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人工智能与互联网课程大纲 共找到1018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。
  • 清华大学计算机博士联合智能社创始人年末巨献,【机器学习】大型线上公开课,报名人数超过2800人,课程观看地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1nv66ywD密码:9bv3想看更
    2017-12-09
    阅读量:146765
    评论:122
  • 1.1人工智能的概念定义1.1人工智能的概念定义1.2人工智能、机器学习和深度学习的关系1.3人工智能的两大主要特征1.4人工智能的发展简史1.5人工智能的生态格局-市场篇1.6人工智能产品经理的能力
    2017-10-17
    阅读量:2676
    评论:0
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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~
  • 1.1人工智能的概念定义1.1人工智能的概念定义1.2人工智能、机器学习和深度学习的关系1.3人工智能的两大主要特征1.4人工智能的发展简史1.5人工智能的生态格局-市场篇1.6人工智能产品经理的能力
    2018-02-07
    阅读量:248895
    评论:34
  • 第2章知识表示方法一阶谓语逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法、框架表示法、面向对象表示法、状态空间表示法。一阶谓语逻辑表示法连接词:~非、∧与合取、∨或析取、→条件、↔双条件量词:存在与任意举例
    2018-11-27
    阅读量:9686
    评论:7
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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~~)
  • 本系列课程从人工智能发展的简要历程和深度学习简介开始,深入浅出地讲解了如何用人工智能/深度学习来解决实际问题。课程中的案例都是结合生活中真实场景的鲜活实例,老师手把手视频实例讲解,非常适合想要快速入门
    2017-12-21
    阅读量:844
    评论:0
  • F学院,上课地址天津大学,客服微信:八三六七三菱%%%%司巴奇免费试听三节课,链接AI,遇见未来,天津较好的人工智能培训课程。线上,线下同步培训。人工智能培训。培训课程覆盖:机器学习,深度学习,数据挖
    2018-05-16
    阅读量:1633
    评论:0
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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!
  • 课程名称   内容   阶段一、人工智能基础—高等数学必知必会   1.数据分析   "a.常数eb.导数c.梯度d.Taylore.gini系数f.信息熵与组合数g.梯度下降h.牛顿法&q
    2018-04-01
    阅读量:2394
    评论:0
  • 课程体系阶段一、数学基础本课程主要从数据分析、概率论和线性代数及矩阵这三大块讲解基础,方便大家后续课程的学习中更好的理解机器学习和深度学习的相关算法内容。 一、数据分析 1)常数e
    2019-01-16
    阅读量:6893
    评论:4
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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
  • 1、python入门与数据处理;2、python高级爬虫与数据结构;3、机器学习基础:  a.机器视觉和图像分类基础;  b.Ubuntu和Docker基础;  c.神经网络基础;  d.Caffe和
    2019-01-07
    阅读量:34169
    评论:10
  • 前言在介绍机器学习前,大家要明白人工智能与机器学习以及深度学习这三块他们的一个关系.机器学习是实现人工智能的一种方式;而深度学习是机器学习的一种形式;学习大纲下一篇着重介绍算法的实现
    2016-11-05
    阅读量:1566623
    评论:526