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      人工智能與機器學習
      機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使計算機具有智能的根本途徑,其應用遍及人工智能的各個領域。學習機器學習與人工智能,就在麥子學院。
      25課程175天學習時長1250人正在學習
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      第一階段:Python數據分析與建模庫
      掌握Python數據處理必備庫,包括科學計算庫Numpy,數據分析處理庫pandas,可視化庫matplotlib和seaborn。全程代碼實例演示python數據分析常用操作與整體流程,快速入門人工智能與機器學習。

      Python快速入門

      Python是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言,語法簡潔而清晰,具有豐富和強大的類庫。本套python入門教程,為現目前國內最全面的Python基礎視頻教程之一,由麥子學院資深Python開發工程師錄制,主要圍繞Python編程實戰方方面面展開。

      預計學習時長:7天

      科學計算庫Numpy

      Numpy是一個基礎性的Python庫,為我們提供了常用的數值數組和函數,可用來存儲和處理大型矩陣。本套課程就詳細和大家介紹下Numpy的相關用法,希望能幫助大家快速掌握Numpy相關知識。

      預計學習時長:7天 已更新:21章

      數據分析處理庫Pandas

      pandas是一個流行的開源Python項目,它的名稱取panel data(面板數據,一個計量經濟學的術語)和Python data analysis(Python數據分析)的意思。本課程將詳細為大家介紹pandas在數據分析中的相關用法。

      預計學習時長:7天 已更新:23章

      可視化庫Matplotlib

      matplotlib是一個基于Numpy的繪圖庫,本課程將詳細為大家介紹可視化庫Matplotlib在人工智能領域的相關應用,希望可以幫助大家更好的掌握相關知識。

      預計學習時長:7天 已更新:20章

      Seaborn可視化庫

      seaborn是斯坦福大學出的一個非常好用的可視化包。為了控制matplotlib圖表的外觀,seaborn模塊自帶許多定制的主題和高級的接口。本套課程和大家介紹的主要是Seaborn可視化庫繪圖方法的演示,基于模板展示可視化效果。

      預計學習時長:7天 已更新:12章

      第二階段:機器學習經典算法
      機器學習經典算法講解,包括算法的數學原理推導,實例闡述其工作流程和參數對算法結果的影響以及應用領域,熟練掌握機器學習相關算法的應用,并將其更好用于人工智能的實現。

      DBSCAN聚類

      DBSCAN聚類

      預計學習時長:7天 已更新:3章

      貝葉斯算法

      本課程主要是貝葉斯算法原理講解,基于實例演示如何用貝葉斯算法完成實際的任務,希望幫助初學者更好理解貝葉斯算法。

      預計學習時長:7天 已更新:5章

      第三階段:機器學習案例實戰
      人工智能與機器學習案例實戰,基于真實數據集,從零開始,使用Python庫進行預處理與建模分析,將機器學習算法應用到真實的任務中。

      Kaggle競賽案例-泰坦尼克獲救預測

      Kaggle競賽案例——泰坦尼克獲救預測 Kaggle是由聯合創始人、首席執行官安東尼·高德布盧姆(Anthony Goldbloom)2010年在墨爾本創立的,主要為開發商和數據科學家提供舉辦機器學習競賽、托管數據庫、編寫和分享代碼的平臺。

      預計學習時長:7天 已更新:5章

      使用Python分析科比生涯數據

      本課程是機器學習實戰課程,為大家介紹的是使用Python分析科比生涯數據,以幫助大家更好的掌握相關機器學習理論知識,同時將理論應用于具體的實踐。

      預計學習時長:7天 已更新:3章

      案例實戰-信用卡欺詐檢測

      本課程為人工智能案例實戰課程,主要是使用前面學習的內容做信用卡欺詐檢測的實操,將理論應用于實戰,幫助大家更好掌握相關知識。

      預計學習時長:7天 已更新:10章

      Tensorflow框架

      TensorFlow,以下簡稱TF,是Google去年發布的機器學習平臺,發布以后由于其速度快,擴展性好,推廣速度還是蠻快的。江湖上流傳著Google的大戰略,Android占領了移動端,TF占領神經網絡提供AI服務,未來的趨勢恰好是語音圖像以及AI的時代,而Google IO上發布的Gbot似乎正是這一交叉領域的初步嘗試。

      預計學習時長:7天 已更新:10章

      KMEANS聚類

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      預計學習時長:7天 已更新:3章

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