Al深度学习之自然语言处理顶级实战课程 (15.6 G)
课程文件目录:章节1:NLP和深度学习发展概况和最新动态1.NLP历史现在及为什么需要学习NLP技术.mp42.NLP实现机器学习,聊天机器人,情感分析和语义搜索.mp4章节2:NLP与PYTHON编..
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本套课程基于大数据体系构建数据仓库,课程官方售价299元,课程视频大小共计9.3G。课程先对数据仓库基础理论和大数据技术平台进行讲解,然后讲解数据采集与同步,然后讲解数据质量的把控,接着讲解数据仓库如..
本套课程机器学习项目课:基础与搭建项目视频课程,手把手带你搭建一个推荐系统,由来自硅谷的冯沁原老师主讲,课程分为理论课和项目实战课文件大小共计6.8G。课程的目标不是涵盖尽可能多的理论概念,而是讲授最..
本套课程机器学习高阶训练营,课程官方售价21998元,课程面向已经从事AI行业的工程师、研究员、科学家以及深耕AI领域的硕士、博士生,目前从事AI工作具备良好的Python编程能力具备一定机器学习基础..
计算机视觉-物体检测-通用解决框架Mask-Rcnn实战课程旨在帮助同学们快速掌握物体检测领域当下主流解决方案与网络框架构建原理,基于开源项目解读其应用领域与使用方法。通过debug方式,详细解读项目..
OpenCV实现图像处理,QT实现硬件层封装。本专题基于QT和OpenCV,分别在Android和PI上实现视频采集和图像处理。注重软件框架的实现,以实战化,讲例子的方式,使研发者快速形成开发一个完整..
课程文件目录:第1节黑马头条-框架介绍01_黑马头条推荐架构与业务流.mp402_开发环境介绍.mp403_业务数据介绍.mp404_数据库迁移介绍.mp405_数据库迁移案例.mp406_迁移脚本定..
本套课程机器学习与电影推荐系统实战教程,原IBM中国开发实验室(CDL)技术负责人Sundy主讲,共66节视频教程,包含课程资料源码等,文章底部附下载地址。该课程通过理论和实际的紧密结合,目的是为了让..
OpenCV+TensorFlow入门人工智能图像处理带源码课程目录。OpenCV+TensorFlow入门人工智能图像处理带源码视频截图课程文件目录:├─第1章课程导学│└─1-1计算机视觉导学.m..
本套课程2020深度之眼全球AI比赛实战训练营,由怀明老师主讲,课程分为基于卷积神经网络的表情识别(CV方向)、Kaggle:房价预测、Kaggle:预测未来销售,分为6周课程,文件大小共计4.3G。..
NLP(全称NaturalLanguageProcessing,即自然语言处理)被誉为“人工智能皇冠上的明珠”,它在电商、翻译、金融、智能硬件、医疗等各个行业已经有了越来越广泛的应用。很多人认为,NL..
AI前奏必备-数据结构【C语言版】课程文件目录:├─数据结构第01章│├─1.01数据结构的前世今生.mp4│├─1.02数据结构的基本概念.mp4│├─1.03逻辑与物理结构.mp4│└─1.04小..
本套课程Opencv计算机视觉实战(Python版),课程官方售价298元,由唐宇迪老师主讲,课程旨在帮助大家快速掌握机器视觉领域必备知识点原理及其在Opencv中的使用方法,适合人工智能与计算机视觉..
本套课程来自小象学院:《自然语言处理》第二期,课程官方售价699元,由秦曾昌老师主讲,共22个章节,包含课程视频与源码资料。语言是人类区别其他动物的本质特性,只有人类能够用语言表达自己的想法。用自然语..
人工智能很火,机器学习很热,很多同学想去学习,但不知如何下手?网上教程很多,上来就学习模型,使用框架,绕来绕去,理解不了底层原理?机器学习算法推理,大量公式和高等数学让人崩溃,一不小心从入门到放弃?本..
本套课程来自CSDN学院由培训机构讲师唐宇迪老师主讲:深度学习框架-PyTorch实战,课程官方售价398元,专注于机器学习与计算机视觉领域,深度学习领域一线实战讲师唐宇迪主讲,用最通俗易懂的语言教生..
本套课程深度学习项目实战视频课程-对抗生成网络:课程官方售价89元,由唐宇迪老师主讲,人工智能与数据科学正在改变我们的世界,出行是的智能导航系统、各种智能化的娱乐设施、银行,电力,互联网等更大行业都在..
第1章课程导学第2章基础知识第3章循环神经网络(RNN与LSTM)第4章NLP基础第5章文本处理方法第6章实战之聊天语料处理第7章聊天机器人原理第8章聊天机器人训练-TensorFlow的模型前期处理..
《深度学习实战班》视频培训课程,全套共144集,课程讲解的内容包括:层感知机DNN、梯度下降法、BP算法、卷积神经网络、PyTorch、时间序列分析、RNN理论、RNN实战。。。本《深度学习实战班》视..
《机器学习原理与应用入门》教学视频课程,全套共79集,课程从什么是机器学习、机器学习的原理、机器学习的引入以及机器学习可以解决哪些问题等入门理论知识讲起,再到机器学习背后的数学、加入概率更健康之逻辑斯..