深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN) 算法原理+实战|完结无密
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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...
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...
PyTorch入门到进阶,实战计算机视觉与自然语言处理|完结无密
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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...
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...
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...
八斗学院3期-人工智能|2021年完结无密
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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...
云原生+边缘计算+KubeEdge,打造智能边缘管理平台无密云盘下载
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云原生+边缘计算+KubeEdge,打造智能边缘管理平台无密云盘下载

  云原生+边缘计算+KubeEdge,打造智能边缘管理平台 0基础上手实战云边端一体化设计,迈向高阶人才行列 万物互联时代已经到来,掌握边缘计算已经是行业基本要求。将当下大热的云原生技术与边缘计算相结合,可以轻松解决标准环境、统一编排、可伸缩性、去中心化等问题,二者可谓 “天作之合”。本课程系统讲解了云原生在边缘侧的应用,手把手带你完成一个智能边缘项目的实战,让你轻松掌握云边端一体化技术,从此步入高阶人才的行列! 适合人群 渴望了解并系统学习边缘计算,希望掌握如何将云原生技术生产落地的同学 技术储备 熟悉python基础语法 了解 Linux/Docker 基础 环境参数 k8s 1.21.x kubeEdge 1.8+ python 3.7+ 相关推荐: 系统入门云计算服务,项目上云最佳实践 系统入门深度学习,直击算法工程师 Kubernetes 入门到进阶实战   试看链接:https://pan.baidu.com/s/1wyKxkm_DDBBR7YHeRPTprg?pwd=rlgw 章节目录: 第1章 边缘计算,其实就在你身边 试看10 节 | 63分钟 边缘计算是一门逐步兴起的技术,可以直言不讳的说,很多小伙伴对边缘计算还是处于一知半解的状态,本章节为认知篇的内容,将从多个角度全方位的剖析边缘计算。 收起列表 视频: 1-1 万物互联时代,帮你轻松抢占先机 (12:36) 试看 视频: 1-2 本章概览 (03:03) 视频: 1-3...
七月在线-深度学习集训营第三期2022年完结无密
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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%...
BAT大牛亲授 个性化推荐算法实战|完结无密
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BAT大牛亲授 个性化推荐算法实战|完结无密

BAT大牛亲授 个性化推荐算法实战 结合多年项目实战经验,让你掌握一套完整的,能落地的个性化推荐算法体系! 推荐算法工程师已成为各个大厂炙手可热的岗位,社招起步薪资20k+!本课程,讲师从算法原理到代码实战,细致的讲解个性化推荐算法如何在开发中落地,让你可以建立起自己的推荐算法体系。同时也可以让你掌握算法公式,模型参数迭代等技术的微小细节。 适合人群 在校研究个性化推荐算法方向的学生 在校对个性化推荐算法感兴趣且有一定数学基础的同学 工作中从事个性化推荐工作的同学 工作中对个性化推荐算法感兴趣想要了解的同学 技术储备要求 熟悉数据结构:包括不限于数组,哈希,树,二分图 熟悉常用数学知识:包括不限于导数,链导法则,矩阵,稀疏矩阵 熟悉常用python语法。 [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1f27rVsKCK04ycNGhgpmQYg 提取码:b0p8 [/wm_tips]   章节目录: 第1章 个性化推荐算法综述 试看3 节 | 34分钟 个性化推荐算法综述部分,主要介绍个性化推荐算法综述,本课程内容大纲以及本课程所需要准备的编程环境与基础知识。 收起列表 视频:1-1 个性化推荐算法课程导学 (12:22)试看 视频:1-2 个性化推荐算法综述 (13:14)试看 视频:1-3 个性化召回算法综述 (08:11)试看 第2章 基于邻域的个性化召回算法LFM6 节 | 90分钟 本章节重点介绍一种基于邻域的个性化召回算法,LFM。从LFM算法的理论知识与数学原理进行介绍。并结合公开数据集,代码实战LFM算法。 收起列表 视频:2-1 LFM算法综述 (10:00) 视频:2-2 LFM算法的理论基础与公式推导...
TensorFlow+CNN实战AI图像处理,入行计算机视觉完结无密
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TensorFlow+CNN实战AI图像处理,入行计算机视觉完结无密

  TensorFlow+CNN实战AI图像处理,入行计算机视觉 热门计算机视觉技术+落地应用,带你踏上时代风口 想要成为一名优秀的AI图像处理工程师并不容易,门槛和要求都比较多。很多人都是理论上的王者,实践上的青铜,自以为对框架、算法的理解足够,但因为缺乏应用场景和实践机会,遇到具体需求仍然不知道该怎么抽象问题,然后用模型解决。这个课就是为此而生,更偏重于实用,结合项目实践,让你掌握解决问题的能力!   适合人群 对计算机视觉技术感兴趣的同学,都能有所收获。 技术储备 熟悉Python基础 对人工智能有基本的了解 环境参数 Python 3.7 Anaconda 3 TensorFlow 2.0   试看链接:https://pan.baidu.com/s/1USBqtjrPQpiaMvK-MoRkhw?pwd=w2s4 章节目录: 第1章 AI职场你能走多远: 走近AI视觉工程师的世界 试看12 节 | 104分钟 本章分享了初、中、高三个级别的A I视觉工程师职业发展过程中必知的一些金玉良言。重点阐述了如何快速从一个小白到成为真正AI视觉工程师所必须经历的过程。最后对整个课程的知识脉络做一个宏观的介绍以及如何学好本门课程的学习建议。… 收起列表 视频: 1-1 这是一门可以带领你轻松步入视觉开发工程师的好课 (09:28) 试看 视频: 1-2 本章概览 (01:21) 视频: 1-3 Ai职场的蛋糕定律 (07:55) 视频: 1-4 初入职场...
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...
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)...
专为程序员设计的统计课|完结无密
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专为程序员设计的统计课|完结无密

  专为程序员设计的统计课 数学与编程相结合 为你搭建完善的统计学知识体系   课程将统计学的内容讲的清晰完整,而且在各个章节中,加入了编程部分,更有助于程序员理解统计学。课程将深入浅出地讲解统计学的重要概念和知识点,让同学们彻底学会统计分析。是一门机器学习、数据分析师等前沿职位必须掌握的统计学课程。   适合人群 对统计学感兴趣的同学 想深入学习人工智能,机器学习,深度学习等领域,却苦于自己数学基 础不好的同学。 技术储备要求 具备高中数学基础; 编程部分需要具备Python3语言基础 [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1tMZ6M6prPL_oipAKgi7TuA 提取码:nnzw [/wm_tips]   章节目录: 第1章 课程介绍【欢迎学习,学习中有任何疑问请在问答区进行问答,祝愉快学习!】 试看3 节 | 32分钟 本章将介绍统计学的思考方式,统计学的整体框架,学习统计学有什么用,以及统计学与机器学习的密切联系;并对学习此门课程讲解的形式(编程+可视化)和需要具备的知识和技能进行说明,让大家从这个课程开始,真正学懂统计学!… 收起列表 视频: 1-1 课程导学 (22:26) 试看 视频: 1-2 课程学习的注意事项 (03:26) 视频: 1-3 课程编程环境搭建 (05:56) 第2章 认识数据【必备基础知识,不能跳过】 试看2 节 | 33分钟...
博学谷2022最新-人工智能AI进阶年度钻石会员完结无密
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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...
咕泡P4:Python基础入门实战班2022最新完结
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咕泡P4:Python基础入门实战班2022最新完结

咕泡P4:Python基础入门实战班2022最新完结-原价7800 课程简介: 课程内容全面覆盖python从入门到精通,深度学习算法及其项目实战,主要应用于计算机视觉与自然语言处理两大核心领域,配套实战案例与项目全部基于真实数据集与实际任务展开。大型项目完美结合当下行业趋势,培养满足企业就业需求的中高级人工智能算法工程师。   试看连接:https://pan.baidu.com/s/1X0yDt1sanQxcj_ZpHpKSUA?pwd=de0a 目录大纲: 咕泡 P4:Python基础入门实战班(Python基础+高级)/ ├──1_Python基础 | ├──第七节课.mp4 722.03M | ├──基础总结.mp4 1.70G | ├──流程控制.mp4.mp4 1.09G | ├──面向对象1.mp4 2.10G | ├──面向对象2.mp4 1.86G | ├──面向对象3.mp4 788.93M | ├──目录.txt 0.89kb | ├──试卷讲解.mp4.mp4 205.29M | ├──文件操作.mp4 1.99G | ├──异常处理与模块介绍.mp4 1.66G | ├──预科班02.mov.mp4 1.55G | ├──预科班第四节.mp4.mp4 1.08G |...
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...