最新人工智能零基础入门到开发视频教程

最新人工智能零基础入门到开发教程视频教程下载。最适合小白零基础入门人工智能的一套基础教程。人工智能主要致力于计算机视觉，自然语言处理与语音识别三大领域！其基础与核心都是机器学习，当下AI时代各大行业巨头公司都在争相追逐这些热门领域，创业公司更是层出不穷，人工智能工程师的需求量与日俱增，新兴行业伴随着挑战也必然带来更多的回报！ 课程章节 第01章 人工智能开发及远景介绍 01、何为机器学习 02、人工智能与机器学习关系 03、人工智能应用与价值 04、有监督机器学习训练流程 05、有监督机器学习训练流程 06、Python机器学习库Scikit-Learn介绍 07、理解线性与回归 第02章 线性回归深入和代码实现 01、机器学习是什么 02、怎么做线性回归 03、理解回归_最大似然函数 04、应用正太分布概率密度函数_对数总似然 05、推导出损失函数_推导出解析解 06、代码实现解析解的方式求解_梯度下降法的开始_sklearn模块使用线性回归 第03章 梯度下降和过拟合和归一化 01、梯度下降法思路_导函数有什么用 02、推导线性回归损失函数导函数_以及代码实现批量梯度下降 03、随机梯度下降_及代码实现_mini-batchGD_调整学习率 04、梯度下降做归一化的必要性 05、最大值最小值归一化_sklearn官网介绍_防止过拟合W越少越小 06、过拟合的总结 07、岭回归_以及代码调用 第04章 逻辑回归详解和应用 01、Lasso_ElasticNet_PolynomialFeatures 02、多项式回归代码_保险案例数据说明 03、相关系数_逻辑回归介绍 04、逻辑回归的损失函数_交叉熵_逻辑回归对比多元线性回归 05、逻辑回归sklearn处理鸢尾花数据集 06、逻辑回归多分类转成多个二分类详解 第05章 分类器项目案例和神经网络算法 01、理解维度_音乐分类器数据介绍 02、傅里叶变化原理_傅里叶代码应用_傅里叶优缺点 03、逻辑回归训练音乐分类器代码_测试代码 04、人工神经网络开始 05、神经网络隐藏层的必要性 06、神经网络案例_sklearn_concrete 第06章 多分类、决策树分类、随机森林分类 00、机器学习有监督无监督.mp4 01、逻辑回归多分类图示理解_逻辑回归和Softmax区别 02、Softmax图示详解_梯度下降法整体调参 03、评估指标_K折交叉验证 04、决策树介绍 05、随机森林_优缺点_对比逻辑回归_剪枝 06、决策树_随机森林_sklearn代码调用 第07章 分类评估、聚类 01、评估指标 02、监督学习评估指标代码调用 03、相似度测量 04、K-Means聚类 05、KMeans聚类的应用 第08章 密度聚类、谱聚类 01、聚类的评估_metrics代码 02、密度聚类_代码实现 03、谱聚类 第09章 深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归 00、pip安装源设置.mp4 01、TensorFlow介绍与安装 02、TensorFlow CUDA GPU安装说明_TF使用介绍 03、TensorFlow代码初始_解析解多元线性回归实现 04、tensorflow来代码实现线性回归_梯度下降优 第10章 TensorFlow深入、TensorBoard可视化 01、placeholder代码详解_TF构建Softmax回归计算图 02、TF对Softmax回归训练_评估代码实现 03、TF的模型持久化_重新加载 04、模块化 第11章 DNN深度神经网络手写图片识别 01、深度学习DNN是什么_如果使用TensorFlow自己实现Layer来构建两个隐藏层的DNN计算图 02、TF训练2层DNN来进行手写数字识别 第12章 TensorBoard可视化 01、TensorBoard代码 02、TensorBoard启动以及页面 第13章 卷积神经网络、CNN识别图片 01、卷积1个通道的计算__垂直水平fiter图片 01、图释对比原始图片和卷积FeatureMap 02、三通道卷积_池化层的意思 03、CNN架构图LeNet5架构 04、CNN来对MNIST进行图片识别代码实现 05、TF使用CNN来做Cifar10数据集分类任务 第14章 卷积神经网络深入、AlexNet模型实现 01、解决梯度消失的三个思路 02、反向传播计算W对应的梯度 03、AlexNet五层卷积benchmark代码实现 第15章 Keras深度学习框架 01、Keras开篇 02、Keras构建模型_Keras使用MNIST数据集训练CNN 03、Keras调用VGG16来训练 04、深度学习更种优化算法
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