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“neural network” 的结果
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您将获得的技能: 微积分, 机器学习, 监督学习, 人工神经网络, Python 程序设计, 线性代数, 人工智能, 深度学习
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您将获得的技能: 计算机视觉, 机器学习, 人工智能和机器学习（AI/ML）, MLOps（机器学习 Operator）, 监督学习, Python 程序设计, 应用机器学习, 人工智能, 调试, 数据驱动的决策制定, PyTorch（机器学习库）, 人工神经网络, 大型语言模型, 生成式人工智能, Keras（神经网络库）, 图像分析, 张力流, 性能调整, 深度学习, 自然语言处理
状态：新状态：免费试用您将获得的技能: Deep Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Tensorflow, Large Language Modeling, Machine Learning, Python Programming, Algorithms, Network Architecture, Data Processing
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您将获得的技能: 人工智能和机器学习（AI/ML）, Algorithm, 计算机视觉, 人工神经网络, PyTorch（机器学习库）, 功能工程, 张力流, Keras（神经网络库）, 深度学习, 图像分析, 应用机器学习
状态：免费试用您将获得的技能: 网络架构, 计算机视觉, 回归分析, 机器学习, Machine Learning 方法, 人工神经网络, 网络模型, 图像分析, 深度学习, 张力流, Keras（神经网络库）, 自然语言处理
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您将获得的技能: Responsible AI, Data Ethics, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Machine Learning Algorithms, Reinforcement Learning, Generative AI, Debugging, Artificial Intelligence, Unsupervised Learning, Machine Learning, Computer Vision, Image Analysis, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods, Applied Machine Learning, Bayesian Statistics, Network Architecture, Linear Algebra, Markov Model
是什么让您今天来到 Coursera？
状态：免费试用您将获得的技能: 数据操作, 回归分析, 机器学习, PyTorch（机器学习库）, 人工神经网络, 预测建模, 深度学习, 张力流, 概率与统计
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您将获得的技能: 机器学习算法, 人工智能和机器学习（AI/ML）, 监督学习, 人工神经网络, 应用机器学习, 性能调整, 深度学习, 张力流
状态：免费试用Johns Hopkins University
您将获得的技能: Deep Learning, Artificial Neural Networks, Reinforcement Learning, Generative AI, Unsupervised Learning, Machine Learning Methods, Data Ethics, Artificial Intelligence, Markov Model, Natural Language Processing
状态：免费试用您将获得的技能: 网络架构, 计算机视觉, 机器学习, 监督学习, PyTorch（机器学习库）, 人工神经网络, 深度学习
状态：免费试用Johns Hopkins University
您将获得的技能: Artificial Neural Networks, Machine Learning Algorithms, Deep Learning, Computer Vision, Image Analysis, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Applied Machine Learning, Machine Learning, Network Architecture, Linear Algebra, Performance Tuning, Probability & Statistics
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您将获得的技能: 人工神经网络, 性能调整, 深度学习, 自然语言处理, 应用机器学习, Machine Learning 方法
总之，以下是 10 最受欢迎的 neural network 课程
- 神经网络与深度学习: DeepLearning.AI
- 深度学习: DeepLearning.AI
- Learning Deep Learning: Unit 1: Pearson
- 卷积神经网络: DeepLearning.AI
- 使用 Keras 的深度学习和神经网络简介: IBM
- Foundations of Neural Networks: Johns Hopkins University
- 神经网络和 PyTorch 简介: IBM
- 改进深度神经网络：超参数调整、正则化和优化: DeepLearning.AI
- Advanced Neural Network Techniques: Johns Hopkins University
- 使用 PyTorch 进行深度学习: IBM
