• 人工智能教程 - 前言

    2020-02-16 18:57:31
    总目录 各位乡亲父老们!人工智能,马上就要爆发了。一旦爆发,将会如黄河泛滥一发不可收拾。在当今,人工智能已经渗透到了网络搜索,广告...而且一旦控制不好,会真如马斯克所说的一样——人工智能会毁灭人类~

    朋友们! 如需转载请标明出处:http://blog.csdn.net/jiangjunshow

    人工智能被认为是一种拯救世界、终结世界的技术。毋庸置疑,人工智能时代就要来临了,科幻电影中的场景将成为现实,未来已来!

    我很庆幸。十四年前就认定了人工智能专业,一路学习着,直到从麻省理工拿到了博士学位,然后回国加入了百度,继续着对人工智能的研究。

    我很担忧。正是因为对人工智能的钻研,让我深深地知道它的无比强大。我担忧的不仅仅是它将取代人类的工作,而是将取代整个人类——毁灭人类。
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    在将来不懂人工智能就像现在不懂操作电脑的人一样,会被社会淘汰;而掌握了人工智能技术的人,则可能引领世界。

    很多人都想学人工智能,它比黑客技术更加神秘更加吸引人。但是很多人都不敢学,因为传统教材的门槛都很高——需要编程,高数,统计学等等知识。所以我才编写了这一系列教程,使它通俗易懂,接地气,无需高数,只要你上过高中,就可以学!而且,传统教材都很枯燥,即使作者花时间写得很易懂但依然很少人能坚持学下去,因为太枯燥了。所以我主张快乐学习,尽量加入搞笑的成分在教程里面,其实我生活中就很乐观幽默,歌手李健就是我性格的一个写照吧,只不过我能说黄段子他不能。金杯银杯不如口碑,读者的留言让我的努力得到了认可!
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    我希望通过这一系列的教程使越来越多的中国人掌握人工智能技术,人工智能是中国的一次机遇,国家已经认识到了这一点并将人工智能提升到了国家战略级别。发展好了人工智能,那我们就有可能超越美国;人工智能落后,我们就可能会再次被八国联军欺辱,大刀对火枪的屈辱历史又会重演。我希望为我的民族为我的同胞出一份力。我也希望有缘看到这篇文章的你也为我们的民族为我们的同胞出一份力。
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    那么,让我们开始吧!

    教程涉及到了人工智能的方方面面,从基础原理到现在很火的人脸识别,自动驾驶.,股票预测,金融分析…以及一些小众的特殊应用,例如利用AI去除AV里的马赛克,甚至可以用AI将女优换成Angelababy…
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    教程里将我十多年积累的知识都教给大家了,而且每小节后面还提供了实战编程代码。学完这套教程后,找份人工智能方面的工作不是问题,有天赋的更可以开发出各种颇具经济价值的人工智能程序。大家可以通过点击每篇文章前面的“总目录”链接来进行导航浏览。

    在开始学习前,你可能会担心自己没有基础,担心自己数学不好,担心自己编程功底差等等。不用担心!我会用最通俗易懂的描述让你理解那些所需的数学知识以及教会你相关的编程技巧!

    朋友们,让我们向着人工智能领域出发吧!
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    下一篇:《什么是神经网络》

    展开全文
  • 人工智能教程 - 目录

    2019-09-05 11:23:48
    目录 请先点击下面查看序言 序言 1 神经网络与深度学习 1.1 介绍神经网络 1.1.1 什么是神经网络 1.1.2 监督学习型神经网络 1.1.3 什么使深度学习火起来了 1.2 神经网络基础 ...1

    目录

    请先看前言

    前言

    1 人工智能

    1.1 科普

    1.1.1 什么是神经网络

    1.2 基础知识

    1.2.1 如何将数据输入到神经网络中

    1.2.2 神经网络是如何进行预测的

    1.2.3 神经网络如何判断自己预测得是否准确

    1.2.4 神经网络是如何进行学习的

    1.2.5 计算图

    1.2.6 如何计算逻辑回归的偏导数

    1.2.7 向量化

    1.2.8 如何开始使用python

    1.2.9 如何向量化人工智能算法

    1.2.10 [实战编程]教你编写第一个人工智能程序

    1.3 初级神经网络

    1.3.1 浅层神经网络

    1.3.2 如何计算浅层神经网络的前向传播

    1.3.3 如何计算浅层神经网络的反向传播

    1.3.4 为什么需要激活函数

    1.3.5 常见的激活函数

    1.3.6 激活函数的偏导数

    1.3.7 随机初始化参数

    1.3.8 [实战编程]教你编写浅层神经网络

    1.4 深度神经网络

    1.4.1 为什么需要深度神经网络

    1.4.2 如何计算深度神经网络

    1.4.3 核对矩阵的维度

    1.4.4 参数和超参数

    1.4.5 [实战编程] 构建深度神经网络

    2 实战优化

    2.1 实战基础

    2.1.1 如何配置数据集

    2.1.2 欠拟合和过拟合

    2.1.3 如何解决欠拟合与过拟合

    2.1.4 L2正则化

    2.1.5 dropout

    2.1.6 数据增强

    2.1.7 将输入特征进行归一化处理

    2.1.8 梯度消失和梯度爆炸

    2.1.9 梯度检验

    2.1.10 [实战编程] 构建实战神经网络

    2.2 优化算法

    2.2.1 Mini-batch 梯度下降

    2.2.2 如何为mini-batch选择合理的大小

    2.2.3 指数加权平均

    2.2.4 理解指数加权平均

    2.2.5 指数加权平均的偏差修正

    2.2.6 momentum梯度下降

    2.2.7 RMSprop

    2.2.8 Adam优化算法

    2.2.9 学习率衰减

    2.2.10 局部最优问题

    2.2.11 [实战编程] 优化神经网络

    2.3 调试神经网络

    2.3.1 调试处理

    2.3.2 为调参选择采样标尺

    2.3.3 调参技巧的通用性和超参数的过时性

    2.3.4 调参模式

    2.3.5 归一化隐藏层

    2.3.6 归一化隐藏层的好处

    2.3.7 使用模型时的隐藏层归一化

    2.3.8 Softmax 回归

    2.3.9 深入理解softmax

    2.3.10 如何选择深度学习框架

    2.3.11 手把手教你使用tensorflow

    2.3.12 [实战编程] 使用框架构建神经网络

    3 深度学习项目实战

    3.1 项目实战一

    3.1.1 决策很重要

    3.1.2 正交化

    3.1.3 如何判断哪个网络更好?——单一数值指标

    3.1.4 如何判断哪个网络更好?——优化指标和满足指标

    3.1.5 验证集与测试集的数据来源要一致

    3.1.6 如何决定数据集的大小?

    3.1.7 判定标准是可以变的

    3.1.8 AI能力与人类能力的关系

    3.1.9 利用贝叶斯误差来判断拟合度

    3.1.10 人类误差是多少呢?

    3.1.11 AI超越人类

    3.1.12 提升AI系统的一般流程

    3.1.13 [实战编程] 大项目神经网络

    3.2 实战项目二

    3.2.1 手工分析错误

    3.2.2 同时手工分析多个错误类别

    3.2.3 错误标签

    3.2.4 如何修正错误标签

    3.2.5 快速地构建一个简单的系统

    3.2.6 训练集与验证集的来源不一致

    3.2.7 异源时的拟合度分析

    3.2.8 不常用的误差分析

    3.2.9 如何解决异源问题

    3.2.10 迁移学习

    3.2.11 如何实现迁移学习

    3.2.12 什么时候才应该使用迁移学习?

    3.2.13 多任务学习

    3.2.14 [实战编程] 优化大项目

    4 人脸识别

    4.1 智能视觉

    4.1.1 智能视觉

    4.1.2 卷积运算

    4.1.3 边缘检测

    4.1.4 深入理解边缘检测

    4.1.5 padding

    4.1.6 卷积步长

    4.1.7 3D卷积

    4.1.8 多过滤器

    4.1.9 卷积层

    4.1.10 卷积神经网络

    4.1.11 池化层

    4.1.12 池化层(二)

    4.1.13 一个较完整的卷积网络

    4.1.14 卷积的好处

    4.1.15[实战编程] 构建简单的人脸识别程序

    4.2 深度卷积网络

    4.2.1 学习一些牛逼的例子

    4.2.2 LeNet-5

    4.2.3 AlexNet

    4.2.4 VGG

    4.2.5 残差网络

    4.2.6 为什么残差网络能防止梯度问题

    4.2.7 1×1卷积

    4.2.8 Inception网络

    4.2.9 inception网络与1×1卷积

    4.2.10 完整的inception网络

    4.2.11 学会利用开源项目

    4.2.12 [实战编程] 优化人脸识别程序

    4.3 目标检测

    4.3.1 目标定位

    4.3.2 特征点检测

    4.3.3 目标检测

    4.3.4 卷积的滑动窗口实现

    4.3.5 Bounding Box预测

    4.3.6 交并比

    4.3.7 非极大值抑制

    4.3.8 Anchor Boxes

    4.3.9 YOLO 算法

    4.3.10 候选区域

    4.3.11 [实战编程] 构建商用人脸识别程序

    4.4 油画风格转换

    4.4.1 什么是转换?

    4.4.2 One-Shot学习

    4.4.3 Siamese 网络

    4.4.4 Triplet 损失

    4.4.5 风格验证与二分类

    4.4.6 什么是神经风格转换?

    4.4.7 什么是深度卷积网络?

    4.4.8 代价函数

    4.4.9 内容代价函数

    4.4.10 风格代价函数

    4.4.11 一维到三维推广

    4.4.12 [实战编程] 构建风格转换程序

    5 语音识别

    5.1 循环序列模型

    5.1.1 为什么选择序列模型?

    5.1.2 数学符号

    5.1.3 循环神经网络模型

    5.1.4 通过时间的反向传播

    5.1.5 不同类型的循环神经网络

    5.1.6 语言模型和序列生成

    5.1.7 对新序列采样

    5.1.8 循环神经网络的梯度消失

    5.1.9 GRU单元

    5.1.10 长短期记忆

    5.1.11 双向循环神经网络

    5.1.12 深层循环神经网络

    5.1.13 [实战编程]构建简单的语音识别程序

    5.2 自然语言处理与词嵌入

    5.2.1 词汇表征

    5.2.2 使用词嵌入

    5.2.3 词嵌入的特性

    5.2.4 嵌入矩阵

    5.2.5 学习词嵌入

    5.2.6 Word2Vec2.7 负采样

    5.2.8 GloVe 词向量

    5.2.9 情绪分类

    5.2.10 词嵌入除偏

    5.2.11 [实战编程] 优化语音识别程序

    5.3 序列模型和注意力机制

    5.3.1 基础模型

    5.3.2 选择最可能的句子

    5.3.3 集束搜索

    5.3.4 改进集束搜索

    5.3.5 集束搜索的误差分析

    5.3.6 Bleu 得分

    5.3.7 注意力模型直观理解

    5.3.8注意力模型

    5.3.9语音识别

    5.3.10触发字检测

    5.3.11 [实战编程] 构建商用语音识别

    6 生成对抗网络GANs

    7 自动驾驶

    8 强化学习

    9 无监督学习

    10 人工大脑

    展开全文
  • 其中,人工智能的核心就是机器学习(Machine Learning),它是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。我们今天就来分享一篇来自 EliteDataScience 上专门讲给机器学习入门自学者的教程,一步步...

    不少同学跃跃欲试,想投入 AI 的怀抱,但苦于不知如何下手。其中,人工智能的核心就是机器学习(Machine Learning),它是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。我们今天就来分享一篇来自 EliteDataScience 上专门讲给机器学习入门自学者的教程,一步步教你如何从基础小白进阶为 ML 大拿。快上车吧,别找硬币了,这趟车不要钱!

    GitHub上,有个新发布的深度学习教程,叫PracticalAI,今天刚刚被PyTorch官方推荐,已经收获2600多标星。

    项目基于PyTorch,是从萌新到老司机的一条进阶之路。这条路上每走一步,都有算法示例可以直接运行。新手可以从基础的基础开始学起,不止线性规划和随机森林,连笔记本怎么用,NumPy等重要的Python库怎么用,都有手把手教程。

    欢迎加入我们的Python+AI交流群:7848.6745

    到中后期,可以学着搭高级的RNN,厉害的GAN,这里还有许多实际应用示例可以跑。毕竟,这是一个注重实践的项目。这里的算法示例,可以用Google Colab来跑,免费借用云端TPU/GPU,只要有个Chrome就够了。没梯子的话,就用Jupyter Notebook来跑咯。

    PracticalAI里面的内容,分为四个部分,并将持续更新:基础 (Basics),深度学习入门 (Deep Learning) ,深度学习高阶 (Advanced) ,以及具体应用 (Topics) 。注:此处非直译。· 基础部分,除了有Python指南、笔记本用法,以及Numpy、Pandas这些库的用法,还有线性规划、逻辑规划、随机森林、k-means聚类这些机器学习的基本技术。

    有了这些,可以走进深度学习的世界了。

    深度学习入门,包括了PyTorch指南、多层感知器 (MLP) 、数据与模型、面向对象的机器学习、卷积神经网络 (CNN) 、嵌入,以及递归神经网络 (RNN) 。

    深度学习高阶,会涉及更高级的RNN、自编码器、生成对抗网络 (GAN) ,以及空间变换网络 (Spatial Transformer Networks) 等等。

    欢迎加入我们的Python+AI交流群:7848.6745

    最后是应用。计算机视觉是个重要的方向。除此之外,还会涉及时间序列分析 (Time Series Analysis) ,商品推荐系统,预训练语言模型,多任务学习,强化学习等等示例可以运行。也可以修改示例,写出自己的应用。细心的小伙伴大概发现了,表格里的有些话题还没有加链接 (如上图) 。项目作者表示,这些部分很快就会更新了。

    另外,表上还有没填满的格子,作者也欢迎大家前去添砖加瓦。

    食用说明,无微不至

    项目作者用了三点来描述这个项目:

    一是,可以用PyTorch来实现基础的机器学习算法,以及神经网络。
    二是,可以用Google Colab直接在网页上运行一切,无需任何设定 (也可以用Jupyter跑) 。
    三是,可以学做面向对象的机器学习,与实际应用联系紧密,不止是入门教程而已。

    那么如何上手?笔记本跑起来啊:(步骤几乎是针对Colab写的。Jupyter用户可忽略。)

    第一步,项目里进到notebooks目录。
    第二步,用Google Colab去跑这些笔记本,也可以直接在本地跑。
    第三步,点击一个笔记本,把URL里的这一段:https://github.com/替换成这一段:https://colab.research.google.com/github/或者用Open In Colab这个Chrome扩展来一键解决。
    第四步,登录谷歌账号。
    第五步,点击工具栏里的COPY TO DRIVE按钮,就可以在新标签页里打开笔记本了。
    第六步,给这个新笔记本重命名,把名称里的Copy of去掉就行。
    第七步,运行代码,修改代码,放飞自我。所有改动都会自动保存到Google Drive。开始学吧,不然等到内容更新了,要学的就更多了。

    项目传送门:https://github.com/GokuMohandas/practicalAI/

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    作者:量子位
    来源:知乎

    展开全文
  • 《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...
  • 也算是工作需要,我自己也找了一些学习资料来学习,先从基础开始,逐步深入,计划结合智能运维,分析下人工智能和设备运维的价值和前景。   本篇文章只是把AI学习资料和AI体系架构分享出来,我个人的分析成果...

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          机器学习和深度学习是最近红的发紫的热点技术。也算是工作需要,我自己也找了一些学习资料来学习,先从基础开始,逐步深入,计划结合智能运维,分析下人工智能和设备运维的价值和前景。


          本篇文章只是把AI学习资料和AI体系架构分享出来,我个人的分析成果也会陆续分享呈现给小伙伴们。下面先从人工智能发展历史、内涵外延、技术体系、行业应用等各个方面,通过思维导图的方式呈现出来,希望对大家学习AI能起到一定的引导作用。(本文AI相关体系架构图片来自“全球人工智能”,学习资料和视频来自“datadw”微信公众号)。


    人工智能的历史

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    AI内涵和外延

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    AI未来学

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    AI对社会经济影响

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    AI技术体系

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    AI应用领域

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          深度学习和机器学习是目前最受欢迎的技术,实际上,深度学习是机器学习的一种,深度学习属于机器学习的一种分支。深度学习实际上指的的深度神经网络学习,普通神经网络由于训练代价较高,一般只有3-4层,而深度神经网络由于采用了特殊的训练方法可以达到8-10层。


          深度神经网络能够捕捉到数据中的深层联系,从而能够得到更精准的模型,而这些联系不容易被普通的机器学习方法所发觉。接下来,把人工智能相关的学习视频和资料分类分享给大家。


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    第一部分 数据篇


    • 数据教程

    下载链接: https://pan.baidu.com/s/1pLK25zP 

    密码: qtuu


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    第二部分 机器学习


    • 吴恩达机器学习

    下载链接: https://pan.baidu.com/s/1i5QKxiX 

    密码: wcx9


    • 机器学习与量化交易

    下载链接: https://pan.baidu.com/s/1qY6nsBi 

    密码: p3t2


    • 林轩田:机器学习基石 

    下载链接: https://pan.baidu.com/s/1nvuimnR 

    密码: b8zn


    • 林轩田:机器学习技巧

    下载链接: https://pan.baidu.com/s/1jHO0njw 

    密码: 246v


    • Ng视频课程和讲义

    下载链接: https://pan.baidu.com/s/1i48TjGp 

    密码: hnnn


    • 机器学习

    下载链接: https://pan.baidu.com/s/1qXP9Sao

    密码: ri67


    • 机器学习课程(余凯、张潼)

    下载链接: https://pan.baidu.com/s/1qYubZVA

    密码: by8j


    • Scikit Learn 机器学习

    下载链接: https://pan.baidu.com/s/1ccTE7k 

    密码: s3he


    0?wx_fmt=png


    第三部分 深度学习


    • Udacity 深度学习

    下载链接: https://pan.baidu.com/s/1miOCuKw

    密码: h8kg


    • Hinton深度学习视频课程

    下载链接: https://pan.baidu.com/s/1c11BO56

    密码: 34vw


    • 深度学习NLP

    下载链接: https://pan.baidu.com/s/1jIoiD3S 

    密码: 736d


    第四部分 其他资源


    • 人工智能

    下载链接: http://pan.baidu.com/s/1bV2aXS 

    密码: 7ydc 


    • 机器学习

    下载链接: http://pan.baidu.com/s/1bpy6wI7 

    密码: yiwj 


    • 深度学习

    下载链接: http://pan.baidu.com/s/1kVp2B7T 

    密码: 8xey 


    • 算法链接

    下载链接: http://pan.baidu.com/s/1pLkAFzH 

    密码: ewj2 


    • 自然语言处理(NLP)

    下载链接: http://pan.baidu.com/s/1ckvmuq 

    密码: te6q 


    • 推荐系统

    下载链接: http://pan.baidu.com/s/1dEWHXzb 

    密码: 3ux1 


    • 斯坦福NLP课程

    下载链接: http://pan.baidu.com/s/1hsqU8cc 

    密码: px2c 


    • 神经网络和深度学习

    下载链接: http://pan.baidu.com/s/1miPsvkG 

    密码: npvp 


    • 大规模人脸标注数据集 

    下载链接:  http://pan.baidu.com/s/1boBhqfP 

    密码: 4nt5 


    • 数据集

    下载链接: http://pan.baidu.com/s/1c2w2vZy 

    密码:frmf 


    • TensorFlow教程

    下载链接: http://pan.baidu.com/s/1c11BLCW 

    密码: gk45 


    • 模型链接

    下载链接: http://pan.baidu.com/s/1jHJa5Zg 

    密码: 9tgc 


    • 数据分析

    下载链接: http://pan.baidu.com/s/1eSP43J0 

    密码: dfp9 


    • Python入门课程

    下载链接: http://pan.baidu.com/s/1c1TvZYK 

    密码: 1zb7


    • 论文合集

    下载链接: http://pan.baidu.com/s/1mieBjcc 

    密码: 74f2 


    • 计算机视觉

    下载链接: http://pan.baidu.com/s/1qXJ4o4s 

    密码: 7kta 


    • 编程教程链接

    下载链接: http://pan.baidu.com/s/1kUAQXoj 

    密码: x35a 


    • CNCC2016演讲

    下载链接: http://pan.baidu.com/s/1o8qIqZg 

    密码: dv5s 


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          对资料提供者无私奉献表示感谢,学习资料虽多,但是建议大家根据自己感兴趣的领域有重点、有选择的针对性学习,这样才能更好的掌握一门知识。但是小伙伴也可以先收藏起来,在工作或学习的不同阶段,可能会用到,未雨绸缪、有备无患。


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    2018-07-19 11:45:52
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