标签云
map[sub_class:53 text:适合无编程基础但想学Python的同学学习。本课程完全零基础入门;Python作为人工智能的主要研究语言,学会Python至关重要,本套专题就是解决同学们人工智能学习中Python语言的问题。 专题包括Numpy、Pandas以及Matplot的讲解。 这三个模块是人工智能研究中常用的模块。 top:0 is_series:1 createtime:2018-07-11 19:33:06 author: cover:20180711/1531308762092175671_622x300.jpeg tags: <a href="/Video/Tags/Python编程">Python编程</a> <a href="/Video/Tags/人工智能基础课程">人工智能基础课程</a> <a href="/Video/Tags/人工智能">人工智能</a> title:基于Python的人工智能基础课程 class:53 display:1 seo_title:基于Python的人工智能基础课程 praise:11 view:3938 length:0 create_time:2018-07-11 19:33:06 user_id:4 name:机器学习 comment:5 id:90 video_code: size: collect:6 source: modify_time:2018-11-26 12:18:29 SeriesCount:30 nickname:宽客在线 attachment:]
map[id:87 top:0 display:1 tags: <a href="/Video/Tags/科学">科学</a> <a href="/Video/Tags/机器学习教育视频">机器学习教育视频</a> <a href="/Video/Tags/人工智能">人工智能</a> sub_class:53 user_id:4 name:机器学习 seo_title:斯坦福大学公开课---机器学习课程 author:Andrew Ng cover:20180710/1531215111245408133_622x300.jpeg view:2749 create_time:2018-07-10 17:32:00 comment:10 title:斯坦福大学公开课 - 机器学习课程 length:0 attachment: video_code: is_series:1 collect:8 source:斯坦福大学 modify_time:2018-11-26 12:16:17 nickname:宽客在线 class:53 text:人工智能的发展到已经进入了一个瓶颈期。近年来各个研究方向都没有太大的突破。真正意义上人工智能的实现目前还没有任何曙光。但是,机器学习无疑是最有希望实现这个目标的方向之一。斯坦福大学的“Stanford Engineering Everywhere ”免费提供学校里最受欢迎的工科课程,给全世界的学生和教育工作者。得益于这个项目,我们有机会和全世界站在同一个数量级的知识起跑线上。 size: praise:14 SeriesCount:20 createtime:2018-07-10 17:32:00]
map[view:3418 attachment: video_code: source:小象学院 cover:20180625/1529910471783606763_622x300.jpeg length:0 title:机器学习 - 升级版 IV class:53 create_time:2018-06-25 15:11:14 id:37 is_series:1 tags: <a href="/Video/Tags/EM算法">EM算法</a> <a href="/Video/Tags/HMM">HMM</a> <a href="/Video/Tags/回归实践">回归实践</a> <a href="/Video/Tags/实战学习">实战学习</a> text:增加网络爬虫的原理和编写,从获取数据开始,重视将实践问题转换成实际模型的能力,分享工作中的实际案例或Kaggle案例:广告销量分析、环境数据异常检测和分析、数字图像手写体识别、Titanic乘客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据主题分析、中文分词、股票数据特征分析等。强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用,掌握机器学习根本。阐述机器学习原理,提供配套源码和数据;确保“懂推导,会实现。删去过于晦涩的公式推导,代之以直观解释,增强感性理解。 display:1 seo_title:机器学习---升级版-IV author:邹博 sub_class:53 modify_time:2018-11-23 12:18:56 name:机器学习 SeriesCount:24 collect:4 size: nickname:宽客在线 praise:8 comment:4 top:0 user_id:4 createtime:2018-06-25 15:11:14]
map[class:53 display:1 name:机器学习 is_series:1 collect:3 cover:20180623/1529720349930193638_622x300.png length:0 attachment: video_code: view:1909 create_time:2018-06-23 10:19:10 title:牛津大学公开课 - 深度学习NLP(英文) seo_title:牛津大学公开课---深度学习NLP(英文) source:牛津大学 modify_time:2018-11-23 12:06:07 id:24 author: sub_class:53 tags: <a href="/Video/Tags/深度学习NLP">深度学习NLP</a> <a href="/Video/Tags/牛津大学">牛津大学</a> <a href="/Video/Tags/AI">AI</a> createtime:2018-06-23 10:19:10 text:大数据文摘重磅推出牛津大学深度学习与自然语言处理课程(Deep NLP); 这门课主要讲授近 2-3 年深度学习(主要是神经网络)在自然语言处理方面的最新发展,如,用循环神经网络 RNN 分析和生成语音及文本。课程从相关机器学习模型的数学原理和最优算法讲起,将会讲到神经网络在 NLP 中的一系列应用,包括潜在语义分析、语音到文字的转录、语言翻译以及问答。同时也会讲到这些模型在 CPU 和 GPU 上的实现。 praise:5 comment:3 SeriesCount:14 nickname:宽客在线 size: top:0 user_id:4]
map[author: sub_class:53 collect:8 title:自然语言处理 display:1 createtime:2018-06-21 16:25:26 is_series:1 comment:6 name:机器学习 cover:20180621/1529569376383172515_622x300.jpeg text:自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此,这一领域的研究将涉及自然语言,即人们日常使用的语言,所以它与语言学的研究有着密切的联系,但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言,而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统,特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。 user_id:4 source: length:0 modify_time:2018-11-22 12:08:56 SeriesCount:7 tags: <a href="/Video/Tags/自然语言处理">自然语言处理</a> <a href="/Video/Tags/计算机科学">计算机科学</a> <a href="/Video/Tags/人工智能">人工智能</a> id:3 seo_title:自然语言处理 top:0 praise:11 video_code: size: create_time:2018-06-21 16:25:26 nickname:宽客在线 class:53 view:1428 attachment:]
Card image cap
基于Python的人工智能基础课程

适合无编程基础但想学Python的同学学习。本课程完全零基础入门;Python作为人工智能的主要研究语言,学会Python至关重要,本套专题就是解决同学们人工智能学习中Python语言的问题。 专题包括Numpy、Pandas以及Matplot的讲解。 这三个模块是人工智能研究中常用的模块。

Card image cap
斯坦福大学公开课 - 机器学习课程

人工智能的发展到已经进入了一个瓶颈期。近年来各个研究方向都没有太大的突破。真正意义上人工智能的实现目前还没有任何曙光。但是,机器学习无疑是最有希望实现这个目标的方向之一。斯坦福大学的“Stanford Engineering Everywhere ”免费提供学校里最受欢迎的工科课程,给全世界的学生和教育工作者。得益于这个项目,我们有机会和全世界站在同一个数量级的知识起跑线上。

Card image cap
机器学习 - 升级版 IV

增加网络爬虫的原理和编写,从获取数据开始,重视将实践问题转换成实际模型的能力,分享工作中的实际案例或Kaggle案例:广告销量分析、环境数据异常检测和分析、数字图像手写体识别、Titanic乘客存活率预测、用户-电影推荐、真实新闻组数据主题分析、中文分词、股票数据特征分析等。强化矩阵运算、概率论、数理统计的知识运用,掌握机器学习根本。阐述机器学习原理,提供配套源码和数据;确保“懂推导,会实现。删去过于晦涩的公式推导,代之以直观解释,增强

Card image cap
牛津大学公开课 - 深度学习NLP(英文)

大数据文摘重磅推出牛津大学深度学习与自然语言处理课程(Deep NLP); 这门课主要讲授近 2-3 年深度学习(主要是神经网络)在自然语言处理方面的最新发展,如,用循环神经网络 RNN 分析和生成语音及文本。课程从相关机器学习模型的数学原理和最优算法讲起,将会讲到神经网络在 NLP 中的一系列应用,包括潜在语义分析、语音到文字的转录、语言翻译以及问答。同时也会讲到这些模型在 CPU 和 GPU 上的实现。

Card image cap
自然语言处理

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此,这一领域的研究将涉及自然语言,即人们日常使用的语言,所以它与语言学的研究有着密切的联系,但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言,而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统,特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。

Copyright © 2017 宽客在线 京ICP备15046776号