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人工智能入班测评 共找到151条结果

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卷积神经网络特征、模型视频入门教程,该课程内容包含神经网络的起源、发展、计算和训练,卷积神经网络基础,生成对抗网络、卷积神经网络的实战应用、GAN实例、人工智能案例分享及行业趋势分析。通过本次课程的学习,从感知器讲起,辅以实例,介绍神经网络的定义,以及前向计算和梯度下降优化过程。
  • 课程体系阶段一、人工智能基础-高等数学必知必会本阶段主要从数据分析、概率论和线性代数及矩阵和凸优化这四大块讲解基础,旨在训练大家逻辑能力,分析能力。拥有良好的数学基础,有利于大家在后续课程的学习中更好
    2018-12-31
    阅读量:151
    评论:4
  • 开放分类:电影、科学、人工智能、计算机科学、技术科学目录•【简介】•【人工和智能】•【实际应用】•【学科范畴】
    2008-06-19
    阅读量:15106
    评论:2
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卷积神经网络实战视频培训课程:本次神经卷积网络教程从感知器讲起,辅以实例,介绍神经网络的定义,模型、参数配置以及前向计算和梯度下降优化过程。该课程配置的作业挑战为:【手写数字识别】。加微信号(csdn07),小姐姐拉你入群,获取老师答疑服务哦~
  • 人工智能已经成为国际竞争的新焦点,人工智能是引领未来的战略性技术,世界主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略。为在新一轮国际科技竞争中掌握主导权,安防也应该在核心技术、顶
    2017-08-05
    阅读量:1943
    评论:0
  • 《战争游戏》Joshua(约书亚)《战争游戏2:死亡代码》Ripley(里普利)《夺命手机》Echelon(梯阵系统)《生化危机》火焰女皇《机械公敌》V.I.K.I(维基)    以上是我看过的电影里
    2009-06-28
    阅读量:228879
    评论:144
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零基础入门机器学习视频培训课程概况:机器学习数学基础、Python基础、机器学习算法(线性回归、逻辑回归、聚类算法、EM算法),机器学习项目实战(Kmeans篮球数据分析、贝叶斯算法训练)、推荐算法、项目实战。 任务作业: 很多人都喜欢看NBA,也喜欢拿实力相近的球员进行比较,你能利用机器学习的方式进行分析吗?动手的机会来了!请 结合课程【项目实战】章节中的【Kmeans篮球数据分类】。从NBA网站中随机拿到30名篮球运动员的得分和助攻(尽量数据间隔较大)。用python对数据进行处理(换算成每分钟的得分和助攻)。然后用Kmeans对获取的球员进行分类。看看自己心仪的球员属于哪一类~ (温馨提示: 注意 作业需写在CSDN博客中,请把作业链接贴在评论区,老师会定期逐个批改~~)
  • 机器学习:软件系统能从已有的经验中抽象出普遍的规律,然后利用这些规则回答各种问题,包括曾经遇到过的和不曾见过的。
    2012-02-25
    阅读量:78331
    评论:5
  •       计算机一直作为辅助人们工作的工具,随着人们需求的日益提高,对于简单的计算已经不能满足人们的需求,人们希望计算机能够象人一样进行学习、分析、决策等等一系列只有人才能完成的活动,由于人工智能作
    2006-06-24
    阅读量:7262
    评论:1
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深度学习系列课程从基本的神经网络开始讲起,逐步过渡到当下流行的卷积与递归神经网络架构。课程风格通俗易懂,方便大家掌握深度学习的原理。课程以实战为导向,结合当下热门的Tensorflow框架进行案例实战,让同学们上手建模实战。对深度学习经典项目,从数据处理开始一步步带领大家完成多个项目实战任务!
  • 收藏http://tensorflow.org/
    2015-11-10
    阅读量:203099
    评论:22
  • 未来趋势
    2018-05-22
    阅读量:198
    评论:0
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YOLO实战视频培训课程概况:本教程无需深度学习经验,是初级教程,无需高配置机器,能上网就能实践,本课程分享图像标注软件的使用,讲述了如何练好自己的模型,并将模型发布到服务或是移到android使用
  • 人工智能“六步走”学习路线1、学习并掌握一些数学知识高等数学是基础中的基础,一切理工科都需要这个打底,数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础线性代数很重要,一般来说
    2017-12-28
    阅读量:3668
    评论:2
  •  一、人工智能介绍 人工智能是很多技术的总称,包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等,因为人工智能尚在发展阶段,所以也没有非常精准的定义,在行业内,人工智能与大数据密不可分,可以将很
    2018-11-01
    阅读量:232
    评论:0