在本专业结束时，您将获得必要的数学知识，以继续您的旅程，并在机器学习的更高级的课程。

如果你想进入人工智能领域，这个专业将会帮助你。深度学习是技术领域最受欢迎的技能之一，我们将帮助您成为擅长深度学习的人。

由斯坦福大学著名的Andrew Ng教授发表。本课程提供了机器学习，数据挖掘和统计模式识别的广泛介绍。4.9(124604评级)和27,50,130已经注册。

本课程由华盛顿大学的顶尖研究人员提供，涵盖了聚类、信息检索、预测、分类等所有相关主题。4.7(18,514分)和71,550分已经注册。

课程由哥伦比亚大学教授John W. Paisley讲授，主题包括分类与回归、聚类方法、序列模型、矩阵分解、主题建模与模型选择。Avg评级4.8

本课程由明尼苏达大学提供，将帮助您掌握推荐系统，学习设计、构建和评估商业、内容推荐系统。4.3(1034分)和7781人已经注册。

由吴恩达(Andrew Ng)与斯坦福大学教授、英伟达(NVIDIA)和deepplening.ai联合开发。课程提供深度学习专业。掌握深度学习，进军人工智能领域。4.8(190,603等级)和272,639已经注册。

在本课程中，您将学习在Python中创建机器学习算法，R来自两位数据科学专家。作为额外的奖励，课程包括Python, R代码模板。4.5(104,149分)和528,822分已经注册。

本课程涵盖了数据科学、Tensorflow、人工智能和神经网络的机器学习教程。4.5(18,270分)和114214名学生入学。

本课程将帮助您学习如何使用NumPy, Pandas, Seaborn, Matplotlib, Plotly, Scikit-Learn, Tensorflow, Python来分析数据，强大的机器学习算法等。4.5(60,834分)& 287,674名学生…

本课程将涵盖神经网络，张量流，人工神经网络，卷积和循环神经网络，自动编码器强化学习等。4.4(13,266分)和72,349名学生入学。

您将学习如何创建惊人的数据可视化与R，高级R功能，R数据框架，处理Excel文件的R, Web抓取与R，连接R到SQL等4.6(9173评级)和49333学生注册。

在本课程中，您将了解了解人工神经网络，递归神经网络，自组织映射，玻尔兹曼机器和自动编码器。4.5(26,702分)和2.02,184名学生入学。

如果你对Python或R不感兴趣，那么本课程将帮助你学习最新的大数据技术——Spark和Scala，包括Spark 2.0 Data Frames. 4.3(3,875分)和22,471名注册学生。

本课程提供了AWS认证的机器学习、专业和实践测试指南。你们将学习AWS机器学习算法，预测性质量评估。4.4(1273分)和11142名学生注册。

由Lazy Programmer Inc创建，本课程提供人工智能完整指南，为股票交易应用深度强化学习做好准备。4.5(5800评级)和31,464名学生注册。

如果你想通过深度学习和神经网络掌握人工智能，那么这是你的正确选择。由Lazy Programmer Inc.创建和教授。4.6(2,613个评级)和27,881名学生注册。

由IBM提供，本课程集中在一个假想的流媒体公司的生产模型。这是IBM沃森机器学习的介绍。

在这个项目中，您将学习什么是自动编码器，使用Keras与Tensorflow作为其后端来训练自己的自动编码器，并使用这个深度学习动力自动编码器，以显著提高图像的质量。

大学提供的。本课程旨在向您介绍不需要任何编程的机器学习。这意味着我们不涉及基于编程的机器学习工具，如python和张量流。

由IBM提供，在本课程结束时，您将能够:使用帮助解决类和类失衡问题的工具。能够解释关于数据偏差的伦理考虑

本专业介绍了深度学习、强化学习、自然语言理解、计算机视觉和贝叶斯方法。

本课程是IBM高级数据科学专门化的一部分，IBM目前正在创建，让您轻松访问无价的监督和无监督机器学习模型的见解。

由伊利诺伊大学提供。数据挖掘专门化教授数据挖掘技术，用于符合明确定义的模式的结构化数据和以自然语言文本形式存在的非结构化数据。

本专业介绍了深度学习、强化学习、自然语言理解、计算机视觉和贝叶斯方法。