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食品科学课程

食品科学课程可以帮助您了解食品安全、营养、感官评估和食品加工技术。您可以掌握配方制定、质量控制和了解食品化学方面的技能。许多课程都会介绍一些工具,如分析口味测试的统计软件、测试食品特性的实验室设备以及预测保质期的食品建模软件,让您在实际的食品生产和创新中应用这些技能。


热门食品科学课程和认证


  • 状态:免费试用
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    G

    Google

    Create High-Fidelity Designs and Prototypes in Figma

    您将获得的技能: Figma (Design Software), User Experience Design, Mockups, User Centered Design, Usability Testing, User Interface (UI) Design, Design Elements And Principles, Interaction Design, Prototyping, Technical Communication, Typography, Layout Design, Animations, Color Theory

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    4766 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • C

    Coursera

    Getting Started with R

    您将获得的技能: R (Software), Data Import/Export, Package and Software Management, R Programming, Data Structures, Data-oriented programming, Statistical Programming, Data Analysis Software, Data Analysis, Data Science

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    383 条评论

    初级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

  • 状态:免费试用
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    D

    DeepLearning.AI

    无监督学习、推荐器、强化学习

    您将获得的技能: 人工智能, 无监督学习, Algorithm, 深度学习, 异常检测, 机器学习, 数据伦理, 强化学习, 监督学习, 人工神经网络, 降维

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    5396 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    状态:人工智能技能
    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow

    您将获得的技能: Transfer Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Model Evaluation, Vision Transformer (ViT), Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Reinforcement Learning, Convolutional Neural Networks, Unsupervised Learning, Autoencoders, Artificial Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Generative Adversarial Networks (GANs), Logistic Regression, Tensorflow, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Image Analysis, Data Preprocessing, Model Deployment, Computer Vision

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    4117 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    使用 R 实现数据可视化

    您将获得的技能: 数据叙事, 交互式数据可视化, 数据可视化软件, 数据科学, 应用程序部署, 箱形图, 数据分析, Ggplot2, 闪亮(R 套件), 仪表板, 散点图, 传单(软件), 数据可视化, R 语言程序设计(中文版), 绘图(图形), UI 组件, 空间数据分析, 柱状图

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

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:新
    新
    C

    Coursera

    Optimize Java Memory for ML Performance

    您将获得的技能: MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, Containerization, Performance Tuning, Docker (Software), Java, Application Performance Management, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Analysis, Data Structures

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    D

    Dartmouth College

    使用 Linux 进行 C 语言编程

    您将获得的技能: C(编程语言), 命令行界面, 文件输入/输出, 嵌入式系统, Algorithm, 计算机结构, 编程原则, 系统编程, Linux, 计算机编程, 计算机工程, 软件工程, 文件系统, Linux 服务器, 软件文档, 计算机科学, 软件可视化, Linux 命令, 调试, 嵌入式软件

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

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of California San Diego

    面向对象的 Java 编程:数据结构及其他

    您将获得的技能: 交互式数据可视化, 面向对象编程(OOP), 网络分析, 事件驱动编程, 技术交流, 图论, 面向对象设计, Java 编程, Algorithm, 解决问题, 数据结构, 适应, 单元测试, 社交网络分析, 计算机编程, 用户界面(UI), 性能调整, 成长意识, Java, JUnit

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    7196 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    U

    University of Colorado Boulder

    Excel/VBA 创造性地解决问题

    您将获得的技能: Excel 宏, 微软Excel, Data Validation, 电子表格软件, 文件输入/输出, Algorithm, 模拟, 数据导入/导出, 数据管理, 编程原则, 解决问题, 计算机编程, 用户界面(UI), 调试, UI 组件, Visual Basic(编程语言), 代码审查, 数据清理, 自动化

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    4778 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    新
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    P

    Packt

    Algorithms and Problem-Solving in JavaScript

    您将获得的技能: Algorithms, Pseudocode, Javascript, Data Structures, Program Development, Computational Thinking, Performance Tuning, Object Oriented Programming (OOP), Debugging

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    TensorFlow 中的卷积神经网络

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 计算机视觉, 分类算法, 迁移学习, 张力流, 机器学习, 深度学习, Keras(神经网络库), 数据预处理, 应用机器学习, 图像分析, 模型评估

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    8216 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    G

    Google

    Start Writing Prompts like a Pro

    您将获得的技能: Multimodal Prompts, Prompt Engineering, Responsible AI, Context Management

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    3381 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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wood science: beyond building
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总之,以下是 10 最受欢迎的 food science 课程

  • Create High-Fidelity Designs and Prototypes in Figma: Google
  • Getting Started with R: Coursera
  • 无监督学习、推荐器、强化学习: DeepLearning.AI
  • IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow: IBM
  • 使用 R 实现数据可视化: IBM
  • Optimize Java Memory for ML Performance: Coursera
  • 使用 Linux 进行 C 语言编程: Dartmouth College
  • 面向对象的 Java 编程:数据结构及其他: University of California San Diego
  • Excel/VBA 创造性地解决问题: University of Colorado Boulder
  • Algorithms and Problem-Solving in JavaScript: Packt

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