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食品科学课程

食品科学课程可以帮助您了解食品安全、营养、感官评估和食品加工技术。您可以掌握配方制定、质量控制和了解食品化学方面的技能。许多课程都会介绍一些工具,如分析口味测试的统计软件、测试食品特性的实验室设备以及预测保质期的食品建模软件,让您在实际的食品生产和创新中应用这些技能。


热门食品科学课程和认证


  • 状态:免费试用
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    V

    Vanderbilt University

    面向工程师和科学家的 MATLAB 编程

    您将获得的技能: Algorithm, 数据处理, 面向对象编程(OOP), 数学软件, 散点图, 文件输入/输出, Matlab, ChatGPT, Prompt Engineering, 数据分析, AI 个性化服务, 用户界面(UI), 计算机编程, 应用机器学习, 图像分析, 数字信号处理, 数据可视化软件, 编程原则, 柱状图, 预测建模

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    1.8万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    U

    University of California, Santa Cruz

    面向所有人的 C 语言,第 1 部分:编程基础

    您将获得的技能: 伪代码, 编程原则

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    6734 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    D

    DeepLearning.AI

    高级学习算法

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

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    8495 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    IBM 机器学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, 时间序列分析和预测, 生成对抗网络 (GAN), 探索性数据分析, 卷积神经网络, 自动编码器, 数据清理, 机器学习, 强化学习, 生成式人工智能, 递归神经网络 (RNN), 降维, 分类算法, 回归分析, 功能工程, 无监督学习, 监督学习, 深度学习, 数据科学, 人工智能和机器学习(AI/ML)

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    3518 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

  • 状态:免费试用
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    D
    U

    多位教师

    面向对象 Java 程序设计

    您将获得的技能: Algorithm, 软件设计, 密码学, 单元测试, 面向对象编程(OOP), 交互式数据可视化, 面向对象设计, 文件输入/输出, Java 编程, 数据结构, Java, 数据分析, 计算机编程, 用户界面(UI), JUnit, 解决问题, 软件工程, 调试, 性能调整, 事件驱动编程

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1.5万 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:新
    新
    B

    Birla Institute of Technology & Science, Pilani

    Environmental Studies

    您将获得的技能: Environment, Environmental Resource Management, Sustainable Development, Environmental Issue, Environmental Policy, Climate Change Programs, Environmental Science, Environmental Management Systems, Water Sustainability, Natural Resource Management, Sustainable Business, Environmental Monitoring, Waste Minimization, Climate Change Mitigation, Climate Change Adaptation, Pollution Prevention, Systems Thinking, Biology, Stakeholder Engagement

    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Washington

    编程语言,A 部分

    您将获得的技能: 软件安装, 软件设计, 其他编程语言, 理论计算机科学, 计算思维, 计算机编程, 功能设计, 鲁比(编程语言), 编程原则

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    1909 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    S

    Stanford University

    医疗保健领域的人工智能

    您将获得的技能: 数据伦理, 卫生系统, 临床研究, 临床数据管理, 机器学习, 医疗保健行业知识, 医疗保健, 管理式医疗, 健康信息学, 药品, 医疗保健伦理, 应用机器学习, 模型部署, 模型评估, 人工智能, 数据挖掘, 临床研究伦理, 功能工程, 负责任的人工智能, 非结构化数据

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2426 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    使用 Python 实现数据可视化

    您将获得的技能: Python 程序设计, 热图, 数据操作, 仪表板, 散点图, Plotly, 数据分析, 交互式数据可视化, Pandas(Python 软件包), 数据展示, 箱形图, Jupyter, 数据可视化软件, Seaborn, 地理空间信息与技术, 数据可视化, 柱状图, Matplotlib

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    Universitat Politècnica de València

    Introducción a R para ciencia de datos

    您将获得的技能: R Programming, R (Software), Statistical Analysis, Ggplot2, Data Import/Export, Statistical Methods, Data Structures, Programming Principles, Data Preprocessing, Data Science, Model Evaluation, Machine Learning, Data Manipulation, Exploratory Data Analysis, Data Visualization Software

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    D

    DeepLearning.AI

    改进深度神经网络:超参数调整、正则化和优化

    您将获得的技能: Machine Learning 方法, 数据预处理, 验证和确认, 性能调整, 人工神经网络, 深度学习, 张力流, 模型评估

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    6.3万 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • C

    Coursera

    Introduction to Basic Game Development using Scratch

    您将获得的技能: Event-Driven Programming, Debugging, Programming Principles, Algorithms, Video Game Development, Computer Programming Tools, Game Design, Computer Programming, Program Development, Animation and Game Design, Interactive Design, Integrated Development Environments, Computer Science

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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wood science: beyond building
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  • 面向工程师和科学家的 MATLAB 编程: Vanderbilt University
  • 面向所有人的 C 语言,第 1 部分:编程基础: University of California, Santa Cruz
  • 高级学习算法: DeepLearning.AI
  • IBM 机器学习: IBM
  • 面向对象 Java 程序设计: Duke University
  • Environmental Studies: Birla Institute of Technology & Science, Pilani
  • 编程语言,A 部分: University of Washington
  • 医疗保健领域的人工智能: Stanford University
  • 使用 Python 实现数据可视化: IBM
  • Introducción a R para ciencia de datos: Universitat Politècnica de València

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