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  • Deep Learning

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
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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    医疗保健领域的深度学习

    您将获得的技能: 图论, 自动编码器, 深度学习, 卷积神经网络, Machine Learning 方法, 嵌入, 模型评估, 生成对抗网络 (GAN), 医疗保健, 应用机器学习, 医疗保健项目管理, 人工神经网络, 健康信息管理, 模型部署, 机器学习, 大数据, 健康信息学, 递归神经网络 (RNN), 监督学习, 图像分析

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

    高级设置 · 专项课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    D

    Duke University

    MLOps | 机器学习运营

    您将获得的技能: 负责任的人工智能, MLOps(机器学习 Operator), 数据管理, Data Management, NumPy, AWS SageMaker, 数据操作, 云部署, Python 程序设计, 数据分析, 拥抱的脸, 机器学习, 云计算, GitHub, 模型部署, 集装箱化, Devops, Pandas(Python 软件包), 大数据, 探索性数据分析, 微软 Azure

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
    ·
    572 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:新
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    U

    University of Colorado Boulder

    Modern AI Models for Vision and Multimodal Understanding

    您将获得的技能: Vision Transformer (ViT), Recurrent Neural Networks (RNNs), Multimodal Prompts, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Embeddings, Digital Signal Processing, Transfer Learning

    攻读学位

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

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    使用深度学习的人工智能顶点项目

    您将获得的技能: 模型评估, PyTorch(机器学习库), 视觉转换器(ViT), 数据管道, 深度学习, Python 程序设计, 卷积神经网络, 机器学习, 模型部署, 数据预处理, 地理空间信息与技术, Keras(神经网络库), 计算机视觉, 迁移学习

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

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    G

    Google

    Google Advanced Data Analytics

    您将获得的技能: Data Storytelling, Data Visualization, Data Ethics, Exploratory Data Analysis, Sampling (Statistics), Data Visualization Software, Feature Engineering, Regression Analysis, Descriptive Statistics, Logistic Regression, Statistical Hypothesis Testing, Model Evaluation, Data Analysis, Data Science, Tableau Software, Statistical Analysis, Machine Learning, Object Oriented Programming (OOP), Interviewing Skills, Python Programming

    攻读学位

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1.1万 条评论

    高级设置 · 专业证书 · 3-6 个月

  • 状态:新
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    P

    Packt

    Advanced Machine Learning, Big Data, and Deep Learning

    您将获得的技能: Apache Spark, PySpark, Model Evaluation, Data Preprocessing, Keras (Neural Network Library), Transfer Learning, Deep Learning, Tensorflow, A/B Testing, Data Ethics, Convolutional Neural Networks, Machine Learning Software, Data Cleansing, Machine Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), MLOps (Machine Learning Operations), Artificial Intelligence, Dimensionality Reduction

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

是什么让您今天来到 Coursera?

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    医疗保健领域的高级深度学习方法

    您将获得的技能: 图论, 自动编码器, 深度学习, 预测建模, 生成对抗网络 (GAN), Machine Learning 方法, Python 程序设计, 应用机器学习, 递归神经网络 (RNN), 医疗保健项目管理, 卷积神经网络, 人工神经网络, 无监督学习, 健康信息学, 图像分析

    3.6
    评分, 3.6 星,最高 5 星
    ·
    15 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    IBM RAG and Agentic AI

    您将获得的技能: Prompt Engineering, AI Orchestration, AI Workflows, Model Context Protocol, LangChain, Retrieval-Augmented Generation, Agentic Workflows, Tool Calling, LangGraph, LLM Application, Agentic systems, Multimodal Prompts, Generative AI, Generative AI Agents, Vector Databases, Generative Model Architectures, OpenAI API, Embeddings, Responsible AI, Software Development

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

    高级设置 · 专业证书 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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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, Application Deployment, Dimensionality Reduction, MLOps (Machine Learning Operations), Probability Distribution, Apache Spark, Statistical Hypothesis Testing, Supervised Learning, Design Thinking, Data Science, Machine Learning, Python Programming

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    354 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

  • C

    Coursera

    Deep Learning with PyTorch : Siamese Network

    您将获得的技能: Embeddings, PyTorch (Machine Learning Library), Artificial Neural Networks, Image Analysis, Deep Learning, Applied Machine Learning, Convolutional Neural Networks, Computer Vision

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

    高级设置 · 指导项目 · 不超过 2 小时

  • 状态:免费试用
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    G

    Google Cloud

    Advanced Machine Learning on Google Cloud

    您将获得的技能: Model Deployment, Convolutional Neural Networks, Google Cloud Platform, Natural Language Processing, Tensorflow, MLOps (Machine Learning Operations), Reinforcement Learning, Transfer Learning, Computer Vision, Systems Design, Machine Learning Methods, Applied Machine Learning, Image Analysis, AI Personalization, Cloud Deployment, Recurrent Neural Networks (RNNs), Hybrid Cloud Computing, Systems Architecture, Performance Tuning, Embeddings

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    1538 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of Colorado Boulder

    半导体器件

    您将获得的技能: 应用数学, 电子产品, 物理学, 半导体, 电气与计算机工程, 电子元件, 电子系统, 材料科学, 电子工程, 电气工程, 电子硬件, 数学建模

    攻读学位

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    612 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 1-3 个月

1234…28

总之,以下是 10 最受欢迎的 deep learning 课程

  • 医疗保健领域的深度学习: University of Illinois Urbana-Champaign
  • MLOps | 机器学习运营: Duke University
  • Modern AI Models for Vision and Multimodal Understanding: University of Colorado Boulder
  • 使用深度学习的人工智能顶点项目: IBM
  • Google Advanced Data Analytics: Google
  • Advanced Machine Learning, Big Data, and Deep Learning: Packt
  • 医疗保健领域的高级深度学习方法: University of Illinois Urbana-Champaign
  • IBM RAG and Agentic AI: IBM
  • IBM AI Enterprise Workflow: IBM
  • Deep Learning with PyTorch : Siamese Network: Coursera

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)

关于 深度学习 的常见问题

Deep Learning 是机器学习的一个子集,它利用具有许多层(因此称为 "深层")的神经网络来分析各种形式的数据。它之所以重要,是因为它能让计算机执行通常需要人类智能的任务,如图像识别、Natural Language Processing 和决策。随着技术的不断发展,Deep Learning 在各行各业越来越不可或缺,推动了自动化、医疗保健、金融等领域的创新。‎

从事深度学习领域的职业可以为您打开通往各种工作机会的大门。一些常见的职位包括深度学习工程师、数据科学家、机器学习工程师、AI 研究员和计算机视觉工程师。这些职位通常涉及设计和实施 Deep Learning Model、分析数据,以及开发能够从数据中学习并根据数据进行预测的算法。‎

要在深度学习领域取得成功,您应该在几项关键技能方面打下坚实的基础。这些技能包括 Python 等编程语言、对机器学习概念的理解、熟练使用 Deep Learning 框架(如 TensorFlow 和 PyTorch)以及数学知识,尤其是线性代数和微积分。熟悉数据预处理和 Model Evaluation 技术也是有益的。‎

对于那些对深度学习感兴趣的人来说,有许多在线课程可供选择。一些最佳选择包括深度学习专项课程和IBM Deep Learning with PyTorch、Keras 和 Tensorflow 专业证书。这些课程提供深度学习技术和应用方面的全面培训和实践经验。‎

是的,您可以通过两种方式免费开始在 Coursera 上学习 Deep Learning:

  1. 免费预览 许多 Deep Learning 课程的第一个 Modulation。这包括视频课程、阅读、分级作业和 Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期 7 天的 专项课程或 Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习、获得 Deep Learning 证书或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,可以升级或申请经济援助。‎

要有效学习 Deep Learning,首先要打好编程和数学基础。学习入门课程,了解机器学习和神经网络的基础知识。通过开展项目,逐步学习更高级的主题和实际应用。参与在线社区和论坛也能为您提供支持,增强您的学习体验。‎

深度学习课程通常涵盖一系列主题,包括神经网络Architecture、卷积神经网络(CNN)、递归神经网络 (RNN)、自然语言处理和强化学习。此外,课程还可以探索计算机视觉、医疗保健和金融等领域的实际应用,让学习者全面了解深度学习如何应用于现实世界的场景中。‎

对于深度学习方面的员工培训和技能提升,AI ML with Deep Learning and Supervised Models 专项课程和Deep Learning for Healthcare 专项课程等专项课程尤其有益。这些课程侧重于实际技能和应用,适合劳动力发展。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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