Python3入门机器学习 经典算法与应用 轻松入行人工智能|完结无密
IT课程资源Python

Python3入门机器学习 经典算法与应用 轻松入行人工智能|完结无密

  Python3入门机器学习 经典算法与应用轻松入行人工智能 bobo老师特为机器学习初学者量身打造 bobo教师特为机器学习初学者量身打造,使用新版python3语言和流行的scikit-learn结构,算法与编程两翼齐飞,由浅入深,一步步的进入机器学习的世界。学到的不只是一门课程,更是不断考虑的才能。   合适人群及技术储备要求 假如你对机器学习感兴趣,想从业于机器学习,或是预备参与机器学习相关比赛,本课程非常合适你 学前必备技术 Python3基础语法 具有高等数学,线性代数,概率论基本常识 课程对机器学习基础常识要求是0基础   [wm_notice]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1rgiA8UnCKCz7K4Z4oQNjmw 提取码:0l5j –来自百度网盘超级会员V1的分享[/wm_notice]   章节目录: 第1章 欢迎来到 Python3 玩转机器学习 试看3 节 | 48分钟 欢迎我们来到《Python3玩转机器学习》的讲堂。在这个课程中,我们将从0开端,一点一点进入机器学习的国际。本门课程对机器学习领域的学习,绝不不只仅只是对算法的学习,还包括比方算法的点评,方法的挑选,模型的优化,参数的调整,数据的收拾,等等一系列作业。预备好了吗?现在开端我们的机器学习之旅!… 收起列表 视频:1-1 什么是机器学习 (20:14)试看 视频:1-2 课程包括的内容和理念 (13:25)试看 视频:1-3 课程所运用的首要技能栈 (14:10)试看 第2章 机器学习基础7 节 | 90分钟 机器学习毕竟是什么鬼?这一章将带领我们深化了解机器学习的国际,让我们去了解那些看似陌生的专业术语。监督学习,非监督学习,半监督学习,增强学习,批量学习,在线学习,参数学习,非参数学习。看完这一章,这些概念你就通通了解啦。不只如此,本章还包括恰当深刻地和机器学习相关的哲学谈论,让你深化思索有关机器学习… 收起列表 视频:2-1 机器学习国际的数据 (18:27)...
Golang基础(快速入门)
Go/golangIT课程资源

Golang基础(快速入门)

  讲师介绍 yuan 擅长Python开发/生物图像自动识别及处理技术 路飞学城高级讲师,曾参与新加坡南洋理工大学大数据医疗相关项目,就职过多家互联网企业,有着多年开发经验,精通java,python,go等编程语言,Uric开源软件作者,致力于人工智能与大数据方向,对机器学习,深度学习等算法有深度研究。 试看链接:https://pan.baidu.com/s/1TF9sZEkhlRJuxrwq6_OQ-A?pwd=j7ju 目录大纲:  
机器学习中的概率统计应用实践|云盘无密
IT课程资源Python

机器学习中的概率统计应用实践|云盘无密

  机器学习中的概率统计应用实践 聚焦概率统计核心应用,提升机器学习等工程实践能力 概率统计是机器学习,人工智能,计算机科学的基石,算法工程师不懂概率统计很难深入应用,本课程专门针对机器学习中的概率统计知识与难题,从数学理论、经典案例到 Python 对概率统计核心功能的实战,带你快速打造算法领域的基础核心能力,打开更广阔的进阶空间。   适合人群 机器学习算法相关方向发展的同学 数据分析领域的职业群体 概率统计、随机过程课程学习的本科、研究生 技术储备 有Python语法基础 有初级本科概率论基础即可 环境参数 Python 3.7及以上   [wm_tips]试看链接:https://www.aliyundrive.com/s/D3cQJzjiFHU[/wm_tips]   章节目录: 第1章 概率统计课程导学 试看1 节 | 7分钟 介绍课程安排以及课前准备工作。 收起列表 视频: 1-1 机器学习中的概率统计应用实践-课程导学 (06:02) 试看 第2章 统计思维基石:条件概率与独立性6 节 | 35分钟 条件概率是概率统计世界的理论基石,这一讲将从一般性的概率过渡到条件概率,利用条件概率来描述事件之间的独立性,并进行概念延伸:一方面从独立性延伸到条件独立性;另一方面从条件概率延伸到全概率公式,进而引出贝叶斯公式以及先验概率和后验概率的概念… 收起列表 视频: 2-1 本讲知识概览与导引 (01:35) 视频:...
八斗学院3期-人工智能|2021年完结无密
IT课程资源架构师

八斗学院3期-人工智能|2021年完结无密

  八斗学院3期-人工智能|2021年完结无密 这一阶段会学习分类算法、聚类算法、分类算法-决策树、分类算法-SVM、神经网络+深度学习,深化前3阶段技术能力,初入机器学习领域。通过对机器学习核心算法的强化练习,你将能完美胜任目前人才最紧缺的数据挖掘开发职位。 课程大纲: ├──01、最新保姆级计算机视觉学习路线 | ├──【1】初入人工智能 | | ├──PPT | | └──视频 | ├──【2】数学基础&数字图像 | | ├──PPT | | ├──代码 | | └──视频 | ├──【3】数字图像&特征提取 | | ├──PPT | | ├──代码 | | └──视频 | ├──【4】边缘检测&相机模型 | | ├──PPT | | ├──代码 | | └──视频...
Python3数据分析与挖掘建模实战|完结无密
IT课程资源Python

Python3数据分析与挖掘建模实战|完结无密

  Python3数据分析与挖掘建模实战 基于Python3,全程以真实案例驱动,带你科学系统的转行数据分析与挖掘建模领域 数据剖析与开掘工作火爆,人才稀缺。本课程根据Python3全程以真实案例驱动,带你学习数据剖析与开掘建模领域的科学思想、必会常识、常用工具、无缺流程以及教师多年的经历技巧。助你逆袭成为数据掘金时代的抢手人才!   合适人群及技术储备要求 合适有数学基础,想从事数据剖析,却不知如何入门的同学,也合适刚入门数据剖析,想提升数据剖析思路,解决 工作中不同种类特征的处理难题的初学者,完成本课程的学习,不仅有助于数据剖析与发掘类的面试、考试(如 CDA等),更会提升你对数据剖析内在的认知,一起,对大规模数据怎样处理,也会有新的思路 学前必备技术: 数学基础知识,Python基础知识 [wm_notice]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1oa2Pm5gKU093X7SLqGeHww 提取码:o8h7 –来自百度网盘超级会员V1的分享[/wm_notice] 章节目录: 第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】 试看3 节 | 20分钟 本章首要介绍本课程是什么,有什么特色,能学习到什么,内容怎么安排,需要什么根底,是否合适学习这门课程等。然后对数据剖析进行概述,让咱们对数据剖析的含义和效果有一个全体的认知,让咱们对自己接下来要做的作业,有一个根本的概念与了解。… 收起列表 图文:1-1 课前必读(不看会错过一个亿) 视频:1-2 课程导学 (07:36)试看 视频:1-3 数据剖析概述 (11:25) 第2章 数据获取4 节 | 18分钟 数据从哪里来?怎么来?这一章,咱们会介绍数据获取的一般手段。首要包括数据仓库、抓取、资料填写、日志、埋点、核算等手段。一起,咱们也会介绍几个常用的数据网站,供咱们参阅与学习。 收起列表 视频:2-1 数据仓库 (05:06) 视频:2-2 监测与抓取 (02:53) 视频:2-3 填写、埋点、日志、核算 (02:25)...
Python3入门人工智能,掌握机器学习+深度学习|完结无密
IT课程资源Python

Python3入门人工智能,掌握机器学习+深度学习|完结无密

  Python3入门人工智能,掌握机器学习+深度学习 传统机器学习+深度学习+迁移学习+经典案例+核心工具,多维度走进人工智能   讲师赵辛为福布斯中国U30科技上榜者,孔雀人才,全奖海归博士,课程囊括机器学习与深度学习,监督与无监督学习,独有综合多项技术的混合算法,采用sklearn与keras框架(底层调用tensorflow)为你学习AI打下扎实基础。   适合人群 只要你对人工智能感兴趣,想在这个领域发展,或是数据分析从业者 (商业、金融行业等),希望掌握AI这个工具,那本课程非常适合你 技术储备要求 Python语法基础 基本的数学知识   [wm_notice]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1OBD94YrbHxv6OEu2KumpGQ 提取码:yc4j [/wm_notice]   章节目录:   第1章 人工智能时代,人人都应该学会利用AI这个工具 试看6 节 | 125分钟 本章将和大家介绍课程目标与内容概要,和大家分享人工智能的核心概念:人工智能定义、主要方法、现状。我们会完成开发环境的搭建及工具的学习、使用,具体工具包括:python、anaconda、jupyter notebook、pandas、numpy、matplotlib。 收起列表 视频:1-1 课程导学 (19:43)试看 视频:1-2 内容快速概览 (21:48)试看 视频:1-3 人工智能介绍 (19:33) 视频:1-4 环境及工具包介绍 (17:38) 视频:1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看 视频:1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21) 第2章...
马士兵-AI 人工智能工程师|完结无密
IT课程资源架构师

马士兵-AI 人工智能工程师|完结无密

  马士兵-AI 人工智能工程师|完结无密 4G互联网时代下的数据已经呈现为爆炸式的增长,5G通信的面世会让数据增长速度提高到指数级的爆发,在这浩瀚的数据海洋中,必须采取行之有效的赋能工具,才能将数据中重要的部分-信息、信息中总结的规律成功运用于商业领域,起到数据决策商业的重要意义。   试看链接:https://pan.baidu.com/s/16DjjzMY70N34mhxqtxK6sA?pwd=rnt2   章节目录: ├──01_AI一期课程资料.zip 3.23G ├──1.概述and特征提取.mp4 570.71M ├──10.朴素贝叶斯模型:简单背后蕴含的有效.mp4 780.13M ├──11.支持向量机SVM1-曾经的分类王者.mp4 677.31M ├──12.SVM2-昔日辉煌,传统方法顶峰详解.mp4 795.66M ├──13.分类器背后的秘密和机器学习三大定律.mp4 737.54M ├──14.三个臭皮匠顶一个诸葛亮-决策树和随机森林.mp4 729.56M ├──15.集成学习:企业神器GBDT详解.mp4 666.97M ├──16.Kmeans聚类:无监督学习,让数据自己说话.mp4 688.95M ├──17.DBscan聚类:kmeans升级,数据更具智能.mp4 2.12G ├──18.LDA:文本数据大杀器,揭示文本背后的秘密.mp4 2.07G ├──19.深度学习DNN01-深度学习开启人工智能新时代.mp4 1.93G ├──2.线性回归1 第一个模型用来进行数值预测.mp4 621.24M ├──20.编程工具keras讲解和深度学习为什么会有效.mp4 1.47G ├──21.深度学习的学习算法,梯度下降法和链式法则.mp4 1.76G ├──22.多分类函数softmax和学习方法.mp4 2.17G ├──23.深度学习非线性能力关键:激活函数详解.mp4 1.67G ├──24.深度学习避坑指南:权重初始化的方法和技巧.mp4 1.72G ├──25.集成学习在深度学习中的应用dropout.mp4...
深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN) 算法原理+实战|完结无密
IT课程资源Python

深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN) 算法原理+实战|完结无密

  深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN)算法原理+实战 深度学习算法工程师必学 本课程运用原理讲解加实战的方式学习卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、对立神经网络(GAN),经过图画分类、文本分类、图画风格转化、图画文本生成、图画翻译等项目,深度把握算法调参以及运用Tensorflow进行编程的能力。   合适人群 如果你现已把握了一门编程语言,想转型人工智能工程师 或者是想系统学习深度学习的在校大学生 或者是短少实战经验的初学者,那么本门课程非常合适你 技术储备要求 Python根底 根本的概率和线代数学根底 TensorFlow根底 机器学习根底 [wm_notice]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1a3eVHQYxXuSN5QwZsJGiCQ 提取码:zmyc –来自百度网盘超级会员V1的分享[/wm_notice] 章节目录: 第1章 课程介绍 试看1 节 | 11分钟 深度学习的导学课程,首要介绍了深度学习的运用范畴、人才需求情况和首要算法。对课程章节、课程安排、适用人群、前提条件以及学习完成后到达的程度进行了介绍,让同学们对本课程有根本的知道。 收起列表 视频:1-1 课程导学 (10:11)试看 第2章 神经网络入门8 节 | 133分钟 本次实战课程的入门课程。对机器学习和深度学习做了引进性解说,经过若干项目举例解说了深度学习的最新进展。经过解说和实战神经网络中的根本结构——神经元及其扩展逻辑斯蒂回归模型,对本课程的根本知识进行全面的解说,包含神经元、激活函数、目标函数、梯度下降、学习率、Tensorflow根底以及模型的Tensorflow代码完成。… 收起列表 视频:2-1 机器学习、深度学习简介 (17:03) 视频:2-2 神经元-逻辑斯底回归模型 (09:57) 视频:2-3 神经元多输出 (13:02) 视频:2-4 梯度下降...
专为程序员设计的高等数学课|完结无密
AndroidC&C++

专为程序员设计的高等数学课|完结无密

  专为程序员设计的高等数学课 让开发者听得懂,用得上的高等数学应用课程   我们身边的每一行代码里,都有数学的影子。而对于开发者来说,数学思维一定在他脑海中存在,而且影响着他对每一行代码的认识。如果你不甘心只做一个普通的初中级开发者,数学思想是你必须面对和提升的重要环节。   适合人群 需要学习数学的程序员 技术储备要求 具备高中数学知识 [wm_notice]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1TmfiiSAmdyOuqjexq2khUA 提取码:v96n [/wm_notice] 章节目录: 第1章 课程介绍 试看2 节 | 8分钟 本章主要整体介绍课程,讲解高等数学与其他学科的结合应用,包含新兴理论算法及其前沿应用。另外,课程许多章节都有实战训练,会使用到python、SPSS或MATLAB等程序语言和应用软件。 收起列表 视频: 1-1 课程导学 (07:45) 试看 作业: 1-2 【讨论题】你觉得大学里面学的数学对程序员工作有用吗? 第2章 【高数基础】集合、映射与函数7 节 | 68分钟 本章讲述的内容会在高中所学概念的基础上作进一步拓展,以便适应高等数学的需求。重点在于了解映射与函数的关系、常见函数图像及性质。 收起列表 视频: 2-1 集合的概念 (07:53) 视频: 2-2 映射的概念 (13:49) 视频:...
博学谷2022最新-人工智能AI进阶年度钻石会员完结无密
IT课程资源架构师

博学谷2022最新-人工智能AI进阶年度钻石会员完结无密

  博学谷2022最新-人工智能AI进阶年度钻石会员版 人工智能趋势 人工智能是当前乃至未来时代热门的技术之一,已在全球范围内掀起了研究与学习热潮。 本课程由传智研究院匠心打造,课程知识体系完备,从简明的python语言开始,到机器学习,再到AI的两大应用方向:计算机视觉(CV)和自然语言处理(NLP),几乎包含了当下AI就业市场的全部需求。同时,课程学习曲线设计平滑,根据学习者对知识的消化吸收情况,循序渐进增强自身的AI技能。 学完收获: 能够熟练掌握Python开发的通用技术和框架,具备人工智能领域内机器学习,深度学习,计算机视觉和自然语言处理业务分析及开发的能力,同时培养学生使用AI算法构建业务流的能力和针对特定算法进行实用化、拓展化的再创新能力,从而足以胜任算法工程师等相关AI职位。 学习本课程是否需要编程基础 本课程内容设计完向0基础的学员设计,不需要编程基础就可以学习,只要求日常的计算机使用能力和经验。   试看链接:https://pan.baidu.com/s/1sbsx2N_vgVb-KqxJ0yCH3w?pwd=v6zb   章节目录: 阶段一 人工智能Python基础 收起 第一章 计算机组成原理 第二章 python基础语法 第三章 判断语句 第四章 循环语句 第五章 字符串 第六章 列表 第七章 元组 第八章 字典 第九章 集合 第十章 公共方法 第十一章 函数 第十二章 函数强化 第十三章 文件操作 第十四章 面向对象 第十五章 异常...
专为程序员设计的线性代数课程|完结无密
AndroidC&C++

专为程序员设计的线性代数课程|完结无密

专为程序员规划的线性代数课程 创新规划+通俗易懂,这一次,bobo教师带你完全学会线性代数! bobo老师专为程序员规划的线性代数课程,全新的课程规划模式,配合编程讲解,回绝单调的例题讲解,而是讲清楚每一个常识点的来龙去脉,完好学习线性代数领域的常识系统,这一次,让你学会线性代数! 合适人群 线性代数怎么学都不会的同学;大学学过线性代数, 可是考完试就忘记,不能真实运用线数的同学; 想深入学习人工智能,机器学习,深度学习等领域, 却苦于自己数学根底欠好的同学。 技术储备要求 高中数学根底; 编程部分需求Python3语言根底。 (其他语言,如Java,C++等也可以运用) [wm_notice]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1mV2Bj-kwnOeUFTVSELW4sg 提取码:gex2 –来自百度网盘超级会员V1的分享容[/wm_notice] 章节目录: 第1章 欢迎咱们来到《专给程序员规划的线性代数》4 节 | 61分钟 欢迎咱们来到《专给程序员规划的线性代数》,在这个课程中,咱们将运用编程的方式,学习线性代数,这个近现代数学发展中最为重要的分支。学懂线性代数,是同学们深化学习人工智能,机器学习,深度学习,图形学,图画学,密码学,等等许多范畴的根底。从这个课程开端,让咱们真正学懂线性代数!… 收起列表 视频:1-1 《专为程序员规划的线性代数课程》导学 (14:51) 视频:1-2 课程学习的更多补充说明 (17:55) 视频:1-3 线性代数与机器学习 (13:21) 视频:1-4 课程运用环境树立 (14:14) 第2章 全部从向量开端 试看9 节 | 98分钟 向量,是线性代数研讨的根本元素。在这一章,咱们将引进向量。什么是向量?咱们为什么要引进向量?从而,咱们将运用不同的视角看待向量,界说向量的根本运算,领会数学研讨进程中,从底层开端,一点一点向上树立数学大厦的进程:)… 收起列表 视频:2-1 什么是向量. (16:11)试看 视频:2-2...
基于Spark2.x开发企业级个性化推荐系统|完结无密
IT课程资源Python

基于Spark2.x开发企业级个性化推荐系统|完结无密

  基于Spark2.x开发企业级个性化推荐系统 聚焦算法原理,搭建企业级系统,给大数据开发工程师的刚需课   课程结合算法原理,利用Spark 2.x 和主流技术栈,通过Flume多级高可用日志收集用户行为,使用HBase特征向量存储,利用算法原理结合Spark和Storm进行离线和实时推荐,实现图书电商场景下的个性化推荐系统。   适合人群 1~2年大数据经验,对推荐算法感兴趣的 大数据开发工程师 技术储备要求 Spark基础(Spark Core ,Scala相关知识) 具备Python基础(Numpy的使用) 使用过Hbase,Storm,Hadoop,Flume,Kafka,Hive 有高数基础和概率统计基础 [wm_notice]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1cJn7fl36T3ER1fqLt6VIvw 提取码:08fy [/wm_notice] 章节目录: 第1章 课程介绍与学习指南 试看3 节 | 7分钟 本节主要进行课程的介绍,学习路线与指南,如何更好的学习本课程?为什么要学习本课程,学习本课程具体能收获什么? 收起列表 视频:1-1 课程介绍及导学 (06:32)试看 图文:1-2 怎么更好的使用慕课平台 图文:1-3 你真的会问问题吗? 第2章 了解推荐系统的生态 试看5 节 | 53分钟 本章带你了解推荐系统的生态,让你从思维上重塑对推荐系统的认知。了解推荐系统是由哪些关键元素支撑的,推荐算法的分类以及什么才算一个好的推荐系统 收起列表 图文:2-1 本章重难点提点 视频:2-2...
七月在线-机器学习集训营15期|2022年最新|价值12000元|无密分享
IT课程资源架构师

七月在线-机器学习集训营15期|2022年最新|价值12000元|无密分享

  七月在线-机器学习集训营15期|2022年最新|价值12000元|无密分享 课程简介: 如今,人工智能火爆全球并快速切入各个领域,比如电商、金融、交通、安防、医疗、教育,国内外各大公司纷纷成立相关AI研究院,火速招兵买马,可目前市面上人才缺口严重不足,供需比例仅为1:10。 机器学习作为AI的核心技术,可谓掌握了机器学习,便跨过了AI的准入门门槛。或从Java等传统IT行业成功转型AI拿到年薪三四十万,部分超过四十万拿到五十万,有的甚至年薪百万 本第十五期由七月在线和深度之眼联合开设,继续维持 以及六大企业项目:大规模行人重识别(ReID)、人体姿态识别、智能问答系统、聊天机器人、商品推荐系统、电影推荐系统 且为再次提升大家的AI项目经验和工程能力,本期新增部分在线直播、实训项目,具体见大纲。一切为了学员更好的就业、转型、提升。 试看链接:https://pan.baidu.com/s/1cA_wLI-jPP4eSKaTe9ngew?pwd=5ayr 目录大纲: 课程大纲 预习阶段 Python基础和数据分析 在线视频:Python基础语法语法精讲 1-Anaconda安装及使用 2-循环判断语句 3-函数 4-面向对象 5-文件以文件夹操作 在线视频:Python核心语法进阶 1-高阶函数的使用 2-迭代器、生成器、装饰器详解 在线视频:数据分析numpy和pandas精髓速讲 1-numpy基本操作 2-pandas基本操作 2-项目实战:美国大选 在线视频:matplotlib数据可视化 1-matplotlib基本操作 2-常用2D图形使用 3-项目实战:电商商品数据探索性分析 在线直播:开班宣讲 在线实训:入学测试 第一阶段 机器学习原理 在线视频:1-线性回归、logistic回归、梯度下降 在线视频:2-决策树、随机森林、GBDT 在线视频:3-SVM与数据分类 在线视频:4-特征工程:数据清洗、异常点处理、特征抽取/选择/组合 在线直播:5-机器学习简介、广义线性模型(线性回归、逻辑斯蒂回归)精髓速讲 在线实训:6-算法核心要点巩固(上) 在线直播:7-决策树、Boosting模型融合的精髓速讲 在线实训:8-算法核心要点巩固(中) 在线直播:9-朴素贝叶斯、SVM模型精髓速讲 在线实训:10-算法核心要点巩固(下) 在线直播:XGBoost精讲 1-建模调参(数据清洗、特征处理、特征选择、模型的调参、评估)...
深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲|完结无密
IT课程资源Python

深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲|完结无密

深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲 YOLO / Faster RCNN / SSD / 文本检测 / 多任务网络 课程从算法角度出发,对各个模型进行全面细致的讲解,并结合人脸检测、物体检测、行人车辆检测、文本检测等项目,熟悉算法工程师在工作中会接触到的数据打包、网络训练、测试等问题,一步步带大家了解和完成目标检测实战案例,尽快进入深度学习领域。 适合人群 目标检测在深度学习领域中应用非常广泛。无论是AI爱好者,在读研究生 还是在职算法工程师,学习这门课程都能够让你有所收获。 技术储备要求 了解linux环境的基本操作 具备一定机器学习、深度学习基础的学员 有Caffe、TensorFlow基础 [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1Eol_gDSG3241rxwvY_5aNg 提取码:vkya [/wm_tips] 章节目录: 第1章 课程介绍 试看1 节 | 23分钟 本章节主要介绍课程的主要内容、核心知识点、课程涉及到的应用案例、深度学习算法设计通用流程、适应人群、学习本门课程的前置条件、学习后达到的效果等,帮助大家从整体上了解本门课程的整体脉络。 收起列表 视频:1-1 课程导学 (22:58)试看 第2章 目标检测算法基础介绍13 节 | 122分钟 本章节主要介绍目标检测算法的基本概念、传统的目标检测算法、目前深度学习目标检测主流方法(one-stage、two-stage、多任务网络)、相关算法的基本流程、算法性能的评价指标、不同算法的优缺点和性能比较等,并结合实际的应用场景和案例来介绍目标检测算法的重要性和实用性。… 收起列表 视频:2-1 目标检测问题定义 (12:10) 视频:2-2 目标检测问题方法 (15:11)...
PyTorch入门到进阶,实战计算机视觉与自然语言处理|完结无密
IT课程资源Python

PyTorch入门到进阶,实战计算机视觉与自然语言处理|完结无密

  PyTorch入门到进阶,实战计算机视觉与自然语言处理 理论基础+技术讲解+实战开发,快速掌握PyTorch框架   PyTorch是深度学习的主流框架之一,新手入门相对容易。课程将算法、模型和基础理论知识进行有机结合,结合多个不同的CV与NLP实战项目,帮助大家掌握PyTorch框架的基础知识和使用方法,带大家较平稳地入门深度学习领域。   适合人群 想转行到深度学习方向的工程师; 学习了理论但欠缺实践的深度学习starter; 有志于、感兴趣深度学习的爱好者们; 想快速做实验完成研究任务毕设任务的同学们; 技术储备要求 机器学习相关基本概念; Python3编程语言; Ubuntu基本使用知识; [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1OJbXwxjb6-UVVhTuvTmFxA 提取码:cvl5 [/wm_tips] 章节目录: 第1章 开篇引导【为你简历打造金牌项目经验】 试看2 节 | 12分钟 你是否遇到这样问题?投递很多简历,总是石沉大海大海,杳无音信?经过分析很多小伙伴的简历,大多采用了培训机构烂大街项目作为项目经验,导致无缘面试邀约。本课程就为你解决这个燃眉之急。同时,Vue很火,Vue+Go的结合早日学成,早日挑大梁!… 收起列表 视频:1-1 摒弃千篇一律项目:前后端一体化微服务网关项目 (11:59)试看 图文:1-2 一份牛儿吃草老师的秘诀请你签收 第2章 扫盲网关前置技术:必备网络基础18 节 | 83分钟 扫盲网关前置技术,掌握必备网络基础,以【原理插图+脑图+示例代理】相结合的方式,主要讲解OSI七层网络协议、经典协议与数据包、tcp粘包拆包及udp、tcp、http等代码编写。轻松领略到网络编程快感。 收起列表 视频:2-1 为什么要学习网络基础【有目的学习,事半功倍】 (04:03) 视频:2-2 经典协议与数据包 (04:10) 视频:2-3 tcpdump抓包分析三次握手和四次挥手...
七月在线-深度学习集训营第三期2022年完结无密
IT课程资源架构师

七月在线-深度学习集训营第三期2022年完结无密

  七月在线-深度学习集训营第三期2022年 原价4999 完结无密 本深度学习集训营略过Python基础,直接从人工神经网络起步,实战BAT工业项目,并组织学员参赛,帮助学员成功就业或转行。为确保每一位学员的学习效果,本期继续维持前二期的从头到尾全部实战,但除了涵盖特征工程、以及深度学习在CV、NLP中的应用之外,特新增了以下三大模块: a.工业界业务上线/部署的大杀器——神经网络压缩技术 b.新增深度学习在物体检测中的应用 c.深度学习在推荐系统中的应用 从而让内容更成体系、更加成熟。 全是深度学习的典型应用场景 本期集训营总计六大阶段,近十个BAT实战项目,涵盖特征工程、混合网络,以及深度学习在计算机视觉当中的应用(比如物体检测、行人重识别)、在自然语言处理中的应用(比如文本处理、文本分类、机器翻译系统)、在推荐系统中的应用等BAT工业项目。 试看链接: 章节目录: 课程安排 预习阶段 从DL基础起步,掌握三大核心模型 在线视频:DNN与CNN,及NN框架 1-DNN与混合网络:google Wide&Deep 2-实战项目:数据非线性切分+google wide&deep 模型实现分类 3-CNN:从AlexNet到ResNet 4-实战项目:搭建CNN完成图像分类示例 5-NN框架:caffe, tensorflow与pytorch 6-实战项目:用几大框架完成DNN与CNN网络搭建与分类 在线视频:RNN、LSTM、与条件生成、attention 1-RNN/LSTM/Grid LSTM 2-实战项目:RNN文本分类 3-RNN条件生成与attention 4-实战项目:google神经网络翻译系统 第一阶段 从数据科学比赛里看深度学习应用 在线视频:深入理解神经网络原理 1-从线性分类器说到非线性分类器 2-理解神经网络参数W的物理意义 3-Backpropagation的两种理解/推导方式 4-初探神经网络模型训练调参 在线实训:基于tensorflow/keras实现分类任务 在线视频:深度卷积神经网络原理与实践 1-卷积操作的数学定义和物理意义 2-卷积神经网络结构的两大原理—局部连接和权值共享 3-卷积神经网络的主体结构和变种 4-3小时内用百行代码登顶Kaggle图像分类比赛的Top-5%...