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人工智能第一篇-深度学习实战(上)2小时57分钟深度学习入门课程,帮助你逐步进入深度学习的殿堂。人工智能与深度学习概述 安装Anaconda 回顾与展望 实例:两数相加 任务描述与任务分解暂无评分 19课时 40人学习¥ 18.80 2019/11/19
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人工智能Python之Numpy基础系列视频课程1小时35分钟帮助同学们入门Python基础。 机器学习中,比较热门的语言Python。其中以numpy、pandas、matplotlib较为常用。 本套课程就给大家讲解下numpy的相关用法Python怎么学? Anacoda正确的使用姿势 Notebook基本使用 矩阵的创建 读取文件内容4.7 11课时 7668人学习¥ 19.00 2018/01/11
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IPython与Jupyter Notebook实验环境配置和使用视频教程1小时12分钟本课程让学员了解如何配置IPython与Jupyter Notebook实验环境,以及如何使用这些实验环境。这些工具是Python的必备实验环境。Python交互环境简介与IPython安装 IPython的自动补全、查看文档与快捷键 IPython的魔术方法 Jupyter Notebook简介与安装 使用Jupyter Notebook4.7 9课时 2329人学习¥ 19.00 2018/04/12
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人工智能——基础与NLP2小时25分钟轻松学习人工智能的现状、获得AI学习的正确方法,NLP浅析人工智能——21世纪的新必杀技----爱上AI 生活中的人工智能——信息爆炸,不怕-----自然语言处理(NLP)浅析5.0 2课时 532人学习¥ 19.00 2018/12/21
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机器学习的算法与实践20小时32分钟通过大量实例指导学员掌握绝大多数常用机器学习算法的编程方法、场景;通过典型应用掌握真实工程方法人工智能综述 评分卡的计算方法与过程 单层与多层感知器模型 本课程内容整体介绍 激励函数,前馈神经网络与误差反向传播5.0 69课时 698人学习¥ 19.00 2021/12/20
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Keras深度学习:入门、实践及进阶1小时50分钟自搭建深度学习环境;了解Keras深度学习建模流程,掌握Keras深度学习模型效果评估。《Keras深度学习入门、实践及进阶》书籍介绍 结课测试 主流深度学习框架介绍 MNIST数据集介绍及读取 机器学习与深度学习的区别与联系5.0 14课时 246人学习¥ 19.00 2022/03/30
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OCR文字识别技术39分钟学完本课程后,可以使用OCR软件识别常见的图片、文档第1节 识别本地图片文件 第2节 识别剪贴板图片 第3节 识别PDF文件 第4节 手写体的识别 第5节 其他外语的识别 &language_type=JAP4.6 7课时 464人学习¥ 19.00 2022/08/15
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中国象棋棋谱浏览器功能讲解2小时31分钟理解象棋棋谱的构成,pgn文件和FEN字符串的概念中国象棋棋谱浏览器简介 棋库操作 棋谱录入 FEN局面字符串 软件选项5.0 13课时 70人学习¥ 19.00 2022/12/01
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深度学习反向传播1小时25分钟了解度学习反向传播机制;1.深度学习反向传播课程介绍及软件架构设计 核心算子及反向传播 非线性算法及反向传播 深度学习模型搭建 搭建深度学习模型验证反向传播5.0 6课时 155人学习¥ 19.00 2023/01/13
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Tensorflow轻松入门(AI第三册)4小时13分钟Tensorflow的数据处理、训练、保存训练成果、应用训练成果课程介绍 环境安装 开始使用 tensorfow基础1 tensorfow基础25.0 24课时 256人学习¥ 19.00 2023/06/25
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NLP入门:语料库建设与应用3小时8分钟畅销 快速掌握自然语言处理工具包NLTK的安装和使用,以及常见的预料库使用方法语料库概述 语料库的分类 NLTK工具介绍 NLTK的使用 固有语料库基础5.0 8课时 205人学习¥ 19.00 2023/10/17
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Markdown 速成班-李晓华博士1小时34分钟掌握Markdown的基本语法和高级技巧;能够在实际写作中运用Markdown,提升文档质量。Markdown 课程概述 Markdown 环境搭建 Markdown 标题和分割线 Markdown 加粗和倾斜 Markdown 下划线和删除线暂无评分 15课时 8人学习¥ 19.90 2024/01/22
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轻松读论文:《深度学习》 | 翟伟赫解读 深度学习教父、卷积神经网络之父综述深度学习探索之路25分钟理解深度学习的探索发展之路。里程碑意义的算法,有哪些建模思想。未来,深度学习会如何演进。轻松读论文:《深度学习》| 翟伟赫解读 全文思维导图 第一课:前言 第二课:深度学习演进之路 第三课:深度学习发展里程碑 第四课:深度学习未来之路5.0 5课时 379人学习¥ 19.90 2019/12/30
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快速学习人工智能之python(深度学习、keras、tensorflow的编程语言基础)2小时50分钟python基础,达到可以理解后续keras、机器学习、深度学习和tensorflow的程度课程导学、自学的精神食粮 判断_代码规范 Anaconda、tensorflow、pycharm的安装 python介绍_注释 运算符_循环_制表符暂无评分 10课时 17人学习¥ 19.90 2021/06/19
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零基础JAVA案例详细讲解课程(第1季共8季)-- 多态接口内部类12小时21分钟帮助学员快速学习Java入门内容:1.基本语法 2.继承和组合 3.多态与接口 4.内部类抽象和类的概述 this关键字 if-else Java操作符有哪些? 对象的引用和存储5.0 74课时 1846人学习¥ 23.00 2019/07/18
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Markdown语法图文全面详解教程53分钟让学员能熟练使用Markdown标记语法撰写产品文档、技术文档、记录笔记、发送邮件等。Markdown语法图文全面详解课程简介 Markdown常用技巧 分级标题和字体设置 使用绝对路径和相对路径插入图片 插入超链接5.0 9课时 481人学习¥ 25.00 2020/11/10
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轻量级卷积神经网络实践技巧与经验视频课程27分钟学习设计和应用轻量级卷积神经网络解决实际应用问题的技巧与经验。课程内容简介 卷积神经网络简介 轻量级卷积神经网络简介 SqueezeNet MobileNet4.0 8课时 467人学习¥ 26.00 2018/06/19
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快速带你入门深度学习与实战13小时27分钟畅销 希望在大家入门深度学习的同时,让大家有着独立进行深度学习项目的能力。快速入门深度学习与实战课程先导 深度学习简介 深度学习环境安装 线性回归与梯度下降法章节先导 线性回归模型定义和穷举法5.0 66课时 22969人学习¥ 28.00 2022/09/16
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人工智能开发语言之python实例学习天天练视频课程2小时8分钟学习python开发的基本语法、类库和实例开发技巧;学习后能够熟练进行一般项目的开发;达到中级python程序员的水平;01开发环境搭建及helloworld 07文件的处理 04条件和循环语句 02数组操作10例 05函数的定义和使用暂无评分 10课时 2936人学习¥ 28.00 2017/07/31
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caffe_ocr深度学习入门视频36分钟使用caffe-ocr进行中文文字的识别1.基于深度学习的OCR课程简介 2.cuda8.0和cudnn6.0的安装与配置 3.boost库的编译与安装 4.OpenBLAS库的安装与配置 5.opencv2.4.13.6的编译安装与配置5.0 7课时 640人学习¥ 28.00 2020/04/21
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DarkNet深度学习入门视频1小时3分钟将学习如何使用darknet来训练自己数据集模型以及如何在opencv中使用训练好的模型0.Darknet深度学习入门课程简介 1.cuda和cudnn的安装与配置 2.opencv的安装与配置 3.vs2017的下载与安装 4.win10_darknet的编译5.0 15课时 1396人学习¥ 28.00 2022/03/06
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人工智能第二篇-人工智能基石(二)NumPy和Matplotlib8小时12分钟深度学习入门课程,帮助你逐步进入深度学习的殿堂。引言 ndarray是什么 通过索引访问数组 Matplotlib简介 通过array asarray创建5.0 45课时 73人学习¥ 28.00 2020/11/02
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详解数据结构算法之图3小时1分钟你讲对数据结构算法有全面深刻的了解,帮助同学们理解计算机的底层,在实际编程过程中有质的提升。本章介绍 本章介绍 本章介绍 本章介绍 本章介绍5.0 27课时 422人学习¥ 28.00 2022/07/26
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【计算机视觉】OpenCV Python项目实战(4):缺陷检测(基于OpenCV4)58分钟你将对使用OpenCV进行缺陷检测的基本方法有一个完整的认识用开运算去除图像中的噪声 用距离变换函数识别出连在一起的物体 构建最小包围圆形 利用面积比值进行缺陷检测5.0 4课时 310人学习¥ 29.00 2022/10/25
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人工智能数学基础系列视频课程之矩阵1小时16分钟帮助想快速入门机器学习和深度学的朋友们快速的打好数学基础。 数学基础是同学们的一个学习难点。本套课程就是帮助同学们快速的学好数学中矩阵的相关知识矩阵及矩阵的基本表示 矩阵基本运算 几种特殊矩阵 向量及向量的基本运算 矩阵特征值特征向量的计算5.0 6课时 2104人学习¥ 29.00 2017/12/11
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银行产品销售案例与决策树分类算法25分钟通过案例学习后,如果学生能够独立完成作业,学生将能达到以下预期目标:1. 能够将归纳一个金融问题的数据集;2. 数据的处理和标准化;3. 决策树分类模型的选择和应用;4. 用决策树模型进行预测; 5. 对决策树模型进行评估案例数据集分析 决策树算法原理 Python中决策树模型 案例的Python代码分析5.0 4课时 156人学习¥ 29.00 2018/12/14