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人工智能全套視頻教程震撼發(fā)布,轉型年薪高工程師!

來源:尚學堂      閱讀數(shù):6571

這幾天第五屆世界互聯(lián)網大會正在浙江烏鎮(zhèn)火熱召開,全球互聯(lián)網科技巨頭共聚一堂。

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11月8日,第五屆世界互聯(lián)網大會分論壇“人工智能:融合發(fā)展新機遇”舉行,眾多人工智能領域大大咖齊聚,共同討論人工智能發(fā)展的新路徑。

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“很有可能未來這幾年會迎來中國人工智能發(fā)展的高峰階段?!卑俣裙緞?chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏說。

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中國工程院院士、浪潮集團首席科學家王恩東則預測了AI(人工智能)發(fā)展的三個趨勢:第一是創(chuàng)新速度是AI發(fā)展的核心競爭力;第二是AI產業(yè)化在快速發(fā)展;第三是產業(yè)AI化。

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“人工智能”已經成為當下最熱的詞,它幾乎覆蓋到互聯(lián)網、教育、家居、交通等等生活的各個領域。中國近年來人工智能技術創(chuàng)新日益活躍,產業(yè)規(guī)模逐步壯大,應用領域不斷拓展,取得階段性的成效。

人工智能如此火熱,它的薪資和前景也是一片光明:

根據(jù)科技招聘網站100offer.com的數(shù)據(jù),在中國,從事人工智能工作的優(yōu)秀畢業(yè)生可以獲得年薪30萬元人民幣至60萬元人民幣,而擁有3到5年工作經驗的團隊領導年薪輕松超過150萬元。這些工作很多都在北京或深圳。

尚學堂發(fā)布1901期人工智能全套視頻教程,由尚學堂人工智能學院研發(fā),從入門到高級,整合人工智能核心技能知識點,為想要繼續(xù)深造進入人工智能領域的同學提供一套完整的知識體系。

 

《尚學堂1901期人工智能全套教程》

1. 人工智能入門

01 何為機器學習

02 人工智能與機器學習關系

03 人工智能應用與價值

04 有監(jiān)督機器學習訓練流程

05 有監(jiān)督機器學習訓練流程

06Python機器學習庫Scikit-Learn介紹

07 理解線性與回歸

2. 線性回歸和代碼實現(xiàn)

01 機器學習是什么(new)

02 怎么做線性回歸(new)

03理解回歸最大似然函數(shù)(new)

04應用正太分布概率密度函數(shù)對數(shù)總似然(new)

05推導出損失函數(shù)推導出解析解(new)

06代碼實現(xiàn)解析解的方式求解梯度下降法的開始

3. 梯度下降和過擬合和歸一化

01 梯度下降法思路導函數(shù)有什么用

02 推導線性回歸損失函數(shù)導函數(shù)以及代碼實現(xiàn)批量梯度下降

03 隨機梯度下降及代碼實現(xiàn)mini-batchGD調整學習率

04 梯度下降做歸一化的必要性

05 最大值最小值歸一化sklearn官網介紹防止過擬合W越少越小

06 過擬合的總結

07 嶺回歸以及代碼調用

4. 邏輯回歸詳解和應用

01 LassoElasticNetPolynomialFeatures

02 多項式回歸代碼保險案例數(shù)據(jù)說明

03 相關系數(shù)邏輯回歸介紹

04 邏輯回歸的損失函數(shù)交叉熵邏輯回歸對比多元線性回歸

05 邏輯回歸sklearn處理鳶尾花數(shù)據(jù)集

06 邏輯回歸多分類轉成多個二分類詳解

5. 分類器項目案例和神經網絡算法

01 理解維度音樂分類器數(shù)據(jù)介紹

02 傅里葉變化原理傅里葉代碼應用傅里葉優(yōu)缺點

03 邏輯回歸訓練音樂分類器代碼測試代碼

04 人工神經網絡開始

05 神經網絡隱藏層的必要性

06 神經網絡案例sklearnconcrete

6. 多分類、決策樹、隨機森林分類

01機器學習有監(jiān)督無監(jiān)督

02 邏輯回歸多分類圖示理解邏輯回歸和Softmax區(qū)別

03Softmax圖示詳解梯度下降法整體調參

04 評估指標K折交叉驗證

05 決策樹介紹

06 隨機森林優(yōu)缺點對比邏輯回歸剪枝

07 決策樹隨機森林sklearn代碼調用

7. 分類評估、聚類

01機器學習有監(jiān)督無監(jiān)督

02邏輯回歸多分類圖示理解邏輯回歸和Softmax區(qū)別

03Softmax圖示詳解梯度下降法整體調參

04評估指標K折交叉驗證

04 決策樹介紹

05 隨機森林優(yōu)缺點對比邏輯回歸剪枝

06 決策樹隨機森林sklearn代碼調用

8. 密度聚類、譜聚類

01 聚類的評估m(xù)etrics代碼

02 密度聚類代碼實現(xiàn)

03 譜聚類

9. 深度學習TensorFlow安裝和實現(xiàn)線性回歸

01pip安裝源設置

02TensorFlow介紹與安裝

03TensorFlow CUDA GPU安裝說明TF使用介紹

04TensorFlow代碼初始解析解多元線性回歸實現(xiàn)

05tensorflow來代碼實現(xiàn)線性回歸梯度下降優(yōu)化

10. TensorFlow深入

01 placeholder代碼詳解TF構建Softmax回歸計算圖

02 TF對Softmax回歸訓練評估代碼實現(xiàn)

03 TF的模型持久化重新加載

04 模塊化

11. DNN深度神經網絡手寫圖片識別

01 深度學習DNN是什么

02 TF訓練2層DNN來進行手寫數(shù)字識別

12. TensorBoard可視化

01 TensorBoard代碼

02 TensorBoard啟動以及頁面

13. 卷積神經網絡-CNN識別圖片

01 卷積1個通道的計算垂直水平fiter圖片

02 圖釋對比原始圖片和卷積FeatureMap

03 三通道卷積池化層的意思

04 CNN架構圖LeNet5架構

04 決策樹介紹05TF使用CNN來做Cifar10數(shù)據(jù)集分類任務

14. 卷積神經網絡深入-AlexNet模型實現(xiàn)

01解決梯度消失的三個思路

02反向傳播計算W對應的梯度

03AlexNet五層卷積benchmark代碼實現(xiàn)

15. Keras深度學習框架

01Keras開篇

02Keras構建模型Keras使用MNIST數(shù)據(jù)集訓練CNN

03Keras調用VGG16來訓練

04深度學習更種優(yōu)化算法

 

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    每個階段的課程視頻可下載。

 

 

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