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代数课程

代数课程可以帮助您学习解方程、处理不等式、理解函数及其图形。您还可以培养处理代数表达式、分解多项式以及将代数概念应用于实际问题的技能。许多课程都会介绍一些工具,如图形计算器和函数 Visualization 软件,这些工具可以提高您分析数据和建立关系模型的能力。


热门代数课程和认证


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    R

    Rice University

    计算机原理(第一部分)

    您将获得的技能: 组合学, 计算机编程, 游戏设计, 开发测试, 模拟, 计算思维, 编程原则, 面向对象编程(OOP), 概率, 算法, 应用数学, Algorithm, 调试, 计划发展, Python 编程, 软件测试

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    CUDA 高级库

    您将获得的技能: 人工神经网络, 深度学习, 卷积神经网络, 数据科学, 数据结构, 图像分析, 数学软件, 算法, 数据转换, 数值分析, Algorithm, 数字信号处理, 线性代数, 数据处理, 机器学习

    3.1
    评分, 3.1 星,最高 5 星
    ·
    21 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of California, Davis

    设定期望和评估绩效问题

    您将获得的技能: 员工 Coach, 关键绩效指标 (KPI), 设定目标, 期望管理, 提高绩效, 性能分析, 建设性反馈, 团队绩效管理, Coach, 问责制, 绩效管理, 差距分析, 导师, 员工绩效管理, 教练

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    718 条评论

    混合 · 课程 · 1-4 周

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    É

    École Polytechnique Fédérale de Lausanne

    数字信号处理 2:滤波

    您将获得的技能: 数字通信, 计算机编程, 电子产品, 通信系统, 实时数据, 电信, 数值分析, 数字信号处理, 工程分析, 电气与计算机工程, 数据映射

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    深度学习和强化学习

    您将获得的技能: 机器学习方法, 自动编码器, 降维, 人工神经网络, 深度学习, 计算机视觉, Keras(神经网络库), Model Evaluation, 生成式对抗网络(GANs), Transfer Learning, 迁移学习, 卷积神经网络, 模型评估, 递归神经网络 (RNN), 强化学习, 人工智能, 无监督学习, 机器学习

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

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Toronto

    自动驾驶汽车的运动规划

    您将获得的技能: 数学建模, 图论, 计算机视觉, 自动化, 机器控制, 机器人, 数据结构, 应用数学, 交通流优化, 算法, Algorithm, 预测建模, 控制系统, 估算, 数据映射, 空间数据分析

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    486 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    N

    New York University

    金融领域的机器学习基础

    您将获得的技能: 金融交易, 人工神经网络, 降维, 探索性数据分析, 监督学习, 应用机器学习, 回归分析, 相关性分析, 强化学习, 决策树学习, 无监督学习, 金融服务, Scikit Learn(机器学习库), 机器学习, Python 编程, 投资组合管理

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
    ·
    341 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    R

    Rice University

    物理 102 - 电位和直流电路

    您将获得的技能: 物理学, 电气工程, 解决问题, 电气系统, 电子产品, 电子元件, 机械, 积分微积分, 微积分, 电磁学, 基本电气系统, 线性代数

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    34 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Colorado System

    密码学的数学基础

    您将获得的技能: 算术, 加密技术, 计算机科学, 概率, 算法, Algorithm, 应用数学

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Pittsburgh

    Mathematical Foundations for Data Science and Analytics

    您将获得的技能: Statistical Analysis, NumPy, Probability Distribution, Matplotlib, Statistics, Pandas (Python Package), Data Science, Probability & Statistics, Probability, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Data Analysis, Linear Algebra, Predictive Analytics, Statistical Methods, Mathematics and Mathematical Modeling, Applied Mathematics, Python Programming, Machine Learning, Logical Reasoning

    攻读学位

    3.8
    评分, 3.8 星,最高 5 星
    ·
    12 条评论

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    L

    L&T EduTech

    Fundamentals of Digital Design for VLSI Chip Design

    您将获得的技能: Field-Programmable Gate Array (FPGA), Application Specific Integrated Circuits, Computational Logic, Computer Architecture, Hardware Design, Electronic Hardware, Electronics Engineering, Electronics, Theoretical Computer Science, Programmable Logic Controllers, Microarchitecture, Electronic Systems, Semiconductors, Electronic Components, Data Storage, Data Storage Technologies

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • T

    The University of Sydney

    Introduction to Advanced Calculus

    您将获得的技能: Advanced Mathematics, Integral Calculus, Calculus, Mathematical Theory & Analysis, Differential Equations, Applied Mathematics, Engineering Calculations, Mathematical Modeling, Linear Algebra, Physics, Derivatives

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

    中级 · 课程 · 1-4 周

1…111213…32

总之,以下是 10 最受欢迎的 algebra 课程

  • 计算机原理(第一部分): Rice University
  • CUDA 高级库: Johns Hopkins University
  • 设定期望和评估绩效问题: University of California, Davis
  • 数字信号处理 2:滤波: École Polytechnique Fédérale de Lausanne
  • 深度学习和强化学习: IBM
  • 自动驾驶汽车的运动规划: University of Toronto
  • 金融领域的机器学习基础: New York University
  • 物理 102 - 电位和直流电路: Rice University
  • 密码学的数学基础: University of Colorado System
  • Mathematical Foundations for Data Science and Analytics: University of Pittsburgh

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)

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  • 会计
  • 人工智能(AI)
  • 网络安全
  • 数据分析
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  • 人力资源(HR)
  • Microsoft Excel
  • 项目管理
  • Python
  • 查询语言

专业证书

  • Google 人工智能证书
  • Google 网络安全证书
  • Google 数据分析证书
  • Google IT 支持证书
  • Google 项目管理证书
  • Google 用户体验设计证书
  • IBM 人工智能工程证书
  • IBM 人工智能产品经理证书
  • IBM 数据科学证书
  • Intuit 学院簿记证书

课程与专项课程

  • 人工智能基础专项课程
  • 商业人工智能专项课程
  • 面向所有人的人工智能课程
  • 医疗保健领域的人工智能专项课程
  • 深度学习专项课程
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