Python3+TensorFlow 打造人脸识别智能小程序完结无密
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Python3+TensorFlow 打造人脸识别智能小程序完结无密

  Python3+TensorFlow 打造人脸识别智能小程序   伴随着人工智能技术的发展,深度学习技术变得越来越热门,越来越多的人选择转行做深度学习算法工程师。本课程围绕人脸相关技术,展开多个模型的教学,涉及人脸检测、人脸匹配、人脸关键点定位等基础研究技术,最终搭建一个人脸智能小程序,完成整个项目的实战应用,最终可以达到算法工程师的初步要求。   适合人群 本课程适合有一定深度学习基础 迫切想要通过实战开发达到技能提升 毕设,求职等开发人员 技术储备要求 1、了解深度学习/机器学习相关基本概念 2、掌握Python3编程语言 3、了解TensorFlow深度学习框架 4、了解Ubuntu基本使用知识 [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/13AnUhlT6gERQxF0jcdy5Wg 提取码:6bgd [/wm_tips]   章节目录 第1章 课程导学 试看1 节 | 18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 (17:47)试看 第2章 深度学习基础串讲(必备理论知识)7 节 | 70分钟 主要介绍深度学习的基础知识,具体包括了深度学习的发展历程、基本概念(前向运算、反向传播、参数优化)、深度学习数学基础(导数、方向导数、偏导数、梯度)等,通过介绍深度学习基础知识帮助大家从宏观和微观两个角度掌握深度学习的基本概念,为后续课程的学习奠定基础。… 收起列表 视频:2-1 卷积神经网基本概念 (19:12) 视频:2-2 前向运算 (12:03) 视频:2-3 反向传播基本概念 (05:43)...
马士兵-AI 人工智能工程师|完结无密
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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...
华清远见-嵌入式人工智能课程
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华清远见-嵌入式人工智能课程

  华清远见-嵌入式人工智能课程 随着人工智能时代的到来,嵌入式、人工智能(AI)、物联网(IoT)、5G等新技术不断融合创新,推动新一代智能设备的井喷式发展。我们谈人工智能,已不能简单将其理解为python软件编程,它更多的是一种软硬件结合的技术,涉及到嵌入式、物联网、python编程、机器学习等多种技术的融合,目前人工智能AI与嵌入式和物联网结合的产品非常多。 人工智能时代,嵌入式人工智能更具职业发展“前(钱)”景 职场生命周期,还与个人技术宽度与深度息息相关。智能时代,嵌入式 5G 物联网 python 机器学习等,多种技术不断融合创新,职业发展规划,从业者更应该拓宽技术宽度,为自己长远职业发展增加更多砝码。且从长远规划来讲,嵌入式人工智能应用领域极为广泛,且已被业内实践验证了其长远稳定的商业价值,是更具职业发展“前”景的技术学习方向。 试看链接:https://pan.baidu.com/s/1zvEZ3YWHVvOuBrmbh0hc9w?pwd=leic 目录大纲: ├──Level 01 C语言 | ├──Day01 必备Linux命令和C语言基础 | | ├──D1-01 环境安装.mp4 97.49M | | ├──D1-02 文件和目录相关命令一.mp4 96.96M | | ├──D1-03 文件和目录相关命令二.mp4 39.78M | | ├──D1-04 vi编辑器的使用一.mp4 119.19M | | ├──D1-05 vi编辑器的使用二.mp4 66.62M | | ├──D1-06 基础知识.mp4...
网易微专业-AI工程师-自然语言处理|完结无密
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网易微专业-AI工程师-自然语言处理|完结无密

  从入门到精通,解锁NLP工程师必备技能 – 35个实战案例,9大应用场景,足量GPU在线实验平台,机器学习&深度学习双套解决方案,带你成为Offer收割机 –   本微专业由稀牛学院与网易联合出品。课程邀请海内外顶尖工业界讲师独家打造,以案例讲解助你搭建知识体系,带你系统掌握深度学习在各领域的应用,高效获取核心实战能力,快速丰富项目经历储备,一站式打造求职技能图谱!   [wm_notice]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1ftqjaF4Y3AGFFx-6ZOmAJQ 提取码:twtk [/wm_notice]   章节目录:   一:导论:基础知识与中英文文本操作 开课时间: 11月22日10:00 – 12月8日20:00课程主页 第1章 自然语言处理基础 • 1.1 本章概述 • 1.2文本数据、字、词、term • 1.3 字符串处理 • 1.4 模式匹配与正则表达式 • 1.5 【实战】字符串基本处理与正则表达式文本匹配与替换 • 1.6 本章小结 第2章 英文文本处理与解析 • 2.1 本章概述 • 2.2 英文文本解析任务介绍:分词、去停用词、提取词干等...
Scrapy打造搜索引擎(新版) 畅销3年的Python分布式爬虫课程完结无密
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Scrapy打造搜索引擎(新版) 畅销3年的Python分布式爬虫课程完结无密

  Scrapy打造搜索引擎(新版) 畅销3年的Python分布式爬虫课程 未来是什么时代?是数据时代!数据分析服务、互联网金融,数据建模、自然语言处理、医疗病例分析……越来越多的工作会基于数据来做,而爬虫正是快速获取数据最重要的方式,相比其它语言,Python爬虫更简单、高效。   适合人群 适合对爬虫感兴趣、想做大数据开发却找不到数据 又不知如何搭建一套稳定可靠的分布式爬虫的同学 想搭建搜索引擎但是不知道如何入手的同学 技术储备要求 具备一定的原生爬虫基础 了解前端页面,面向对象概念,计算机网络协议和数据库知识 [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1O8_9O9MgoZIWfreLnzXpXg 提取码:vm3d [/wm_tips]     章节目录 第1章 课程介绍 试看1 节 | 8分钟 介绍课程目标、通过课程能学习到的内容、和系统开发前需要具备的知识 收起列表 视频:1-1 python分布式爬虫打造搜索引擎简介 (07:23)试看 第2章 windows下搭建开发环境4 节 | 64分钟 介绍项目开发需要安装的开发软件、 python虚拟virtualenv和 virtualenvwrapper的安装和使用、 最后介绍pycharm和navicat的简单使用 收起列表 视频:2-1 pycharm的安装和简单使用 (09:07) 视频:2-2 mysql和navicat的安装和使用 (16:20) 视频:2-3 windows和linux下安装python2和python3...
机器学习中的概率统计应用实践|云盘无密
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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:...
深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲|完结无密
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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)...
系统入门深度学习,直击算法工程师完结无密
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系统入门深度学习,直击算法工程师完结无密

  系统入门深度学习,直击算法工程师 结合多领域实用案例,紧跟技术变革,系统掌握高薪技术   想要成为一名优秀的深度学习工程师并不容易,一看就会,一用就废,已然成为很多人进军AI 领域的心魔,自以为理解了框架、算法,但遇到实际问题却仍不知道该怎么解决。本门课程将结合核心基础、算法模型设计和实用案例,由浅至深、由理论到实操,带你紧跟行业热点,系统入门深度学习,掌握解决实际问题的能力,轻松畅游AI时代!   适合人群 如果你关注前沿技术,对深度学习感兴趣,同时希望探究原理,探索最优解,这门课一定让你有所收获! 技术储备 了解机器学习基本概念 熟悉 Python3 语法以及 Pytorch 的基础操作 环境参数 Pytorch 1.8.1 Python 3.8   [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1HYqet9pMcxD1IrhC-o54YA 提取码:td0n [/wm_tips]   章节目录: 第1章 初识深度学习 试看8 节 | 34分钟 本章中将向大家介绍,深度学习的应用范畴、人才需求、基础概念和子学科分类,并会结合应用现状,与大家讨论技术发展前景,带领同学们初识深度学习。 收起列表 视频: 1-1 系统入门深度学习,从这里轻松开始 (07:44) 试看 视频: 1-2 本章内容介绍 (01:19) 视频: 1-3...
ES7+Spark 构建高相关性搜索服务&千人千面推荐系统|完结无密
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ES7+Spark 构建高相关性搜索服务&千人千面推荐系统|完结无密

  ES7+Spark 构建高相关性搜索服务&千人千面推荐系统 搜索、推荐服务是很多企业的刚需,能开发搜索、推荐服务的人才更是企业的“刚需”   基于大众点评搜索以及推荐业务,使用SpringBoot加mybatis结合前端模板搭建运营后台门店管理功能,借助ElasticSearch的最新版本ES7,完成高相关性进阶搜索服务,并基于spark mllib2.4.4构建个性化千人千面推荐系统。   适合人群 想了解EasticSearch,对搜索推荐系统感兴趣, 符合技术储备的同学 技术储备要求 熟悉JavaWeb基本应用 了解MySQL常用命令 [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1YZh1WuNjAC4BBVGwDZ2ADg 提取码:65i2 [/wm_tips]   章节目录:   第1章 课程导学【终于遇到你】 试看3 节 | 12分钟 本章综合讲述了点评搜索推荐课程的项目业务背景,架构设计理念以及所需要用到的核心技术能力。 收起列表 视频: 1-1 课程导学 (11:20) 试看 图文: 1-2 ***学前必读***(助你平稳踩坑,畅学无忧,课程学习与解决问题指南) 图文: 1-3 你真的会问问题吗? 第2章 项目设计【项目需求到技术方案的完美执行过程】 试看5 节 | 27分钟 本章中讲述了如何模拟现实情况中,点评搜索推荐项目从业务需求BRD到产品需求PRD,最终到技术方案选型,架构设计及技术落地的整个过程。...
Kaggle竞赛经典案例深度剖析|完结无密
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Kaggle竞赛经典案例深度剖析|完结无密

  Kaggle竞赛经典案例深度剖析 写了参加过Kaggle,我会看简历。 得过一次top10%,我会给面试。   技术适合人群要求 想参加数据竞赛的学员、有机器学习基础想实践具体算法的学员 有机器学习基础但没有比赛/项目经验的学员 技术储备要求 有机器学习基础、较好的 coding 能力   [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1LH1HIS-WN6y1eXz1H0jCEw 提取码:pw14 [/wm_tips] 章节目录: 第1章 课程导学 试看1 节 | 8分钟 认识 Kaggle,以及为什么要学习 Kaggle 竞赛,这门课可以给你带来什么? 收起列表 视频:1-1 课程导学:为什么要学习 Kaggle 竞赛知识? (07:06)试看 第2章 学前基础知识 试看10 节 | 97分钟 本章节会带着大家学习一些打竞赛之前的必备学前基础 收起列表 图文:2-1 学前必读知识 视频:2-2 Kaggle竞赛介绍 (13:35)试看 视频:2-3 Kaggle竞赛流程...
JavaScript玩转机器学习-Tensorflow.js项目实战完结无密
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JavaScript玩转机器学习-Tensorflow.js项目实战完结无密

  JavaScript玩转机器学习-Tensorflow.js项目实战   专为前端工程师准备的AI课程来了!课程以Tensorflow.js作为主要框架,通过十几个经典案例、覆盖神经网络和机器学习的理论知识、带你亲手完成图片分类与语音识别等落地项目,帮你理清整个学习体系。   适合人群 只要对机器学习领域感兴趣的 JavaScript 开发者都可以学习 技术储备要求 JavaScript基础、中学数学基础   [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1uzAcCk9nKDAv9Wu–I4P1Q 提取码:1ouk [/wm_tips]   章节目录 第1章 课程导学 试看1 节 | 23分钟 这一章只有一节,也只有一个目的,就是告诉你为何要学本课程,本课程能教你什么,学之前需要哪些前置知识。 收起列表 视频: 1-1 《想要入门AI的同学都应该看一看》课程导学 (22:30) 试看 第2章 机器学习与神经网络简介 试看6 节 | 42分钟 本章会使用中世纪男子脚长、SIRI 语音识别、相亲等大量生动形象的例子,讲解机器学习和神经网络的理论知识。 收起列表 视频: 2-1 机器学习简介 (16:36) 试看 作业: 2-2...
全局视角系统学习《推荐系统》,实战中提升竞争力
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全局视角系统学习《推荐系统》,实战中提升竞争力

  全局视角系统学习《推荐系统》,实战中提升竞争力 模块化拆解底层架构,带你掌控全局,掌握核心技术和关键模型 推荐系统已经成为各大产品提升用户留存和业绩增长的利器,相关技术人才更是被各个公司竞相抢夺。课程基于项目实战,带你全面掌握推荐系统的架构、模型和技术,让你不仅可以胜任业务需求,更能拓展职业发展的空间,在白热化的竞争中脱颖而出!   适合人群 想要提升自身实力、完善知识体系,对推荐系统开发感兴趣的开发者和在校生 技术储备 熟悉python编程 对机器学习和数据挖掘有基本了解 了解基本统计学和数学概念 环境参数 python 3.8 Spark 3.1.2 tensorflow 2.7 Redis 6   章节目录:   第1章 【前言】初探推荐系统 试看3 节 | 37分钟 本章中,将对课程内容安排和知识脉络进行介绍,帮助大家对推荐系统及应用价值有一个系统的认知。 收起列表 视频: 1-1 前言–关于这门课 (11:34) 试看 视频: 1-2 推荐系统是什么 (17:01) 视频: 1-3 课程章节导览 (08:02) 第2章 【基础架构】推荐系统架构&项目搭建10...
基于Spark2.x开发企业级个性化推荐系统|完结无密
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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...
专为程序员设计的线性代数课程|完结无密
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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...
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
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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)...
Google老师亲授 TensorFlow2.0 入门到进阶完结无密
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Google老师亲授 TensorFlow2.0 入门到进阶完结无密

  Google老师亲授 TensorFlow2.0 入门到进阶 课程以Tensorflow2.0为主体,以图像分类、房价预测、文本分类、文本生成、机器翻译、泰坦尼克生存预测等项目为依托,讲解Tensorflow框架的使用方法,让学员获得灵活使用Tensorflow的能力,达到初级深度学习工程师的水平。 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 熟悉Python3基础语法 熟悉Linux环境 了解机器学习与深度学习基础知识 [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1Xp_BvUvku5mJs6UpCylPQg 提取码:ndup [/wm_tips] 章节目录 第1章 Tensorflow简介与环境搭建 试看11 节 | 129分钟 本门课程的入门章节,简要介绍了tensorflow是什么,详细介绍了Tensorflow历史版本变迁以及tensorflow的架构和强大特性。并在Tensorflow1.0、pytorch、Tensorflow2.0之间做了对比。最后通过实战讲解了在Google cloud和AWS两个平台上的环境配置。 收起列表 视频: 1-1 课程导学 (14:47) 试看 视频: 1-2 Tensorflow是什么 (09:38) 视频: 1-3 Tensorflow版本变迁与tf1.0架构 (09:00) 视频: 1-4 Tensorflow2.0架构 (08:17) 试看 视频:...