培训简介
课程目录
-
1人工智能基础 第一章 人工智能发展历程
-
2人工智能基础 第二章 多领域的交叉学科----机器学习1 机器学习入门01机器学习入门
-
3人工智能基础 第二章 多领域的交叉学科----机器学习1 机器学习入门02机器学习准备1数据预处理
-
4人工智能基础 第二章 多领域的交叉学科----机器学习1 机器学习入门03机器学习准备2特征工程
-
5人工智能基础 第二章 多领域的交叉学科----机器学习1 机器学习入门04机器学习方法
-
6人工智能基础 第二章 多领域的交叉学科----机器学习1 机器学习入门05应用场景和挑战
-
7人工智能基础 第二章 多领域的交叉学科----机器学习2 非线性特征与梯度下降01 非线性特征
-
8人工智能基础 第二章 多领域的交叉学科----机器学习2 非线性特征与梯度下降02 随机梯度下降
-
9人工智能基础 第二章 多领域的交叉学科----机器学习2 非线性特征与梯度下降03 特征模板
-
10人工智能基础 第三章 数据分析基本方法----分类聚类1 分类概述01 线性分类器
-
11人工智能基础 第三章 数据分析基本方法----分类聚类1 分类概述02 回归概述
-
12人工智能基础 第三章 数据分析基本方法----分类聚类1 分类概述03 决策树分类
-
13人工智能基础 第三章 数据分析基本方法----分类聚类1 分类概述04 决策树分类实例ID3
-
14人工智能基础 第三章 数据分析基本方法----分类聚类1 分类概述05 KNN分类
-
15人工智能基础 第三章 数据分析基本方法----分类聚类2 贝叶斯分类方法01 贝叶斯公式基础
-
16人工智能基础 第三章 数据分析基本方法----分类聚类2 贝叶斯分类方法02 贝叶斯公式
-
17人工智能基础 第三章 数据分析基本方法----分类聚类2 贝叶斯分类方法03 贝叶斯分类
-
18人工智能基础 第三章 数据分析基本方法----分类聚类3 K均值聚类01 聚类概述
-
19人工智能基础 第三章 数据分析基本方法----分类聚类3 K均值聚类02 K均值算法
-
20人工智能基础 第三章 数据分析基本方法----分类聚类3 K均值聚类03 K均值算法实例
-
21人工智能基础 第三章 数据分析基本方法----分类聚类3 K均值聚类04 K均值算法讨论
-
22人工智能基础 第三章 数据分析基本方法----分类聚类4 其他聚类方法01 K中心点算法
-
23人工智能基础 第三章 数据分析基本方法----分类聚类4 其他聚类方法02 层次聚类算法
-
24人工智能基础 第三章 数据分析基本方法----分类聚类4 其他聚类方法03 密度聚类算法
-
25人工智能基础 第四章 打开智能时代大门----深度学习1 深度学习入门01深度学习入门
-
26人工智能基础 第四章 打开智能时代大门----深度学习1 深度学习入门02 深度学习发展历程
-
27人工智能基础 第四章 打开智能时代大门----深度学习1 深度学习入门03 为什么使用深度学习
-
28人工智能基础 第四章 打开智能时代大门----深度学习2 全连接网络01 全连接网络1
-
29人工智能基础 第四章 打开智能时代大门----深度学习2 全连接网络02 全连接网络2
-
30人工智能基础 第四章 打开智能时代大门----深度学习2 全连接网络03 反向传播算法
-
31人工智能基础 第五章 从计算机视觉讲起----卷积神经网络1 从计算机视觉讲起01 图像识别概述
-
32人工智能基础 第五章 从计算机视觉讲起----卷积神经网络1 从计算机视觉讲起02 早期图像识别
-
33人工智能基础 第五章 从计算机视觉讲起----卷积神经网络1 从计算机视觉讲起03 中期图像识别
-
34人工智能基础 第五章 从计算机视觉讲起----卷积神经网络2 卷积神经网络卷积神经网络
-
35人工智能基础 第五章 从计算机视觉讲起----卷积神经网络2 卷积神经网络CNN实例LeNet
-
36人工智能基础 第五章 从计算机视觉讲起----卷积神经网络3 经典CNN探索经典CNN结构探索
-
37人工智能基础 第五章 从计算机视觉讲起----卷积神经网络3 经典CNN探索AlexNet
-
38人工智能基础 第五章 从计算机视觉讲起----卷积神经网络3 经典CNN探索ZFNet
-
39人工智能基础 第五章 从计算机视觉讲起----卷积神经网络3 经典CNN探索VGG
-
40人工智能基础 第五章 从计算机视觉讲起----卷积神经网络3 经典CNN探索GoogLeNet-Inception
-
41人工智能基础 第六章 自然语言处理技术----循环神经网络1 语言处理技术01-语言处理技术基本概念
-
42人工智能基础 第六章 自然语言处理技术----循环神经网络1 语言处理技术02-词级分析
-
43人工智能基础 第六章 自然语言处理技术----循环神经网络1 语言处理技术03-句章级分析
-
44人工智能基础 第六章 自然语言处理技术----循环神经网络1 语言处理技术04-NLP应用分析1-文本分类与聚类、情感分析
-
45人工智能基础 第六章 自然语言处理技术----循环神经网络1 语言处理技术05-NLP应用分析2-信息抽取
-
46人工智能基础 第六章 自然语言处理技术----循环神经网络1 语言处理技术06-NLP应用分析3-自动文摘-自动问答
-
47人工智能基础 第六章 自然语言处理技术----循环神经网络1 语言处理技术07-自然语言处理难点
-
48人工智能基础 第六章 自然语言处理技术----循环神经网络2 词向量学习01-词向量概念
-
49人工智能基础 第六章 自然语言处理技术----循环神经网络2 词向量学习02-词向量学习模型
-
50人工智能基础 第六章 自然语言处理技术----循环神经网络2 词向量学习03-词向量学习模型的优化
-
51人工智能基础 第六章 自然语言处理技术----循环神经网络2 词向量学习04-句子向量
-
52人工智能基础 第六章 自然语言处理技术----循环神经网络3 循环神经网络概述01-循环神经网络简介
-
53人工智能基础 第六章 自然语言处理技术----循环神经网络3 循环神经网络概述02-循环神经网络内部单元
-
54人工智能基础 第六章 自然语言处理技术----循环神经网络3 循环神经网络概述03-循环神经网络公式描述
-
55人工智能基础 第六章 自然语言处理技术----循环神经网络3 循环神经网络概述04-循环神经网络的训练
-
56人工智能基础 第六章 自然语言处理技术----循环神经网络3 循环神经网络概述05-循环神经网络总结
-
57人工智能基础 第六章 自然语言处理技术----循环神经网络4 循环神经网络的变种01-RNN问题
-
58人工智能基础 第六章 自然语言处理技术----循环神经网络4 循环神经网络的变种02-LSTM
-
59人工智能基础 第六章 自然语言处理技术----循环神经网络4 循环神经网络的变种03-门限循环单元GRU
-
60人工智能基础 第六章 自然语言处理技术----循环神经网络4 循环神经网络的变种04-RNN其他变种
-
61人工智能基础 第六章 自然语言处理技术----循环神经网络4 循环神经网络的变种05-RNN模型应用
-
62人工智能基础 第六章 自然语言处理技术----循环神经网络4 循环神经网络的变种06-动画解析RNN、LSTM、GRU