卷积神经网络课程
卷积神经网络课程可以帮助您学习图像分类、Object Detection 和 Feature Extraction 技术。您可以掌握优化神经网络 Architecture、实施数据 Augmentation 策略以及针对特定任务对模型进行微调的技能。许多课程介绍了 TensorFlow 和 Keras 等工具，这些工具支持构建和训练 CNN，以及评估模型性能和部署计算机视觉和 AI 驱动解决方案等领域应用的方法。
热门卷积神经网络课程和认证
状态：免费试用您将获得的技能: Generative Adversarial Networks (GANs), Exploratory Data Analysis, Model Deployment, Keras (Neural Network Library), NumPy, Transfer Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Predictive Modeling, Matplotlib, Data Analysis, Artificial Intelligence, Data Preprocessing, Development Environment, Pandas (Python Package), Deep Learning, Classification And Regression Tree (CART), Artificial Neural Networks, Image Analysis, Machine Learning, Data Science
状态：免费试用Johns Hopkins University
您将获得的技能: Convolutional Neural Networks, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Machine Learning Algorithms, Image Analysis, Machine Learning, Computer Vision, Model Evaluation, Supervised Learning, Algorithms, Statistical Methods, Linear Algebra, Probability
状态：免费试用DeepLearning.AI
您将获得的技能: Python 程序设计, 线性代数, 监督学习, 卷积神经网络, 人工神经网络, 深度学习, 应用机器学习, 微积分, 递归神经网络 (RNN)
状态：免费试用您将获得的技能: Python 程序设计, 数据管道, 卷积神经网络, 机器学习, 模型评估, 迁移学习, PyTorch（机器学习库）, 计算机视觉, 深度学习, 模型部署, Keras（神经网络库）, 数据预处理, 视觉转换器（ViT）, 地理空间信息与技术
状态：免费试用DeepLearning.AI
您将获得的技能: 生成对抗网络 (GAN), 张力流, 人工神经网络, 卷积神经网络, 深度学习, 自动编码器, 生成式人工智能, 迁移学习, 生成模型架构, 图像分析
University of Colorado Boulder
您将获得的技能: Large Language Modeling, Recurrent Neural Networks (RNNs), Natural Language Processing, Prompt Engineering, Artificial Neural Networks, Transfer Learning, Deep Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Embeddings, Model Evaluation, Network Architecture
状态：免费试用DeepLearning.AI
您将获得的技能: 张力流, 卷积神经网络, 模型评估, 深度学习, Keras（神经网络库）, 机器学习, 迁移学习, 数据预处理, 分类算法, 计算机视觉, 应用机器学习, 图像分析
状态：免费试用您将获得的技能: 生成对抗网络 (GAN), 卷积神经网络, 无监督学习, 张力流, 模型评估, 人工神经网络, 深度学习, 自动编码器, 迁移学习, 强化学习, Keras（神经网络库）, 性能调整, 人工智能和机器学习（AI/ML）, 递归神经网络 (RNN)
状态：预览Edge Impulse
您将获得的技能: Python 程序设计, 计算机编程, 卷积神经网络, 模型评估, 人工神经网络, 机器学习, 迁移学习, 计算机视觉, 深度学习, 数据预处理, 数据伦理, 应用机器学习, 模型部署, 图像分析, 人工智能和机器学习（AI/ML）, 嵌入式系统
状态：免费试用您将获得的技能: Generative Adversarial Networks (GANs), Generative AI, Autoencoders, Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Tensorflow, Unsupervised Learning, Dimensionality Reduction, Model Evaluation
状态：新状态：预览Simplilearn
您将获得的技能: Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Computer Vision, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Model Evaluation, Data Preprocessing, Python Programming
状态：免费试用Johns Hopkins University
您将获得的技能: PyTorch (Machine Learning Library), Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Supervised Learning, Artificial Neural Networks, Model Evaluation, Decision Tree Learning, Network Planning And Design, Machine Learning, Computer Vision
总之，以下是 10 最受欢迎的 convolutional neural network 课程
- Keras Deep Learning & Generative Adversarial Networks (GAN): Packt
- Introduction to Neural Networks: Johns Hopkins University
- 神经网络与深度学习: DeepLearning.AI
- 使用深度学习的人工智能顶点项目: IBM
- 使用 TensorFlow 进行生成式深度学习: DeepLearning.AI
- Deep Learning for Natural Language Processing: University of Colorado Boulder
- TensorFlow 中的卷积神经网络: DeepLearning.AI
- 使用 Keras 和 TensorFlow 进行深度学习: IBM
- 计算机视觉与嵌入式机器学习: Edge Impulse
- Introduction Course to Autoencoders, VAEs, and GANs: Simplilearn
