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。

IBM
您将获得的技能: 深度学习, 生成式人工智能, 模型评估, 视觉转换器(ViT), PySpark, 生成模型架构, 及时工程, 机器学习, Transfer Learning, 生成式人工智能代理, Keras(神经网络库), 无监督学习, Apache Spark, 检索-增强生成, Python 编程, PyTorch(机器学习库), Prompt Engineering, 计算机视觉, 监督学习, Model Evaluation, 大型语言建模, 数据科学, 迁移学习
攻读学位
中级 · 专业证书 · 3-6 个月

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 深度学习, 负责任的人工智能, 人工智能, 机器学习, 人工智能产品战略, 人工神经网络, 数据伦理, 人工智能赋能, 数据科学
初级 · 课程 · 1-4 周

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 模型评估, 数据验证, 功能工程, 数据质量, 云部署, Data Validation, MLOps(机器学习运营), 持续部署, 机器学习, 调试, 持续监测, Model Evaluation, 应用机器学习, 模型部署, 数据预处理, 数据管道
中级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: PyTorch (Machine Learning Library), Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Image Analysis, Deep Learning, Python Programming
中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

Whizlabs
您将获得的技能: Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Transfer Learning, Artificial Neural Networks, Model Evaluation, Computer Vision, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods
中级 · 课程 · 1-4 周

Coursera
您将获得的技能: Model Deployment, PyTorch (Machine Learning Library), Vision Transformer (ViT), Model Evaluation, Transfer Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Natural Language Processing, Debugging, Containerization, Kubernetes, Docker (Software), Distributed Computing, Performance Tuning, Applied Machine Learning, Dataflow, Tensorflow, Deep Learning, Cloud Computing, Data Pipelines, Computer Vision
高级设置 · 专项课程 · 1-3 个月

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 深度学习, 卷积神经网络, 图像分析, Transfer Learning, Keras(神经网络库), PyTorch(机器学习库), 人工神经网络, 计算机视觉, 张力流, 迁移学习, 数据预处理
中级 · 课程 · 1-4 周

Imperial College London
您将获得的技能: 深度学习, 自动编码器, 卷积神经网络, 模型评估, 生成模型架构, 自然语言处理, 图像分析, 概率分布, Transfer Learning, Keras(神经网络库), 模型部署, 递归神经网络 (RNN), 张力流, 人工神经网络, 计算机视觉, Model Evaluation, 应用机器学习, 监督学习, 数据管道, 迁移学习, 贝叶斯统计, 数据预处理
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

LearnKartS
您将获得的技能: Generative AI, Recurrent Neural Networks (RNNs), Tensorflow, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Neural Networks, Machine Learning
初级 · 课程 · 1-4 周

IBM
您将获得的技能: 深度学习, 模型评估, 卷积神经网络, 视觉转换器(ViT), 机器学习, Transfer Learning, Keras(神经网络库), PyTorch(机器学习库), Python 编程, 计算机视觉, 地理空间信息与技术, Model Evaluation, 模型部署, 数据管道, 迁移学习, 数据预处理
高级设置 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Recurrent Neural Networks (RNNs), Transfer Learning, Tensorflow, Artificial Neural Networks, Embeddings, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Time Series Analysis and Forecasting, Image Analysis, Classification Algorithms, Convolutional Neural Networks, Natural Language Processing, Computer Vision, Forecasting, Supervised Learning, Machine Learning Algorithms, Machine Learning, Predictive Analytics, Model Evaluation, Predictive Modeling
中级 · 专项课程 · 1-3 个月

您将获得的技能: Embeddings, Natural Language Processing, Keras (Neural Network Library), Generative AI, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Model Evaluation, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Text Mining, Computer Vision, Data Preprocessing, Tensorflow, Deep Learning, Model Deployment, Applied Machine Learning, Google Cloud Platform, Jupyter, Matplotlib
初级 · 专项课程 · 1-3 个月