筛选依据
主题必需的
语言必需的
在整个课程（说明和评估）中使用的语言。
了解产品必需的
级别必需的
课程长度必需的
技能必需的
字幕必需的
教师必需的
“artificial neural network” 的结果
状态：免费试用DeepLearning.AI
您将获得的技能: 微积分, 机器学习, 监督学习, 人工神经网络, Python 程序设计, 线性代数, 人工智能, 深度学习
状态：免费试用您将获得的技能: 数据操作, 回归分析, 机器学习, PyTorch（机器学习库）, 人工神经网络, 预测建模, 深度学习, 张力流, 概率与统计
状态：新状态：免费试用您将获得的技能: Tensorflow, Artificial Neural Networks, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Time Series Analysis and Forecasting, Image Analysis, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Natural Language Processing, Computer Vision, Forecasting, Classification And Regression Tree (CART), Supervised Learning, Machine Learning, Text Mining, Predictive Analytics, NumPy, Regression Analysis, Network Architecture, Data Processing, Data Science
状态：免费试用您将获得的技能: 网络架构, 计算机视觉, 回归分析, 机器学习, Machine Learning 方法, 人工神经网络, 网络模型, 图像分析, 深度学习, 张力流, Keras（神经网络库）, 自然语言处理
状态：免费试用DeepLearning.AI
您将获得的技能: 计算机视觉, 机器学习, 人工智能和机器学习（AI/ML）, MLOps（机器学习 Operator）, 监督学习, Python 程序设计, 应用机器学习, 人工智能, 调试, 数据驱动的决策制定, PyTorch（机器学习库）, 人工神经网络, 大型语言模型, 生成式人工智能, Keras（神经网络库）, 图像分析, 张力流, 性能调整, 深度学习, 自然语言处理
状态：免费试用Johns Hopkins University
您将获得的技能: Artificial Neural Networks, Machine Learning Algorithms, Deep Learning, Computer Vision, Image Analysis, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Applied Machine Learning, Machine Learning, Network Architecture, Linear Algebra, Performance Tuning, Probability & Statistics
是什么让您今天来到 Coursera？
状态：免费试用DeepLearning.AI
您将获得的技能: 机器学习算法, 人工智能和机器学习（AI/ML）, 监督学习, 人工神经网络, 应用机器学习, 性能调整, 深度学习, 张力流
状态：预览Sungkyunkwan University
您将获得的技能: Image Analysis, Computer Vision, Artificial Neural Networks, Natural Language Processing, Deep Learning, Network Architecture, Network Model, Machine Learning
Coursera Project Network
您将获得的技能: 生成模型架构, PyTorch（机器学习库）, Python 程序设计, 图像分析, 深度学习
状态：免费试用Johns Hopkins University
您将获得的技能: Responsible AI, Data Ethics, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Machine Learning Algorithms, Reinforcement Learning, Generative AI, Debugging, Artificial Intelligence, Unsupervised Learning, Machine Learning, Computer Vision, Image Analysis, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods, Applied Machine Learning, Bayesian Statistics, Network Architecture, Linear Algebra, Markov Model
状态：免费试用DeepLearning.AI
您将获得的技能: 机器学习算法, 监督学习, 人工智能和机器学习（AI/ML）, PyTorch（机器学习库）, Algorithm, 文本挖掘, 人工神经网络, 降维, 人工智能, 功能工程, 数据处理, 概率与统计, 马尔可夫模型, 深度学习, 张力流, 非结构化数据, Keras（神经网络库）, 线性代数, 自然语言处理, Machine Learning 方法
状态：免费试用IBM
您将获得的技能: 风险缓解, 商业智能, 生成式人工智能, 负责任的人工智能, 内容创作, 自然语言处理
与 artificial neural network 相关的搜索
总之，以下是 10 最受欢迎的 artificial neural network 课程
- 神经网络与深度学习: DeepLearning.AI
- 神经网络和 PyTorch 简介: IBM
- Deep Learning with TensorFlow: Packt
- 使用 Keras 的深度学习和神经网络简介: IBM
- 深度学习: DeepLearning.AI
- Introduction to Neural Networks: Johns Hopkins University
- 改进深度神经网络：超参数调整、正则化和优化: DeepLearning.AI
- Fundamentals of CNNs and RNNs: Sungkyunkwan University
- 使用 PyTorch 进行深度学习：生成对抗网络: Coursera Project Network
- Foundations of Neural Networks: Johns Hopkins University
