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人工智能之机器学习/深度编程
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课程大纲

学员热评

机器学习是计算机科学中非常热门的一个研究领域，它试图在非特定编程条件下，让计算机从输入数据中自行学习规则，输出人们期望的结果，学习技术为我们带来自动驾驶汽车、围棋智能AlphaGo、实用的语音识别及翻译工具、智能推荐算法等。在本课程中，您将接触一类全新的编程范式，了解和学习时下应用最为广泛的几种机器学习技术，如有监督式学习（线性回归、逻辑回归、支持向量机、神经网络和深度学习）、无监督式学习（聚类、自动编码机）等。

第 1 章：　课程介绍

第1集人工智能简介

第 2 章：　基础知识

第 3 章：　线性回归

第 4 章：　逻辑回归

第 5 章：　支持向量机（SVM）

第 6 章：　BP神经网络（神经网络入门）

第 7 章：　无监督机器学习

第 8 章：　深度学习入门

第 9 章：　深度学习实例（实战）

相信自己 +5积分 2018-06-10 01:45:14

讲的很好，都是挑重点讲的，学起来很清晰

123木头人 +5积分 2018-06-10 01:43:59

老师讲的非常好，受益匪浅！！！

强哥粉 +5积分 2018-06-10 01:42:44

老师讲课幽默，知识点讲的到位，非常适合初学者

password +5积分 2018-06-10 01:41:29

老师讲的非常好，课程内容很丰富

fighting +5积分 2018-06-10 01:40:14

讲解很好，知识点确实很多。

讲师简介

信哥太原理工大学硕士研究生，曾在奇虎360公司、腾讯（深圳）工作，参加2017数据可视化挑战赛、西交大大数据图像分类竞赛（82%+准确率 )，熟悉Python及Tensorflow、Keras，项目经历涉及图像分类、图像目标检测和图像分割，目前正参与《Deep Learning with Python》的翻译项目。