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百度的人工智能学习 共找到323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。
  • http://dueros.baidu.com/DuerOS是百度度秘事业部研发的对话式人工智能系统是百度全球领先人工智能技术的重要应用之一,借助百度的信息与服务构成的巨大生态DuerOS拥有海量数据
    2017-11-01
    阅读量:322187
    评论:26
  • 来源:199IT互联网数据中心概要:人工智能的发展运用到生活的各个方面。
    2017-09-24
    阅读量:840859
    评论:132
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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】人工智能资料汇总(百度云盘)https://mp.weixin.qq.com/s/9NotiYPjXk4ImE8G1egJZg—————————————————————————————
    2017-04-28
    阅读量:912535
    评论:402
  • http://www.cnblogs.com/NiceCui/p/8213723.html
    2018-06-20
    阅读量:42934
    评论:2
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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~~)
  •    学习对于人类来说并不陌生,相信从娘胎里就开始并伴随我们一生,那么如何让电脑来学习呢?    电脑之所以发明,是为了代替人脑来存储并计算数据,所以记忆存储对电脑来说并不困难,随着技术的发展,存储的
    2011-01-05
    阅读量:2154
    评论:1
  • 我经常在TopLanguage讨论组上推荐一些书籍,也经常问里面的牛人们搜罗一些有关的资料,人工智能、机器学习、自然语言处理、知识发现(特别地,数据挖掘)、信息检索这些无疑是CS领域最好玩的分支了(也
    2011-01-06
    阅读量:84074
    评论:11
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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!
  • 2019年1月10日下午,广东省肇庆市德庆县的人民医院门前人头攒动,场面一度难以控制。五官科的何主任有些不知所措。他时而在现场维持秩序,时而跑上跑下分派人手。显然,这个场面有些出乎他的意料。在小小的德
    2019-01-16
    阅读量:10177
    评论:1
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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
  • 手机百度2015年推出的是一个叫做“神灯搜索”的功能,需要使用手机百度搭配“百度神灯”智能扩展配件来使用。用户可以通过“摩擦摩擦”百度神灯的边框启动该功能,然后利用语音进行方便的搜索,搜索结果会以全息
    2019-02-20
    阅读量:2048
    评论:2
  • 在数据方面,除了海量的优质数据,百度拥有大量自建的高质量数据,包括百度阿拉丁(优质资源开放平台)、百度知道、百度百科、知识图谱等,不仅可以支持结构化数据的文章的生成,还可以支持基于内容聚合方式的文章生
    2017-04-19
    阅读量:143615
    评论:10