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神经网络

神经元网络知识库可以帮助您了解如何建立、训练和优化模型。您可以在建筑设计、数据挖掘、培训技术和模型评估等方面有所建树。许多课程都有 KI-Praxis 框架和要点。


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    DeepLearning.AI

    高级学习算法

    您将获得的技能: 人工神经网络, 监督学习, 机器学习, 分类算法, 迁移学习, 应用机器学习, 逻辑回归, 决策树学习, 人工智能, 张力流, 模型评估, 性能调整, 数据伦理, 深度学习, 随机森林算法

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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    Deep Learning - Crash Course 2023

    您将获得的技能: Deep Learning, Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Matplotlib, NumPy, Artificial Neural Networks, Python Programming, Pandas (Python Package), Data Science, Artificial Intelligence, Data Preprocessing, Machine Learning, Data Manipulation, Model Evaluation, Classification Algorithms

    初级 · 课程 · 3-6 个月

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    Packt

    Building and Training Neural Networks with PyTorch

    您将获得的技能: Recurrent Neural Networks (RNNs), PyTorch (Machine Learning Library), Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Classification Algorithms, Transfer Learning, Applied Machine Learning, Image Analysis, Model Evaluation, Artificial Neural Networks, Computer Vision, Data Preprocessing

    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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    Natural Language Processing - Deep Learning Models in Python

    您将获得的技能: Recurrent Neural Networks (RNNs), Embeddings, Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Artificial Neural Networks, Python Programming, Classification Algorithms, Data Preprocessing, Model Evaluation

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    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

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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    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
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    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
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    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
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    University of Alberta

    利用函数逼近进行预测和控制

    您将获得的技能: 线性代数, 监督学习, 机器学习, 人工神经网络, 机器学习算法, 概率分布, 功能工程, 伪代码, 深度学习, 强化学习

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    Visualizing Filters of a CNN using TensorFlow

    您将获得的技能: Tensorflow, Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Python Programming, Jupyter, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Software Visualization, Machine Learning

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    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    Coursera

    Deep Learning with PyTorch : Image Segmentation

    您将获得的技能: PyTorch (Machine Learning Library), Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Image Analysis, Deep Learning, Python Programming

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    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    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

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总之,以下是 10 最受欢迎的 neural network 课程

  • 高级学习算法: DeepLearning.AI
  • Deep Learning - Crash Course 2023: Packt
  • Building and Training Neural Networks with PyTorch: Packt
  • Natural Language Processing - Deep Learning Models in Python: Packt
  • 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
  • 利用概率模型进行自然语言处理: DeepLearning.AI
  • 使用 TensorFlow 定制模型、层和损失函数: DeepLearning.AI
  • 利用函数逼近进行预测和控制: University of Alberta
  • Visualizing Filters of a CNN using TensorFlow: Coursera

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