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  • Vector Calculus

矢量微积分课程

Vector 微积分课程可以帮助您学习梯度、发散、卷积和线积分,以及曲面积分和体积积分。您可以培养将这些概念应用于流体动力学、电磁学和优化问题的技能。许多课程都引入了 MATLAB 或 Python 等工具,用于数值模拟和可视化,使您能够有效地分析向量场和求解复杂方程。


热门 Vector 微积分课程和证书


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    É

    École Polytechnique Fédérale de Lausanne

    Mécanique du point matériel

    您将获得的技能: Mechanics, Torque (Physics), Vibrations, Physics, Differential Equations, electromagnetics, Engineering Analysis, Calculus, Applied Mathematics, Trigonometry, Mathematical Modeling

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

    混合 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    L

    LearnQuest

    Machine Learning for Supply Chains

    您将获得的技能: Image Analysis, Exploratory Data Analysis, Time Series Analysis and Forecasting, Data Wrangling, Model Evaluation, Data Preprocessing, Operations Research, NumPy, Data Manipulation, Feature Engineering, Supervised Learning, Inventory Management System, Supply Chain, Applied Machine Learning, Trend Analysis, Data Visualization, Customer Demand Planning, Machine Learning, Data Science, Data Analysis

    3.4
    评分, 3.4 星,最高 5 星
    ·
    85 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • I

    IBM

    专业模型:时间序列和生存分析

    您将获得的技能: 模型评估, Pandas(Python 软件包), 无监督学习, 数据预处理, 统计方法, 降维, 深度学习, Jupyter, 应用机器学习, 预测建模, 统计分析, 预测, 时间序列分析和预测, 数据转换

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    深度学习和强化学习

    您将获得的技能: 模型评估, 卷积神经网络, 计算机视觉, 人工智能和机器学习(AI/ML), 机器学习, 无监督学习, 强化学习, 降维, 深度学习, 自动编码器, 迁移学习, 生成对抗网络 (GAN), 生成式人工智能, Machine Learning 方法, Keras(神经网络库), 递归神经网络 (RNN), 人工神经网络

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    Y

    Yonsei University

    空间数据科学与应用

    您将获得的技能: 空间数据分析, 地理空间制图, 大数据, 数据库管理系统, 地理信息系统, Apache Hadoop, PostgreSQL, 网络分析, 空间分析

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费
    免费
    D

    DeepLearning.AI

    RAG 知识图谱

    您将获得的技能: 大型语言模型, LLM 申请, 嵌入, 矢量数据库, 非结构化数据, 检索-增强生成, 图论, LangChain, 数据存储, Query 语言, 语义网

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

    中级 · 项目 · 不超过 2 小时

  • 状态:新
    新
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    J

    Johns Hopkins University

    Honors Algebra 2

    您将获得的技能: Algebra, Graphing, Applied Mathematics, Mathematical Modeling, Trigonometry, Probability, Advanced Mathematics, Data Analysis, Logical Reasoning, General Mathematics, Probability Distribution, Mathematical Theory & Analysis, Descriptive Statistics, Arithmetic, Statistics, Engineering Calculations, Calculus, Visualization (Computer Graphics), Geometry, Analytical Skills

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of California, Santa Cruz

    贝叶斯统计:混合模型

    您将获得的技能: 概率分布, R 语言程序设计(中文版), 分类算法, 数学建模, 无监督学习, 统计建模, 贝叶斯统计, 统计方法, 概率与统计, 统计软件, 马尔可夫模型, Machine Learning 方法

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Toronto

    植物生物信息学毕业设计

    您将获得的技能: 统计方法, 分析, 生物信息学, 技术交流, 数据综合, 网络分析, 数据收集

    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

    Alberta Machine Intelligence Institute

    机器学习数据

    您将获得的技能: 机器学习, 模型评估, 数据清理, 无监督学习, 数据预处理, 监督学习, 数据质量, 功能工程, Python 程序设计, 统计分析, 应用机器学习, 线性代数, 数据伦理, 计算机编程, Data Validation, 机器学习算法

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    N

    Nanyang Technological University, Singapore

    复杂性科学入门

    您将获得的技能: 案例研究, 数学建模, 模拟, 批判性思维, 政策分析, 代理系统, 应用数学, Jupyter, 社会科学, 网络分析, 系统思考, 预测

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    J

    Johns Hopkins University

    AI for Cybersecurity

    您将获得的技能: Generative Adversarial Networks (GANs), Anomaly Detection, AI Security, Generative AI, Fraud detection, Intrusion Detection and Prevention, Model Evaluation, Malware Protection, Cyber Threat Hunting, Cybersecurity, Threat Detection, Cyber Threat Intelligence, Feature Engineering, Network Analysis, Cyber Attacks, Cyber Security Strategy, Applied Machine Learning, Email Security, Network Security, Jupyter

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

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

1…252627…56

总之,以下是 10 最受欢迎的 vector calculus 课程

  • Mécanique du point matériel: École Polytechnique Fédérale de Lausanne
  • Machine Learning for Supply Chains: LearnQuest
  • 专业模型:时间序列和生存分析: IBM
  • 深度学习和强化学习: IBM
  • 空间数据科学与应用: Yonsei University
  • RAG 知识图谱: DeepLearning.AI
  • Honors Algebra 2: Johns Hopkins University
  • 贝叶斯统计:混合模型: University of California, Santa Cruz
  • 植物生物信息学毕业设计: University of Toronto
  • 机器学习数据: Alberta Machine Intelligence Institute

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
Tensorflow (32)
深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
统计分类 (17)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
Numpy (9)

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