数学分析基础
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下一节课程: 线性代数与概率论基础
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人工智能从基础到实战(尚硅谷)
难度:初级
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第1章 人工智能入门
行业背景
必备的背景知识
发展历史及现状
第2章 人工智能数学基础
数学分析基础
线性代数与概率论基础
机器学习基本知识
线性回归模型
线性回归习题和总结
第3章 人工智能模型与算法
Logistic回归模型与练习
决策树ID3-C4.5算法
随机森林与梯度提升
第4章 深度学习与Tensorflow框架
深度学习背景及简介
深度神经网络基础及DNN简介
Tensorflow框架简介
Tensorflow入门示例讲解
第5章 卷积神经网络
卷积神经网络
卷积神经网络代码讲解
第6章 Word Embedding模型与循环神经网络
Word Embedding模型
循环神经网络(1)
循环神经网络(2)-lstm
循环神经网络应用
第7章 聊天机器人实战
聊天机器人实战
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