【人工智能】机器学习零基础必修

课程目标:深度理解机器学习中的监督学习、非监督学习、深度学习等必修知识

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共25课时,共3小时31分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

深度理解机器学习中的监督学习、非监督学习、深度学习等必修知识

适用人群

具备python编程基础,想入门人工智能机器学习。

课程简介

本课程将从了解什么是人工智能开始,
带你深度理解机器学习中的监督学习、非监督学习、深度学习等必修知识。
再通过搭建智能问答系统、文本情感分析、机器学习图像识别
等几个经典的实战项目,带你高效扎实地入门人工智能。
 

第一章有监督学习以及简单机器学习算法介绍
8节1小时36分钟
1-1什么是机器学习 [免费试看]
08:15
1-2监督学习和非监督学习 [免费试看]
12:12
1-3sklearn的使用-01
15:10
1-4sklearn的使用 02
14:10
1-5sklearn的使用 03
10:23
1-6机器学习系统搭建流程
16:18
1-7案例:体重预测-01
10:43
1-8案例:体重预测02
09:05
第二章词袋模型以及文本之间的距离计算(智能问答系统)
3节22分钟
2-1智能问答系统介绍
11:14
2-2词袋模型
07:37
2-3余弦相似度
03:35
第三章模型的搭建(情感分析项目)
2节12分钟
3-1情感分析项目介绍
05:54
3-2稀疏矩阵
06:29
第四章深度学习
4节15分钟
4-1监督学习的本质
01:34
4-2浅层学习与深度学习
03:18
4-3深度学习的种类
07:33
4-4深度学习优缺点
02:36
第五章利用Keras库来编写图像识别系统
8节1小时4分钟
5-1Keras的安装
01:59
5-2深度神经网络
09:15
5-3Softmax函数用于分类
05:58
讲师介绍
李文哲
讲师评分5.0分
美国南加州大学机器学习博士 曾任凡普金科(爱钱进)首席科学家、美国亚马逊、美国高盛高级工程师。是金融行业开创知识图谱做大数据反欺诈的第一人,并具有丰富的战略制定和管理经验。先后在AAAI、KDD、AISTATS、CHI等国际顶级会议上发表过15篇以上论文、先后获得IAAI、IPDPS、CISC-W大会的best paper award。
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