimmung von Prompts gesteigert werden kann. Darüber hinaus werden Tools von Google be.
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Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Polski
Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Polski
Na tym szkoleniu przedstawiamy koncepcje interpretowalności i przejrzystości AI. Omawiamy na nim, jak ważna jest przejrzystość AI dla deweloperów i inżynierów. Pokazujemy praktyczne techniki i narzędzia, które pomagają osiągnąć interpretowalność oraz przejrzystość zarówno w.
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Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - 繁體中文
Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - 繁體中文 | Coursera
本課程旨在說明 AI 的可解釋性和透明度概念、探討 AI 透明度對開發人員和工程師的重要性。課程中也會介紹實務方法和工具，有助於讓資料和 AI 模型透明且可解釋。
University: Provider: Coursera
Categories:
Artificial Intelligence Courses,
Machine Learning Courses,
Data S.
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Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Italiano
Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Italiano
Questo corso introduce i concetti di interpretabilità e la trasparenza dell'AI. Parla dell'importanza della trasparenza dell'AI per sviluppatori ed engineer. Illustra metodi e strumenti pratici per aiutare a raggiungere interpretabilità e trasparenza sia nei dati che nei.
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