深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN) 算法原理+实战|完结无密
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深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN) 算法原理+实战|完结无密

  深度学习之神经网络(CNN/RNN/GAN)算法原理+实战 深度学习算法工程师必学 本课程运用原理讲解加实战的方式学习卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、对立神经网络(GAN),经过图画分类、文本分类、图画风格转化、图画文本生成、图画翻译等项目,深度把握算法调参以及运用Tensorflow进行编程的能力。   合适人群 如果你现已把握了一门编程语言,想转型人工智能工程师 或者是想系统学习深度学习的在校大学生 或者是短少实战经验的初学者,那么本门课程非常合适你 技术储备要求 Python根底 根本的概率和线代数学根底 TensorFlow根底 机器学习根底 [wm_notice]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1a3eVHQYxXuSN5QwZsJGiCQ 提取码:zmyc –来自百度网盘超级会员V1的分享[/wm_notice] 章节目录: 第1章 课程介绍 试看1 节 | 11分钟 深度学习的导学课程,首要介绍了深度学习的运用范畴、人才需求情况和首要算法。对课程章节、课程安排、适用人群、前提条件以及学习完成后到达的程度进行了介绍,让同学们对本课程有根本的知道。 收起列表 视频:1-1 课程导学 (10:11)试看 第2章 神经网络入门8 节 | 133分钟 本次实战课程的入门课程。对机器学习和深度学习做了引进性解说,经过若干项目举例解说了深度学习的最新进展。经过解说和实战神经网络中的根本结构——神经元及其扩展逻辑斯蒂回归模型,对本课程的根本知识进行全面的解说,包含神经元、激活函数、目标函数、梯度下降、学习率、Tensorflow根底以及模型的Tensorflow代码完成。… 收起列表 视频:2-1 机器学习、深度学习简介 (17:03) 视频:2-2 神经元-逻辑斯底回归模型 (09:57) 视频:2-3 神经元多输出 (13:02) 视频:2-4 梯度下降...
专为程序员设计的线性代数课程|完结无密
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专为程序员设计的线性代数课程|完结无密

专为程序员规划的线性代数课程 创新规划+通俗易懂,这一次,bobo教师带你完全学会线性代数! bobo老师专为程序员规划的线性代数课程,全新的课程规划模式,配合编程讲解,回绝单调的例题讲解,而是讲清楚每一个常识点的来龙去脉,完好学习线性代数领域的常识系统,这一次,让你学会线性代数! 合适人群 线性代数怎么学都不会的同学;大学学过线性代数, 可是考完试就忘记,不能真实运用线数的同学; 想深入学习人工智能,机器学习,深度学习等领域, 却苦于自己数学根底欠好的同学。 技术储备要求 高中数学根底; 编程部分需求Python3语言根底。 (其他语言,如Java,C++等也可以运用) [wm_notice]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1mV2Bj-kwnOeUFTVSELW4sg 提取码:gex2 –来自百度网盘超级会员V1的分享容[/wm_notice] 章节目录: 第1章 欢迎咱们来到《专给程序员规划的线性代数》4 节 | 61分钟 欢迎咱们来到《专给程序员规划的线性代数》,在这个课程中,咱们将运用编程的方式,学习线性代数,这个近现代数学发展中最为重要的分支。学懂线性代数,是同学们深化学习人工智能,机器学习,深度学习,图形学,图画学,密码学,等等许多范畴的根底。从这个课程开端,让咱们真正学懂线性代数!… 收起列表 视频:1-1 《专为程序员规划的线性代数课程》导学 (14:51) 视频:1-2 课程学习的更多补充说明 (17:55) 视频:1-3 线性代数与机器学习 (13:21) 视频:1-4 课程运用环境树立 (14:14) 第2章 全部从向量开端 试看9 节 | 98分钟 向量,是线性代数研讨的根本元素。在这一章,咱们将引进向量。什么是向量?咱们为什么要引进向量?从而,咱们将运用不同的视角看待向量,界说向量的根本运算,领会数学研讨进程中,从底层开端,一点一点向上树立数学大厦的进程:)… 收起列表 视频:2-1 什么是向量. (16:11)试看 视频:2-2...
OpenCV三大经典项目实战 一次性掌握计算机视觉核心技能|完结无密
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OpenCV三大经典项目实战 一次性掌握计算机视觉核心技能|完结无密

  OpenCV入门到进阶:实战三大典型项目 车辆检测/人脸识别+图像拼接+文字识别   人脸识别、自动驾驶、物体检测……想进军未来高科技行业,OpenCV是基石。本课程带你系统掌握计算机视觉核心知识体系,突破OpenCV重难点,真实落地“车辆检测、文字识别、图像拼接” 三大典型项目,高效积累计算机视觉实战经验与能力。   适合人群 有视觉处理业务需求,或有意从事图像算法 或音视频开发者,或对计算机视觉感兴趣的开发者 技术储备要求 至少掌握一门开发语言 有Python语言基础更佳 技术参数 OpenCV4 Python3   [wm_notice]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1daG2F9fHsT_76FN4KiNRPw 提取码:dj8m [/wm_notice]   章节目录:   第1章 课程介绍与学习指南 试看3 节 | 31分钟 本章作为课程内容引入,主要介绍课程实战项目,课程的学习方法以及课程内容具体安排,希望大家都能通过这门课程,学有所成,学有所归。 收起列表 图文:1-1 课前必读(不看会错过一个亿) 视频:1-2 OpenCV导学 (16:30)试看 视频:1-3 计算机视觉到底是什么 (14:04)试看 第2章 OpenCV开发环境搭建 试看6 节 | 80分钟 工欲善其事必先利其器,无论何种系统,本章将带你手把手快速搭建起OpenCV开发环境。 收起列表 视频:2-1...
Python3入门人工智能,掌握机器学习+深度学习|完结无密
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Python3入门人工智能,掌握机器学习+深度学习|完结无密

  Python3入门人工智能,掌握机器学习+深度学习 传统机器学习+深度学习+迁移学习+经典案例+核心工具,多维度走进人工智能   讲师赵辛为福布斯中国U30科技上榜者,孔雀人才,全奖海归博士,课程囊括机器学习与深度学习,监督与无监督学习,独有综合多项技术的混合算法,采用sklearn与keras框架(底层调用tensorflow)为你学习AI打下扎实基础。   适合人群 只要你对人工智能感兴趣,想在这个领域发展,或是数据分析从业者 (商业、金融行业等),希望掌握AI这个工具,那本课程非常适合你 技术储备要求 Python语法基础 基本的数学知识   [wm_notice]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1OBD94YrbHxv6OEu2KumpGQ 提取码:yc4j [/wm_notice]   章节目录:   第1章 人工智能时代,人人都应该学会利用AI这个工具 试看6 节 | 125分钟 本章将和大家介绍课程目标与内容概要,和大家分享人工智能的核心概念:人工智能定义、主要方法、现状。我们会完成开发环境的搭建及工具的学习、使用,具体工具包括:python、anaconda、jupyter notebook、pandas、numpy、matplotlib。 收起列表 视频:1-1 课程导学 (19:43)试看 视频:1-2 内容快速概览 (21:48)试看 视频:1-3 人工智能介绍 (19:33) 视频:1-4 环境及工具包介绍 (17:38) 视频:1-5 环境配置及Python语法实操 (22:51)试看 视频:1-6 Pandas、Numpy、Matplotlib实操 (23:21) 第2章...
专为程序员设计的统计课|完结无密
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专为程序员设计的统计课|完结无密

                            为程序员设计的统计课程数学与编程相结合 为您构建完善的统计知识体系 本课程清晰、完整地描述了统计学的内容,并在每章中添加编程部分,这更有助于程序员理解统计学。本课程将简要解释统计学的重要概念和知识点,使学生能够彻底学习统计分析。这是一门必须掌握机器学习、数据分析师等前沿职位的统计课程。  适合人群 对统计感兴趣的学生想深入学习人工智能、机器学习、深度学习等领域,但数学基础差。 技术储备要求 高中数学基础;编程部分需要Python3语言基础 [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1tMZ6M6prPL_oipAKgi7TuA提取码:nnzw[/wm_tips] 章节目录:欢迎学习第一章 课程介绍。请在问答区问答。祝你学习愉快。!】尝试3 节 | 本章将介绍统计思维方式、统计整体框架、学习统计的目的、统计与机器学习的密切联系;并解释课程形式(编程 可视化)和所需的知识和技能,让每个人都能真正理解课程中的统计!…收起列表视频:1-1 课程导师 (22:26)试用视频:1-2 课程学习注意事项 (03:26)视频:1-3 不能跳过 2| 33分钟的数据是由变量组成的统计处理对象。本章将解释数据和变量,以及变量的类型和测量尺度。这些基本概念是统计分析的基石。收集列表视频:2-1 数据和变量 (13:24)试用视频:2-2 测量尺度 (19:18)第统计核心内容| 本章在105分钟内解释了描述统计的知识,并解释了两个变量之间关系的主要数字特征和常用的描述数据特征或可视化方法。收集列表视频:3-1 描述统计 (11:32)视频是什么?3-2 视频具有分类变量和可视化的特点:3-3 数值变量特征及可视化(上) (19:22)视频:3-4 数值变量特征及可视化(下) (14:12)视频:3-5 视频分布形状 (08:34):3-6 变量间关系 (17:57)视频:3-7...
Android 应用程序构建实战+原理精讲|完结无密
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Android 应用程序构建实战+原理精讲|完结无密

  Android 应用程序构建实战+原理精讲 深度掌握 Gradle 使用,系统性学习 Android 应用构建知识   本课程基于最新构建工具链,以一个页面路由框架的开发-发布为主线,将实战与理论相结合,深度学习 Gradle 及时下热门的编译时注解处理、字节码插桩等高级技术,带领大家系统化掌握 Android 应用构建知识,提升开发效率。   技术要求 Android基础知识 Android Studio等开发工具的基本使用 环境参数 技术语言:Groovy/Java/Kotlin Android: 10.0+开发平台:Mac IDE:Android Studio 4.0+Gradle:6.0+ Android Gradle Plugin: 4.1.0+   [wm_notice]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1ZdeGFs_cHoUeoGJeuHZinA 提取码:8jud [/wm_notice]   章节目录:   第1章 课程导学 试看2 节 | 12分钟 本章将带你了解课程整体内容和最终的效果,之后会为你介绍本课程内容具体安排,最后给出如何学好这门课程的一些学习建议。希望你能通过这门课程,学有所成,学有所归。 收起列表 图文:1-1 课前必读...
网易微专业-AI工程师-自然语言处理|完结无密
全部课程架构师

网易微专业-AI工程师-自然语言处理|完结无密

  从入门到精通,解锁NLP工程师必备技能 – 35个实战案例,9大应用场景,足量GPU在线实验平台,机器学习&深度学习双套解决方案,带你成为Offer收割机 –   本微专业由稀牛学院与网易联合出品。课程邀请海内外顶尖工业界讲师独家打造,以案例讲解助你搭建知识体系,带你系统掌握深度学习在各领域的应用,高效获取核心实战能力,快速丰富项目经历储备,一站式打造求职技能图谱!   [wm_notice]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1ftqjaF4Y3AGFFx-6ZOmAJQ 提取码:twtk [/wm_notice]   章节目录:   一:导论:基础知识与中英文文本操作 开课时间: 11月22日10:00 – 12月8日20:00课程主页 第1章 自然语言处理基础 • 1.1 本章概述 • 1.2文本数据、字、词、term • 1.3 字符串处理 • 1.4 模式匹配与正则表达式 • 1.5 【实战】字符串基本处理与正则表达式文本匹配与替换 • 1.6 本章小结 第2章 英文文本处理与解析 • 2.1 本章概述 • 2.2 英文文本解析任务介绍:分词、去停用词、提取词干等...
JavaScript玩转机器学习-Tensorflow.js项目实战完结无密
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JavaScript玩转机器学习-Tensorflow.js项目实战完结无密

  JavaScript玩转机器学习-Tensorflow.js项目实战   专为前端工程师准备的AI课程来了!课程以Tensorflow.js作为主要框架,通过十几个经典案例、覆盖神经网络和机器学习的理论知识、带你亲手完成图片分类与语音识别等落地项目,帮你理清整个学习体系。   适合人群 只要对机器学习领域感兴趣的 JavaScript 开发者都可以学习 技术储备要求 JavaScript基础、中学数学基础   [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1uzAcCk9nKDAv9Wu–I4P1Q 提取码:1ouk [/wm_tips]   章节目录 第1章 课程导学 试看1 节 | 23分钟 这一章只有一节,也只有一个目的,就是告诉你为何要学本课程,本课程能教你什么,学之前需要哪些前置知识。 收起列表 视频: 1-1 《想要入门AI的同学都应该看一看》课程导学 (22:30) 试看 第2章 机器学习与神经网络简介 试看6 节 | 42分钟 本章会使用中世纪男子脚长、SIRI 语音识别、相亲等大量生动形象的例子,讲解机器学习和神经网络的理论知识。 收起列表 视频: 2-1 机器学习简介 (16:36) 试看 作业: 2-2...
Python3+TensorFlow 打造人脸识别智能小程序完结无密
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Python3+TensorFlow 打造人脸识别智能小程序完结无密

  Python3+TensorFlow 打造人脸识别智能小程序   伴随着人工智能技术的发展,深度学习技术变得越来越热门,越来越多的人选择转行做深度学习算法工程师。本课程围绕人脸相关技术,展开多个模型的教学,涉及人脸检测、人脸匹配、人脸关键点定位等基础研究技术,最终搭建一个人脸智能小程序,完成整个项目的实战应用,最终可以达到算法工程师的初步要求。   适合人群 本课程适合有一定深度学习基础 迫切想要通过实战开发达到技能提升 毕设,求职等开发人员 技术储备要求 1、了解深度学习/机器学习相关基本概念 2、掌握Python3编程语言 3、了解TensorFlow深度学习框架 4、了解Ubuntu基本使用知识 [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/13AnUhlT6gERQxF0jcdy5Wg 提取码:6bgd [/wm_tips]   章节目录 第1章 课程导学 试看1 节 | 18分钟 本章节主要介绍课程的主要内容、核心知识点、课程涉及到的应用案例、深度学习算法设计通用流程、适应人群、学习本门课程的前置条件、学习后达到的效果等,帮助大家从整体上了解本门课程的整体脉络。 收起列表 视频:1-1 课程导学 (17:47)试看 第2章 深度学习基础串讲(必备理论知识)7 节 | 70分钟 主要介绍深度学习的基础知识,具体包括了深度学习的发展历程、基本概念(前向运算、反向传播、参数优化)、深度学习数学基础(导数、方向导数、偏导数、梯度)等,通过介绍深度学习基础知识帮助大家从宏观和微观两个角度掌握深度学习的基本概念,为后续课程的学习奠定基础。… 收起列表 视频:2-1 卷积神经网基本概念 (19:12) 视频:2-2 前向运算 (12:03) 视频:2-3 反向传播基本概念 (05:43)...
Nginx入门到实践-Nginx中间件|完结无密
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Nginx入门到实践-Nginx中间件|完结无密

  Nginx入门到实践-Nginx中间件 web服务、代理,应用层负载均衡、应用层安全防护、 Nginx+Lua,动静分离,全面系统的Nginx课程 系统性介绍Nginx ,全面覆盖干流语言Python、GO、LNMP、Java的应用web服务场景,课程通用性非常高,几乎一切与后台相关的技能人员都会用到。系统掌握Nginx装备与快速建立高可用架构的技能方法,你必将成为企业争抢的高薪人才! 合适人群 假如你是后台开发者,想快速上手Nginx,或许你由于对Nginx原理不太 理解,在面试中屡屡受挫,再或许你是运维工程师,但对Nginx缺少多场 景的实战使用经历,那这门课程你务必要学习 技术储备要求 技术储备要求: -掌握Linux根底 -具有根底的网站开发才能 [wm_notice]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1xLkmKMzCC8RTEUbcjJI6SQ 提取码:kuh9 –来自百度网盘超级会员V1的分享[/wm_notice]   章节目录: 第1章 课程前言 试看2 节 | 21分钟 总览课程,介绍课程学习须知,环境预备,了解课程含义。 收起列表 视频:1-1 课程介绍 (12:45)试看 视频:1-2 学习环境预备 (07:36) 第2章 根底篇34 节 | 201分钟 解说Nginx的快速部署装置、模块、根底装备语法。Nginx的日志输出、Nginx默认装备模块。Nginx关于恳求的处理,拜访操控模块运用,并差异介绍衔接约束与恳求约束。 收起列表 视频:2-1 什么是Nginx (03:24) 视频:2-2 常见的中间件服务 (01:53) 视频:2-3...
全局视角系统学习《推荐系统》,实战中提升竞争力
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全局视角系统学习《推荐系统》,实战中提升竞争力

  全局视角系统学习《推荐系统》,实战中提升竞争力 模块化拆解底层架构,带你掌控全局,掌握核心技术和关键模型 推荐系统已经成为各大产品提升用户留存和业绩增长的利器,相关技术人才更是被各个公司竞相抢夺。课程基于项目实战,带你全面掌握推荐系统的架构、模型和技术,让你不仅可以胜任业务需求,更能拓展职业发展的空间,在白热化的竞争中脱颖而出!   适合人群 想要提升自身实力、完善知识体系,对推荐系统开发感兴趣的开发者和在校生 技术储备 熟悉python编程 对机器学习和数据挖掘有基本了解 了解基本统计学和数学概念 环境参数 python 3.8 Spark 3.1.2 tensorflow 2.7 Redis 6   章节目录:   第1章 【前言】初探推荐系统 试看3 节 | 37分钟 本章中,将对课程内容安排和知识脉络进行介绍,帮助大家对推荐系统及应用价值有一个系统的认知。 收起列表 视频: 1-1 前言–关于这门课 (11:34) 试看 视频: 1-2 推荐系统是什么 (17:01) 视频: 1-3 课程章节导览 (08:02) 第2章 【基础架构】推荐系统架构&项目搭建10...
深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲|完结无密
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深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲|完结无密

深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲 YOLO / Faster RCNN / SSD / 文本检测 / 多任务网络 课程从算法角度出发,对各个模型进行全面细致的讲解,并结合人脸检测、物体检测、行人车辆检测、文本检测等项目,熟悉算法工程师在工作中会接触到的数据打包、网络训练、测试等问题,一步步带大家了解和完成目标检测实战案例,尽快进入深度学习领域。 适合人群 目标检测在深度学习领域中应用非常广泛。无论是AI爱好者,在读研究生 还是在职算法工程师,学习这门课程都能够让你有所收获。 技术储备要求 了解linux环境的基本操作 具备一定机器学习、深度学习基础的学员 有Caffe、TensorFlow基础 [wm_tips]试看链接:https://pan.baidu.com/s/1Eol_gDSG3241rxwvY_5aNg 提取码:vkya [/wm_tips] 章节目录: 第1章 课程介绍 试看1 节 | 23分钟 本章节主要介绍课程的主要内容、核心知识点、课程涉及到的应用案例、深度学习算法设计通用流程、适应人群、学习本门课程的前置条件、学习后达到的效果等,帮助大家从整体上了解本门课程的整体脉络。 收起列表 视频:1-1 课程导学 (22:58)试看 第2章 目标检测算法基础介绍13 节 | 122分钟 本章节主要介绍目标检测算法的基本概念、传统的目标检测算法、目前深度学习目标检测主流方法(one-stage、two-stage、多任务网络)、相关算法的基本流程、算法性能的评价指标、不同算法的优缺点和性能比较等,并结合实际的应用场景和案例来介绍目标检测算法的重要性和实用性。… 收起列表 视频:2-1 目标检测问题定义 (12:10) 视频:2-2 目标检测问题方法 (15:11)...