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可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
中級

ML workflow knowledge is required, as is experience with Python or similar languages. Basic knowledge of math and statistics is also recommended.

完成時間大約為22 小時
英語(English)

您將學到的內容有

  • Train and evaluate decision trees and random forests for regression and classification.

  • Train and evaluate support-vector machines (SVM) for regression and classification.

  • Train and evaluate multi-layer perceptron (ML) artificial neural networks (ANN) for regression and classification.

  • Train and evaluate convolutional neural networks (CNN) and recurrent neural networks (RNN) for computer vision and natural language processing tasks.

您將獲得的技能

  • Deep Learning
  • Artificial Neural Network
  • Decision Tree
  • Support Vector Machine (SVM)
  • Machine Learning (ML) Algorithms
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
中級

ML workflow knowledge is required, as is experience with Python or similar languages. Basic knowledge of math and statistics is also recommended.

完成時間大約為22 小時
英語(English)

提供方

Placeholder

CertNexus

授課大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

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完成時間為 5 小時

Build Decision Trees and Random Forests

完成時間為 5 小時
16 個視頻 (總計 64 分鐘), 4 個閱讀材料, 1 個測驗
2

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完成時間為 3 小時

Build Support-Vector Machines (SVM)

完成時間為 3 小時
8 個視頻 (總計 35 分鐘), 3 個閱讀材料, 1 個測驗
3

3

完成時間為 3 小時

Build Multi-Layer Perceptrons (MLP)

完成時間為 3 小時
8 個視頻 (總計 29 分鐘), 2 個閱讀材料, 1 個測驗
4

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完成時間為 6 小時

Build Convolutional and Recurrent Neural Networks (CNN/RNN)

完成時間為 6 小時
11 個視頻 (總計 66 分鐘), 3 個閱讀材料, 1 個測驗

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