【最适合大学生的人工智能开发课】尚学堂人工智能开发全套视频教程附资料代码共15章

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    04-【最适合大学生的人工智能开发课】尚学堂人工智能开发全套视频教程附资料代码共15.jpg
    课程的优势:

    市面上人工智能课程林林总总,大部分还停留在照着PPT讲理论,晦涩、枯燥!本套课程绝对区别于其他课程,专门为零基础大学生设置,从预科扫盲开始,到理论结合动手实操,通过代码来说明问题,更容易调动学生积极性,也更加深了对理论结合实际应用的理解掌握。同时跟着老师可以掌握最主流成熟的(TensorFlow、TensorBoard、Keras)等深度学习开发框架,使其开发效率与质量大幅度提高,绝对是一套入门级的良心课程。学到就是赚到!!!!


    课程目录:

    01_人工智能开发及远景介绍(预科)

    1_何为机器学习
    2_人工智能与机器学习关系
    3_人工智能应用与价值
    4_有监督机器学习流程
    5_有监督机器学习训练流程
    6_Python机器学习库Scikit-Learn介绍
    7_理解线性与回归.mp4


    02_线性回归深入和代码实现

    01_机器学习是什么_(new)
    02_怎么做线性回归_(new)
    03_理解回归_最大似然函数_(new)
    04_应用正太分布概率密度函数_对数总似然_(new)
    05_推导出损失函数_推导出解析解_(new)
    06_代码实现解析解的方式求解_梯度下降法的开始_sklearn模块使用线性回归_(new)


    03_梯度下降和过拟合和归一化

    01_梯度下降法思路_导函数有什么用
    02_推导线性回归损失函数导函数_以及代码实现批量梯度下降
    03_随机梯度下降_及代码实现_mini-batchGD_调整学习率
    04_梯度下降做归一化的必要性
    05_最大值最小值归一化_sklearn官网介绍_防止过拟合W越少越小
    06_过拟合的总结
    07_岭回归_以及代码调用


    04_逻辑回归详解和应用

    01_Lasso_ElasticNet_PolynomialFeatures
    02_多项式回归代码_保险案例数据说明
    03_相关系数_逻辑回归介绍
    04_逻辑回归的损失函数_交叉熵_逻辑回归对比多元线性回归
    05_逻辑回归sklearn处理鸢尾花数据集
    06_逻辑回归多分类转成多个二分类详解


    05_分类器项目案例和神经网络算法

    01_理解维度_音乐分类器数据介绍
    02_傅里叶变化原理_傅里叶代码应用_傅里叶优缺点
    03_逻辑回归训练音乐分类器代码_测试代码
    04_人工神经网络开始
    05_神经网络隐藏层的必要性
    06_神经网络案例_sklearn_concrete


    06_多分类、决策树分类、随机森林分类

    00_机器学习有监督无监督
    01_逻辑回归多分类图示理解_逻辑回归和Softmax区别
    02_Softmax图示详解_梯度下降法整体调参
    03_评估指标_K折交叉验证
    04_决策树介绍
    05_随机森林_优缺点_对比逻辑回归_剪枝
    06_决策树_随机森林_sklearn代码调用


    07_分类评估、聚类

    01_评估指标
    02_监督学习评估指标代码调用
    03_相似度测量
    04_K-Means聚类
    05_KMeans聚类的应用


    08_密度聚类、谱聚类

    01_聚类的评估_metrics代码
    02_密度聚类_代码实现
    03_谱聚类


    09_深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归

    00_pip安装源设置
    01_TensorFlow介绍与安装
    02_TensorFlow CUDA GPU安装说明_TF使用介绍
    03_TensorFlow代码初始_解析解多元线性回归实现
    04_tensorflow来代码实现线性回归_梯度下降优化


    10_TensorFlow深入、TensorBoard可视化

    01_placeholder代码详解_TF构建Softmax回归计算图
    02_TF对Softmax回归训练_评估代码实现
    03_TF的模型持久化_重新加载
    04_模块化.vep


    11_DNN深度神经网络手写图片识别

    01_深度学习DNN是什么_如果使用TensorFlow自己实现Layer来构建两个隐藏层的DNN计算图
    02_TF训练2层DNN来进行手写数字识别


    12_TensorBoard可视化

    01_TensorBoard代码
    02_TensorBoard启动以及页面


    13_卷积神经网络、CNN识别图片

    01_卷积1个通道的计算__垂直水平fiter图片
    01_图释对比原始图片和卷积FeatureMap
    02_三通道卷积_池化层的意思
    03_CNN架构图LeNet5架构
    04_CNN来对MNIST进行图片识别代码实现
    05_TF使用CNN来做Cifar10数据集分类任务


    14_卷积神经网络深入、AlexNet模型实现

    01_解决梯度消失的三个思路
    02_反向传播计算W对应的梯度
    03_AlexNet五层卷积benchmark代码实现


    15_Keras深度学习框架

    01_Keras开篇
    02_Keras构建模型_Keras使用MNIST数据集训练CNN
    03_Keras调用VGG16来训练
    04_深度学习更种优化算法


    课程大小:

    04.png

    备注:(04)2020120404 人工智能


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    发表于 2020-12-30 14:21:17 | 显示全部楼层
    课程太棒了,还有可以加入技术交流群,大牛指导学习。
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    课程不错,谢谢楼主,一起自学吧不愧是专业的大数据学习论坛。
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    感觉来对了,一起自学吧大数据的课程太全了,无论什么时候都能用的到。
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  • TA的每日心情

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    有的人你看不见,因为他远远走在前面....
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