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材料科学课程

材料科学课程可以帮助您了解材料特性、材料选择、纳米技术和热力学原理。您可以掌握分析材料行为、进行实验和应用统计方法解释数据的技能。许多课程介绍了扫描电子显微镜、X 射线衍射和材料特性建模软件等工具,支持航空航天、电子和生物医学工程等行业的实际应用。


热门材料科学课程和认证


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    I

    IBM

    RAG for Generative AI Applications

    您将获得的技能: Prompt Engineering, LangChain, Retrieval-Augmented Generation, LLM Application, Generative AI, Vector Databases, Embeddings, User Interface (UI), UI Components, Semantic Web, Database Systems, Model Evaluation, Data Storage Technologies, Databases, NoSQL, AI Enablement, Large Language Modeling, Flask (Web Framework), Database Management, AI Personalization

    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

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    N

    National Taiwan University

    运筹学(3):理论

    您将获得的技能: 线性代数, 案例研究, 运筹学, 网络模型, 应用数学, Algorithm, 商业分析, 应用机器学习, 运输业务, 高等数学, 数学建模

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Toronto

    自动驾驶汽车的视觉感知

    您将获得的技能: 计算机视觉, 线性代数, 卷积神经网络, 深度学习, 机器人, 图像分析, 机器学习算法, 人工神经网络

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    N

    National Taiwan University

    食用昆虫

    您将获得的技能: 文化, 烹饪, 文化多样性, 生物学, 创新, 环境与资源管理, 法律, 经济发展, 环境科学, 可持续性标准, 药品, 营养与饮食, 道德标准与行为, 可持续发展, 社会经济学, 餐饮, 食品安全与卫生

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    用于医学预后的人工智能

    您将获得的技能: 概率与统计, 深度学习, 逻辑回归, 预测, 数据分析, 模型评估, 统计分析, 机器学习, 决策树学习, 数据预处理, 应用机器学习, 功能工程, 随机森林算法, 预测建模, 风险模型

    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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    Q

    Qualcomm Academy

    人人享有 5G

    您将获得的技能: 物联网, 新兴技术, 技术战略, 电信, 通用网络, 无线网络, 网络基础设施

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Microsoft

    Introduction to Microsoft 365 Copilot

    您将获得的技能: Microsoft Copilot, Prompt Engineering, Microsoft 365, Microsoft Office, Microsoft Outlook, Productivity Software, Workflow Management, AI Enablement, Microsoft Word, Microsoft PowerPoint, Microsoft Excel, Presentations, Generative AI, Identity and Access Management, Data Security

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

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    U

    University of Minnesota

    推荐系统简介: 非个性化和基于内容的推荐系统

    您将获得的技能: 描述性统计, 角色开发, 电子表格软件, 计算机编程, 文本挖掘, 微软Excel, 预测分析, Algorithm, Java 编程, 信息架构, 机器学习, 分类学

    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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    S

    Scrimba

    Data Structures and Algorithms: Binary Search

    您将获得的技能: Computational Thinking, Algorithms, Program Development, Software Development, Software Engineering, Programming Principles, Data Structures, Computer Programming, Javascript, Computer Science, Web Development

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Maryland, College Park

    数据收集和分析框架

    您将获得的技能: 数据管理, Data Management, 抽样(统计), Data Validation, 研究设计, 创建调查, 大数据, 数据分析, 统计方法, 数据收集, 数据质量

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    Universidad Nacional Autónoma de México

    Anticorrupción: Introducción a conceptos y perspectiva práctica

    您将获得的技能: Ethical Standards And Conduct, Business Ethics, Social Network Analysis, Public Administration, Accountability, Policy Analysis, Law, Regulation, and Compliance, Analysis, Social Sciences, Systems Thinking, Case Studies, Regulation and Legal Compliance, Governance, Social Justice, Disciplinary Procedures, Legal Proceedings, Compliance Training, Political Sciences, Performance Measurement

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Colorado System

    点对点协议和局域网

    您将获得的技能: 网络分析, Network Protocol(网络协议, 电信, 计算机网络, 数据完整性, 局域网, TCP/IP, 无线网络, OSI 模型, Network 性能管理

    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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materials science for technological application
transmission electron microscopy for materials science
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materials science: 10 things every engineer should know
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1…218219220…819

总之,以下是 10 最受欢迎的 material science 课程

  • RAG for Generative AI Applications: IBM
  • 运筹学(3):理论: National Taiwan University
  • 自动驾驶汽车的视觉感知: University of Toronto
  • 食用昆虫: National Taiwan University
  • 用于医学预后的人工智能: DeepLearning.AI
  • 人人享有 5G: Qualcomm Academy
  • Introduction to Microsoft 365 Copilot: Microsoft
  • 推荐系统简介: 非个性化和基于内容的推荐系统: University of Minnesota
  • Data Structures and Algorithms: Binary Search: Scrimba
  • 数据收集和分析框架: University of Maryland, College Park

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