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深度学习“看图识字”AI三部封神系列

课程覆盖了深度学习经典算法与各种神经网络,包括:DNN、CNN、RNN、NLP、Neo4j、知识图谱、迁移学习等。解析大厂企培案例,实战教学手写算法,更高效更有效。

3

门课程

20821

人学习

课程总时长

大头娃

讲师评分:5.0

长久观看
 
系统化学习
 
课程内容答疑

第一阶段:  深度学习网红框架,人工智能工具箱必备模型

1门课程19740

采用企业级案例从零开始完成了各种神经网络的搭建,并且对DNN、CNN、Keras进行了对比讲解。

  • TensorFlow 2.3 深度学习与卷积神经网络

    27节5小时29分钟
    课程目标:
    TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Google开发和维护。它使用数据流图来表示计算任务,可以在各种硬件平台上进行高效的分布式计算。TensorFlow可以应用于多个领域,如图像识别、自然语言处理、语

    课程大纲

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    第二阶段:  没有Neo4j的知识图谱是没有灵魂的

    1门课程21960

    采用 Neo4j从零构建新冠疫情图谱,实现各种传统数据CSV、Excel、MySQL的图谱化

    • 知识图谱AI战“疫”

      25节6小时6分钟
      课程目标:
      知识图谱介绍:知识图谱是人工智能领域的一个重要分支,它是一种用于表示和存储知识的图形化结构。知识图谱将实体、属性和关系组织成一张图,可以帮助计算机理解和推理实体之间的关系。知识图谱广泛应用于自然语言处理、搜索引擎、推荐系

      课程大纲

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      第三阶段:  掌握迁移学习实现它山之石可以攻玉

      1门课程19680

      对自然语言分词、词性标注、依存语法分析,实现从零到知识图谱的构建

      • 自然语言处理&知识图谱

        24节5小时28分钟
        课程目标:
        本季课程是人工智能(AI)“三部封神”系列最终章! 自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能领域的一个重要分支,研究如何让计算机能够理解、分析和生成自然语言。NLP可以应

        课程大纲

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