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认知科学课程

认知科学课程可以帮助您了解人类感知、语言处理、决策和神经网络。您可以培养批判性思维、数据分析和实验设计方面的技能,这些技能对于理解思维如何运作至关重要。许多课程都会介绍一些工具,如用于数据分析的 Python、用于研究的统计软件以及用于认知过程建模的模拟程序,让您能够在实际环境中应用所学知识。


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热门认知科学课程和认证


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    I

    Imperial College London

    数学在机器学习领域的应用:线性代数

    您将获得的技能: Python 程序设计, 机器学习算法, 应用数学, Algorithm, Jupyter, 线性代数, NumPy

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1.3万 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Georgia Institute of Technology

    材料行为

    您将获得的技能: 物理科学, 结构分析, 半导体, 化学, 化学工程, 机械工程, 材料科学

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1305 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    S

    SAS

    Statistics You Need to Know for Machine Learning

    您将获得的技能: Exploratory Data Analysis, Logistic Regression, Supervised Learning, Applied Machine Learning, Model Evaluation, Data Modeling

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Microsoft

    Microsoft Introduction to C++ Programming

    您将获得的技能: Debugging, C++ (Programming Language), API Design, Program Development, Software Documentation, Pseudocode, Software Architecture, Software Design, Maintainability, Computational Thinking, Programming Principles, Object Oriented Programming (OOP), Computer Programming, Generative AI Agents, Integrated Development Environments, Generative AI, Data Validation, Performance Tuning, Application Development, Data Structures

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    G

    Google

    Start Writing Prompts like a Pro

    您将获得的技能: Multimodal Prompts, Prompt Engineering, Responsible AI, Context Management

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    3366 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of California San Diego

    交付问题

    您将获得的技能: Python 程序设计, 数学建模, 应用数学, 运筹学, 组合学, 理论计算机科学, 计算思维, Algorithm, 图论

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of California San Diego

    面向对象的 Java 编程:数据结构及其他

    您将获得的技能: 社交网络分析, 网络分析, 面向对象编程(OOP), 面向对象设计, 数据结构, JUnit, 交互式数据可视化, Java 编程, Algorithm, 计算机编程, 技术交流, 用户界面(UI), 性能调整, Java, 事件驱动编程, 适应, 解决问题, 成长意识, 图论, 单元测试

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    7196 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    E

    EDUCBA

    Deep Learning: Build & Optimize Neural Networks

    您将获得的技能: Feature Engineering, Deep Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Convolutional Neural Networks, Natural Language Processing, Data Preprocessing, Artificial Neural Networks, Transfer Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Artificial Intelligence, Computer Vision, Jupyter, Predictive Modeling, Machine Learning, Model Evaluation, Data Transformation

    混合 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:新
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    P

    Packt

    Design for Learning: UX in Online Teaching

    您将获得的技能: Video Production, Instructional Design, Digital pedagogy, Virtual Environment, User Interface and User Experience (UI/UX) Design, Teaching, Education Software and Technology, User Centered Design, Student Engagement, Learning Styles, Technical Writing, Web Content Accessibility Guidelines, UI/UX Research, Online Advertising, Survey Creation

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    R

    Rice University

    Java 中的并行编程

    您将获得的技能: 数据流, Algorithm, 计算机科学, 性能调整, 编程原则, Java, 应用框架, 功能设计, 分布式计算

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1236 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Microsoft

    Generative AI for Data Scientists

    您将获得的技能: Generative AI, Microsoft Copilot, Generative Adversarial Networks (GANs), Natural Language Processing, Data Quality, Anomaly Detection, Data Storytelling, Technical Communication, Responsible AI, Data Visualization, Data Ethics, Data-Driven Decision-Making, Interactive Data Visualization, Data Pipelines, Data Cleansing, Data Visualization Software, Data Preprocessing, Data Science, Autoencoders, Critical Thinking

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Alberta

    软件产品管理

    您将获得的技能: 冲刺回顾, 需求征询, 软件开发生命周期, 项目风险管理, 业务要求, 项目规划, 功能要求, 冲刺计划, 需求分析, 产品管理, Scrum(软件开发), 风险管理框架, 软件开发方法, 项目管理, 软件技术审查, 需求管理, Kanban 原则, 敏捷软件开发, 风险管理, Agile 方法论

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1.2万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

1…565758…772

总之,以下是 10 最受欢迎的 cognitive science 课程

  • 数学在机器学习领域的应用:线性代数: Imperial College London
  • 材料行为: Georgia Institute of Technology
  • Statistics You Need to Know for Machine Learning: SAS
  • Microsoft Introduction to C++ Programming: Microsoft
  • Start Writing Prompts like a Pro: Google
  • 交付问题: University of California San Diego
  • 面向对象的 Java 编程:数据结构及其他: University of California San Diego
  • Deep Learning: Build & Optimize Neural Networks: EDUCBA
  • Design for Learning: UX in Online Teaching: Packt
  • Java 中的并行编程: Rice University

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