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  • Learning Theory

个结果,搜索词为 "learning theory"


  • A

    Arizona State University

    让青少年学会如何学习

    您将获得的技能: 创造力, 解决问题, 生产率, 压力管理, 精神集中, 自我意识, 时间管理, 学习策略, 坚持不懈, 愿意学习, 人类学习

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    3041 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • D

    Duke University

    机器学习概论

    您将获得的技能: 机器学习, 计算机视觉, 无监督学习, 监督学习, 自然语言处理, 逻辑回归, 卷积神经网络, PyTorch(机器学习库), Python 编程, 深度学习, 人工神经网络, 医学影像, 递归神经网络 (RNN), 强化学习, 图像分析, 应用机器学习, 迁移学习, Transfer Learning

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    3814 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • O

    O.P. Jindal Global University

    Machine Learning

    您将获得的技能: Model Evaluation, Supervised Learning, Scikit Learn (Machine Learning Library), Tensorflow, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Python Programming, NumPy, Matplotlib, Deep Learning, Image Analysis, Machine Learning, Embeddings, Pandas (Python Package), Convolutional Neural Networks, Natural Language Processing, Regression Analysis

    攻读学位

    3.9
    评分, 3.9 星,最高 5 星
    ·
    9 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • D

    Dartmouth College

    Machine Learning Fundamentals

    您将获得的技能: Supervised Learning, Predictive Modeling, Logistic Regression, Statistical Modeling, Model Evaluation, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Classification Algorithms, Regression Analysis, Probability & Statistics, Linear Algebra

    攻读学位

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • M

    Microsoft

    在 Microsoft Azure 中创建机器学习模型

    您将获得的技能: 机器学习, 无监督学习, 数据分析, 卷积神经网络, 探索性数据分析, PyTorch(机器学习库), 数据可视化, Scikit Learn(机器学习库), MLOps(机器学习运营), 人工智能和机器学习(AI/ML), 分类算法, 预测建模, Microsoft Azure, 微软 Azure, 数据科学, 回归分析, 迁移学习, Transfer Learning, 深度学习, 张力流, 图像分析, 应用机器学习

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • U

    University of Pennsylvania

    创建持续学习的团队文化

    您将获得的技能: 创新, 适应性, 解决问题, 系统思考, 决策, 创造性思维, 知识转让, 组织效力, 文化, 组织发展, 团队建设, 认知灵活性, 团队绩效管理

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

    混合 · 课程 · 1-4 周

  • U

    University of California, Irvine

    学习迁移和终身学习导论(3L)

    您将获得的技能: 教练, 绩效衡量, 变革管理, 人类学习, 克服障碍, 终身学习, 激励技能, 知识转让, 学习策略, Coach, 员工培训, 愿意学习, 培训计划, 培训与发展, 组织变革

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • P

    Politecnico di Milano

    Learning with AI

    您将获得的技能: Large Language Modeling, LLM Application, Learning Strategies, Education Software and Technology, AI Personalization, Lifelong Learning, AI Enablement, Human Learning, Adult Learning Principles, Prompt Engineering Tools, Artificial Intelligence, Student-Centred Learning, Generative AI, Critical Thinking

    5
    评分, 5 星,最高 5 星
    ·
    7 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • S

    Stanford University

    博弈论 II:高级应用

    您将获得的技能: 投标, 经济学, 决策, 博弈论, 资源分配, 行为经济学, 社会科学, 社会经济学, 数学理论与分析, 政策分析

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

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

  • U

    University of California San Diego

    利用大数据进行机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 无监督学习, 统计分析, 探索性数据分析, 数据分析, 大数据, 监督学习, 回归分析, 模型评估, 预测建模, 分类算法, 数据预处理, Apache Spark, 应用机器学习, 数据挖掘, Model Evaluation

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2503 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

  • E

    EDUCBA

    AI & Machine Learning: Apply, Build & Solve

    您将获得的技能: Artificial Intelligence, Bayesian Network, Applied Machine Learning, Computational Logic, Machine Learning, Unsupervised Learning, Bayesian Statistics, Artificial Neural Networks, Reinforcement Learning, Markov Model, Algorithms, Probability & Statistics, Decision Making

    5
    评分, 5 星,最高 5 星
    ·
    10 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

  • I

    IBM

    有监督的机器学习:分类

    您将获得的技能: 机器学习, 监督学习, 逻辑回归, 数据清理, 抽样(统计), 模型评估, 分类算法, Scikit Learn(机器学习库), 预测建模, 性能指标, 决策树学习, 随机森林算法, 数据预处理, Model Evaluation, 功能工程

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

1…567…739

总之,以下是 10 最受欢迎的 learning theory 课程

  • 让青少年学会如何学习: Arizona State University
  • 机器学习概论: Duke University
  • Machine Learning: O.P. Jindal Global University
  • Machine Learning Fundamentals: Dartmouth College
  • 在 Microsoft Azure 中创建机器学习模型: Microsoft
  • 创建持续学习的团队文化: University of Pennsylvania
  • 学习迁移和终身学习导论(3L): University of California, Irvine
  • Learning with AI: Politecnico di Milano
  • 博弈论 II:高级应用: Stanford University
  • 利用大数据进行机器学习: University of California San Diego

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