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军人配偶情况说明书：免费访问 Udemy
Udemy 的访问权限有限。请在获得访问权限后的 30 天内登录并开始使用该平台，否则您的许可证将分配给其他学习者。当您有时间和能力继续学习之旅时，您可以再次请求访问权限。
数字化技能劳动力敏锐度要求
鼓励所有能力团队成员考虑以下培训机会。对于陆军部 (DA) 文职人员，CHRA-ACCMAA 负责管理陆军 Udemy 许可证。要获取 Udemy 商业培训许可证，请按照以下说明操作：
等候室 - 美国陆军驻地
• 添加/更改主管 • 目标管理 • 创建 IDP • UDEMY（陆军文职人员职业管理活动 (ACCMA) (udemy.com)） • 有疑问？ • 即将举行的活动/闭幕词
战略计划2021-2025
战略规划团队考虑的示例驱动程序包括在PCC上的在线教育增长以及Coursera和Udemy等教育提供者的成功，它们正在显着改变高等教育的景观。其他驱动因素包括即将发生的人口变化，四个超级大国的影响，缺乏对传统高等教育模式的信任，全球联系的世界，工作场所和教室的跨世代变化，数字鸿沟以及随着人工智能的兴起而变化的工作性质。
mlnova：机器学习的交互式学习平台
mlnova是按照结构化的，以用户为中心的设计方法开发的，从用户研究开始，以查明Kaggle和Udemy等现有平台中的差距。平台开发中的关键标准包括可访问性，实时反馈和易用性，这导致选择了Django以进行后端稳定性和React.js。该平台使用MongoDB和Firebase进行有效的数据处理，从而确保学习者操纵数据集的交互式模块中的实时更新。使用Scikit-Learn实施了机器学习模型，以实现简单性，而Plotly和D3.js促进了高质量的数据可视化。这种技术组合为用户提供了引人入胜的互动体验。
开发嵌入式机器简介...
摘要 - 嵌入式机器学习的新领域使微控制器能够运行复杂的机器学习模型。用于机器学习应用程序的嵌入式设备可以完成行业中的许多任务。尽管对嵌入式系统和机器学习有很多教育内容，但嵌入式ML的教育内容尚未赶上。作者开发了在Udemy上嵌入机器学习的介绍，以尝试通过提供嵌入式系统，机器学习和微小ML的基础来填补该空白。本课程将使用微控制器或学生的移动设备进行交互式声学事件检测项目结束。在课程结束时，学生将能够选择自己的分类和音频，以及训练和部署机器学习模型。这是引入初学者并在嵌入式机器学习领域获得宝贵经验的好方法。
通过教授创新的人工智能课程在 MOOC 时代保持领先地位
在过去十年中，获取知识的途径发生了根本性的变化。这一过程始于 2011 年左右，当时斯坦福大学教授 Andrew Ng、Sebastian Thrun 等人通过在线课程向所有人提供他们的 AI 课程（Ng & Widom，2014）。这种类型的课程通常被称为大规模开放在线课程（MOOC）。流行的 MOOC 平台包括 Coursera、Udacity、edX、Udemy 等。直到 2011 年，人工智能通常只能在有限数量的大学课程或书籍或论文中学习。此外，这些资源主要在发达国家获得。因此，新兴市场的潜在学习者无法轻松获取相应的资源。由于 MOOC，所谓的“人工智能知识民主化”已经开始从根本上改变我们的学习方式，并催生了新的人工智能超级大国，例如中国（Lee，2018）。
ACCMA 图标 - 陆军医疗部民事部队
我很高兴地宣布，陆军文职人员职业管理活动 (ACCMA) 已实现另一个里程碑，与 Udemy Business 建立了创新合作伙伴关系，为所有陆军文职人员提供专业和个人的按需培训主题和课程。此次合作代表了 ACCMA 通过提高技能再培训来提升职业水平的承诺，以及整个企业陆军文职人员的提升。除此之外，您还将阅读一篇专题文章，重点介绍今年的拉丁美洲联合公民联盟 (LULAC) 卓越服务奖获得者 Tina Manns 女士，以及面向主管人才发展的新开发的资源。本期的所有文章都有一个共同点，它们说明了 ACCMA 对陆军文职人员培训和发展的承诺，这为陆军组织和指挥部带来了明显的投资回报。
通过教授创新的人工智能课程在 MOOC 时代保持领先地位
在过去十年中，获取知识的方式发生了根本性变化。这一过程始于 2011 年左右，当时斯坦福大学教授 Andrew Ng、Sebastian Thrun 等人通过在线课程向所有人提供他们的 AI 课程（Ng & Widom，2014）。这种类型的课程通常被称为大规模开放在线课程 (MOOC)。流行的 MOOC 平台包括 Coursera、Udacity、edX、Udemy 等。直到 2011 年，AI 通常只能在有限数量的大学课程或书籍或论文中学习。此外，这些资源主要在发达国家提供。因此，新兴市场的潜在学习者无法轻松访问相应的资源。由于 MOOC，所谓的“人工智能知识民主化”已经开始从根本上改变我们的学习方式，并催生了新的人工智能超级大国，例如中国（Lee，2018）。