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机器学习 英文版 人工智能 AI

机器学习 英文版 人工智能 AI 想学习机器学习的不妨下去看看
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【决胜AI】人工智能与深度学习实战课程(深度学习 机器学习 人工智能 python 数据分析 数据挖掘 Tensorflow Caffe)

课程共52讲,分162小节,代码课件文档都有 课程大纲: 第1讲-深度学习概述与挑战 第2讲-图像分类基本原理 第3讲-深度学习必备基础知识点 第4讲-神经网络反向传播原理 第5讲-神经网络整体架构 第6讲-神经网络案例实战图像分类任务 第7讲-卷积神经网络基本原理 第8讲-卷积参数详解 第9讲-卷积神经网络案例实战 第10讲-经典网络架构分析 第11讲- 分类与回归任务 第12讲- 三代物体检测算法分析 第13讲-数据增强策略 第14讲-TransferLearning 第15讲-网络架构设计 第16讲- 深度学习框架Caffe网络结构配置 第17讲-Caffe制作数据源 第18讲- Caffe框架使用技巧 第19讲-Caffe框架常用工具 第20讲-深度学习项目实战人脸检测 第21讲-人脸正负样本数据源制作 第22讲-人脸检测网络架构配置 第23讲-人脸检测代码实战 第24讲-人脸检测项目总结与改进分析 第25讲-人脸关键点定位项目实战 第26讲-人脸关键点定位网络模型 第27讲- 人脸关键点定位构建级联网络 第28讲-人脸关键点定位测试效果与分析 第29讲-Tensorflow框架实战 第30讲-Tensorflow构建回归模型 第31讲-Tensorflow构建神经网络模型 第32讲- Tensorflow深度学习模型 第33讲-Tensorflow加载模型 第34讲-Tensorflow打造RNN网络模型 第35讲-Tensorflow项目实战验证识别 第36讲- Tensorflow项目实战-垃圾邮件分类 第37讲-Tensorflow配置识别网络模型 第38讲- Tensorflow实现训练模块 第39讲-项目实战图像风格转换 第40讲-特征提取网络定义 第41讲-生成网络结构定义 第42讲-实现风格转换训练模块 第43讲-强化学习基础 第44讲-值迭代求解 第45讲-QLearning算法原理 第46讲-DQN网络架构 第47讲-项目实战DQN网络让AI自己玩游戏 第48讲-实现DQN强化学习 第49讲-项目实战对抗生成网络 第50讲-GAN网络实例 第51讲-基于卷积神经网络的GAN 第52讲-DCGAN网络实战

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高盛人工智能报告(英文原版)

2016年低发布 关于人工智能的介绍 未来趋势 人工智能的定义,神经网络的定义,价值创造的主要驱动力,主要影响,中国人工智能现状,行业应用,列举各大公司在相关方面的研究进展

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Artificial intelligence 人工智能的全面介绍(英文原版)

该书可作为人工智能一本不错的入门书。分6个部分 Part 1 Introduction to artificial intelligence Part 2 Search Part 3 Logic Part 4 Machine learning Part 5 Planning Part 6 Advanced topics 共计21章。

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终极算法:机器学习人工智能如何重塑世界 英文原版 高清完整.pdf

机器学习已经快成为一种“刻奇”了,之所以这么说,不只是因为其在我们生活中的各个领域内都迁移默会的塑形着我们的生活与认知,更因为有太多的人对机器学习大数据一窍不通,却仍随着潮流,不得不在自己的PPT上加上大数据,仿佛这是一道魔咒,而《The master algorithm》 这本书,则是解码这道魔咒的明镜。这本书中,没有公式与代码,有的只是对机器学习中的算法本质一针见血的点破,有的只是依据这些算法 而编出的日常生活中的故事,是对机器学习中核心算法的概念化的模型。一言以概之,这是一本所有有高中数学水平且无计算机背景的读者都能够读懂的科普书。如果你不想对控制着我们衣食住行方方面面的机器学习算法一无所知,那么这本书是你必读的书。目前该书没有中文版。 下面的话,是针对那些多少有一些专业的背景读者。这些读者看了这本书,可以跳着看,透过作者的行文脉络,机器学习的从业者可以看出他们常用的算法隐藏在数学背后的逻辑引擎。而书的名字,则显示着作者试图在机器学习的各个流派间进行整合,最终提出机器学习里的“牛顿三定律”的理想。作者在这本书里,介绍了当前常用的算法的发展历程,这些算法包括决策树,遗传算法,神经网络,朴素贝叶斯及贝叶斯网络,隐式马尔可夫链,K最近邻及支持向量机,作者还介绍了无监督学习的算法。在介绍算法时,作者还介绍了机器学习里最大的两个阻碍,过拟合及维度灾难。

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python人工智能AI深度学习全套课程(视频+ppt+代码)

【更多关于《深度学习》资料,加qq群:851916415领取!】 01、 python数据分析与机器学习实战 02、深度学习入门视频课程(上篇) 03、深度学习入门视频课程(下篇2017-1106更新完毕) 04、深度学习框架 Tensorflow案例实战视频课程(2017-11-06更新完毕) 05、深度学习框架cafe使用案例视频课程 06、深度学习项目实战视频课程-人脸检测 07、深度学习项目实战关键点定位视频教程(2017-11-14更新完毕) 08、自然语言处理Word2Vec视频教程(2017-11-15更新完毕) 09、决胜A-强化学习实战系列视频课程 10、Tensorflow项目实战视频课程文本分类 11、深度学习项目实战视频课程 StyleTransferi(基于 Tensorflow)(2017-11-18更新完毕) 12、深度学习顶级论文篁法详解视频课程 13、深度学习实战项目-利用RNN与LSTM网络原理进行唐诗生成视频课程 14、对抗生成网络 15、深度学习项目实战视频课程-Seq2Seq序列生模型 16、机器学习-推荐系统 17、机器学习经典案例

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大数据和AI策略——面向投资的机器学习和另类数据方法

JP摩根280页英文研究报告:大数据和AI策略——面向投资的机器学习和另类数据方法 Big Data and AI Strategies

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伯克利大学AI人工智能英文论文

人工智能 伯克利大学计算机科学与技术学院 项目介绍 论文

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Deep Learning 圣经

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七月在线人工智能视频课程(百度网盘)

11套课程。1 Python课程2 数学课程3 算法和刷题课程4 深度学习课程5 机器学习6 数据挖掘课程7 量化交易课程8 NLP课程9 CV_计算机视觉课程10 Kaggle课程11 面试课程

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一张图向你介绍清楚人工智能机器学习、神经网络、深度学习、TensorFlow的概念区分。

这张图为总结的概念识别。现在网络媒体总是混淆概念。为大家普及解释下。 一张图向你介绍清楚人工智能、机器学习、神经网络、深度学习、TensorFlow的概念区分。

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大数据时代的算法:机器学习人工智能及其典型实例

大数据时代的算法:机器学习、人工智能及其典型实例

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AI人工智能顶级实战工程师学习规划与内容

AI人工智能顶级实战工程师学习规划与内容实战项目与学习计划

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深度学习 人工智能算法,机器学习奠基之作,AI圣经

AI圣经 Deep Learning中文版 长期位居美国ya马逊人工智能和机器学习类图书榜首 深度学习领域奠基性的经典畅销书 特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外众多专家推荐 作者:[美]Ian Goodfellow(伊恩·古德费洛)、[加]Yoshua Bengio(约书亚·本吉奥)、[加]Aaron Courville(亚伦·库维尔) 都是免费找的,干嘛要那么多资源分。这帮人真贪心。可惜csdn里没有免费选项

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快速入门人工智能,只须4本书,从小白到机器学习再到深度学习

四本书快速入门人工智能,从小白到机器学习再到深度学习 机器学习中的数学 机器学习基础教程-迷你书 机器学习〔中文版〕 深度学习基础教程(UFLDL教程)

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Unity开发人工智能坦克大战项目源码

用人工智能开发的坦克大战,使用神经网络和遗传算法让坦克的AI自我进化

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深度学习 人工智能算法,机器学习奠基之作,AI圣经 扫描版[PDF] 带标签

AI圣经 Deep Learning中文版 长期位居美国ya马逊人工智能和机器学习类图书榜首 深度学习领域奠基性的经典畅销书 特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外众多专家推荐 内容介绍: 《深度学习》由全球知名的三位专家IanGoodfellow、YoshuaBengio和AaronCourville撰写,是深度学习领域奠基性的经典教材。全书的内容包括3个部分:第1部分介绍基本的数学工具和机器学习的概念,它们是深度学习的预备知识;第2部分系统深入地讲解现今已成熟的深度学习方法和技术;第3部分讨论某些具有前瞻性的方向和想法,它们被公认为是深度学习未来的研究重点。

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人工智能领域顶级期刊和会议

重要的学术手册,人工智能领域顶级期刊和会议,各类期刊和会议的排名和去年的排名差不多,以供大家参考

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netcore在人工智能应用实战

就目前技术发展而言,人工智能以机器学习、数据挖掘为两大技术核心,两者技术范畴上有所交叉。 在机器学习与数据挖掘的技术之上,实现了目前市场上最常见的三大技术应用,即计算机视觉、智能语音技术和自然语言处理。本篇内容讲解了dotnet在人工智能方面的应用

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人工智能书籍合集

含有《人工智能基础》,《人工智能导论》,《高级人工智能》《机器学习与数据挖掘方法和应用》等十几本人工智能学习书籍。 最后感谢 firstfly007大神的分享。

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spring mvc+mybatis+mysql+maven+bootstrap 整合实现增删查改简单实例.zip

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