这4门AI课程,堪称本年度最佳

2018 年 7 月 6 日 人工智能头条

AI好课榜单出来了!


很多程序员都曾苦恼,工作中缺乏“好师傅”,学习时缺少阶段课程,很多bug,也都得绞尽脑汁自己解决,单点技术提升,无从查找资料。


CSDN学院推出AI好课榜单,目的是帮助大家更好的学习,内含代码下载!废话不多说,请一一领取查看吧!


深度学习30天系统实训


系列课程从深度学习最核心模块神经网络开始讲起,将复杂的神经网络分模块攻克。由神经网络过度到深度学习,详解深度学习中最核心网络卷积神经网络与递归神经网络。


选择深度学习当下最流行框架Tensorflow进行案例实战,选择经典的计算机视觉与自然语言处理经典案例以及绚丽的AI黑科技实战,从零开始带大家一步步掌握深度学习的必备原理以及实战技巧。


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机器学习之数学基础系列


本系列课程包括三门课:《机器学习之概率与统计推断》,《机器学习之矩阵》,《机器学习之凸优化》。


 机器学习是一门集概率论、线性代数、数值计算、最优化理论和计算机科学等多个领域的交叉学科。本系列课程以机器学习中的数学基础为主要内容,摆脱传统的讲概念、记公式、解体的数学学习模式,避开冗长的数学证明,从现实任务出发,让听众在短时间内完美补充概率与统计、线性代数和凸优化等数学基础知识,从而快速上手机器学习。



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机器学习30天进阶实战


本课程旨在帮助大家快速掌握机器学习中的经典算法与实战策略,从实战角度出发,通过实际的案例来讲解算法的应用与提升。进阶篇引入当下热门的计算机视觉与自然语言处理,结合tensorflow框架展开实战分析,帮助同学们快速使用机器学习中的高阶算法进行实际应用。



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计算机视觉原理及实战


课程由哈尔滨工业大学副教授,视觉技术研究室负责人屈教授讲解。由浅入深,图文并茂,在讲述概念的同时注重和实际系统结合,为快速上手并深入研究无人驾驶,智能机器人,人机交互,医疗等行业应用奠定坚实基础。


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人工神经网络(Artificial Neural Network,即ANN ),是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象, 建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数,称为激励函数(activation function)。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重,这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式,权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近,也可能是对一种逻辑策略的表达。 最近十多年来,人工神经网络的研究工作不断深入,已经取得了很大的进展,其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题,表现出了良好的智能特性。
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