Our Courses

Optimización de Redes Neuronales Profundas

Este curso se centrará en la optimización de Redes Neuronales Profundas, cambiando la idea de que todo el proceso es una “caja negra”.
Comprenderá qué impulsa el rendimiento y podrá obtener mejores resultados de manera más sistemática
Entenderá cómo optimizar los principales Hiperparámetros y su implementación.
Además, aprenderá nuevos conceptos útiles para el entrenamiento de las redes como los mini-batch y las regularizaciones.
También, aprenderá a implementar una red neuronal utilizando TensorFlow

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生物学概念与途径

《生物学概念与途径》课程由饶毅2008年在北京大学设立和主持，面向所有大学生和研究生，目的是让年轻的学生了解生物学历史上，一些重要的概念是如何提出的，一些重要的途径和方法是如何用来解决重要且有深刻意义的生物学问题的。
大部分内容由饶毅讲授，带着大家一起解读1866年孟德尔的遗传学论文，解读1910年摩尔根的果蝇论文，解读1944年Avery、McLeod、McCarty如何提出DNA是遗传物质的论文。这些经典性的工作，让我们从思想上理解科学研究是怎么做的。
北京大学物理系的汤超教授、哈佛大学的谢晓亮教授、北京生命科学研究所的王晓东教授、北京大学化学院何川教授、清华大学的施一公教授、北京大学的植物生物学的邓兴旺教授和顾红雅教授，分别从物理的定量、化学与生物的交叉、生物化学的经典实验、化学角度的生物大分子、结构生物学、现代农业生物技术与种业发展、驱动演化的“力”等多学科，多角度讲授重要的概念和途径。
本课程重思想，重交叉，重培养学生的科学能力；培养科学研究的价值观（比如判断什么是好的科学），力求为未来科学探索树立参照系；老师提供一个起点，能看的多深，发展多远，取决于同学们的天赋和努力。
希望大家通过我们的慕课有所收获。

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程序设计与算法

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Predict Ideal Diamonds over Good Diamonds using a Random Forest using R

In this 1-hour long project-based course, you will learn how to (complete a training and test set using an R function, practice looking at data distribution using R and ggplot2, Apply a Random Forest model to the data, and examine the results using RMSE and a Confusion Matrix).

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Animaciones en Pygame: Crea juegos 2D

En "Animaciones en pygame: Crea juegos 2D", te embarcarás en un viaje de aprendizaje de la programación de juegos mientras creas tu versión personalizada de "Space Invaders".

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Lancer une campagne publicitaire sur Pinterest

Dans ce projet guidé, nous avons découvert Pinterest et son importance pour lancer une campagne publicitaire en plusieurs étapes, d'abord créer un compte professionel puis choisir une cible pour notre publicité,ensuite nous avons déterminé notre audience, encore nous avons détfinniser l'obejctif et l'emplacement et enfin le budget et calendrier de notre nouveau annonce.

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Analyse Exploratoire des Données (AED) dans R

Dans ce cours d'une heure, basé sur un projet, vous apprendrez comment faire des analyses de données exploratoires de base (EDA) dans R, automatiser vos rapports EDA et apprendre quelques astuces et techniques avancées d'EDA.

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Créer un Business Model Canva avec Mural

Ce projet vous permet de réaliser un Business Model Canvas avec la plateforme Mural, outil en ligne de création de visuels graphiques professionnels et de travail à distance.

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Création de chaînes en Python

Dans ce cours d'une heure, basé sur un projet vous apprendrez les principes de base de la création de chaînes en python, ainsi que les méthodes et les propriétés des chaînes en Python.

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• 3 hours
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Build a user login system for a Django website

In this project, you’ll help Lushlyrics, a leading online music streaming service, enhance the security of its web application.

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Création D'Identité Visuelle En Utilisant Canva

À la fin de ce projet, vous créerez un kit de marque prêt pour le marketing pour une entreprise.

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Hosting SQL Server & Database with Azure

In this guided project, you will host a SQL server and database with Azure and use the Microsoft SQL server management studio to connect to the SQL server.

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• 3 hours
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Build a Table Layout App in Android Studio

In this course you will build an Android app with a Table Layout in Android Studio with the java programming language and will be given an explanation of table layout.

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Language Arts Confidence with Storybird

By the end of this project, you will be fully confident in using the Storybird platform with your students.

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Image Compression and Generation using Variational Autoencoders in Python

In this 1-hour long project, you will be introduced to the Variational Autoencoder.

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Developing Customer Insights with Empathy Map Canvas

By the end of this guided project, you will be able to use the empathy map canvas to develop empathetic insight on your customers.

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Deploying a Python Data Analytics web app on Heroku

Welcome to the “Deploying a Python data analytics web app on Heroku” guided project.

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Editing Table of Content and Layouts in Microsoft Word

At the end of this project, you will be able to use different layout features in Microsoft Word.

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Accroître l’engagement de votre profil d’entreprise sur IG

Dans ce projet guidé, vous apprendrez créer un compte professionnel, l'engagement c’est quoi, pourquoi utiliser Instagram pour vos entreprises, comment augmenter le taux d’engagement et comment mesurer votre taux d’enagement sur instagram.

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How to create a marketing analytics dashboard using Hubspot

By the end of this project, you will learn how to create a customized report dashboard in Hubspot, will learn how to add existing marketing reports, adjust the view of the marketing dashboard.

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Series temporales con Facebook’ Prophet y NeuralProphet

En este proyecto aplicado y práctico aprenderás a utilizar Prophet y neuralProphet.

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Draw Insights with Crosstabs Reports in Google Sheets

Crosstabs reports present select slices of data in a matrix format making it easier to visualize patterns and explore similarities and differences between categories or variables.

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Explore insights from text analysis using Amazon Comprehend

In this one-hour project, you will understand how Amazon Comprehend works and how you can use the power of Natual Language Processing, NLP, and Machine Learning to extract information and explore insights from text.

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Build a website using Wix Artificial Design Intelligence

In this 1.5-hour long project-based course, you will learn how to build a stunning and unique website using Wix Artificial Design Intelligence using different combinations of layouts, themes, fonts, designs & sections.

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Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP 日本語版

機械学習をデータ パイプラインに組み込むことで、企業はデータから効率的に分析情報を抽出できるようになります。このコースでは、必要なカスタマイズの程度に応じて、Google Cloud Platform で機械学習をデータ パイプラインに組み込む方法をいくつか説明します。たとえば、ほとんどあるいはまったくカスタマイズが必要ない場合向けの AutoML、機械学習機能の大幅なカスタマイズが必要な場合向けの AI Platform Notebooks と BigQuery Machine Learning を紹介します。また、このコースでは、Kubeflow を使用して機械学習ソリューションを本稼働させる方法についても説明します。受講者は Qwiklabs を使用して、Google Cloud Platform での機械学習モデルの構築を実際に体験することができます。

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