Coursera

Введення

Прочитайте офіційний опис

Наше завдання

В цьому навчальному закладі пропонуються освітні програми за наступними напрямками:
  • англійська

Переглянути курси »

Програми

Цей навчальний заклад також пропонує:

курс

Course in Academic English: Writing (Beginner)

Онлайн навчання Заочна та вечірня форма 4 - 6 місяця Відкритий конкурс США США Інтернет

[+]

Після завершення цього курсу, ви зможете: - вибрати відповідні теми досліджень для класів коледжу - писати докладні контури для дослідницьких робіт - знайти вихідний матеріал для науково-дослідних робіт - взяти і організувати хороші замітки для дослідження - використовувати відповідний академічний тон і мову - документ джерела шляхом створення процитованих робіт список в форматі MLA - уникнути плагіату ваші джерела Проект: написання наукової роботи Ласкаво просимо в дипломному проекті для академічної англійської мови: написання спеціалізації! Цей проект дозволяє застосовувати всі, що ви дізналися і дає вам практику потрібно для коледжу класів, маючи ви написати науково-дослідницьку роботу. Ви будете мати кілька термінів по всій замковим, щоб допомогти вам залишатися відповідно до графіка. У цьому дипломному проекті, ви зможете: - проведення досліджень з академічного темі за вашим вибором - створити схему, щоб планувати своє есе - написати короткий анотований список літератури, щоб допомогти вам оцінити ваші джерела - написати науково-дослідницьку роботу на 7-8 сторінки - використання вихідний матеріал правильно з форматом MLA Keystone Академічні Solutions є офіційним філіалом партнером Coursera. [-]

Course in Machine Learning (Intermediate)

Онлайн навчання Заочна та вечірня форма 8 місяця Відкритий конкурс США США Інтернет

[+]

Ця спеціалізація передбачає введення випадок, заснованого на захоплюючому, високим попитом області машинного навчання. Це лише один з багатьох місць, де можуть бути застосовані регресії. Інші додатки варіюються від прогнозування результатів охорони здоров'я в медицині, ціни на акції в області фінансів, а також споживання енергії в області високопродуктивних обчислень, для аналізу яких регулятори є важливими для експресії генів. У цьому курсі ви будете вивчати регуляризоване моделі лінійної регресії для вирішення завдання прогнозування та відбору ознак. Ви будете мати можливість працювати з дуже великими наборами функцій і вибрати між моделями різної складності. Ви також аналізувати вплив аспектів ваших даних - таких, як викиди - на деяких ваших моделей і прогнозів. Щоб підігнати ці моделі, ви будете реалізовувати алгоритми оптимізації, які масштабуються до великих наборів даних. Результатів навчання: До кінця цього курсу ви зможете: - описувати вхідні і вихідні дані моделі регресії. [-]

Для зв'язку
Адреса місце знаходження
USA Online, US