Python3入门人工智能-掌握机器学习+深度学习-提升实战能力

Python3入门人工智能-掌握机器学习+深度学习-提升实战能力

课程介绍:

课程资源名称:Python3入门人工智能-掌握机器学习+深度学习-提升实战能力,资源大小:6.21G,详见下放截图与文件目录。

Python3入门人工智能-掌握机器学习+深度学习-提升实战能力

Python3入门人工智能-掌握机器学习+深度学习-提升实战能力

课程文件目录:Python3入门人工智能-掌握机器学习+深度学习-提升实战能力[6.21G]

第10章迁移混合模型[985.45M]

10-1迁移学习(一)【海里資源:】.mp4[66.32M]

10-10机器深度学习实现少样本苹果分类(二)【海里資源:】.mp4[86.20M]

10-11机器深度学习实现少样本苹果分类(三)【海里資源:】.mp4[88.97M]

10-12机器深度学习实现少样本苹果分类(四)【海里資源:】.mp4[70.33M]

10-2迁移学习(二)【海里資源:】.mp4[46.61M]

10-3在线学习【海里資源:】.mp4[47.08M]

10-4混合模型1【海里資源:】.mp4[78.29M]

10-5混合模型2【海里資源:】.mp4[73.94M]

10-6实战准备(一)【海里資源:】.mp4[84.44M]

10-7实战准备(二)【海里資源:】.mp4[72.47M]

10-8基于新数据的迁移学习实战【海里資源:】.mp4[126.77M]

10-9机器深度学习实现少样本苹果分类(一)【海里資源:】.mp4[144.04M]

第11章课程总结[313.07M]

11-1课程总结(一)【海里資源:】.mp4[104.99M]

11-2课程总结(二)【海里資源:】.mp4[84.34M]

11-3课程总结(三)【海里資源:】.mp4[123.74M]

第1章人工智能时代,人人都应该学会利用AI这个工具[894.29M]

1-1课程导学(更多IT课程).mp4[336.59M]

1-2内容快速概览【海里資源:】.mp4[118.52M]

1-3人工智能介绍【海里資源:】.mp4[105.34M]

1-4环境及工具包介绍【海里資源:】.mp4[96.47M]

1-5环境配置及Python语法实操【海里資源:】.mp4[116.02M]

1-6Pandas、Numpy、Matplotlib实操【海里資源:】.mp4[121.35M]

第2章机器学习之线性回归[535.08M]

2-1机器学习介绍【海里資源:】.mp4[93.13M]

2-2线性回归【海里資源:】.mp4[144.78M]

2-3线性回归实战准备【海里資源:】.mp4[73.22M]

2-4单因子线性回归实战【海里資源:】.mp4[90.86M]

2-5多因子线性回归实战【海里資源:】.mp4[133.09M]

第3章机器学习之逻辑回归[253.78M]

3-1分类问题介绍【海里資源:】(2).mp4[27.85M]

3-2逻辑回归(1)【海里資源:】(2).mp4[20.36M]

3-3逻辑回归(2)【海里資源:】(2).mp4[21.86M]

3-4实战准备【海里資源:】(2).mp4[20.77M]

3-5考试通过实战(一)【海里資源:】(2).mp4[45.92M]

3-6考试通过实战(二)【海里資源:】(2).mp4[40.04M]

3-7芯片检测实战【海里資源:】(2).mp4[76.97M]

第4章机器学习之聚类[483.85M]

4-1无监督学习【海里資源:】.mp4[101.87M]

4-2Kmeans-KNN-Meanshift【海里資源:】.mp4[111.34M]

4-3实战准备【海里資源:】.mp4[51.13M]

4-4Kmeans实战(1)【海里資源:】.mp4[68.64M]

4-5Kmeans实战(2)【海里資源:】.mp4[61.02M]

4-6KNN-Meanshift【海里資源:】.mp4[89.85M]

第5章机器学习其他常用技术[744.39M]

5-1决策树(1)【海里資源:】.mp4[70.70M]

5-2决策树(2)【海里資源:】.mp4[83.06M]

5-3异常检测【海里資源:】.mp4[87.24M]

5-4主成分分析【海里資源:】.mp4[96.99M]

5-5实战准备【海里資源:】.mp4[115.81M]

5-6实战(1)【海里資源:】.mp4[88.16M]

5-7实战(2)【海里資源:】.mp4[79.42M]

5-8实战(3)【海里資源:】.mp4[123.02M]

第6章模型评价与优化[273.71M]

6-1过拟合与欠拟合【海里資源:】(2).mp4[27.56M]

6-2数据分离与混淆矩阵【海里資源:】(2).mp4[38.62M]

6-3模型优化【海里資源:】(2).mp4[34.67M]

6-4实战准备【海里資源:】(2).mp4[23.39M]

6-5实战(一)【海里資源:】(2).mp4[60.70M]

6-6实战(二)【海里資源:】(2).mp4[30.28M]

6-7实战(三)【海里資源:】(2).mp4[58.48M]

第7章深度学习之多层感知器[552.31M]

7-1多层感知器(MLP)【海里資源:】.mp4[97.63M]

7-2MLP实现非线性分类【海里資源:】.mp4[134.03M]

7-3实战准备【海里資源:】.mp4[100.26M]

7-4实战(一)【海里資源:】.mp4[121.47M]

7-5实战(二)【海里資源:】.mp4[98.92M]

第8章深度学习之卷积神经网络[675.83M]

8-1卷积神经网络(一)【海里資源:】.mp4[160.84M]

8-2卷积神经网络(二)【海里資源:】.mp4[166.07M]

8-3实战准备【海里資源:】.mp4[79.25M]

8-4实战(一)【海里資源:】.mp4[130.78M]

8-5实战(二)【海里資源:】.mp4[138.89M]

第9章深度学习之循环神经网络[301.72M]

9-1序列数据案例【海里資源:】(2).mp4[18.02M]

9-2循环神经网络RNN【海里資源:】(2).mp4[22.06M]

9-3不同类型的RNN模型【海里資源:】(2).mp4[26.13M]

9-4实战准备【海里資源:】(2).mp4[35.00M]

9-5实战(一)RNN股价预测【海里資源:】(2).mp4[47.89M]

9-6实战(二)RNN股价预测【海里資源:】(2).mp4[31.52M]

9-7实战(一)LSTM实现文本生成【海里資源:】(2).mp4[78.90M]

9-8实战(二)LSTM实现文本生成【海里資源:】(2).mp4[42.20M]

课程资料[340.81M]

Artificial_Intelligence-master[340.81M]

Artificial_Intelligence-master.zip[296.76M]

看看我.zip[14.66M]

课程总结.mp4[14.73M]

面试合集.txt[0.18K]

软件下载.txt[0.15K]

下载必看.txt[0.16K]

资料2.zip[14.66M]

课程下载地址:

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  • 最近更新2023年08月05日
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