人工智能实战与应用课程

  • 发布时间:
    2025-03-01 09:40:49
  • 文件大小:
    共计 654 个文件,合计:40.14GB
  • 资源来源:
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资源列表
人工智能实战与应用课程。本课程通过系统化讲授与实践,带领大家深入系统地掌握人工智能技术的应用,包括但不限于图像识别、python、迁移学习、高等数学等等。
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人工智能实战与应用课程40.14GB
1.高等数学—元素和极限816.74MB
2.高等数学—两个重要的极限定理261.29MB
3.高等数学—导数564.97MB
4.高等数学—泰勒展开327.39MB
5.高等数学—偏导数234.45MB
6.高等数学—积分261.04MB
7.高等数学—正态分布311.36MB
8.线性代数—线性空间和线性变换889.97MB
9.线性代数—矩阵、等价类和行列式938.83MB
10.线性代数—特征值与特征向量784.73MB
11.Python基础课程(上)673.32MB
12.Python基础课程(下)592.31MB
13.Python操作数据库、 Python爬虫1.24GB
14.Python进阶(上)706.58MB
15.Python进阶(下)422.21MB
16.人工智能如何改变我们的未来生活434.95MB
17.人工智能简史450.45MB
18.让神经网络看懂图象580.06MB
19.模拟人类大脑:神经网络的故事420.69MB
20.预测简史755.64MB
21.模拟人类思维的机器学习工具431.42MB
22.让神经网络听懂故事633.59MB
23让机器来思考之强化学习简介578.2MB
24.贝叶斯理论785.8MB
25.朴素贝叶斯和最大似然估计746.78MB
26.机器学习引入257.77MB
27.分类问题250.67MB
28.KNN算法165.97MB
29.机器学习背后的数学(上)396.07MB
30.机器学习背后的数学(下)372.92MB
31.加入概率更健康之逻辑斯蒂回归442.11MB
32.模拟人类理性的决策树412.68MB
33.集群模型161.28MB
34.PCA189.52MB
35.升维大法之神经网络209.59MB
36.升维大法之SVM263.37MB
37.多层感知机DNN113.44MB
38.梯度下降法148.89MB
39.BP算法118.97MB
40.卷积神经网络298.33MB
41.PyTorch(上)580.03MB
42.PyTorch(下)543.93MB
N进化204.43MB
44.BatchNormalization105.12MB
45.Resnet残差网络616.75MB
46.图像识别综述185.23MB
47.迁移学习682.39MB
48.对抗网络197.46MB
49.时间序列分析693.02MB
50.RNN531.36MB
51.RNN实战642.95MB
52.RNN时间序列预测403.44MB
53.RNN深度理解259.38MB
54.课程总结109.84MB
55.强化学习(上)535.35MB
56.强化学习(下)654.63MB
57.Value Iteration Networks124.62MB
58.计算机视觉深度学习入门目的篇2.03GB
59.计算机视觉深度学习入门结构篇3.77GB
60.计算机视觉深度学习入门优化篇2.02GB
61.计算机视觉深度学习入门数据篇1.03GB
62.计算机视觉深度学习入门工具篇767.1MB
63.Scikit-Learn483.11MB
64.数据呈现基础334.43MB
65.数据呈现进阶991.45MB
66.监督学习-回归569.73MB
67.监督学习-分类785.43MB
68.自然语言处理导入801.9MB
69.人工智能金融应用445.19MB
70.人工智能与设计392.38MB
71.第四范式分享301.42MB
72.个性化推荐算法422.09MB
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