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机器学、深度学相关算法及应用及TensorFlow2.x框架

本课程的学习分为以下几个方面: 1.针对人工智能涉及到的python库:Numpy,pandas,matpltlib库的实际应用 2.机器学涉及到的算法及应用 3.深度学涉及到的算法及应用 4.TensorFlow2.x版本的框架的实际应用 3.通过综合案例来巩固知识点以及实际应用

6

门课程

615

人学习

65小时13分钟

课程总时长

刘建萍

中级讲师

讲师评分:4.7

长久观看
 
系统化学习
 
24小时答疑
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学习路径价 ¥875.40
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总价 ¥1452.00

第一阶段:  人工智能中python库的讲解

1门课程 7小时5分钟

人工智能中python库的讲解:Numpy,pandas,matpltlib库的学习

  • 人工智能系列课程零基础讲解Numpy+pandas+matpltlib

    43节 7小时5分钟
    课程目标:
    欢迎加入我的51CTO官方专属交流群:697483006 有关学习上的任何问题都可以在群中向老师提出来,我会及时给予解答的。本课程主要讲解人工智能课程的介绍安装Anaconda以及零基础讲解numpyNumpy的系统学习

    课程大纲

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第二阶段:  机器学中涉及到的常见算法

3门课程 36小时10分钟

机器学中涉及到的常见算法的实现原理以及实际应用

  • 人工智能系列课程零基础讲解知识点和实例应用线性回归梯度下降逻辑回归

    63节 10小时30分钟
    课程目标:
    欢迎加入我的51CTO官方专属交流群:697483006 有关学习上的任何问题都可以在群中向老师提出来,我会及时给予解答的。本课程是人工智能系列课程中的一部分课程。通过本系列课程希望大家能从零基础顺利的进入到人工智能领域当中来。主要讲解:线性回归梯度下降逻辑回归通过实际案例来巩固知识点

    课程大纲

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  • 人工智能系列课程 零基础讲解知识点和实例应用 决策树 决策树实际案例的应用

    26节 4小时21分钟
    课程目标:
    欢迎加入我的51CTO官方专属交流群:697483006 有关学习上的任何问题都可以在群中向老师提出来,我会及时给予解答的。本课程是人工智能系列课程中的其中一部分课程,通过在老师的带领下能够学习决策树的实际应用

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  • 人工智能系列课程集成算法,贝叶斯算法,聚类,降维,支持向量机,综合案例开发

    109节 21小时18分钟
    课程目标:
    课程简介:欢迎加入我的51CTO官方专属交流群:697483006 有关学习上的任何问题都可以在群中向老师提出来,我会及时给予解答的。本课程是人工智能系列课程中机器学中的第四部分,可以先学习第一课,有关numpy,pandas,matpltlib python库,链接为:https://edu.51cto.com/course/23206.html第二课:机器学中的线性回归,逻辑回归,梯度下降:https://edu.51cto.com/course/23221.html第三课:机器学中的决策树以及相关的实战案例  链接为:https://edu.51cto.com/course/23223.html主要讲解:集成算法贝叶斯算法聚类降维PCA支持向量机SVM有关sklearn库的学习开发多个综合实战案例来巩固机器学涉及到的知识点

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第三阶段:  深度学中涉及到的常见算法

1门课程 13小时31分钟

神经网络,卷积神经网络,迭代神经网络RNN,以及LSTM神经网络

  • 零基础讲解深度学:神经网络+卷积神经网络+RNN网络结构+LSTM网络结构

    54节 13小时31分钟
    课程目标:
    课程简介:欢迎加入我的51CTO官方专属交流群:697483006 有关学习上的任何问题都可以在群中向老师提出来,我会及时给予解答的。本课程是人工智能系列课程中深度学中的部分。建议可以先学习机器学部分的知识点,再学习深度学的内容,效果会更佳。机器学的课程:可以先学习第一课,有关numpy,pandas,matpltlib python库,链接为:https://edu.51cto.com/course/23206.html第二课:机器学中的线性回归,逻辑回归,梯度下降:https://edu.51cto.com/course/23221.html第三课:机器学中的决策树以及相关的实战案例  链接为:https://edu.51cto.com/course/23223.html第四课程:人工智能系列课程集成算法,贝叶斯算法,聚类,降维,支持向量机,综合案例开发  链接为:https://edu.51cto.com/course/24206.html深度学的课程涉及到的知识点:神经网络的工作原理神经网络的前向传播与反向传播卷积神经网络的工作原理以及前向传播和反向传播RNN网络结构的工作原理LSTM网络结构的工作原理

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第四阶段:  TensorFlow2.x版本的框架

1门课程 8小时26分钟

讲解TensorFlow2.x版本的框架的实际应用 以及通过多个案例来巩固知识点

  • Tensorflow2.x版本框架的讲解以及实战案例:通过NN,CNN识别手写数字和识别图形验证码

    35节 8小时26分钟
    课程目标:
    课程简介:欢迎加入我的51CTO官方专属交流群:697483006 有关学习上的任何问题都可以在群中向老师提出来,我会及时给予解答的。本课程是人工智能系列课程中深度学中的部分。建议可以先学习机器学和深度学部分的知识点,再学习TensorFlow框架的内容,效果会更佳。机器学相关的课程:可以先学习第一课,有关numpy,pandas,matpltlib python库,链接为:https://edu.51cto.com/course/23206.html第二课:机器学中的线性回归,逻辑回归,梯度下降:https://edu.51cto.com/course/23221.html第三课:机器学中的决策树以及相关的实战案例  链接为:https://edu.51cto.com/course/23223.html第四课程:人工智能系列课程集成算法,贝叶斯算法,聚类,降维,支持向量机,综合案例开发  链接为:https://edu.51cto.com/course/24206.html有关深度学相关的课程是:https://edu.51cto.com/course/24477.html本课程主要讲解如下内容:TensorFlow2.x框架的下载和安装tensorflow 2.x版本的框架的发展历程TensorFlow2.x版本有哪些升级点tensorflow框架的工作流程熟悉通过TensorFlow框架如何创建神经网络结构,以及创建卷积神经网络的结构实战案例:通过TensorFlow框架加载MNIST手写数据集,进行手写数字的识别工作实战案例:通过TensorFlow框架识别图形验证码的验证码数据

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课程名称 操作
人工智能系列课程零基础讲解Numpy+pandas+matpltlib 付费用户专享
人工智能系列课程零基础讲解知识点和实例应用线性回归梯度下降逻辑回归 付费用户专享
人工智能系列课程 零基础讲解知识点和实例应用 决策树 决策树实际案例的应用 付费用户专享
人工智能系列课程集成算法,贝叶斯算法,聚类,降维,支持向量机,综合案例开发 付费用户专享
零基础讲解深度学:神经网络+卷积神经网络+RNN网络结构+LSTM网络结构 付费用户专享
Tensorflow2.x版本框架的讲解以及实战案例:通过NN,CNN识别手写数字和识别图形验证码 付费用户专享

机器学、深度学相关算法及应用及TensorFlow2.x框架

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