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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。


热门认知科学课程和认证


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    N

    Northwestern University

    数字图像和视频处理基础

    您将获得的技能: 可视化(计算机制图), Matlab, 数学建模, 计算机视觉, 数字信号处理, 色彩理论, 应用数学, 图像分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    1788 条评论

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    P

    Packt

    Foundations of Data Structures and Algorithm Analysis

    您将获得的技能: Graph Theory, Data Structures, Algorithms, Program Development, Programming Principles, Computational Thinking, Theoretical Computer Science, Computer Science, Python Programming

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    AI Workflow: Machine Learning, Visual Recognition and NLP

    您将获得的技能: Model Evaluation, Tensorflow, Supervised Learning, Artificial Neural Networks, Regression Analysis, Machine Learning Methods, Applied Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Deep Learning, Image Analysis, Machine Learning, Random Forest Algorithm, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Decision Tree Learning, Natural Language Processing, Scikit Learn (Machine Learning Library), Convolutional Neural Networks, Computer Vision, Data Science, Python Programming

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    N

    New York Institute of Finance

    在交易和金融中使用机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 模型评估, 市场趋势, Keras(神经网络库), 深度学习, 金融交易, 时间序列分析和预测, 数据管道, 应用机器学习, 预测建模, 统计机器学习, Python 程序设计, 证券交易, 技术分析, 金融市场, 张力流

    3.9
    评分, 3.9 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    R

    Rice University

    Python 数据可视化

    您将获得的技能: 数据清理, 数据处理, 绘图(图形), 数据可视化软件, 数据整合, 数据结构, Python 程序设计, 数据导入/导出, 软件文档, 计划发展, 软件包和软件管理

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    É

    École normale supérieure

    近似算法第二部分

    您将获得的技能: 数学建模, Algorithm, 理论计算机科学, 组合学, 线性代数, 概率, 高等数学

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

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    T

    The University of Chicago

    软件定义网络

    您将获得的技能: 应用编程接口 (API), Networking 路由器, 网络管理, Network Protocol(网络协议, 网络架构, Network 交换机, 通用网络, 虚拟化, 面向数据的编程, 硬件架构, 软件定义网络, Network Security, 虚拟网络化

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google Cloud

    机器学习操作 (MLOps):入门指南

    您将获得的技能: MLOps(机器学习 Operator), 自动化, 机器学习, 模型评估, 云部署, 持续集成, 数据管道, Devops, Google 云端平台, 模型部署, 持续部署

    4
    评分, 4 星,最高 5 星
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    479 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    基于设备的 TensorFlow Lite 模型

    您将获得的技能: 机器学习, 嵌入式系统, 移动开发, 计算机视觉, 安卓开发, Swift 编程, 应用机器学习, 张力流, 模型部署, iOS 开发

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    Developing Mobile Apps with Flutter

    您将获得的技能: Flutter (Software), Mobile Development, User Interface and User Experience (UI/UX) Design, React Native, Application Development, iOS Development, Apple iOS, User Story, User Interface (UI), Android Development, Databases, Database Management, Cross Platform Development, Application Programming Interface (API), Software Development Tools, Application Frameworks, Application Deployment, Back-End Web Development, Data Persistence, Application Performance Management

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    有监督的机器学习:分类

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

    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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    K

    Kennesaw State University

    网络安全及其十大领域

    您将获得的技能: 网络安全, 安全控制, 安全和安保, 系统开发生命周期, IT 安全架构, 法律, 基础设施安全, 安全 Code, 管理, 风险管理, 身份和访问管理, 灾难恢复, 密码学, 应用安全, 业务连续性, Network Security

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

与 cognitive science 相关的搜索

philosophy and the sciences: introduction to the philosophy of cognitive sciences
1…165166167…792

总之,以下是 10 最受欢迎的 cognitive science 课程

  • 数字图像和视频处理基础: Northwestern University
  • Foundations of Data Structures and Algorithm Analysis: Packt
  • AI Workflow: Machine Learning, Visual Recognition and NLP: IBM
  • 在交易和金融中使用机器学习: New York Institute of Finance
  • Python 数据可视化: Rice University
  • 近似算法第二部分: École normale supérieure
  • 软件定义网络: The University of Chicago
  • 机器学习操作 (MLOps):入门指南: Google Cloud
  • 基于设备的 TensorFlow Lite 模型: DeepLearning.AI
  • Developing Mobile Apps with Flutter: IBM

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