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认知科学课程

认知科学课程可以帮助您了解人类感知、语言处理、决策和神经网络。您可以培养批判性思维、数据分析和实验设计方面的技能,这些技能对于理解思维如何运作至关重要。许多课程都会介绍一些工具,如用于数据分析的 Python、用于研究的统计软件以及用于认知过程建模的模拟程序,让您能够在实际环境中应用所学知识。


热门认知科学课程和认证


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    U

    University of California, Irvine

    Objective-C 应用程序开发基础

    您将获得的技能: 苹果 Xcode, C(编程语言), iOS 开发, 原型设计, 面向对象编程(OOP), 移动开发, 数据结构, 计算机编程, 苹果 iOS, Objective-C(编程语言)

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

  • C

    Coursera

    Introduction to C++ Programming: Create a Tic-Tac-Toe Game

    您将获得的技能: C++ (Programming Language), Data Structures, Interactive Design, Program Development, Object Oriented Programming (OOP), Computer Programming, Java Programming, Software Development, Computational Logic, Computer Science

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

    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    D

    DeepLearning.AI

    人工智能与气候变化

    您将获得的技能: 环境科学, 计算机视觉, 数据预处理, 预测, 卷积神经网络, 人工智能, 减缓气候变化, 模型评估, 预测建模, 应用机器学习, 人工神经网络, 环境监测, 图像分析, 监督学习

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    R

    Rice University

    基本数据描述符、统计分布及商业决策应用

    您将获得的技能: 商业分析, 概率分布, 描述性统计, 数据分析, 相关性分析, 统计, 抽样(统计), 概率与统计, 微软Excel, 统计分析, 箱形图

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

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    U

    University of Colorado Boulder

    Modeling and Predicting Climate Anomalies

    您将获得的技能: Statistical Analysis, Matplotlib, Regression Analysis, Statistical Modeling, Dimensionality Reduction, Unsupervised Learning, Applied Machine Learning, Statistical Machine Learning, Machine Learning, Data Science, Environmental Policy, Data Analysis, Energy and Utilities, Data Visualization, Pandas (Python Package), Supervised Learning, Climate Change Mitigation, Anomaly Detection, Environment, Public Policies

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
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    9 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Maryland, College Park

    探索量子物理学

    您将获得的技能: 定量研究, 机械, 数学建模, 物理科学, 物理学, 高等数学

    4.2
    评分, 4.2 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    J

    Johns Hopkins University

    可持续城市

    您将获得的技能: 环境科学, 土地管理, 土地开发, 运输业务, 社区发展, 经济发展, 景观建筑, 案例研究, 建筑设计, 雨水管理, 可持续建筑, 可持续设计, 可持续发展, 可持续技术, 环境工程, 交通流优化, 土木工程, 建筑规范, 公共工程

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    480 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    Develop Generative AI Applications: Get Started

    您将获得的技能: Prompt Engineering, LangChain, LLM Application, Generative AI, AI Workflows, Application Development, Model Evaluation, Flask (Web Framework), Natural Language Processing, Software Development

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

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    I

    IBM

    前端和网络开发入门

    您将获得的技能: WordPress, 无代码开发, 前端网络开发, 网络开发, 后端网站开发, 内容管理系统, 应用程序开发, 用户界面和用户体验(UI/UX)设计, 网页设计与开发, 网页设计, 全栈式网络开发, 网络开发工具

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of California San Diego

    组合学和概率论

    您将获得的技能: Python 程序设计, 贝叶斯统计, 概率分布, 数学建模, Algorithm, 统计, 组合学, 概率, 算术, 模拟

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    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    使用微服务和无服务器进行应用程序开发

    您将获得的技能: 应用程序部署, 云计算, Istio, 无服务器计算, 云部署, Kubernetes, 应用程序开发, 云应用, 可扩展性, 软件架构, IBM 云, OpenShift, 微服务, 应用程序接口网关, 还原式 API, Flask(网络框架)

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    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    AI Workflow: Machine Learning, Visual Recognition and NLP

    您将获得的技能: Model Evaluation, Tensorflow, Supervised Learning, Artificial Neural Networks, Regression Analysis, Machine Learning Methods, Applied Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Deep Learning, Image Analysis, Machine Learning, Random Forest Algorithm, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Decision Tree Learning, Natural Language Processing, Scikit Learn (Machine Learning Library), Convolutional Neural Networks, Computer Vision, Data Science, Python Programming

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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总之,以下是 10 最受欢迎的 cognitive science 课程

  • Objective-C 应用程序开发基础: University of California, Irvine
  • Introduction to C++ Programming: Create a Tic-Tac-Toe Game: Coursera
  • 人工智能与气候变化: DeepLearning.AI
  • 基本数据描述符、统计分布及商业决策应用: Rice University
  • Modeling and Predicting Climate Anomalies: University of Colorado Boulder
  • 探索量子物理学: University of Maryland, College Park
  • 可持续城市: Johns Hopkins University
  • Develop Generative AI Applications: Get Started: IBM
  • 前端和网络开发入门: IBM
  • 组合学和概率论: University of California San Diego

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