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  • 视觉转换器(vit)

个结果,搜索词为 "视觉转换器(vit)"


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    U

    University of California San Diego

    用于预测分析的 Python 数据产品

    您将获得的技能: Python 程序设计, 模型部署, 分类算法, 模型评估, 机器学习算法, 机器学习, MLOps(机器学习 Operator), 数据处理, Flask(网络框架), 应用机器学习, 网页抓取, 预测分析, 数据可视化, 功能工程, 数据操作, 设计思维, 数据可视化软件, Data Validation, 监督学习, 预测建模

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
    249 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    A

    Arizona State University

    Python: A Guided Journey from Introduction to Application

    您将获得的技能: Supervised Learning, Unsupervised Learning, Matplotlib, File I/O, Generative Adversarial Networks (GANs), NumPy, Object Oriented Programming (OOP), Deep Learning, Image Analysis, Plot (Graphics), Machine Learning Algorithms, Object Oriented Design, Applied Machine Learning, Integrated Development Environments, Pandas (Python Package), Python Programming, Machine Learning, Event-Driven Programming, Programming Principles, Computer Programming

    4
    评分, 4 星,最高 5 星
    ·
    73 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    S

    Stanford University

    概率图形模型 3:学习

    您将获得的技能: 统计建模, 网络分析, 贝叶斯网络, 概率分布, 机器学习, 马尔可夫模型, 机器学习算法, 统计方法, Algorithm, 应用机器学习

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

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    数据建模、转换和服务

    您将获得的技能: 数据访问, Apache Spark, 数据预处理, 实时数据, Apache Hadoop, 机器学习, 数据管道, 数据转换, 数据建模, 功能工程, 星形模式, 数据仓库

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    AI Workflow: Business Priorities and Data Ingestion

    您将获得的技能: Design Thinking, Data Science, Process Design, Strategic Thinking, Data Pipelines, Data Validation, Data Processing, Workflow Management, Data Cleansing, Data Quality, Business Priorities, NumPy, Machine Learning, Python Programming

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    186 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    G

    Google Cloud

    利用 Google 云人工智能进行创新

    您将获得的技能: 计算机视觉, 解决方案设计, 负责任的人工智能, 模型部署, 数据伦理, 自然语言处理, 机器学习, 数据质量, Google 云端平台, AI 赋能, 应用机器学习, 人工智能, 云计算解决方案

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    Y

    Yonsei University

    商业深度学习

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 企业战略, 机器学习, 张力流, 强化学习, 递归神经网络 (RNN), 技术战略, 人工神经网络, 无监督学习, 自然语言处理, 人工智能和机器学习(AI/ML), 人工智能, 深度学习

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    685 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Microsoft

    使用 Python 进行数据分析和可视化

    您将获得的技能: Python 程序设计, 数据清理, 探索性数据分析, 生成式人工智能, 数据伦理, Matplotlib, 数据叙事, Scikit-learn (机器学习库), 机器学习, Plotly, 模型评估, 交互式数据可视化, 数据分析, 数据转换, Pandas(Python 软件包), 数据可视化软件, 数据可视化, 数据操作, Jupyter

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    94 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    医疗保健领域的深度学习

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 模型部署, 嵌入, Machine Learning 方法, 机器学习, 模型评估, 医疗保健, 健康信息学, 大数据, 医疗保健项目管理, 递归神经网络 (RNN), 人工神经网络, 应用机器学习, 图像分析, 生成对抗网络 (GAN), 图论, 自动编码器, 深度学习, 监督学习, 健康信息管理

    3.3
    评分, 3.3 星,最高 5 星
    ·
    49 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 1-3 个月

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    S

    SAS

    The Power of Machine Learning: Boost Business, Accumulate Clicks, Fight Fraud, and Deny Deadbeats

    您将获得的技能: Predictive Modeling, Predictive Analytics, Data Preprocessing, Model Evaluation, Responsible AI, Data-Driven Decision-Making, Machine Learning, Applied Machine Learning, Business Ethics, Decision Tree Learning, Business Analytics, Artificial Intelligence, Technical Management, Data Science, Social Justice

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Microsoft

    面向数据科学家的 Microsoft Azure 机器学习

    您将获得的技能: 微软 Azure, 分类算法, 负责任的人工智能, MLOps(机器学习 Operator), 模型部署, Virtual Machine, 模型评估, 机器学习, Scikit-learn (机器学习库), 数据管道, 应用机器学习, 无监督学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 数据库, 监督学习, 回归分析, 预测建模

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    176 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    S

    Scrimba

    用人工智能学习编码

    您将获得的技能: 前端网络开发, 应用程序部署, 层叠样式表(CSS), Html 和 Css, 移动开发, 机器学习, 视频游戏开发, 数据库应用, 网络开发, 响应式网页设计, 计算机编程, 应用程序开发, GitHub, Javascript, ChatGPT

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

1…303132…92

总之,以下是 10 最受欢迎的 视觉转换器(vit) 课程

  • 用于预测分析的 Python 数据产品: University of California San Diego
  • Python: A Guided Journey from Introduction to Application: Arizona State University
  • 概率图形模型 3:学习: Stanford University
  • 数据建模、转换和服务: DeepLearning.AI
  • AI Workflow: Business Priorities and Data Ingestion: IBM
  • 利用 Google 云人工智能进行创新: Google Cloud
  • 商业深度学习: Yonsei University
  • 使用 Python 进行数据分析和可视化: Microsoft
  • 医疗保健领域的深度学习: University of Illinois Urbana-Champaign
  • The Power of Machine Learning: Boost Business, Accumulate Clicks, Fight Fraud, and Deny Deadbeats: SAS

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