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个结果,搜索词为 "计算机视觉"


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    N

    National Taiwan University

    機器學習基石下 (Machine Learning Foundations)---Algorithmic Foundations

    您将获得的技能: Classification Algorithms, Supervised Learning, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Logistic Regression, Data Validation, Applied Machine Learning, Data Preprocessing, Model Evaluation, Algorithms, Programming Principles, Regression Analysis, Feature Engineering, Statistical Methods

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    Искусственный Интеллект (ИИ) для всех

    您将获得的技能: AI Product Strategy, Technical Management, AI Enablement, Team Building, Project Management, Data Ethics, Artificial Intelligence, Data Science, Artificial Neural Networks, Machine Learning, Discussion Facilitation, Deep Learning, Recruitment, Sales

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    301 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    G

    Google Cloud

    企业中的机器学习

    您将获得的技能: 模型部署, 模型评估, 预测建模, 张力流, 机器学习, 数据转换, Data Governance, AI 工作流程, 数据管理, 云计算, 数据预处理, MLOps(机器学习 Operator), Google 云端平台, 数据管道

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1493 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    M

    Microsoft

    在 Microsoft Azure 中创建机器学习模型

    您将获得的技能: 数据科学, 探索性数据分析, 张力流, Scikit-learn (机器学习库), 卷积神经网络, 分类算法, 无监督学习, 预测建模, 机器学习, 微软 Azure, MLOps(机器学习 Operator), 数据分析, 深度学习, 迁移学习, PyTorch(机器学习库), 回归分析, 数据可视化, 应用机器学习, 图像分析, 人工智能和机器学习(AI/ML)

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    N

    New York University

    金融领域的机器学习和强化学习

    您将获得的技能: 张力流, Scikit-learn (机器学习库), 衍生产品, 无监督学习, 金融交易, 监督学习, 预测建模, 模型评估, 决策树学习, 机器学习, 统计方法, 人工神经网络, 应用机器学习, 深度学习, 强化学习, 回归分析, 市场流动性, 金融市场, 降维, 马尔可夫模型

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
    ·
    819 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    S

    Stanford University

    医疗保健机器学习基础

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 负责任的人工智能, 模型评估, 人工神经网络, 医疗保健行业知识, 卫生政策, 机器学习, 深度学习, 医疗保健伦理, 机器学习算法, 强化学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 数据伦理, 应用机器学习, 数据预处理

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

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of California, Davis

    大数据、人工智能与伦理

    您将获得的技能: 自然语言处理, 负责任的人工智能, 机器学习, 道德标准与行为, 大数据, Algorithm, 人工智能, 研究, 数据伦理, 社会科学, 应用机器学习, AI 赋能, 数据挖掘, 研究方法, 分析

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    IBM AI Enterprise Workflow

    您将获得的技能: Feature Engineering, Model Deployment, Data Visualization, Data Ethics, Exploratory Data Analysis, Model Evaluation, Unsupervised Learning, Data Presentation, Tensorflow, Dimensionality Reduction, MLOps (Machine Learning Operations), Probability Distribution, Apache Spark, Statistical Hypothesis Testing, Supervised Learning, Data Pipelines, Design Thinking, Data Science, Machine Learning, Python Programming

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

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    G

    Google Cloud

    交易、机器学习和 GCP 简介

    您将获得的技能: 时间序列分析和预测, 金融交易, 模型部署, 监督学习, 技术分析, Machine Learning 方法, 预测建模, 模型评估, 机器学习, 深度学习, 机器学习算法, 统计机器学习, 云平台, 证券交易, 人工神经网络, 金融, 应用机器学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), Google 云端平台, 财务预测

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

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    N

    Nanjing University

    软件测试 (Software Testing)

    您将获得的技能: Software Testing, White-Box Testing, System Testing, Functional Testing, JUnit, Performance Testing, Debugging, Unit Testing, Test Automation, Test Case, Integration Testing, Selenium (Software), Mobile Development Tools

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

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    E

    Edge Impulse

    嵌入式机器学习简介

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 模型部署, 模型评估, 嵌入式软件, 机器学习, 人工神经网络, 数据分析, 深度学习, 数据预处理, 数据伦理, 数字信号处理, 功能工程, 应用机器学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 计算机编程, 嵌入式系统

    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 Minnesota

    推荐系统

    您将获得的技能: 机器学习算法, 决策支持系统, 探索性数据分析, Data Validation, 预测建模, A/B 测试, 模型评估, 机器学习, 业务指标, 绩效衡量, 性能指标, 数据收集, 分析, 电子表格软件, 分类学, 预测分析, 应用机器学习, AI 个性化服务, 制定基准, 降维

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

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

1…222324…94

总之,以下是 10 最受欢迎的 计算机视觉 课程

  • 機器學習基石下 (Machine Learning Foundations)---Algorithmic Foundations: National Taiwan University
  • Искусственный Интеллект (ИИ) для всех: DeepLearning.AI
  • 企业中的机器学习: Google Cloud
  • 在 Microsoft Azure 中创建机器学习模型: Microsoft
  • 金融领域的机器学习和强化学习: New York University
  • 医疗保健机器学习基础: Stanford University
  • 大数据、人工智能与伦理: University of California, Davis
  • IBM AI Enterprise Workflow: IBM
  • 交易、机器学习和 GCP 简介: Google Cloud
  • 软件测试 (Software Testing): Nanjing University

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