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“artificial neural network” 的结果
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状态：免费试用您将获得的技能: 机器学习, Machine Learning 方法, 张力流, 回归分析, 人工神经网络, 计算机视觉, 网络模型, 网络架构, 自然语言处理, Keras（神经网络库）, 图像分析, 深度学习
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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: 机器学习, 调试, MLOps（机器学习 Operator）, 大型语言模型, 人工智能, 监督学习, 张力流, Python 程序设计, 人工神经网络, 计算机视觉, 数据驱动的决策制定, 应用机器学习, 性能调整, 自然语言处理, 人工智能和机器学习（AI/ML）, PyTorch（机器学习库）, 生成式人工智能, Keras（神经网络库）, 图像分析, 深度学习
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是什么让您今天来到 Coursera？
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您将获得的技能: 机器学习, 张力流, 人工智能, Algorithm, 机器学习算法, 人工神经网络, 网络架构, 应用机器学习, 分析, 性能调整, 深度学习
状态：新状态：免费试用您将获得的技能: Tensorflow, Artificial Neural Networks, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Time Series Analysis and Forecasting, Image Analysis, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Natural Language Processing, Computer Vision, Forecasting, Classification And Regression Tree (CART), Supervised Learning, Machine Learning, Text Mining, Predictive Analytics, NumPy, Regression Analysis, Network Architecture, Data Processing, Data Science
状态：预览Sungkyunkwan University
您将获得的技能: Image Analysis, Computer Vision, Artificial Neural Networks, Natural Language Processing, Deep Learning, Network Architecture, Network Model, Machine Learning
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状态：免费试用Johns Hopkins University
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
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您将获得的技能: 负责任的人工智能, 市场机遇, LLM 申请, 自然语言处理, 生成式人工智能
与 artificial neural network 相关的搜索
总之，以下是 10 最受欢迎的 artificial neural network 课程
- 神经网络与深度学习: DeepLearning.AI
- 神经网络和 PyTorch 简介: IBM
- 使用 Keras 的深度学习和神经网络简介: IBM
- Introduction to Neural Networks: Johns Hopkins University
- 深度学习: DeepLearning.AI
- Learning Deep Learning: Unit 1: Pearson
- 改进深度神经网络：超参数调整、正则化和优化: DeepLearning.AI
- Deep Learning with TensorFlow: Packt
- Fundamentals of CNNs and RNNs: Sungkyunkwan University
- 使用 PyTorch 进行深度学习：生成对抗网络: Coursera Project Network
