人工智能开发课程(最适合大学生学的课程)【尚学堂·798资源网201804版】

#人工智能开发课程(最适合大学生学的课程)【尚学堂·798资源网201804版】简介

人工智能开发课程(最适合大学生学的课程)【尚学堂·798资源网201804版】
|____01_人工智能开发及远景介绍（预科）【尚学堂·798资源网】
|____02_线性回归深入和代码实现【尚学堂·798资源网】
|____03_梯度下降和过拟合和归一化【尚学堂·798资源网】
|____04_逻辑回归详解和应用【尚学堂·798资源网】
|____05_分类器项目案例和神经网络算法【尚学堂·798资源网】
|____06_多分类、决策树分类、随机森林分类【尚学堂·798资源网】
|____07_分类评估、聚类【尚学堂·798资源网】
|____08_密度聚类、谱聚类【尚学堂·798资源网】
|____09_深度学习、TensorFlow安装和实现线性回归【尚学堂·798资源网】
|____1_何为机器学习.mp4
|____2_人工智能与机器学习关系.mp4
|____3_人工智能应用与价值.mp4
|____4_有监督机器学习训练流程.mp4
|____5_有监督机器学习训练流程.mp4
|____6_Python机器学习库Scikit-Learn介绍.mp4
|____7_理解线性与回归.mp4
|____10_TensorFlow深入、TensorBoard可视化【尚学堂·798资源网】
|____11_DNN深度神经网络手写图片识别【尚学堂·798资源网】
|____12_TensorBoard可视化【尚学堂·798资源网】
|____13_卷积神经网络、CNN识别图片【尚学堂·798资源网】
|____14_卷积神经网络深入、AlexNet模型实现【尚学堂·798资源网】
|____15_Keras深度学习框架【尚学堂·798资源网】
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|____尚学堂_798资源网_1573题1.0版.pdf
|____程序员修炼手册(电子版).url
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