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【人工智能】机器学习项目实战教学训练营
曾任普惠金融首席数据科学家。先后就职过亚马逊、高盛、Fiserv等公司。美国 Texas AM 大学人工智能硕士，美国南加州大学机器学习博士，荷兰阿姆斯特丹大学访问学者，主要的研究方向为图模型、贝叶斯优化、深度学习、知识表示，先后发表数篇论文在 AAAI、KDD、AISTATS、CHI 等国际顶级会议和期刊上。
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【课程介绍】
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。
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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【课程收益】
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。
搭建智能问答系统、文本情感分析、机器学习图像识别
高效扎实地入门人工智能
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。
搭建智能问答系统、文本情感分析、机器学习图像识别
高效扎实地入门人工智能
课程大纲
课件付费后打包下载
- 第一章： 有监督学习以及简单机器学习算法介绍
-
- 1. 什么是机器学习 8:15
- 2. 监督学习和非监督学习 12:12
- 3. sklearn的使用-01 15:10
- 4. sklearn的使用 02 14:10
- 5. sklearn的使用 03 10:23
- 6. 机器学习系统搭建流程 16:18
- 7. 案例：体重预测-01 10:43
- 8. 案例：体重预测02 9:05
- 第二章：词袋模型以及文本之间的距离计算（智能问答系统）
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- 1. 智能问答系统介绍 课件付费后下载 11:14
- 2. 词袋模型 7:37
- 3. 余弦相似度 3:35
- 第三章：模型的搭建（情感分析项目）
-
- 1. 情感分析项目介绍 课件付费后下载 5:54
- 2. 稀疏矩阵 6:30
- 第四章：深度学习
-
- 1. 监督学习的本质 1:34
- 2. 浅层学习与深度学习 3:18
- 3. 深度学习的种类 7:33
- 4. 深度学习优缺点 2:36
- 第五章：利用Keras库来编写图像识别系统
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- 1. Keras的安装 课件付费后下载 1:59
- 2. 深度神经网络 9:15
- 3. Softmax函数用于分类 5:58
- 4. 编写神经网络01 10:30
- 5. 编写神经网络02 6:28
- 6. 编写神经网络03 16:11
- 7. 编写神经网络04 7:31
- 8. 编写神经网络05 7:06
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