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  • Artificial Neural Networks

个结果,搜索词为 "artificial neural networks"


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    U

    University of Alberta

    利用函数逼近进行预测和控制

    您将获得的技能: 线性代数, 监督学习, 人工神经网络, 深度学习, 机器学习, 机器学习算法, 强化学习, 概率分布, 功能工程, 伪代码

    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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    A

    Arm

    Introduction to AI

    您将获得的技能: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, Model Evaluation, Machine Learning Methods, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Artificial Neural Networks, Computer Science, Deep Learning, Supervised Learning, Applied Machine Learning, Data Ethics, Recurrent Neural Networks (RNNs), Responsible AI, Convolutional Neural Networks, Data Science, Classification Algorithms

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

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    K

    Karlsruhe Institute of Technology

    机器翻译

    您将获得的技能: 嵌入, 自然语言处理, 多种语言, 深度学习, 统计机器学习, 人工神经网络, 模型评估, 递归神经网络 (RNN), 人工智能和机器学习(AI/ML), 词汇

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    使用深度学习的人工智能顶点项目

    您将获得的技能: 卷积神经网络, PyTorch(机器学习库), 数据管道, 模型部署, Python 程序设计, 视觉转换器(ViT), 迁移学习, 深度学习, Keras(神经网络库), 数据预处理, 地理空间信息与技术, 模型评估, 机器学习, 计算机视觉

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Pennsylvania

    面向非数据科学家的人工智能基础知识

    您将获得的技能: Algorithm, 数据管理, 自动编码器, 深度学习, 生成对抗网络 (GAN), 生成式人工智能, 改进和优化流程, 人工神经网络, 机器学习, 大数据, 应用机器学习, Machine Learning 方法, 模型评估, AI 产品战略, 人工智能和机器学习(AI/ML), 数据分析

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

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    D

    Duke University

    Interpretable Machine Learning

    您将获得的技能: Responsible AI, Decision Tree Learning, Data Ethics, Regression Analysis, Artificial Intelligence, Machine Learning, Statistical Modeling, Python Programming, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Logistic Regression, Deep Learning, Artificial Neural Networks

    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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    U

    University of Colorado Boulder

    机器学习:理论与 Python 上机实践

    您将获得的技能: 数据科学, 卷积神经网络, 分类算法, 自动编码器, 决策树学习, Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, Python 程序设计, 生成对抗网络 (GAN), 机器学习, 深度学习, 递归神经网络 (RNN), 人工神经网络, 无监督学习, Keras(神经网络库), 模型评估, 降维, 机器学习算法, 应用机器学习, 探索性数据分析

    攻读学位

    3.4
    评分, 3.4 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    S

    Stanford University

    医疗保健机器学习基础

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 负责任的人工智能, 数据伦理, 深度学习, 人工神经网络, 医疗保健伦理, 医疗保健行业知识, 强化学习, 机器学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 模型评估, 数据预处理, 卫生政策, 机器学习算法, 应用机器学习

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

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    L

    LearnQuest

    科学中的机器学习模型

    您将获得的技能: 数据转换, 分类算法, 监督学习, 人工神经网络, Python 程序设计, 随机森林算法, 无监督学习, 机器学习, 数据预处理, Scikit-learn (机器学习库), 应用机器学习, 预测建模, 降维, 数据清理

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

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    J

    Johns Hopkins University

    Applied Machine Learning

    您将获得的技能: Computer Vision, Model Evaluation, PyTorch (Machine Learning Library), Supervised Learning, Unsupervised Learning, Image Analysis, Applied Machine Learning, Data Preprocessing, Dimensionality Reduction, Reinforcement Learning, Feature Engineering, Machine Learning Algorithms, Convolutional Neural Networks, Regression Analysis, Data Processing, Machine Learning, Data Mining, Data Cleansing, Deep Learning, Artificial Neural Networks

    3.5
    评分, 3.5 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    Neuronale Netze und Deep Learning

    您将获得的技能: Deep Learning, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence, NumPy, Computer Vision, Supervised Learning, Linear Algebra, Calculus

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Michigan

    Python 中的应用机器学习

    您将获得的技能: 回归分析, 决策树学习, 模型评估, Scikit-learn (机器学习库), 人工神经网络, Python 程序设计, 监督学习, 机器学习, 分类算法, 随机森林算法, 预测建模, 功能工程, 无监督学习, 应用机器学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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deep learning - artificial neural networks with tensorflow
build decision trees, svms, and artificial neural networks
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总之,以下是 10 最受欢迎的 artificial neural networks 课程

  • 利用函数逼近进行预测和控制: University of Alberta
  • Introduction to AI: Arm
  • 机器翻译: Karlsruhe Institute of Technology
  • 使用深度学习的人工智能顶点项目: IBM
  • 面向非数据科学家的人工智能基础知识: University of Pennsylvania
  • Interpretable Machine Learning: Duke University
  • 机器学习:理论与 Python 上机实践: University of Colorado Boulder
  • 医疗保健机器学习基础: Stanford University
  • 科学中的机器学习模型: LearnQuest
  • Applied Machine Learning: Johns Hopkins University

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