開課吧《人工智能核心能力培養(yǎng)計(jì)劃》
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開課吧《人工智能核心能力培養(yǎng)計(jì)劃》 課程目錄
├──01-核心能力提升班商業(yè)智能方向第四期
| ├──1.1 商業(yè)智能與推薦系統(tǒng)
| ├──10.1 PageRank、圖論與推薦系統(tǒng)
| ├──11.1 Graph Embedding
| ├──12.1 Graph Convolution Networks
| ├──13.1 機(jī)器學(xué)習(xí)與啟發(fā)式算法
| ├──14.1 路徑規(guī)劃Project Lesson-14
| ├──2.1 挖掘數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則
| ├──3.1 常用機(jī)器學(xué)習(xí)模型
| ├──4.1 ALS算法與推薦系統(tǒng)
| ├──5.1 因子分解機(jī), libFM與基于鄰域的協(xié)同過濾
| ├──6.1 預(yù)測全家桶與機(jī)器學(xué)習(xí)神器
| ├──7.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)與移動推薦系統(tǒng)
| ├──8.1 時(shí)間序列分析
| └──9.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與預(yù)測
├──02-導(dǎo)師制名企實(shí)訓(xùn)班商業(yè)智能方向第四期
| ├──1.1 數(shù)據(jù)采集與實(shí)戰(zhàn)
| ├──10.1 智能供應(yīng)鏈
| ├──11.1 智能供應(yīng)鏈(二)
| ├──12.1 主題模型與文本表征
| ├──13.1 常見規(guī)劃問題2
| ├──14.1 Learning to Rank與Airbnb個(gè)性化推薦
| ├──15.1 邏輯回歸與采購決策
| ├──16.1 Prediction is all you Need
| ├──17.1 時(shí)間序列分析
| ├──18.1 時(shí)間序列實(shí)戰(zhàn)
| ├──19.1 資金流入流出預(yù)測
| ├──2.1 數(shù)據(jù)可視化及實(shí)戰(zhàn)
| ├──20.1 個(gè)性化推薦與金融數(shù)據(jù)分析
| ├──21.1 淘寶定向廣告演化與天貓用戶復(fù)購預(yù)測
| ├──22.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)與推薦系統(tǒng)
| ├──23.1 AlphaGo Zero實(shí)戰(zhàn)
| ├──3.1 推薦系統(tǒng)嚴(yán)眼中的你-用戶畫像
| ├──4.1 SVD矩陣分解與基于內(nèi)容的推薦
| ├──5.1 CTR預(yù)估算法與基于流行度的推薦
| ├──6.1 近似最近鄰查找與YouTube推薦系統(tǒng)
| ├──7.1 深度卷積網(wǎng)絡(luò)與實(shí)戰(zhàn)
| ├──8.1 時(shí)間序列實(shí)戰(zhàn)與分布式推薦系統(tǒng)
| └──9.1 模型融合與智能預(yù)測
├──05-數(shù)據(jù)分析與Python程序設(shè)計(jì)基礎(chǔ)
| ├──1.1 Python 數(shù)據(jù)智能編程基礎(chǔ)
| ├──2.1 Python 格式化數(shù)據(jù)處理 - Pandas
| ├──3.1 數(shù)據(jù)可視化
| ├──4.1 網(wǎng)絡(luò)信息分析
| ├──5.1 文本信息自動化處理
| ├──6.1 Python 辦公自動化
| ├──7.1 服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫與分布式系統(tǒng)
| ├──1.1 Python數(shù)據(jù)智能編程基礎(chǔ).mp4 338.46M
| ├──2.1 Python格式化數(shù)據(jù)處理-Pandas.mp4 367.38M
| ├──3.1 數(shù)據(jù)可視化.mp4 416.35M
| ├──4.1 網(wǎng)絡(luò)信息分析.mp4 453.19M
| ├──5.1 文本信息自動化處理.mp4 462.10M
| ├──6Python辦公自動化.mp4 493.62M
| └──7Python辦公自動化.mp4 569.04M
├──06-微軟九步AI學(xué)習(xí)法-人工智能核心知識強(qiáng)化課程
| ├──1.1 搜索樹,圖算法,深度優(yōu)化與廣度優(yōu)化,算法的時(shí)間復(fù)雜度
| ├──1.2 第一周作業(yè)講解
| ├──2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ),tensorflow和pytorch框架
| ├──3.1 深度卷積網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算機(jī)圖像
| ├──3.2 深度卷積網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算機(jī)圖像2
| ├──4.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),文本表征,詞向量初步,文本自動分類
| ├──5.1 Seq2Sequence,機(jī)器自動翻譯, Image Caption, Attention機(jī)制
| ├──6.1 貝葉斯,決策樹,隨機(jī)森林,SVM模型
| ├──7.1 加課:seq2seq的代碼及作業(yè)的講解
| ├──Git與版本控制、代碼風(fēng)格.mp4 391.63M
| ├──Seq2Sequence,機(jī)器自動翻譯,ImageCaption,Attention機(jī)制.mp4 416.28M
| ├──貝葉斯,決策樹,隨機(jī)森林,SVM模型.mp4 552.22M
| ├──第一周作業(yè)講解.mp4 342.70M
| ├──加課:seq2seq的代碼及作業(yè)的講解.mp4 505.84M
| ├──深度卷積網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算機(jī)圖像.mp4 320.09M
| ├──深度卷積網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算機(jī)圖像2.mp4 424.85M
| ├──神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ),tensorflow和pytorch框架.mp4 380.20M
| ├──搜索樹,圖算法,深度優(yōu)化與廣度優(yōu)化,算法的時(shí)間復(fù)雜度.mp4 514.82M
| └──循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),文本表征,詞向量初步,文本自動分類.mp4 560.99M
├──07-0基礎(chǔ) Python 入門
| ├──1.1 Python 基礎(chǔ)入門
| ├──2.1 Python 編程入門
| ├──3.1 常用模塊-numpy
| ├──4.1 常用模塊-pandas
| ├──5.1 數(shù)據(jù)可視化
| ├──6.1 Python 辦公自動化
| ├──python-1-Python基礎(chǔ)入門.mp4 390.37M
| ├──python-2-Python編程入門.mp4 577.79M
| ├──python-3-常用模塊-numpy.mp4 670.98M
| ├──python-4-常用模塊-pandas.mp4 405.88M
| ├──python-5-數(shù)據(jù)可視化.mp4 374.88M
| └──python-6-Python辦公自動化.mp4 493.62M
├──08-深度學(xué)習(xí)框架選修課
| ├──1.1 tensorflow基礎(chǔ)知識以及高級api keras
| ├──2.1 搭建模型和進(jìn)階操作
| ├──3.1 tensorflow實(shí)踐項(xiàng)目“大雜燴”
| ├──4.1 pytorch基礎(chǔ)知識
| ├──5.1 pytorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建
| ├──pytorch基礎(chǔ)知識.mp4 356.77M
| ├──pytorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建.mp4 420.56M
| ├──tensorflow基礎(chǔ)知識以及高級apikeras.mp4 415.90M
| ├──tensorflow實(shí)踐項(xiàng)目“大雜燴”.mp4 560.89M
| └──搭建模型和進(jìn)階操作.mp4 533.56M
├──09-人工智能基礎(chǔ)能力提升課
| └──09-人工智能基礎(chǔ)能力提升課
├──10-公開課
| └──公開課-AI算法工程師被裁的原因是什么?-20210127.mp4 556.05M
└──試看
| └──1-商業(yè)智能與推薦系統(tǒng).mp4 658.42M
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