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机器学习从入门到实践

自然语言处理学习分为三个阶段，第一阶段为Python语法学习，不断深入，并学习人工智能的算法调用；第二阶段为机器学习算法的理论推导及应用实战；第三阶段学习自然语言处理的基础应用；第四阶段学习计算机视觉的基础应用。

4

门课程

6924

人学习

课程总时长

TIGT

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：  Python人工智能训练营

1门课程17小时37分钟

Python基础语言和机器学习的算法调用

  • Python人工智能训练营

    68节17小时37分钟
    课程目标：
    本课程是一套完整的AI入门课程，主要包括Python基础、数据结构和算法、机器学习等三部分的内容。课程中你将学到Python编程语言，数据结构与算法篇包括线性表、栈和队列、树和树算法，以及图和图算法，机器学习篇包括机器学

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    第二阶段：  机器学习算法原理推导及实战

    1门课程10小时35分钟

    掌握机器学习算法的基本原理和推导过程，更深入理解机器学习算法的核心内容

    • 机器学习算法原理推导及实战

      35节10小时35分钟
      课程目标：
      本课程使用Python语言及其分析与建模工具库。对数据挖掘和机器学习领域中经典的算法给出完整的原理推导及实例进行讲解，基于实际案例演示如何应用机器学习算法进行实际问题的解决，主要包含的算法有KNN算法、线性回归、Logi

      课程大纲

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      第三阶段：  自然语言处理实战及应用

      1门课程10小时3分钟

      介绍自然语言处理的基本概念，并基于机器学习算法掌握NLP的基本内容

      • 自然语言处理实战及应用

        25节10小时3分钟
        课程目标：
        本课程是关于人工智能技术中自然语言处理的系列课程。本系列以ChatGPT的应用为基础，详细介绍了自然语言处理的基本概念、基础技、核心技术和预训练模型等内容进行讲解，理论联系实际，采用大量丰富案例，力求深入浅出，帮助大家快

        课程大纲

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        第四阶段：  基于SVM算法的图像分类

        1门课程7小时55分钟

        基于OpenCV和支持向量机实现计算机视觉的图像识别

        • 机器学习项目：基于SVM算法的图像识别

          35节7小时55分钟
          课程目标：
          本课程首先介绍了图像的基本知识，结合OpenCV介绍了图像处理中的基本操作方法，具体包括图像的模糊处理、图像锐化技术、OpenCV的图像绘制，以及图像检测的基本原理和实现方法。其次结合支持向量机算法介绍图像识别基本原理和

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