深度学习课程
Deep Learning 课程可以帮助您学习神经网络、卷积网络和 Neural Network，以及它们在图像识别和自然语言处理中的应用。您可以掌握模型训练、超参数调整和性能评估方面的技能，这些技能对于开发有效的 AI 解决方案至关重要。许多课程都会介绍 TensorFlow 和 PyTorch 等工具，让您可以实现算法和优化模型，使您的学习体验与当前的行业实践密切相关。
热门 Deep Learning 课程和认证
状态：免费试用Stanford University
您将获得的技能: 图论, 概率与统计, 概率分布, 决策支持系统, 统计建模, 贝叶斯网络, 马尔可夫模型, 网络分析, 网络模型
状态：免费试用Duke University
您将获得的技能: MLOps（机器学习 Operator）, 云部署, 模型评估, Devops, 拥抱的脸, 云计算, Docker (软件), 集装箱化, 迁移学习, GitHub, 模型部署, CI/CD, 机器学习软件, 微软 Azure
状态：预览Stanford University
您将获得的技能: 社交网络分析, 经济学, 社会经济学, 模拟, 统计建模, 贝叶斯统计, 社会学, 马尔可夫模型, 网络分析, 概率, 数学建模, 博弈论
状态：预览您将获得的技能: Predictive Modeling, Predictive Analytics, Marketing Analytics, Statistical Machine Learning, Machine Learning, Data Science, Applied Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Evaluation, Statistical Analysis
状态：免费试用University of Illinois Urbana-Champaign
您将获得的技能: 模型评估, 预测建模, 深度学习, 无监督学习, 人工神经网络, 医疗保健, 健康信息管理, 应用机器学习, 健康信息学, 监督学习, 机器学习, 卷积神经网络, 计划发展
状态：免费试用Duke University
您将获得的技能: MLOps（机器学习 Operator）, 数据管道, 亚马逊网络服务, 无服务器计算, AWS SageMaker, Python 程序设计, 模型评估, 云部署, 云计算解决方案, 模型部署, 数据分析, 功能工程, 机器学习, 数据预处理, 探索性数据分析, 微软 Azure
状态：免费试用University of Toronto
您将获得的技能: 应用数学, 控制系统, 估算, 深度学习, 线性代数, 机器人, Machine Learning 方法, 全球定位系统, 计算机视觉, 数学建模
状态：免费试用New York University
您将获得的技能: 风险管理, 投资组合管理, 衍生产品, Machine Learning 方法, 强化学习, 证券交易, 马尔可夫模型, 金融市场, 金融建模, 金融交易, 市场动态
状态：免费试用您将获得的技能: 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
状态：免费试用您将获得的技能: Model Deployment, Application Deployment, MLOps (Machine Learning Operations), Cloud Deployment, Unit Testing, Docker (Software), Containerization, Kubernetes, AI Workflows, IBM Cloud, Microservices, Model Evaluation, Machine Learning, Natural Language Processing, Time Series Analysis and Forecasting, Continuous Monitoring, Data Science, Python Programming
状态：免费试用您将获得的技能: Feature Engineering, Data Ethics, Unsupervised Learning, Dimensionality Reduction, Responsible AI, Text Mining, Data Preprocessing, Data Transformation, MLOps (Machine Learning Operations), Anomaly Detection, Exploratory Data Analysis, Machine Learning Methods, Machine Learning, Model Evaluation, Natural Language Processing, Data Science, Quality Assurance, Data Pipelines, Data Visualization, Python Programming
- 状态：免费试用
Stanford University
您将获得的技能: 机器学习算法, 概率分布, 模型评估, 统计建模, 贝叶斯统计, 统计方法, 贝叶斯网络, 机器学习, 应用机器学习, Algorithm, 马尔可夫模型
总之，以下是 10 最受欢迎的 deep learning 课程
- 概率图形模型 1：表示法: Stanford University
- MLOps 工具：MLflow 和拥抱脸: Duke University
- 社会和经济网络： 模型与分析: Stanford University
- Four Rare Machine Learning Skills All Data Scientists Need: SAS
- 健康数据科学基金会: University of Illinois Urbana-Champaign
- MLOps 平台：亚马逊 SageMaker 和 Azure ML: Duke University
- 自动驾驶汽车的状态估计和定位: University of Toronto
- 金融领域的强化学习: New York University
- AI Workflow: Machine Learning, Visual Recognition and NLP: IBM
- AI Workflow: AI in Production: IBM
