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人工智能入门
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( 3 )
课时1:行业背景
8 分39 秒
课时2:学习这门课所必备的背景知识
12 分57 秒
课时3:发展历史及现状
25 分19 秒
课时4:数学分析基础
31 分51 秒
课时5:线性代数与概率论基础
34 分20 秒
课时6:机器学习基本知识
9 分17 秒
课时7:线性回归模型
37 分19 秒
课时8:线性回归习题和总结
11 分54 秒
课时9:Logistic回归模型与练习
17 分31 秒
课时10:决策树ID3-C4.5算法
15 分53 秒
课时11:随机森林与梯度提升
14 分19 秒
课时12:朴素贝叶斯文本分类
26 分10 秒
课时13:深度学习背景及简介
22 分14 秒
课时14:深度神经网络基础及DNN简介
16 分24 秒
课时15:Tensorflow框架简介
15 分52 秒
课时16:Tensorflow入门示例讲解
12 分29 秒
课时17:卷积神经网络
25 分8 秒
课时18:卷积神经网络代码讲解
19 分24 秒
课时19:Word Embedding模型
21 分30 秒
课时20:循环神经网络(1)
7 分9 秒
课时21:循环神经网络(2)-lstm
18 分3 秒
课时22:循环神经网络应用
18 分45 秒
课时23:聊天机器人实战
33 分9 秒
授课教师
IT课程大拿
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