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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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    U

    University of Michigan

    AR/VR/MR/XR 用户体验与交互设计

    您将获得的技能: 原型设计, 线框设计, 概念设计, 虚拟环境, 增强现实, 设计思维, 以人为本的设计, 虚拟现实, 用户体验设计, 用户研究, 可用性测试, 增强现实与虚拟现实(AR/VR), 故事板, 交互设计, 数据伦理

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    使用 Excel 进行统计分析的基础知识

    您将获得的技能: 描述性统计, 统计分析, 回归分析, 数据分析, 电子表格软件, 统计方法, 概率, 预测分析, 商业分析, 统计, 预测, 数据可视化, 微软Excel

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    E

    Edureka

    机器学习和 NLP 基础知识

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 自然语言处理, 递归神经网络 (RNN), 分类算法, 深度学习, 文本挖掘, 机器学习, 数据科学, 预测建模, 张力流, 应用机器学习, 监督学习, 人工智能, 数据预处理

    3.3
    评分, 3.3 星,最高 5 星
    ·
    32 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    E

    EDUCBA

    Python Developer: From Basics to Case Studies

    您将获得的技能: Cryptography, Object Oriented Programming (OOP), File I/O, Encryption, Data Structures, Software Development, Data Visualization, Model Evaluation, Automation, Machine Learning Algorithms, Classification Algorithms, Data Preprocessing, Public Key Cryptography Standards (PKCS), Databases, Python Programming, Natural Language Processing, Algorithms, Key Management, Software Installation, Data Validation

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

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • C

    Coursera

    Conociendo Canva, tu nueva herramienta de diseño favorita

    您将获得的技能: Canva (Software), Infographics, Design, Logo Design, Creative Design, Digital Design, Graphic and Visual Design Software

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

    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    U

    Universidad de Palermo

    Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos para Negocios

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Prompt Patterns, ChatGPT, Multimodal Prompts, Responsible AI, Predictive Modeling, Business Transformation, Data-Driven Decision-Making, Generative AI, Business Leadership, Business Ethics, Business Analytics, AI Workflows, Organizational Change, LLM Application, Business, Artificial Intelligence, Data Science, Emerging Technologies, Innovation

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    1001 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    G

    Georgia Institute of Technology

    线性电路 2:交流分析

    您将获得的技能: 电子产品, 绘图(图形), 工程计算, 电气工程, 基本电气系统, 验证和确认, 电力, 工程分析, 电子元件, 数学建模, 电力电子

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    嵌入式系统建模与调试

    您将获得的技能: 故障分析, 模拟和模拟软件, Model Based Systems Engineering(基于模型的系统工程, 电子工程, 嵌入式软件, 嵌入式系统, 调试, 计算机工程, 自动化工程, 技术交流

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Michigan

    生成式人工智能:基础、应用与挑战

    您将获得的技能: 负责任的人工智能, 数据安全, 管理, AI 产品战略, 模型评估, 生成式人工智能, 数据质量, 领导与管理, 数据伦理, 社会影响, 人工智能

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    A

    Alex Genadinik

    Increase Your Creativity In Any Field! Become More Creative

    您将获得的技能: Ingenuity, Growth Mindedness, Lifelong Learning, Problem Solving

    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    K

    Korea Advanced Institute of Science and Technology(KAIST)

    编程语言 Ⅰ

    您将获得的技能: 理论计算机科学, 计算机编程, 功能设计, 其他编程语言, Scala 编程, 编程原则

    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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    M

    MathWorks

    图像处理入门

    您将获得的技能: 计算机视觉, Algorithm, 空间数据分析, 定量研究, 数字信号处理, 地理空间信息与技术, Matlab, 图像分析

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

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philosophy and the sciences: introduction to the philosophy of cognitive sciences
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总之,以下是 10 最受欢迎的 cognitive science 课程

  • AR/VR/MR/XR 用户体验与交互设计: University of Michigan
  • 使用 Excel 进行统计分析的基础知识: IBM
  • 机器学习和 NLP 基础知识: Edureka
  • Python Developer: From Basics to Case Studies: EDUCBA
  • Conociendo Canva, tu nueva herramienta de diseño favorita: Coursera
  • Inteligencia Artificial y Ciencia de Datos para Negocios: Universidad de Palermo
  • 线性电路 2:交流分析: Georgia Institute of Technology
  • 嵌入式系统建模与调试: University of Colorado Boulder
  • 生成式人工智能:基础、应用与挑战: University of Michigan
  • Increase Your Creativity In Any Field! Become More Creative: Alex Genadinik

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