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抽象代数课程

抽象代数课程可以帮助您学习群论、环论、场论和数学系统结构。您可以培养解决问题、逻辑推理和抽象思维方面的技能,这些技能对于应对复杂的数学挑战至关重要。许多课程都会介绍代数计算的计算软件和可视化技术等工具,有助于理解代数结构及其在密码学、编码理论和计算机科学中的应用。


热门抽象代数课程和认证


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    P

    Peking University

    离散数学概论 Discrete Mathematics Generality

    您将获得的技能: Theoretical Computer Science, Computational Logic, Graph Theory, Network Analysis, Network Model, Combinatorics, Geospatial Information and Technology, Logical Reasoning, Computational Thinking, Programming Principles, Mathematics and Mathematical Modeling, Information Technology, Spatial Analysis, Algebra, Deductive Reasoning, Informatics, General Mathematics, Computer Science, Data Structures, Algorithms

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    281 条评论

    初级 · 课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Zurich

    在大学教授科学

    您将获得的技能: 实验室体验, 教学法, 研究设计, 推动参与, 科学方法, 模型评估, 实验, 模拟, 教育与培训, 教学策略, 讲课, 课程开发, 教学, 学生参与

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

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    G

    Google Quantum AI

    Hands-on quantum error correction with Google Quantum AI

    您将获得的技能: Debugging, Emerging Technologies, Hardware Architecture, Failure Analysis, Simulation and Simulation Software, Theoretical Computer Science, Mathematical Modeling, Computer Architecture, Simulations, Linear Algebra, Computer Science

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    E

    Edge Impulse

    计算机视觉与嵌入式机器学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, 计算机编程, 计算机视觉, 数据预处理, 嵌入式系统, 人工智能和机器学习(AI/ML), 深度学习, 机器学习, 人工神经网络, 模型评估, 卷积神经网络, 数据伦理, 应用机器学习, 图像分析, 迁移学习, 模型部署

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    161 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    J

    Johns Hopkins University

    通过数据和建模学习微积分:应用微分

    您将获得的技能: 估算, 运筹学, 代数, 工程计算, 数学建模, 应用数学, 微积分, 数值分析, 衍生产品

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    59 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    预测建模和分析

    您将获得的技能: 统计建模, 数据建模, 数据预处理, 商业分析, 数据分析, 探索性数据分析, 监督学习, 数据清理, 预测分析, 人工神经网络, 决策树学习, 回归分析, 数据可视化, 逻辑回归

    3.6
    评分, 3.6 星,最高 5 星
    ·
    604 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    无监督机器学习

    您将获得的技能: 数据分析, 机器学习算法, 数据预处理, Scikit-learn (机器学习库), 文本挖掘, 降维, 机器学习, 大数据, 功能工程, 无监督学习, 数据科学, Algorithm

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    356 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    C

    Columbia University

    特征和边界

    您将获得的技能: 计算机视觉, 机器学习算法, 计算机图形学, 线性代数, Algorithm, 分类算法, 图像分析

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    通过数据和建模学习微积分:微分规则

    您将获得的技能: 代数, 几何学, 应用数学, 三角法, 高等数学, 数学建模, 衍生产品, 微积分

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    R

    Rice University

    物理 102 - 电荷与电场

    您将获得的技能: 机械, 基本电气系统, 电气工程, 解决问题, 微积分, 工程计算, 应用数学, 物理学, 三角法, 电磁学, 数学建模

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

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    É

    École Polytechnique Fédérale de Lausanne

    Mécanique de Newton

    您将获得的技能: Differential Equations, Engineering Analysis, Mechanics, Applied Mathematics, Calculus, Linear Algebra, Mathematical Modeling, Physics, Geometry, Vibrations, Derivatives

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

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    P

    Packt

    Quantum Computing with Qiskit and Advanced Algorithms

    您将获得的技能: Algorithms, Computer Hardware, Cryptography, Python Programming, Computer Programming, Emerging Technologies, Theoretical Computer Science, Simulation and Simulation Software, Linear Algebra

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

1…192021…37

总之,以下是 10 最受欢迎的 abstract algebra 课程

  • 离散数学概论 Discrete Mathematics Generality: Peking University
  • 在大学教授科学: University of Zurich
  • Hands-on quantum error correction with Google Quantum AI: Google Quantum AI
  • 计算机视觉与嵌入式机器学习: Edge Impulse
  • 通过数据和建模学习微积分:应用微分: Johns Hopkins University
  • 预测建模和分析: University of Colorado Boulder
  • 无监督机器学习: IBM
  • 特征和边界: Columbia University
  • 通过数据和建模学习微积分:微分规则: Johns Hopkins University
  • 物理 102 - 电荷与电场: Rice University

您可以在 Probability And Statistics 中学到的技能

R 语言程序设计(中文版) (19)
推断 (16)
线性回归 (12)
统计分析 (12)
统计推断 (11)
回归分析 (10)
生物统计学 (9)
贝叶斯定理 (7)
逻辑回归 (7)
概率分布 (7)
贝叶斯统计 (6)
医学统计 (6)

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