首页 > 人工智能学习过程指南

人工智能学习过程指南 共找到372条结果

学院
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。
  • 来源:Gartner作者:KaseyPanetta翻译:杨凯(Kayson)导读:通过考虑这些风险和机遇领域,CIO们可以将AI泡沫从现实中分离出来。一家公司意识到当打...
    2018-04-29
    阅读量:1229133
    评论:235
  • 据市场调研机构赛迪预计,2018年的人工智能市场将突破200亿元,更有专家预测,今年将是名副其实的人工智能元年。2017年的AI技术已经汇聚了大量资本,在国务院出台的《新一代人工智能发展规划》中,人工
    2018-01-19
    阅读量:273961
    评论:128
学院
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~
  • 为什么使用Python作为AI的语言1、可以使用c++但是使用Python最多2、Python语言比较简单,只要有编程语言基础,你会感觉Python比较容易上手;3、使用性比较强,Java中用二三十行
    2018-11-21
    阅读量:19950
    评论:12
  • 想要"决战人工智能"就必须要了解人工智能的程序,用计算机编成交易策略进行自动下单交易。小编下来带大家了解一下当前我国程序化发展情况、国内程序化平台、程序化的优势与缺点、懂金融、懂程
    2019-01-19
    阅读量:70
    评论:0
学院
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~~)
  • 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:84048
    评论:11
  •    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:2151
    评论:1
学院
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!
  • http://www.cnblogs.com/NiceCui/p/8213723.html
    2018-06-20
    阅读量:42589
    评论:2
学院
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
  • 摘要:作者自学机器学习和人工智能,站在一个初学者的角度来回顾这些经历并编写这篇适合初学者的指南。我自学过一年机器学习和人工智能,我认为初学者在该领域还没有一个学习的途径,这是我创建这个指南的目的。在过
    2018-03-28
    阅读量:353162
    评论:54
  • 原文为M.TimJones在IBMdeveloperWorks®上面发布,详情请点击原文链接本人在阅读的时候,受益匪浅,在此特意转载过来,一方面供自己以后查阅,另一方面也供走人工智能、机器学习方向的小
    2018-08-02
    阅读量:37410
    评论:64