机器学习入门

初阶

零基础入门机器学习

4.7分 更新: 2021/04/15

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5935 学习人数 1小时46分钟 10课时
  • 课程介绍
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  • 学员评价
  • 专题套餐

学完本课程,您将掌握:

  • 零基础入门机器学习

适合人群:

有志于与时俱进、提升自我、掘金智能时代的你

课程目标:

零基础入门机器学习

课程简介:

主讲人老K:清华大学电子系学士、计算机系硕士;硅谷科技公司研发主管;上市公司CTO。


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本课程将通过项目实践,帮助你了解图像分类、语音识别、机器翻译、智能推荐、游戏AI等应用领域,学习机器学习的基础理论、实现技术和常用工具。

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课程大纲-机器学习入门

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  • 第1章 机器学习概览

    7分钟1节

  • 1-1

    机器学习概览 今天的这期节目,是机器学习概览,我将向大家介绍机器学习的概念、类别、常用工具等内容。

    [07:35] 开始学习
  • 第2章 红酒品质评估

    19分钟2节

  • 2-1

    如何让机器学习“品酒”? 品酒师可以通过色泽、香味、口感等指标来评估一款酒的品质。 而机器学习的方法,则可以通过化学成分等量化数据,建立和训练数据模型来评估。

    [06:32] 开始学习
  • 2-2

    自己动手,实现“机器品酒师” 训练红酒品质评估的机器学习模型

    [13:20] 开始学习
  • 第3章 手写数字识别

    18分钟2节

  • 3-1

    搜狗百度争夺的手写输入法,背后是怎样的科技? 机器学习有非常多的应用场景,已经深入到我们的身边,比如手写输入,智能手机可以识别出你写的字,停车场的摄像头可以识别你的车牌,支付宝可以做刷脸支付等等。 今天的这期节目,我们一起实现手写数字识别,掌握背后的基本原理。

    [08:21] 开始学习
  • 3-2

    动手实现手写数字识别 训练手写数字识别的机器学习模型

    [09:48] 开始学习
  • 第4章 人脸识别

    34分钟2节

  • 4-1

    “AI换脸”是基于怎样的技术? 最近,运用人工智能技术为演员换脸,在互联网上成为了热点,它用到了一种叫做DeepFake的技术,是基于人脸识别的。 今天的这期节目,我向大家介绍“刷脸”的基本原理,通过人脸特征点定位的案例实践,了解并掌握卷积神经网络、Keras等相关技术和工具。

    [08:18] 开始学习
  • 4-2

    动手实现人脸关键点识别 本期节目我们通过实战,实现人脸关键点识别。

    「仅限付费用户」点击下载“FacialKeypointsDetection.zip”

    [25:42] 开始学习
  • 第5章 机器翻译

    6分钟1节

  • 5-1

    谷歌Chrome浏览器是怎样做到实时翻译的? 今天的这期节目,我将向大家介绍机器翻译的基本原理,通过案例实践,掌握面向序列问题的循环神经网络(Recurrent Neural Network)等相关技术。

    [06:42] 开始学习
  • 第6章 一文看懂卷积

    13分钟1节

  • 6-1

    一文看懂卷积 本期节目将向大家介绍卷积的基本原理。

    [13:27] 开始学习
  • 第7章 推荐系统

    6分钟1节

  • 7-1

    推荐系统,是如何掌握用户喜好的? 本期内容向大家介绍推荐系统的基本原理。

    [06:18] 开始学习

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学员评分

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