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神经网络课程

神经网络课程可以帮助您学习架构设计、反向传播、激活函数和优化技术的基础知识。您可以掌握训练模型、调整超参数和评估性能指标的技能。许多课程介绍了 TensorFlow 和 PyTorch 等工具,这些工具支持在图像识别、自然语言处理和预测分析等实际应用中实现神经网络。


热门神经网络课程与认证


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    D

    DeepLearning.AI

    利用序列模型进行自然语言处理

    您将获得的技能: 张力流, 人工神经网络, 文本挖掘, 递归神经网络 (RNN), 应用机器学习, 嵌入, 自然语言处理, 深度学习

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    1177 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员

    您将获得的技能: 张力流, 数据预处理, 机器学习, 时间序列分析和预测, 人工神经网络, 预测建模, Keras(神经网络库), 递归神经网络 (RNN), 迁移学习, 分类算法, 卷积神经网络, 应用机器学习, 模型评估, 生成式人工智能, 嵌入, 自然语言处理, 计算机视觉, 深度学习, 预测, 图像分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2.5万 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    I

    Imperial College London

    用于深度学习的 TensorFlow 2

    您将获得的技能: 自动编码器, 数据预处理, 监督学习, 模型部署, 贝叶斯统计, 数据管道, 人工神经网络, 张力流, 迁移学习, Keras(神经网络库), 递归神经网络 (RNN), 卷积神经网络, 应用机器学习, 生成模型架构, 自然语言处理, 概率分布, 计算机视觉, 深度学习, 模型评估, 图像分析

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

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    D

    DeepLearning.AI

    Нейронные сети и глубокое обучение

    您将获得的技能: Deep Learning, Artificial Neural Networks, Supervised Learning, Artificial Intelligence, Convolutional Neural Networks, Computer Vision, Recurrent Neural Networks (RNNs), Machine Learning

    4.1
    评分, 4.1 星,最高 5 星
    ·
    16 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    使用 TensorFlow 进行生成式深度学习

    您将获得的技能: 自动编码器, 张力流, 人工神经网络, 卷积神经网络, 生成对抗网络 (GAN), 迁移学习, 生成模型架构, 生成式人工智能, 图像分析, 深度学习

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    H

    Hebrew University of Jerusalem

    突触、神经元和大脑

    您将获得的技能: 心理学, 模拟和模拟软件, 电生理学, 网络分析, 细胞生物学, 基本电气系统, 人工神经网络, 计算机科学, 数学建模, 生物学, 生理学, 计算逻辑, 神经学

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

  • I

    IBM

    计算机视觉和图像处理入门

    您将获得的技能: 可视化(计算机制图), 机器学习算法, 迁移学习, 分类算法, Jupyter, IBM 云, 计算机视觉, 卷积神经网络, 深度学习, 逻辑回归

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    1424 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google Cloud

    使用谷歌云的计算机视觉基础

    您将获得的技能: 数据预处理, 张力流, 人工神经网络, 迁移学习, 分类算法, 应用机器学习, 功能工程, 计算机视觉, 卷积神经网络, 深度学习, 模型评估, Google 云端平台, 图像分析

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

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    Imperial College London

    机器学习数学

    您将获得的技能: Python 程序设计, Algorithm, 统计, 数据预处理, 无监督学习, 线性代数, NumPy, 应用数学, 降维, 人工神经网络, 回归分析, 机器学习算法, 数学建模, 微积分, 衍生产品, 功能工程, Jupyter, 高等数学

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Michigan

    Python 中的应用机器学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, 无监督学习, 机器学习, 决策树学习, 监督学习, 人工神经网络, 分类算法, Scikit-learn (机器学习库), 回归分析, 预测建模, 功能工程, 应用机器学习, 模型评估, 随机森林算法

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    8655 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    使用 TensorFlow 定制模型、层和损失函数

    您将获得的技能: 人工神经网络, 张力流, Keras(神经网络库), 迁移学习, 卷积神经网络, 深度学习, 模型评估

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    1104 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    利用概率模型进行自然语言处理

    您将获得的技能: Algorithm, 数据预处理, 统计建模, 概率与统计, Machine Learning 方法, 马尔可夫模型, 人工神经网络, 自然语言处理, 嵌入, 文本挖掘

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1778 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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neural networks and deep learning
neural networks and random forests
convolutional neural networks
artificial neural networks
foundations of neural networks
introduction to neural networks
machine learning with neural networks
introduction to neural networks and pytorch
1…252627…194

总之,以下是 10 最受欢迎的 neural networks 课程

  • 利用序列模型进行自然语言处理: DeepLearning.AI
  • DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员: DeepLearning.AI
  • 用于深度学习的 TensorFlow 2: Imperial College London
  • Нейронные сети и глубокое обучение: DeepLearning.AI
  • 使用 TensorFlow 进行生成式深度学习: DeepLearning.AI
  • 突触、神经元和大脑: Hebrew University of Jerusalem
  • 计算机视觉和图像处理入门: IBM
  • 使用谷歌云的计算机视觉基础: Google Cloud
  • 机器学习数学: Imperial College London
  • Python 中的应用机器学习: University of Michigan

您可以在 Machine Learning 中学到的技能

Python 程序设计 (33)
Tensorflow (32)
深度学习 (30)
人工神经网络 (24)
大数据 (18)
统计分类 (17)
强化学习 (13)
代数 (10)
贝叶斯定理 (10)
线性代数 (10)
线性回归 (9)
Numpy (9)

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