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人工智能(Artificial Intelligence)

人工智能( Ai ),就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之一。

虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电脑能产生”自我”的意识。在人类和大量现成数据的帮助下,电脑可以表现的十分强大,但是离开了这两者,它甚至都不能分辨一个具体的事物。

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自 2006 年以来,机器学习领域,取得了突破性的进展,至于使用技术手段,不仅仅依赖于云计算对大数据的并行处理能力,而且依赖于算法。这个算法就是Deep Learning。借助于Deep Learning算法,人类终于找到了如何处理”抽象概念”这个难题的方法。

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1、人工智能入门

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2、线性回归深入和代码实现

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3、梯度下降和过拟合和归一化

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4、逻辑回归详解和应用

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5、分类器项目案例和神经网络算法

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6、多分类

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7、分类评估-聚类

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8、密度聚类-谱聚类

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9、深度学习-TensorFlow安装和实现线性回归

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10、TensorFlow深入-TensorBoard可视化

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11、DNN深度神经网络手写图片识别

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12、TensorBoard可视化

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13、卷积神经网络-CNN识别图片

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14、卷积神经网络深入-AlexNet模型实现

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15、Keras深度学习框架

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