人工智能之机器学习/深度编程课程_教程_资料

课程大纲

学员热评

机器学习是计算机科学中非常热门的一个研究领域，它试图在非特定编程条件下，让计算机从输入数据中自行学习规则，输出人们期望的结果，学习技术为我们带来自动驾驶汽车、围棋智能AlphaGo、实用的语音识别及翻译工具、智能推荐算法等。在本课程中，您将接触一类全新的编程范式，了解和学习时下应用最为广泛的几种机器学习技术，如有监督式学习（线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络和深度学习）、无监督式学习（聚类、自动编码机）等。

第 1 章：　课程介绍

第1集人工智能简介

第 2 章：　基础知识

第 3 章：　线性回归

第 4 章：　逻辑回归

第 5 章：　支持向量机（SVM）

第 6 章：　BP神经网络（神经网络入门）

第 7 章：　无监督机器学习

第 8 章：　深度学习入门

第 9 章：　深度学习实例（实战）

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天下第一 +5积分 2018-04-02 12:00:29

期待更新

123木头人 +5积分 2018-04-02 11:59:24

授人以鱼不如授人以渔，老师讲的很棒

搞事情 +5积分 2018-04-02 11:58:15

超赞的，真的谢谢老师能出这么些课

哈尔滨很冷 +5积分 2018-04-02 11:55:48

喜欢，老师讲的可以的！

快乐的豆豆 +5积分 2018-04-02 11:54:51

这个太赞啦！

讲师简介

信哥太原理工大学硕士研究生，现就职于百度公司，曾在北京奇虎360公司、深圳腾讯公司工作，参加2017数据可视化挑战赛、西交大大数据图像分类竞赛，熟悉Python及Tensorflow、Keras，项目经历涉及图像分类、图像目标检测和图像分割，曾参与《Deep Learning with Python》的翻译项目。