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人工智能视频教程 零基础入门到开发

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最新人工智能零基础入门到开发视频教程


最新人工智能零基础入门到开发教程视频教程下载。最适合小白零基础入门人工智能的一套基础教程。人工智能主要致力于计算机视觉,自然语言处理与语音识别三大领域!其基础与核心都是机器学习,当下AI时代各大行业巨头公司都在争相追逐这些热门领域,创业公司更是层出不穷,人工智能工程师的需求量与日俱增,新兴行业伴随着挑战也必然带来更多的回报!


人工智能视频教程章节


第01章 人工智能开发及远景介绍

01、何为机器学习

02、人工智能与机器学习关系

03、人工智能应用与价值

04、有监督机器学习训练流程

05、有监督机器学习训练流程

06、Python机器学习库Scikit-Learn介绍

07、理解线性与回归


第02章 线性回归深入和代码实现

01、机器学习是什么

02、怎么做线性回归

03、理解回归_最大似然函数

04、应用正太分布概率密度函数_对数总似然

05、推导出损失函数_推导出解析解

06、代码实现解析解的方式求解_梯度下降法的开始_sklearn模块使用线性回归


第03章 梯度下降和过拟合和归一化

01、梯度下降法思路_导函数有什么用

02、推导线性回归损失函数导函数_以及代码实现批量梯度下降

03、随机梯度下降_及代码实现_mini-batchGD_调整学习率

04、梯度下降做归一化的必要性

05、最大值最小值归一化_sklearn官网介绍_防止过拟合W越少越小

06、过拟合的总结

07、岭回归_以及代码调用


第04章 逻辑回归详解和应用

01、Lasso_ElasticNet_PolynomialFeatures

02、多项式回归代码_保险案例数据说明

03、相关系数_逻辑回归介绍

04、逻辑回归的损失函数_交叉熵_逻辑回归对比多元线性回归

05、逻辑回归sklearn处理鸢尾花数据集

06、逻辑回归多分类转成多个二分类详解


第05章 分类器项目案例和神经网络算法

01、理解维度_音乐分类器数据介绍

02、傅里叶变化原理_傅里叶代码应用_傅里叶优缺点

03、逻辑回归训练音乐分类器代码_测试代码

04、人工神经网络开始

05、神经网络隐藏层的必要性

06、神经网络案例_sklearn_concrete


第06章 多分类、决策树分类、随机森林分类

00、机器学习有监督无监督.mp4

01、逻辑回归多分类图示理解_逻辑回归和Softmax区别

02、Softmax图示详解_梯度下降法整体调参

03、评估指标_K折交叉验证

04、决策树介绍

05、随机森林_优缺点_对比逻辑回归_剪枝

06、决策树_随机森林_sklearn代码调用


第07章 分类评估、聚类

01、评估指标

02、监督学习评估指标代码调用

03、相似度测量

04、K-Means聚类

05、KMeans聚类的应用


第08章 密度聚类、谱聚类

01、聚类的评估_metrics代码

02、密度聚类_代码实现

03、谱聚类


第09章 深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归

00、pip安装源设置.mp4

01、TensorFlow介绍与安装

02、TensorFlow CUDA GPU安装说明_TF使用介绍

03、TensorFlow代码初始_解析解多元线性回归实现

04、tensorflow来代码实现线性回归_梯度下降优


第10章 TensorFlow深入、TensorBoard可视化

01、placeholder代码详解_TF构建Softmax回归计算图

02、TF对Softmax回归训练_评估代码实现

03、TF的模型持久化_重新加载

04、模块化


第11章 DNN深度神经网络手写图片识别

01、深度学习DNN是什么_如果使用TensorFlow自己实现Layer来构建两个隐藏层的DNN计算图

02、TF训练2层DNN来进行手写数字识别


第12章 TensorBoard可视化

01、TensorBoard代码

02、TensorBoard启动以及页面


第13章 卷积神经网络、CNN识别图片

01、卷积1个通道的计算__垂直水平fiter图片

01、图释对比原始图片和卷积FeatureMap

02、三通道卷积_池化层的意思

03、CNN架构图LeNet5架构

04、CNN来对MNIST进行图片识别代码实现

05、TF使用CNN来做Cifar10数据集分类任务


第14章 卷积神经网络深入、AlexNet模型实现

01、解决梯度消失的三个思路

02、反向传播计算W对应的梯度

03、AlexNet五层卷积benchmark代码实现


第15章 Keras深度学习框架

01、Keras开篇

02、Keras构建模型_Keras使用MNIST数据集训练CNN

03、Keras调用VGG16来训练

04、深度学习更种优化算法


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1、自动:在上方保障服务中标有自动发货的商品,拍下后,将会自动收到来自卖家的商品获取(下载)链接;

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1、描述:源码描述(含标题)与实际源码不一致的(例:描述PHP实际为ASP、描述的功能实际缺少、版本不符等);

2、演示:有演示站时,与实际源码小于95%一致的(但描述中有"不保证完全一样、有变化的可能性"类似显著声明的除外);

3、发货:手动发货源码,在卖家未发货前,已申请退款的;

4、服务:卖家不提供安装服务或需额外收费的(但描述中有显著声明的除外);

5、其他:如质量方面的硬性常规问题等。

注:经核实符合上述任一,均支持退款,但卖家予以积极解决问题则除外。交易中的商品,卖家无法对描述进行修改!


1、在未拍下前,双方在QQ上所商定的内容,亦可成为纠纷评判依据(商定与描述冲突时,商定为准);

2、在商品同时有网站演示与图片演示,且站演与图演不一致时,默认按图演作为纠纷评判依据(特别声明或有商定除外);

3、在没有"无任何正当退款依据"的前提下,写有"一旦售出,概不支持退款"等类似的声明,视为无效声明;

4、虽然交易产生纠纷的几率很小,但请尽量保留如聊天记录这样的重要信息,以防产生纠纷时便于网站工作人员介入快速处理。


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