数学不好学习人工智能相关课程
  • 人工智能-必备数学基础视频教程

    高级课

    人工智能-必备数学基础视频教程
    17课时 160分钟 陆永剑
    一套完整的数学基础课合集,解决与人工智能相关的所有必备数学基础。AI人工智能之数学基础视频培训课程概况:讲解人工智能、机器学习和深度学习过程中用到的数学知识。包括线性代数、微积分、信息论等等人工智能相关的数学知识。
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  • 人工智能-数学基础视频课程

    初级课

    人工智能-数学基础视频课程
    127课时 1140分钟 唐宇迪
    购买课程后,可扫码进入学习群,获取唐宇迪老师答疑 数据科学与人工智能数学基础课程旨在帮助同学们打下数学基础,通俗讲解其中每一个知识点。课程内容涉及高等数学,线性代数,概率论与统计学,同学们在学习过程中应当以理解为出发点并不需要死记每一个公式,掌握核心知识点。课程章节内容较多,初级同学按顺序学习即可,有基础的同学们可以按照自己的需求来有选择的学习!
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  • 人工智能数学之矩阵

    初级课

    人工智能数学之矩阵
    6课时 126分钟 CSDN就业班
    本课程是人工智能工程师的辅助课程,讲解矩阵的概念、运算、分解、应用,以及numpy操作。旨在帮助学员补充矩阵基础,为学习机器学习做准备,减轻后续正课的学习压力,学习更顺畅。
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  • 机器学习AI: 数学编程基础篇

    初级课

    机器学习AI: 数学编程基础篇
    81课时 686分钟 李盛刚
    学习人工智能,机器学习都离不开数学基础和编程知识。 无论你是数据科学的初学者还是已经从事人工智能开发的有经验人员,这门课都适合于你。 为什么这么说?首先人工智能和机器学习本质上就是算法,而算法就是数学及统计学以及编程的结合。当前市场上有许多开源的软件包如SKLEARN确实可以帮助没经验的或缺乏数学或算法基础的人实现机器学习模型及预测,但这些工具无法使你真正懂得算法的本质或来源,或者无法使你在不同场合下灵活运用及改进算法。记住,在实际工作中找到适合应用场景的解决方案是最难但是最重要的。但这离不开数学基础和算法理解。 比如,线性回归是一类普遍的机器学习算法,所有的机器学习软件都有现成的方法实现模型,但如果在训练数据中加入几条新数据,那么新建立的模型和原来的模型有和联系或不同?再比如,为什么深度神经网络中的Sigmoid函数一般只用到输出层?神经网络的向后传播理论如何与泰勒展开和复合函数的偏导数联系在一起?人工智能中推荐系统和文字向量如何与矩阵的奇异分解以及特征向量联系?模型中对标签进行数据变换如何影响预测值?所有这些问题的答案,你都可以从本课中找到线索。 本课系统地讲述了有关人工智能,机器学习背后的数学知识。特别指出,微积分和代数知识是本课的核心。统计学基础被安排在另外的课程中。除此之外,我在每一章节或主要知识点后都安排了各类程序以解释和回顾所学到的东西。 最后要提到的是,这不是一门工程项目实践课。但我会另外专门安排有关人工智能,机器学习的实践课程
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  • 【机器学习必知必会系列】高手必备数学教程-线性代数

    中级课

    【机器学习必知必会系列】高手必备数学教程-线性代数
    124课时 1471分钟 姚青林
    【机器学习必知必会系列】高手必备数学教程-线性代数 机器学习&人工智能的高手必须懂数学,没有数学基础,只能做肤浅的事。姚老师,精选来自麻省理工可汗学院精品数学课程,呕心沥血15个日夜,5本手写讲义,涵盖120余个线性代数知识点,精心录制超一千四百分钟的教学视频,只为让你彻底学会机器学习,站在人工智能时代的浪潮上。
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  • 机器学习& 深度学习 基础视频教程(人工智能AI方向)

    初级课

    机器学习& 深度学习 基础视频教程(人工智能AI方向)
    16课时 172分钟 Array老师
    机器学习,深度学习基础教程入门视频培训教程,该课程主要包含机器学习基础,包括常用的数据集、训练集、样本、特征、矩阵、Numpy数组、Pandas的使用等;机器学习数学基础,包括线形代数基础、概率基础、信息论基础、最优化基础等;机器学习算法,包括简单线形回归和逻辑回归、决策树、KNN、SVM、层次聚类、密度聚类等。这是一门非常好的AI入门教程。
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  • 【机器学习必知必会系列】高手必备数学教程-概率论

    中级课

    【机器学习必知必会系列】高手必备数学教程-概率论
    32课时 371分钟 姚青林
    入门机器学习十分重要的三门数学课包括: 多元微积分, 线性代数, 概率统计. 机器学习&人工智能的高手必须懂数学,没有数学基础,只能做肤浅的事。姚老师使用 DeGroot<<概率统计>>作为讲解的基础, 对内部的知识点进行筛选, 将和机器学习相关性最大的内容讲解形成视频. 本视频是概率论的第一个阶段, 后续会继续更新第二阶段.
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  • 机器学习数学基础系列视频教学
    机器学习数学基础系列视频教学
    CSDN就业班
    机器学习之数学基础系列视频教程,该套餐主要包括机器学习之凸优化、机器学习之矩阵、机器学习之概率与统计推断。
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  • 人工智能数理基础系列公开课——『看得见 』的数学

    初级课

    人工智能数理基础系列公开课——『看得见 』的数学
    5课时 78分钟 CSDN讲师
    计算机是如何识别人脸的?智能机器人是怎样思考的?搜索引擎是如何工作的?人工智能数学基础系列公开课通过人工智能热点问题开始,引出其中蕴涵的数学原理,然后构建解决实际问题的数学模型和方法,兼具趣味性与实用性,引导大家主动运用数学工具思考与解决实践中遇到的问题,为人工智能学习之路夯实数学基础。本次公开课特邀从事计算机视觉研究与一线教学20余年的哈工大屈教授,通过计算机视觉领域的实际应用案例引入人工智能常用的数学基础知识,其中包含的公式、定理来自不同的数学分支,也体现了人工智能的各种思想,怎样更好的理解这些公式,既不陷入纯数学推导的细节,又能为人工智能后续的学习提供支撑,屈教授将为大家解惑。
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  • 机器学习数学基础之概率与统计推断视频教学

    中级课

    机器学习数学基础之概率与统计推断视频教学
    25课时 242分钟 CSDN就业班
    本课程讲解机器学习及人工智能学习当中所需概率和统计推断。课程为CSDN学院人工智能课程打造,系统全面而又深入浅出的讲解了学习当中需要的各种基础数学知识,公式推导与理解等内容。概率部分包括概率公理及推论、条件概率、贝叶斯公式、随机变量及其概率函数(CDF/pdf)、常用概率分布及其均值、方差;统计推断部分包括大数定律和中心极限定理、极大似然估计、贝叶斯估计。
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705人学习 164课时
人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 阿尔法围棋(AlphaGo)是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序。让人工智能闻名天下。 本课程则是使用JavaScript语言为五子棋编写人工智能,从无到有,一点一滴的感受人工智能的魅力。
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2113人学习 109课时
Java是如何AI 一起工作的?Java又是如何帮助语音识别的?作为国内唯一一部人工智能AI应用类教程而非科研类教程,本教程让你不用纠结复杂的数学,繁杂的物理学,控制论,信息论,神经生理学,语言学,哲学和认知科学,心理学,计算机科学,不定性论,仿生学等学科理论,而转化为实操课程,剖析国内领先百度开放性AI的API接口,继而开发出涉及语音识别,文字识别,UNIT,知识图谱,人脸闸机,语音合成,卡证识别,人脸识别,机器人视觉,图像审核,视频内容审核等实际应用。
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2080人学习 14课时
本视频课程主要介绍开源的人工智能的开发工具,帮助大家了解人工智能,为大家进行人工智能学习打下基础。
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2998人学习 167课时
立足于大数定律的统计规律是当前成熟AI产品的理论基础之一。 1、C++程序设计技术与计算机软件行业发展趋势介绍 2、C++技术与人工智能在主流行业中的已有应用 3、从算法到人工智能::如何真正实现随机生成?来自扫雷游戏的启示 4、智能语音应答的技术解决方案:QQ自动聊天是如何实现的 5、Python人工智能编程语言的宠儿—python是用C写的?:python调用c++三维引擎
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512人学习 456课时
本教程为官方授权出品 近年来,AI技术的发展日新月异,在各大互联网公司的产品竞争中,AI技术已经成为具有巨大价值的技术高地。《尚硅谷_人工智能前沿技术》是一套完整的AI入门课程,主要包括机器学习和深度学习两部分。 在本课程中,你将学到,机器学习的原理和基本知识、线性回归、logistic回归、决策树、朴素贝叶斯算法,以及深度学习的原理、tensorflow入门、卷积神经网络、循环神经网络、手写数字识别,并基于tensorflow sequence-sequence开发一个聊天机器人。
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231人学习 456课时
近年来,AI技术的发展日新月异,在各大互联网公司的产品竞争中,AI技术已经成为具有巨大价值的技术高地。《人工智能前沿技术》是一套完整的AI入门课程,主要包括机器学习和深度学习两部分。在本课程中,你将学到,机器学习的原理和基本知识、线性回归、logistic回归、决策树、朴素贝叶斯算法,以及深度学习的原理、tensorflow入门、卷积神经网络、循环神经网络、手写数字识别,并基于tensorflow sequence-sequence开发一个聊天机器人。
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11230人学习 1032课时
您观看课程学习后 免费入群领取【超全Python资料包+17本学习电子书】 课程概述 本套课程2018年更新第一季共115集 Python人工智能课程共400集,从零基础开始,全面讲解Python基础,直达可以手写神经网络的境界。 我们创造性的增加了:手写数据结构和算法、手写神经网络项目。让零基础学员在学习Python时就开始接触高深的底层知识、神经网络底层实现的知识。 内容共分26章,讲解了Python基础的方方面面,可以作为Python学习者的“宝典”。同时,穿插了3个大型实战项目。
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2475人学习 2246课时
本课程共分为三个阶段。从机器学习到深度学习,再到项目实战,循序渐进,层层深入。除了系统讲解成为一名人工智能工程师所需的理论知识外,每节课还会配有实战案例,通过练习巩固所学知识,学以致用解决实际问题。第三个阶段包含四个大型工业级综合实战案例,采用大量真实数据集,完美模拟工作场景。学完后,大家绝对可以胜任人工智能领域相关工作。
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2770人学习 801课时
为了加速中国人工智能发展和推动国内物联网技术创新与变革,英特尔将于2019年10月16在厦门海沧融信华邑酒店日举办“2019英特尔人工智能与物联网生态合作伙伴峰会”。 大会将邀请包括硬件厂家、软件厂家、系统集成商、云服务商等在内的众多行业专家、业界精英参与并进行分享,展示业界前沿的技术方向和开发平台,分享最新的解决方案及成功实践案例,探讨顶级专家的创新经验,希望将大会打造成一个面向物联网和人工智能领域的绝佳的体验与交流平台,在大家的共同参与中一起推进中国物联网行业的进步和生态的发展!
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5216人学习 70课时
从无人驾驶汽车技术到AlphaGo战胜人类,人工智能技术在生活中扮演着越来越重要的角色,也即将改变这个世界。本节课程带领大家一步步揭开人工智能神秘的面纱,探索其背后的核心技术!人工智能的闪亮登场伴随着太多神秘的色彩,华丽的外表下究竟是怎样的黑科技在支撑着人工智能的发展,就让我们在这节课中为大家一一揭晓。
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538人学习 212课时
本课程将从了解什么是人工智能开始, 带你理解机器学习中的监督学习、非监督学习、深度学习等必修知识。 再通过搭建智能问答系统、文本情感分析、机器学习图像识别 等几个经典的实战项目,带你高效扎实地入门人工智能。 
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134人学习 40课时
天云数据采用AI+图计算技术, 实时采集全国的疫情数据,通过大数据技术实现多源数据的融合计算,通过复杂网络技术实现多源数据的升维关联,构建疫情传播接触关系网络,通过AI算法实现新冠疫情风险传播的路径溯源、风险指标量化和风险推荐。通过自动化和多维度分析几十万、几百万甚至上亿级别的人、地、交通工具的关系,最短时间内识别出最可能的几十甚至几个目标,大大缩小排查范围,科学并快速识别潜在超级传播者,实现只隔离 2-5%人员即可同比降低 80-95%的传播概率。
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243人学习 108课时
在人工智能发展如火如荼的当下,算法、算力及数据的累积正不断升级。然而,这“三要素”是如何赋能AI?AI 数据服务业态又出现了哪些重大进步与改变?本次课程,我们将详细分析端AI 工程化业界趋势、解析端侧 AI 的痛点及优势,并配合端侧AI的发展趋势和实践案例,让大家深入了解实践中会遇到的问题与解决方案。带着这些疑问,让我们在课程里解决吧!
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975人学习 2219课时
为满足市场需求,培养更多人工智能人才,CSDN学院特别邀请到有十余年教学经验的中科院教授卿来云老师及有丰富工业级实战经验的智亮老师,为大家带来本次课程。 通往人工智能工程师的直通车,已经准备出发了!这波人工智能的热潮,你真的要错过吗?
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7808人学习 160课时
一套完整的数学基础课合集,解决与人工智能相关的所有必备数学基础。AI人工智能之数学基础视频培训课程概况:讲解人工智能、机器学习和深度学习过程中用到的数学知识。包括线性代数、微积分、信息论等等人工智能相关的数学知识。
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814人学习 172课时
机器学习,深度学习基础教程入门视频培训教程,该课程主要包含机器学习基础,包括常用的数据集、训练集、样本、特征、矩阵、Numpy数组、Pandas的使用等;机器学习数学基础,包括线形代数基础、概率基础、信息论基础、最优化基础等;机器学习算法,包括简单线形回归和逻辑回归、决策树、KNN、SVM、层次聚类、密度聚类等。这是一门非常好的AI入门教程。
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