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  • 刑事调查与法医学

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    D

    DeepLearning.AI

    TensorFlow 中的卷积神经网络

    您将获得的技能: 计算机视觉, 卷积神经网络, 深度学习, 机器学习, 分类算法, 模型评估, 迁移学习, 应用机器学习, 张力流, 数据预处理, Keras(神经网络库), 图像分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    8216 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:新
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    R

    Real Madrid Graduate School Universidad Europea

    Harnessing AI for Injury Prevention and Recovery in Football

    您将获得的技能: AI Enablement, Exercise Science, Kinesiology, Decision Support Systems, Predictive Modeling, Health Technology, Biomedical Engineering, Machine Learning

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    用于人工智能、机器学习和深度学习的 TensorFlow 简介

    您将获得的技能: 计算机视觉, 机器学习, 卷积神经网络, 深度学习, 张力流, 模型评估, 人工神经网络, 数据预处理, 人工智能, Keras(神经网络库), 图像分析

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    G

    Google Cloud

    Preparing for Google Cloud Certification: Machine Learning Engineer

    您将获得的技能: Feature Engineering, MLOps (Machine Learning Operations), Responsible AI, Generative AI, Google Cloud Platform, Model Deployment, Tensorflow, Big Data, Keras (Neural Network Library), Data Preprocessing, Data Quality, Exploratory Data Analysis, Machine Learning, Applied Machine Learning, Data Migration, Apache Airflow, Model Evaluation, Data Lakes, Scikit Learn (Machine Learning Library), Cloud Computing

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • D

    DeepLearning.AI

    生产中的 Machine Learning

    您将获得的技能: 机器学习, 持续监测, 调试, 模型评估, 模型部署, MLOps(机器学习 Operator), 数据管道, 数据预处理, 应用机器学习, 功能工程, 云部署, Data Validation, 数据质量, 持续部署

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Pennsylvania

    商务基础 (中文版)

    您将获得的技能: Financial Statements, Financial Statement Analysis, Operations Management, Return On Investment, Process Analysis, Financial Accounting, Business Operations, Operational Efficiency, Financial Reporting, Income Statement, Capital Budgeting, Marketing, Cash Flows, Finance, Production Process, Operational Analysis, Strategic Marketing, Marketing Strategies, Financial Modeling, Business Planning

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    P

    Peking University

    C++程序设计

    您将获得的技能: Object Oriented Programming (OOP), C++ (Programming Language), File I/O, Computer Programming, C (Programming Language), Maintainability, Software Design, Data Structures, Algorithms, Scalability

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    数据科学:统计与机器学习

    您将获得的技能: 概率与统计, 统计建模, 机器学习, 探索性数据分析, R 语言程序设计(中文版), 预测建模, Plotly, 数据展示, 机器学习算法, 模型评估, 闪亮(R 套件), 统计假设检验, 统计机器学习, 交互式数据可视化, GitHub, 统计推理, 统计分析, 回归分析, Rmarkdown, 数据可视化

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    IBM 机器学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, 时间序列分析和预测, 探索性数据分析, 机器学习, 卷积神经网络, 生成式人工智能, 数据科学, 分类算法, 监督学习, 深度学习, 数据清理, 强化学习, 功能工程, 回归分析, 生成对抗网络 (GAN), 无监督学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 递归神经网络 (RNN), 自动编码器, 降维

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    S

    Stanford University

    医疗保健领域的人工智能

    您将获得的技能: 机器学习, 卫生系统, 模型部署, 负责任的人工智能, 模型评估, 非结构化数据, 医疗保健, 临床研究伦理, 管理式医疗, 临床研究, 应用机器学习, 医疗保健伦理, 药品, 数据伦理, 人工智能, 临床数据管理, 健康信息学, 功能工程, 医疗保健行业知识, 数据挖掘

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    DeepLearning.AI

    无监督学习、推荐器、强化学习

    您将获得的技能: 机器学习, 深度学习, 监督学习, 人工神经网络, 异常检测, 强化学习, 无监督学习, 数据伦理, 人工智能, Algorithm, 降维

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学数学

    您将获得的技能: 概率与统计, 机器学习, A/B 测试, 概率分布, 贝叶斯统计, Machine Learning 方法, 应用数学, 描述性统计, 统计假设检验, 概率, 线性代数, 统计推理, 统计分析, 微积分, 机器学习算法, 数值分析, 数据预处理, NumPy, 抽样(统计), 降维

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

1…141516…107

总之,以下是 10 最受欢迎的 刑事调查与法医学 课程

  • TensorFlow 中的卷积神经网络: DeepLearning.AI
  • Harnessing AI for Injury Prevention and Recovery in Football: Real Madrid Graduate School Universidad Europea
  • 用于人工智能、机器学习和深度学习的 TensorFlow 简介: DeepLearning.AI
  • Preparing for Google Cloud Certification: Machine Learning Engineer: Google Cloud
  • 生产中的 Machine Learning: DeepLearning.AI
  • 商务基础 (中文版): University of Pennsylvania
  • C++程序设计: Peking University
  • 数据科学:统计与机器学习: Johns Hopkins University
  • IBM 机器学习: IBM
  • 医疗保健领域的人工智能: Stanford University

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