人工智能入门

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课程介绍
在本课程中,你将学到,机器学习的原理和基本知识、线性回归、logistic回归、决策树、朴素贝叶斯算法,以及深度学习的原理、tensorflow入门、卷积神经网络、循环神经网络、手写数字识别,并基于tensorflow sequence-sequence开发一个聊天机器人。
课程知识点
  • 1.人工智能_行业背景
    2.人工智能_学习这门课所必备的背景知识
    3.人工智能_发展历史及现状
    4.人工智能_数学分析基础
    5.人工智能_线性代数与概率论基础
    6.人工智能_机器学习基本知识
    7.人工智能_线性回归模型
    8.人工智能_线性回归习题和总结
    9.人工智能_Logistic回归模型与练习
    10.人工智能_决策树ID3-C4.5算法
    11.人工智能_随机森林与梯度提升
    12.人工智能_朴素贝叶斯文本分类
    13.人工智能_深度学习背景及简介
    14.人工智能_深度神经网络基础及DNN简介
    15.人工智能_Tensorflow框架简介
    16.人工智能_Tensorflow入门示例讲解
    17.人工智能_卷积神经网络
    18.人工智能_卷积神经网络代码讲解
    19.人工智能_Word Embedding模型
    20.人工智能_循环神经网络(1)
    21.人工智能_循环神经网络(2)-lstm
    22.人工智能_循环神经网络应用
    23.人工智能_聊天机器人实战
适合人群
  • python程序员

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授课教师

IT学院