人工智能

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人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

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人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。

第一章节—人工智能开发及远景介绍(预科) 共7课时1时23分22秒

  •    付费 1_何为机器学习 (17:22)
  •    付费 2_人工智能与机器学习关系 (09:05)
  •    付费 3_人工智能应用与价值 (11:04)
  •    付费 4_有监督机器学习流程 (10:01)
  •    付费 5_有监督机器学习训练流程 (11:50)
  •    付费 6_Python机器学习库Scikit-Learn介绍 (17:51)
  •    付费 7_理解线性与回归 (06:09)
  • 第二章节—线性回归深入和代码实现 共4课时2时58分49秒

  •    付费 01_机器学习是什么_(new) (49:03)
  •    付费 02_怎么做线性回归_(new) (52:44)
  •    付费 03_理解回归_最大似然函数_(new) (26:32)
  •    付费 04_应用正太分布概率密度函数_对数总似然_(new) (50:30)
  • 后续课程请联系管理员13222776017发放 共0课时0秒

    第三章节—梯度下降和过拟合归一化 共0课时0秒

    第四章节—逻辑回归详解和应用 共0课时0秒

    第五章节—分类器项目案例和神经网络算法 共0课时0秒

    第六章节—多分类、决策树分类、随机森林分类 共0课时0秒

    第七章节—分类评估、聚类 共0课时0秒

    第八章节—密度聚类、谱聚类 共0课时0秒

    第九章节—深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归 共0课时0秒

    第十章节—TensorFlow深入、TensorBoard可视化 共0课时0秒

    第十一章节—DNN深度神经网络写手图片识别 共0课时0秒

    第十二章节—TensorBoard可视化 共0课时0秒

    第十三章节—卷积神经、CNN识别图片 共0课时0秒

    第十四章节—卷积神经网络深入、AlexNet模型实现 共0课时0秒

    第十五章节—Keras深度学习框架 共0课时0秒

    刘小脑袋
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