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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


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    D

    DeepLearning.AI

    医疗用人工智能

    您将获得的技能: 机器学习, 数据分析, AI 个性化服务, Model Evaluation, 深度学习, 医学术语, 临床试验, 统计分析, 自然语言处理, 应用机器学习, 健康信息学, 文本挖掘, 治疗计划, 病人治疗

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    Imperial College London

    数学在机器学习领域的应用:线性代数

    您将获得的技能: 应用数学, 线性代数, Jupyter, Python 程序设计, Algorithm, NumPy, 机器学习算法

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    IBM Generative AI Engineering

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Exploratory Data Analysis, Prompt Patterns, LangChain, Large Language Modeling, Retrieval-Augmented Generation, Model Evaluation, Unsupervised Learning, Generative Model Architectures, PyTorch (Machine Learning Library), ChatGPT, Generative AI, Restful API, LLM Application, Keras (Neural Network Library), Data Transformation, Supervised Learning, Responsible AI, Vector Databases, Data Import/Export

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    机器学习入门

    您将获得的技能: 机器学习, 分类算法, 人工智能, 深度学习, Model Evaluation, 预测建模, 应用机器学习, 回归分析, 数据科学, 监督学习, 无监督学习, 强化学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学线性代数

    您将获得的技能: 应用数学, 机器学习, Machine Learning 方法, 线性代数, 数据预处理, 数据操作, 数学建模, Python 程序设计, 代数, 高等数学, NumPy, 降维

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    2298 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    IBM AI 开发人员

    您将获得的技能: LangChain, 机器学习, Prompt Engineering, 计算机视觉, 生成式人工智能, AI 工作流程, 负责任的人工智能, 大型语言模型, 还原式 API, 数据导入/导出, 软件架构, Python 程序设计, 检索-增强生成, 软件开发生命周期, 提示模式, 工程软件, ChatGPT, 响应式网页设计, 数据科学, IBM 云

    攻读学位

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    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    Y

    Yonsei University

    韩国第一步

    您将获得的技能: 文化, 语言能力, 写作, 扫盲, 语法, 词汇

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google

    The Nuts and Bolts of Machine Learning

    您将获得的技能: Feature Engineering, Model Evaluation, Advanced Analytics, Statistical Machine Learning, Unsupervised Learning, Machine Learning, Data Ethics, Supervised Learning, Decision Tree Learning, Random Forest Algorithm, Classification Algorithms, Python Programming, Performance Tuning

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    E

    EDUCBA

    Deep Learning with R: Build & Predict Neural Networks

    您将获得的技能: Plot (Graphics), Data Visualization Software, R Programming, Scatter Plots, Regression Analysis, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Artificial Neural Networks, Data Science, Deep Learning, Model Evaluation, Descriptive Statistics, Predictive Analytics, Statistical Methods, Data Manipulation, Data Preprocessing, Performance Testing

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    IBM

    什么是数据科学?

    您将获得的技能: 机器学习, 数据分析, 人工智能, 数据扫盲, 大数据, 深度学习, 数据驱动的决策制定, 云计算, 数据科学, 数字化转型, 数据挖掘

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    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    DeepLearning.AI

    利用 TensorFlow 实现高级计算机视觉

    您将获得的技能: 卷积神经网络, Transfer Learning, 可视化(计算机制图), 计算机视觉, 张力流, 分类算法, 网络架构, 深度学习, Model Evaluation, Keras(神经网络库), 图像分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    IBM

    面向所有人的人工智能基础

    您将获得的技能: AI 工作流程, 生成式人工智能, 实时数据, Prompt Engineering, 机器学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 负责任的人工智能, 人工智能, 机器学习软件, 深度学习, 自助服务技术, 应用程序部署, 模型部署, 自然语言处理, 无代码开发, 提示模式, ChatGPT, 数据科学, 机器人, IBM 云

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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总之,以下是 10 最受欢迎的 deep learning 课程

  • 医疗用人工智能: DeepLearning.AI
  • 数学在机器学习领域的应用:线性代数: Imperial College London
  • IBM Generative AI Engineering: IBM
  • 机器学习入门: IBM
  • 机器学习和数据科学线性代数: DeepLearning.AI
  • IBM AI 开发人员: IBM
  • 韩国第一步: Yonsei University
  • The Nuts and Bolts of Machine Learning: Google
  • Deep Learning with R: Build & Predict Neural Networks: EDUCBA
  • 什么是数据科学?: IBM

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)
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