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人工智能學(xué)習(xí)路線
5
學(xué)習(xí)階段
30
在線課程
22
實戰(zhàn)案例
424 課時
教學(xué)視頻
算法原理、框架精講、機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)、圖像識別實戰(zhàn)、自然語言處理實戰(zhàn),人工智能技術(shù)一站式學(xué)習(xí)
學(xué)前小測驗 學(xué)前小測驗
機器學(xué)習(xí)入門
TensorFlow框架及常用庫
機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)
自然語言處理實戰(zhàn)
圖像識別實戰(zhàn)
學(xué)習(xí)路線
階段 1:機器學(xué)習(xí)入門
3門課程 | 128課時
學(xué)習(xí)前要求:Python編程基礎(chǔ)(Python學(xué)習(xí)路線),數(shù)學(xué)基礎(chǔ)(線性代數(shù)、概率論、數(shù)理統(tǒng)計)。
學(xué)習(xí)后將掌握:機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的概念,常用的機器學(xué)習(xí)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。
一鍵加入所有課程
機器學(xué)習(xí)概覽及常用算法
免費
13課時
機器學(xué)習(xí)算法詳解
免費
79課時
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)
免費
36課時
階段 2:TensorFlow框架及常用庫
4門課程 | 78課時
學(xué)習(xí)前要求:Python編程基礎(chǔ),了解常用的機器學(xué)習(xí)算法原理及實現(xiàn),一定的英語讀能力。
學(xué)習(xí)后將掌握:TensorFlow的基本使用,常用的Python科學(xué)計算庫的使用。
一鍵加入所有課程
深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow入門
免費
24課時
科學(xué)計算庫NumPy快速入門
免費
14課時
數(shù)據(jù)分析庫Panda快速入門
免費
22課時
數(shù)據(jù)可視化庫Matplotlib快速入門
免費
18課時
階段 3:機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)
9門課程 I 94課時
學(xué)習(xí)前要求:了解常用機器學(xué)習(xí)算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),了解TensorFlow框架及Python相關(guān)庫的使用方法。
學(xué)習(xí)后將掌握:機器學(xué)習(xí)算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實戰(zhàn)應(yīng)用,阿里云機器學(xué)習(xí)PAI平臺的操作。
基于PAI的機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)
免費
10課時
從零構(gòu)建推薦系統(tǒng)
¥ 9.9
15課時
基于貝葉斯的新聞分類
¥ 9.9
11課時
基于隨機森林的氣溫預(yù)測
¥ 9.9
14課時
基于LSTM的文本情感分析
¥ 9.9
7課時
從零開始卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
¥ 9.9
16課時
RNN時間序列分析
¥ 9.9
5課時
使用lightgbm進行飯店流量預(yù)測
¥ 9.9
6課時
使用Word2vec進行文本分類
¥ 9.9
10課時
階段 4:自然語言處理實戰(zhàn)
7門課程 | 67課時
學(xué)習(xí)前要求:了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),了解TensorFlow框架及Python相關(guān)庫的使用方法。
學(xué)習(xí)后將掌握:機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)技術(shù)在自然語言處理(NLP)領(lǐng)域的實戰(zhàn)應(yīng)用。
深度學(xué)習(xí)與自然語言處理
免費
24課時
對話機器人
¥ 9.9
7課時
AI寫唐詩
¥ 9.9
12課時
AI輸入法
¥ 9.9
5課時
機器翻譯
¥ 9.9
6課時
根據(jù)姓名預(yù)測性別
¥ 9.9
5課時
文本相似度分析
¥ 9.9
8課時
階段 5:圖像識別實戰(zhàn)
7門課程 I 57課時
學(xué)習(xí)前要求:了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),了解TensorFlow框架及Python相關(guān)庫的使用方法。
學(xué)習(xí)后將掌握:機器學(xué)習(xí)/深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像識別處理領(lǐng)域的實戰(zhàn)應(yīng)用。
人臉檢測
¥ 9.9
17課時
貓狗識別
¥ 9.9
6課時
行為識別
¥ 9.9
4課時
驗證碼識別
¥ 9.9
5課時
CIFAR圖像分類
¥ 9.9
10課時
圖像超分辨率重構(gòu)
¥ 9.9
10課時
圖像修復(fù)
¥ 9.9
10課時
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