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Python人工智能数据挖掘网络爬虫全栈工程师实战课程

作者:63源码站长发布时间:2020-02-28分类:人工智能


导读:Python人工智能数据挖掘网络爬虫全栈工程师实战课程视频教程下载。课程是基于项目实战的零基础机器学习,通过演练与讲解如何利用机器学习与深度学习进行房价预测、B站弹幕情感分析等相关热点话题使学员能够掌握数据科学思维,完成数据分析任务!课程目录:1、课程:熟悉Jupyter notebook.1、创建新的Python环境1、课程:熟悉Jupyter notebook.2、Python环境与版本(一)1、课程:熟悉Jupyter notebook.3、Python环境与版本(二)1、课程:熟悉Jup

Python人工智能数据挖掘网络爬虫全栈工程师实战课程视频教程下载。课程是基于项目实战的零基础机器学习,通过演练与讲解如何利用机器学习与深度学习进行房价预测、B站弹幕情感分析等相关热点话题使学员能够掌握数据科学思维,完成数据分析任务!

Python人工智能数据挖掘网络爬虫全栈工程师实战课程

课程目录:


1、课程:熟悉Jupyter notebook.1、创建新的Python环境

1、课程:熟悉Jupyter notebook.2、Python环境与版本(一)

1、课程:熟悉Jupyter notebook.3、Python环境与版本(二)

1、课程:熟悉Jupyter notebook.4、Python环境与版本(三)

1、课程:熟悉Jupyter notebook.5、Python环境与版本(四)

1、课程:熟悉Jupyter notebook.6、Python环境与版本(五)

1、课程:熟悉Jupyter notebook.7、Python环境与版本(六)

1、课程:熟悉Jupyter notebook.8、Python环境与版本(七)

1、课程:熟悉Jupyter notebook.9、安装决策树可视化工具Graphviz(一)

1、课程:熟悉Jupyter notebook.10、安装决策树可视化工具Graphviz(二)

1、课程:熟悉Jupyter notebook.11、几个重要的工具包介绍(一)

1、课程:熟悉Jupyter notebook.12、几个重要的工具包介绍(二)

1、课程:熟悉Jupyter notebook.13、安装TensorFlow与Keras(一)

1、课程:熟悉Jupyter notebook.14、安装TensorFlow与Keras(二)

1、课程:熟悉Jupyter notebook.15、Jupyter notebook的基本使用技巧

1、课程:熟悉Jupyter notebook.16、Markdown的基本技巧(一)

1、课程:熟悉Jupyter notebook.17、Markdown的基本技巧(二)

2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.1、学习方法总结

2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.2、Mendeley介绍及安装(一)

2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.3、Mendeley介绍及安装(二)

2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.4、GitHub介绍及安装

2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.5、GitHub远端连接操作(一)

2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.6、GitHub远端连接操作(二)

2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.7、GitHub远端连接操作(三)

2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.8、答疑(一)

2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.9、答疑(二)

2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.10、答疑(三)

2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.11、统计基础概述

3、课程:Python基本数据类型.1、课程概述

3、课程:Python基本数据类型.2、计算机语言与程序概述(一)

3、课程:Python基本数据类型.3、计算机语言与程序概述(二)

3、课程:Python基本数据类型.4、为什么需要编程语言

3、课程:Python基本数据类型.5、Python能做什么

3、课程:Python基本数据类型.6、课间答疑

3、课程:Python基本数据类型.7、Python2和Python3的区别

3、课程:Python基本数据类型.8、编程语言的元素

3、课程:Python基本数据类型.9、致敬 Hello World

3、课程:Python基本数据类型.10、Python基本数据类型(一)

3、课程:Python基本数据类型.11、Python基本数据类型(二)

3、课程:Python基本数据类型.12、Python基本数据类型(三)

3、课程:Python基本数据类型.13、Python基本数据类型(四)

3、课程:Python基本数据类型.14、Python基本数据类型(五)

3、课程:Python基本数据类型.15、Python基本数据类型(六)

3、课程:Python基本数据类型.16、Python基本数据类型(七)

3、课程:Python基本数据类型.17、Python基本数据类型(八)

4、课程:函数与Python基本数据结构.1、函数(一)

4、课程:函数与Python基本数据结构.2、函数(二)

4、课程:函数与Python基本数据结构.3、函数(三)

4、课程:函数与Python基本数据结构.4、函数(四)

4、课程:函数与Python基本数据结构.5、函数(五)

4、课程:函数与Python基本数据结构.6、Python编码结构(一)

4、课程:函数与Python基本数据结构.7、Python编码结构(二)

4、课程:函数与Python基本数据结构.8、Python编码结构(三)

4、课程:函数与Python基本数据结构.9、Python模块和程序包

4、课程:函数与Python基本数据结构.10、Python基本数据结构(一)

4、课程:函数与Python基本数据结构.11、Python基本数据结构(二)

4、课程:函数与Python基本数据结构.12、Python基本数据结构(三)

5、课程:Numpy的基本操作.1、Introduction to Numpy

5、课程:Numpy的基本操作.2、Create Arrays

5、课程:Numpy的基本操作.3、Basic Operations of Arrays

5、课程:Numpy的基本操作.4、lndexing ,Slicing and Iterating(一)

5、课程:Numpy的基本操作.5、lndexing ,Slicing and Iterating(二)

5、课程:Numpy的基本操作.6、lndexing ,Slicing and Iterating(三)

5、课程:Numpy的基本操作.7、Matrix Operations --(一)

5、课程:Numpy的基本操作.8、Matrix Operations --(二)

5、课程:Numpy的基本操作.9、Array processing(一)

5、课程:Numpy的基本操作.10、Array processing(二)

5、课程:Numpy的基本操作.11、Save and Load Array

6、课程:Pandas的基本操作.1、Series

6、课程:Pandas的基本操作.2、DataFrame+Titanic Example(一)

6、课程:Pandas的基本操作.3、DataFrame+Titanic Example(二)

6、课程:Pandas的基本操作.4、DataFrame+Titanic Example(三)

6、课程:Pandas的基本操作.5、DataFrame+Titanic Example(四)

6、课程:Pandas的基本操作.6、Index Objects

6、课程:Pandas的基本操作.7、Reindex

6、课程:Pandas的基本操作.8、Drop Data

6、课程:Pandas的基本操作.9、Slice Data(一)

6、课程:Pandas的基本操作.10、Slice Data(二)

6、课程:Pandas的基本操作.11、Data Alignment

6、课程:Pandas的基本操作.12、Rank and Sort

7、课程:Matplotlib的基本操作.1、Matplotlib(一)

7、课程:Matplotlib的基本操作.2、Matplotlib(二)

7、课程:Matplotlib的基本操作.3、Matplotlib(三)

7、课程:Matplotlib的基本操作.4、Matplotlib(四)

7、课程:Matplotlib的基本操作.5、Matplotlib(五)

7、课程:Matplotlib的基本操作.6、Aggregation(一)

7、课程:Matplotlib的基本操作.7、Aggregation(二)

7、课程:Matplotlib的基本操作.8、Aggregation(三)

8、课程:什么是好的模型结果-cost function.1、如何定义一个模型结果的好坏?

8、课程:什么是好的模型结果-cost function.2、连续变量的模型,如何来衡量模型结果?(一)

8、课程:什么是好的模型结果-cost function.3、连续变量的模型,如何来衡量模型结果?(二)

8、课程:什么是好的模型结果-cost function.4、二分类问题-假设检验,p-value(一)

8、课程:什么是好的模型结果-cost function.5、二分类问题-假设检验,p-value(二)

8、课程:什么是好的模型结果-cost function.6、二分类问题-ROC & AUC(一)

8、课程:什么是好的模型结果-cost function.7、二分类问题-ROC & AUC(二)

8、课程:什么是好的模型结果-cost function.8、什么是好的分类(一)

8、课程:什么是好的模型结果-cost function.9、二分类问题-召回率,准确率

8、课程:什么是好的模型结果-cost function.10、二分类问题-F1-score

8、课程:什么是好的模型结果-cost function.11、分类模型,如何衡量模型结果?

8、课程:什么是好的模型结果-cost function.12、imbalanced问题(一)

8、课程:什么是好的模型结果-cost function.13、imbalanced问题(二)

9、课程:线性回归.1、知识回顾

9、课程:线性回归.2、为什么要使用线性回归?

9、课程:线性回归.3、如何计算线性回归?(一)

9、课程:线性回归.4、如何计算线性回归?(二)

9、课程:线性回归.5、问题解答

9、课程:线性回归.6、由最小二乘法选出的直线有没有用?(一)

9、课程:线性回归.7、由最小二乘法选出的直线有没有用?(二)

9、课程:线性回归.8、线性回归参数估计的含义

9、课程:线性回归.9、线性回归对数据的解释

9、课程:线性回归.10、线性回归对样本及误差的要求和假设前提(一)

9、课程:线性回归.11、线性回归对样本及误差的要求和假设前提(二)

9、课程:线性回归.12、预测的confidence interval 和 prediction interval(一)

9、课程:线性回归.13、预测的confidence interval 和 prediction interval(二)

9、课程:线性回归.14、预测的confidence interval 和 prediction interval(三)

9、课程:线性回归.15、imbalanced问题

10、课程:逻辑回归及应用.1、逻辑回归与线性回归

10、课程:逻辑回归及应用.2、如何计算信用分数

10、课程:逻辑回归及应用.3、商家如何查看芝麻信用值?

10、课程:逻辑回归及应用.4、寻找最合理的参数-1设计Cost Function

10、课程:逻辑回归及应用.5、疑题解答

10、课程:逻辑回归及应用.6、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(一)

10、课程:逻辑回归及应用.7、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(二)

10、课程:逻辑回归及应用.8、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(三)

10、课程:逻辑回归及应用.9、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(四)

10、课程:逻辑回归及应用.10、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(五)

10、课程:逻辑回归及应用.11、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(六)

10、课程:逻辑回归及应用.12、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(一)

10、课程:逻辑回归及应用.13、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(二)

11、课程:拟合与过拟合的定义.1、拟合与过拟合

11、课程:拟合与过拟合的定义.2、对抗过拟合(一)

11、课程:拟合与过拟合的定义.3、对抗过拟合(二)

11、课程:拟合与过拟合的定义.4、对抗过拟合(三)

11、课程:拟合与过拟合的定义.5、Python实现(一)

11、课程:拟合与过拟合的定义.6、Python实现(二)

11、课程:拟合与过拟合的定义.7、正则化Regularization

11、课程:拟合与过拟合的定义.8、Ridge(一)

11、课程:拟合与过拟合的定义.9、Ridge(二)

11、课程:拟合与过拟合的定义.10、方差的分解(一)

11、课程:拟合与过拟合的定义.11、方差的分解(二)

11、课程:拟合与过拟合的定义.12、Bias与Variance的分解

12、课程:决策树模型.1、什么是决策树?

12、课程:决策树模型.2、游戏中的决策树分析(一)

12、课程:决策树模型.3、游戏中的决策树分析(二)

12、课程:决策树模型.4、哪个问题分的最好?

12、课程:决策树模型.5、Decision Tree_example1(一)

12、课程:决策树模型.6、Decision Tree_example1(二)

12、课程:决策树模型.7、Decision Tree_example1(三)

12、课程:决策树模型.8、Decision Tree_example1(四)

12、课程:决策树模型.9、Decision Tree_example1(五)

12、课程:决策树模型.10、Decision Tree_example1(六)

12、课程:决策树模型.11、Decision Tree_example1(七)

13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.1、Combining dataframes

13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.2、Mapping

13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.3、Binning

13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.4、GroupBy On Dict and Series(一)

13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.5、GroupBy On Dict and Series(二)

13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.6、Merge(一)

13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.7、Merge(二)

13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.8、Outliers

13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.9、Pivoting

13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.10、Replace

13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.11、Bagging (Bootstrap aggregating)

13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.12、Boosting and Ada boosting(一)

13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.13、Boosting and Ada boosting(二)

13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.14、Gradient Boosting

14、课程:Airbnb 数据分析.1、Airbnb介绍

14、课程:Airbnb 数据分析.2、Train and Test 用户本身数据和营销渠道数据

14、课程:Airbnb 数据分析.3、Airbnb_DataExploration(一)

14、课程:Airbnb 数据分析.4、Airbnb_DataExploration(二)

14、课程:Airbnb 数据分析.5、Airbnb_DataExploration(三)

14、课程:Airbnb 数据分析.6、Airbnb_FeatureEngineering(一)

14、课程:Airbnb 数据分析.7、Airbnb_FeatureEngineering(二)

14、课程:Airbnb 数据分析.8、Airbnb_FeatureEngineering(三)

14、课程:Airbnb 数据分析.9、Airbnb_FeatureEngineering(四)

14、课程:Airbnb 数据分析.10、Modeling(一)

14、课程:Airbnb 数据分析.11、Modeling(二)

15、课程:支持向量机(SVM).1、支持向量机简介与历史(一)

15、课程:支持向量机(SVM).2、支持向量机简介与历史(二)

15、课程:支持向量机(SVM).3、支持向量机分类与回归(一)

15、课程:支持向量机(SVM).4、支持向量机分类与回归(二)

15、课程:支持向量机(SVM).5、支持向量机分类与回归(三)

15、课程:支持向量机(SVM).6、对偶问题

15、课程:支持向量机(SVM).7、支持向量

15、课程:支持向量机(SVM).8、核函数

15、课程:支持向量机(SVM).9、正则化与软间隔

15、课程:支持向量机(SVM).10、支持向量机算法总结

15、课程:支持向量机(SVM).11、代码实战(一)

15、课程:支持向量机(SVM).12、代码实战(二)

15、课程:支持向量机(SVM).13、代码实战(三)

16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.1、历史

16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.2、语言模型(一)

16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.3、语言模型(二)

16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.4、语言模型(三)

16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.5、语言模型(四)

16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.6、语言模型(五)

16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.7、语言模型评价

16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.8、隐马尔可夫模型

16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.9、深度学习(一)

16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.10、深度学习(二)

16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.11、语言模型实战(一)

16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.12、语言模型实战(二)

16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.13、语言模型实战(三)

16、课程:自然语言处理与NLP-代码实战.14、语言模型实战(四)

17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.1、Python文字处理基本操作回顾

17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.2、ASCII,unicode解码与编码,utf-8(一)

17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.3、ASCII,unicode解码与编码,utf-8(二)

17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.4、Nltk工具包与特朗普的任职演讲

17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.5、计算词频

17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.6、读取文字

17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.7、整理标签(一)

17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.8、整理标签(二)

17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.9、整理标签(三)

17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.10、清理文字并建语料库(一)

17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.11、清理文字并建语料库(二)

17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.12、建模

17、课程:文字处理与Amazon评论NLP分析案例.13、调用具体模型

18、课程:网络基础概述.1、网络基础概述

18、课程:网络基础概述.2、数据和数据库(一)

18、课程:网络基础概述.3、数据和数据库(二)

18、课程:网络基础概述.4、计算机网络知识普及(一)

18、课程:网络基础概述.5、计算机网络知识普及(二)

18、课程:网络基础概述.6、什么是网站

18、课程:网络基础概述.7、静态网站和动态网站

18、课程:网络基础概述.8、简单的网站服务程序(一)

18、课程:网络基础概述.9、简单的网站服务程序(二)

18、课程:网络基础概述.10、什么是API(一)

18、课程:网络基础概述.11、什么是API(二)

18、课程:网络基础概述.12、如何找到API

18、课程:网络基础概述.13、网络产品和现在网络程序

18、课程:网络基础概述.14、答疑

19、课程:网络爬虫入门.1、网络爬虫概述

19、课程:网络爬虫入门.2、复习HTML

19、课程:网络爬虫入门.3、强大的工具—Requests

19、课程:网络爬虫入门.4、强大的工具—Beautifulsoup(一)

19、课程:网络爬虫入门.5、强大的工具—Beautifulsoup(二)

19、课程:网络爬虫入门.6、Charity Watch(一)

19、课程:网络爬虫入门.7、Charity Watch(二)

19、课程:网络爬虫入门.8、Charity Watch(三)

19、课程:网络爬虫入门.9、弹幕爬虫(一)

19、课程:网络爬虫入门.10、弹幕爬虫(二)

19、课程:网络爬虫入门.11、弹幕爬虫(三)

19、课程:网络爬虫入门.12、弹幕爬虫(四)

19、课程:网络爬虫入门.13、弹幕爬虫(五)

19、课程:网络爬虫入门.14、弹幕爬虫(六)

20、课程:爬虫进阶.1、Write Binary File

20、课程:爬虫进阶.2、Read Binary File

20、课程:爬虫进阶.3、静态文件获取(一)

20、课程:爬虫进阶.4、静态文件获取(二)

20、课程:爬虫进阶.5、认证授权(一)

20、课程:爬虫进阶.6、认证授权(二)

20、课程:爬虫进阶.7、认证授权(三)

20、课程:爬虫进阶.8、爬虫进阶扩展(一)

20、课程:爬虫进阶.9、爬虫进阶扩展(二)

21、课程: 正则表达式.1、常见代码

21、课程: 正则表达式.2、基本语句(一)

21、课程: 正则表达式.3、基本语句(二)

21、课程: 正则表达式.4、字符匹配和分枝条件

21、课程: 正则表达式.5、分组

21、课程: 正则表达式.6、后向引用和零宽断言

21、课程: 正则表达式.7、案例分析(一)

21、课程: 正则表达式.8、案例分析(二)

22、课程:贝叶斯统计.1、联合概率

22、课程:贝叶斯统计.2、边缘概率

22、课程:贝叶斯统计.3、条件概率

22、课程:贝叶斯统计.4、联合概率、边缘概率和条件概率

22、课程:贝叶斯统计.5、贝叶斯公式(一)

22、课程:贝叶斯统计.6、贝叶斯公式(二)

22、课程:贝叶斯统计.7、流感案例

22、课程:贝叶斯统计.8、图形化理解

22、课程:贝叶斯统计.9、案例分析

22、课程:贝叶斯统计.10、贝叶斯公式垃圾短信识别程序(一)

22、课程:贝叶斯统计.11、贝叶斯公式垃圾短信识别程序(二)

22、课程:贝叶斯统计.12、贝叶斯公式垃圾短信识别程序(三)

22、课程:贝叶斯统计.13、脑筋急转弯:三门问题(一)

22、课程:贝叶斯统计.14、脑筋急转弯:三门问题(二)

23、课程:搜集用户信息与数据整合.1、搜集用户发帖Comment Id(一)

23、课程:搜集用户信息与数据整合.2、搜集用户发帖Comment Id(二)

23、课程:搜集用户信息与数据整合.3、正向编码方法

23、课程:搜集用户信息与数据整合.4、如何逆向解码(一)

23、课程:搜集用户信息与数据整合.5、如何逆向解码(二)

23、课程:搜集用户信息与数据整合.6、如何逆向解码(三)

23、课程:搜集用户信息与数据整合.7、如何逆向解码(四)

23、课程:搜集用户信息与数据整合.8、整理用户mid ID

23、课程:搜集用户信息与数据整合.9、爬取用户信息(一)

23、课程:搜集用户信息与数据整合.10、爬取用户信息(二)

23、课程:搜集用户信息与数据整合.11、爬取用户信息(三)

23、课程:搜集用户信息与数据整合.12、爬取用户信息(四)

23、课程:搜集用户信息与数据整合.13、RandomForest 重新采样(一)

23、课程:搜集用户信息与数据整合.14、RandomForest 重新采样(二)

24、课程:贝叶斯思维.1、贝叶斯统计(一)

24、课程:贝叶斯思维.2、贝叶斯统计(二)

24、课程:贝叶斯思维.3、贝叶斯统计(三)

24、课程:贝叶斯思维.4、贝叶斯统计(四)

24、课程:贝叶斯思维.5、贝叶斯公式(一)

24、课程:贝叶斯思维.6、贝叶斯公式(二)

24、课程:贝叶斯思维.7、贝叶斯公式(三)

24、课程:贝叶斯思维.8、贝叶斯公式(四)

24、课程:贝叶斯思维.9、证明正态分布的后验分布依然是正态分布(一)

24、课程:贝叶斯思维.10、证明正态分布的后验分布依然是正态分布(二)

24、课程:贝叶斯思维.11、证明正态分布的后验分布依然是正态分布(三)

24、课程:贝叶斯思维.12、证明正态分布的后验分布依然是正态分布(四)

24、课程:贝叶斯思维.13、美国海岸救援案例

25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.1、结巴分词原理

25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.2、结巴分词使用

25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.3、去除NaN、分词

25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.4、去停用词、整理词频

25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.5、关键词计算

25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.6、生成词云

25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.7、沿时间的动态变化:频率与高频词(一)

25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.8、沿时间的动态变化:频率与高频词(二)

25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.9、沿时间的动态变化:频率与高频词(三)

25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.10、二十四小时的弹幕频率分布

25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.11、年内的弹幕频率分布

25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.12、观众信息

25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.13、脑筋急转弯(一)

25、课程:BiliBili火爆剧集与观众分析.14、脑筋急转弯(二)

26、课程:聚类与代码实战.1、课程概要

26、课程:聚类与代码实战.2、机器学习与聚类简介

26、课程:聚类与代码实战.3、聚类的定义以及和分类的区别

26、课程:聚类与代码实战.4、聚类相似度度量:几何距离

26、课程:聚类与代码实战.5、划分聚类

26、课程:聚类与代码实战.6、划分聚类—K均值算法(一)

26、课程:聚类与代码实战.7、划分聚类—K均值算法(二)

26、课程:聚类与代码实战.8、层次聚类

26、课程:聚类与代码实战.9、Agglomerative clustering算法

26、课程:聚类与代码实战.10、密度聚类

26、课程:聚类与代码实战.11、DBSCAN

26、课程:聚类与代码实战.12、聚类算法总结

26、课程:聚类与代码实战.13、代码实战(一)

26、课程:聚类与代码实战.14、代码实战(二)

26、课程:聚类与代码实战.15、代码实战(三)

27、课程:商业社交媒体舆情分析.1、脑筋急转弯(一)

27、课程:商业社交媒体舆情分析.2、脑筋急转弯(二)

27、课程:商业社交媒体舆情分析.3、脑筋急转弯(三)

27、课程:商业社交媒体舆情分析.4、社媒舆情分析的目的

27、课程:商业社交媒体舆情分析.5、作用价值一:获取市场的必要信息(一)

27、课程:商业社交媒体舆情分析.6、作用价值一:获取市场的必要信息(二)

27、课程:商业社交媒体舆情分析.7、如何通过舆情分析掌握时长状况

27、课程:商业社交媒体舆情分析.8、作用价值二:提升决策敏感性

27、课程:商业社交媒体舆情分析.9、有趣的营销发现

27、课程:商业社交媒体舆情分析.10、作用价值三:寻找接触点

27、课程:商业社交媒体舆情分析.11、总结:营销领域的舆情分析应用

27、课程:商业社交媒体舆情分析.12、答疑(一)

27、课程:商业社交媒体舆情分析.13、答疑(二)

28、课程:近期推荐系统概述.1、推荐系统应用场景(一)

28、课程:近期推荐系统概述.2、推荐系统应用场景(二)

28、课程:近期推荐系统概述.3、推荐系统算法概述(一)

28、课程:近期推荐系统概述.4、推荐系统算法概述(二)

28、课程:近期推荐系统概述.5、推荐系统算法概述(三)

28、课程:近期推荐系统概述.6、推荐系统算法概述(四)

28、课程:近期推荐系统概述.7、CF+矩阵分解(一)

28、课程:近期推荐系统概述.8、CF+矩阵分解(二)

28、课程:近期推荐系统概述.9、基于图像的推荐

28、课程:近期推荐系统概述.10、评估推荐系统结果

29、课程:人工智能的江湖.1、达特茅斯会议与第一次AI大发展

29、课程:人工智能的江湖.2、第一次AI寒冬(一)

29、课程:人工智能的江湖.3、第一次AI寒冬(二)

29、课程:人工智能的江湖.4、复苏与第二次AI寒冬

29、课程:人工智能的江湖.5、再次复苏与神经网翻身

29、课程:人工智能的江湖.6、瞻仰大神(一)

29、课程:人工智能的江湖.7、瞻仰大神(二)

29、课程:人工智能的江湖.8、瞻仰大神(三)

29、课程:人工智能的江湖.9、今天的应用与影响(一)

29、课程:人工智能的江湖.10、今天的应用与影响(二)

29、课程:人工智能的江湖.11、今天的应用与影响(三)

30、课程:机器学习在图像识别中的应用.1、图像处理和机器学习有什么关系

30、课程:机器学习在图像识别中的应用.2、什么是机器学习

30、课程:机器学习在图像识别中的应用.3、什么是图像识别

30、课程:机器学习在图像识别中的应用.4、图像识别的困难在哪里

30、课程:机器学习在图像识别中的应用.5、图像识别的发展历史

30、课程:机器学习在图像识别中的应用.6、机器学习对比深度学习

30、课程:机器学习在图像识别中的应用.7、机器学习的工作方式

30、课程:机器学习在图像识别中的应用.8、机器学习的算法(一)

30、课程:机器学习在图像识别中的应用.9、机器学习的算法(二)

30、课程:机器学习在图像识别中的应用.10、机器学习总结

31、课程:Pygame.1、学习框架梳理

31、课程:Pygame.2、剩余课程安排

31、课程:Pygame.3、Flappy bird基本背景图像(一)

31、课程:Pygame.4、Flappy bird基本背景图像(二)

31、课程:Pygame.5、键盘操作-小鸟左右移动

31、课程:Pygame.6、扑腾扑腾翅膀(一)

31、课程:Pygame.7、扑腾扑腾翅膀(二)

31、课程:Pygame.8、柱子的移动

31、课程:Pygame.9、生成一系列的柱子,并且移动

31、课程:Pygame.10、让小鸟飞起来

31、课程:Pygame.11、假如小鸟很聪明

31、课程:Pygame.12、给小鸟计分

32、课程:Python控制系统.1、The basic self-driving loop

32、课程:Python控制系统.2、不同的数据存储和类型

32、课程:Python控制系统.3、安装OpenCV

32、课程:Python控制系统.4、OpenCV练习

32、课程:Python控制系统.5、数据库基础review(一)

32、课程:Python控制系统.6、数据库基础review(二)

32、课程:Python控制系统.7、MYSQL的简单介绍(一)

32、课程:Python控制系统.8、MYSQL的简单介绍(二)

32、课程:Python控制系统.9、激光雷达

32、课程:Python控制系统.10、Ctypes basic(一)

32、课程:Python控制系统.11、Ctypes basic(二)

32、课程:Python控制系统.12、Ctypes basic(三)

33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.1、读取图片(一)

33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.2、读取图片(二)

33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.3、读取图片(三)

33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.4、读取视频

33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.5、绘图函数

33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.6、OpenCV图像的基本操作(一)

33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.7、OpenCV图像的基本操作(二)

33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.8、图像处理:颜色空间转换(一)

33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.9、图像处理:颜色空间转换(二)

33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.10、几何变换

33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.11、图像处理:图像平滑

33、课程:图像识别处理基础—OpenCV.12、图像处理:形态学变换

34、课程:从游戏数据中提取feature.1、收集GTA5游戏数据(一)

34、课程:从游戏数据中提取feature.2、收集GTA5游戏数据(二)

34、课程:从游戏数据中提取feature.3、收集GTA5游戏数据(三)

34、课程:从游戏数据中提取feature.4、Check Data和OpenCV(一)

34、课程:从游戏数据中提取feature.5、Check Data和OpenCV(二)

34、课程:从游戏数据中提取feature.6、模型加载插件

34、课程:从游戏数据中提取feature.7、C++ review(一)

34、课程:从游戏数据中提取feature.8、C++ review(二)

34、课程:从游戏数据中提取feature.9、模型案例分析+OpenCV process(一)

34、课程:从游戏数据中提取feature.10、模型案例分析+OpenCV process(二)

34、课程:从游戏数据中提取feature.11、模型案例分析+OpenCV process(三)

34、课程:从游戏数据中提取feature.12、模型案例分析+OpenCV process(四)

34、课程:从游戏数据中提取feature.13、模型案例分析+OpenCV process(五)

35、课程:GTA5自动驾驶项目.1、作业布置

35、课程:GTA5自动驾驶项目.2、GTA5自动驾驶分解问题(一)

35、课程:GTA5自动驾驶项目.3、GTA5自动驾驶分解问题(二)

35、课程:GTA5自动驾驶项目.4、GTA5自动驾驶分解问题(三)

35、课程:GTA5自动驾驶项目.5、GTA5自动驾驶分解问题(四)

35、课程:GTA5自动驾驶项目.6、GTA5自动驾驶分解问题(五)

35、课程:GTA5自动驾驶项目.7、GTA游戏AI识别车道分割线(一)

35、课程:GTA5自动驾驶项目.8、GTA游戏AI识别车道分割线(二)

35、课程:GTA5自动驾驶项目.9、GTA游戏AI识别车道分割线(三)

35、课程:GTA5自动驾驶项目.10、GTA游戏AI识别车道分割线(四)

35、课程:GTA5自动驾驶项目.11、GTA游戏AI识别车道分割线(五)

35、课程:GTA5自动驾驶项目.12、GTA游戏AI识别车道分割线(六)

35、课程:GTA5自动驾驶项目.13、GTA游戏AI识别车道分割线(七)

36、课程:TensorFlow的基本操作.1、TensorFlow的基本概念

36、课程:TensorFlow的基本操作.2、TensorFlow的具体使用(一)

36、课程:TensorFlow的基本操作.3、TensorFlow的具体使用(二)

36、课程:TensorFlow的基本操作.4、Tensor Shapes(一)

36、课程:TensorFlow的基本操作.5、Tensor Shapes(二)

36、课程:TensorFlow的基本操作.6、Tensor Operations

36、课程:TensorFlow的基本操作.7、Tensor Slicing

36、课程:TensorFlow的基本操作.8、Tensor Sequences

36、课程:TensorFlow的基本操作.9、Graph

36、课程:TensorFlow的基本操作.10、Session和Constant

36、课程:TensorFlow的基本操作.11、Variables和Placeholders

36、课程:TensorFlow的基本操作.12、Example(一)

36、课程:TensorFlow的基本操作.13、Example(二)

36、课程:TensorFlow的基本操作.14、Example(三)

36、课程:TensorFlow的基本操作.15、Example(四)

37、课程:神经网络.1、神经网络

37、课程:神经网络.2、深度神经网络

37、课程:神经网络.3、反向传播算法

37、课程:神经网络.4、激活函数

37、课程:神经网络.5、优化算法(一)

37、课程:神经网络.6、优化算法(二)

37、课程:神经网络.7、正规化

37、课程:神经网络.8、神经网络代码实战(一)

37、课程:神经网络.9、神经网络代码实战(二)

37、课程:神经网络.10、神经网络代码实战(三)

37、课程:神经网络.11、神经网络代码实战(四)

38、课程:卷积神经网络.1、卷积和卷积核(一)

38、课程:卷积神经网络.2、卷积和卷积核(二)

38、课程:卷积神经网络.3、卷积和卷积核(三)

38、课程:卷积神经网络.4、填充和池化

38、课程:卷积神经网络.5、深度卷积神经网络:LeNet-5

38、课程:卷积神经网络.6、深度卷积神经网络:AlexNet

38、课程:卷积神经网络.7、深度卷积神经网络:ZF-net

38、课程:卷积神经网络.8、深度卷积神经网络:VGG-16

38、课程:卷积神经网络.9、深度卷积神经网络:Inception Network

38、课程:卷积神经网络.10、深度卷积神经网络:Residual Network

38、课程:卷积神经网络.11、深度卷积神经网络:DenseNet

39、课程:卷积神经网络的应用.1、卷积神经网络应用概述

39、课程:卷积神经网络的应用.2、物体检测:RCNN和SPP-Net(一)

39、课程:卷积神经网络的应用.3、物体检测:RCNN和SPP-Net(二)

39、课程:卷积神经网络的应用.4、物体检测:Fast R-CNN

39、课程:卷积神经网络的应用.5、物体检测:YOLO和SSD

39、课程:卷积神经网络的应用.6、文档的归类

39、课程:卷积神经网络的应用.7、代码实战(一)

39、课程:卷积神经网络的应用.8、代码实战(二)

39、课程:卷积神经网络的应用.9、代码实战(三)

39、课程:卷积神经网络的应用.10、代码实战(四)

39、课程:卷积神经网络的应用.11、代码实战(五)

40、课程:深度学习框架剖析.1、深度学习系统的目标定位

40、课程:深度学习框架剖析.2、典型深度学习系统框架

40、课程:深度学习框架剖析.3、命令式编程与声明式编程等概念讲解

40、课程:深度学习框架剖析.4、图优化、执行引擎

40、课程:深度学习框架剖析.5、编程接口、分布式并行计算

40、课程:深度学习框架剖析.6、TF多卡训练

40、课程:深度学习框架剖析.7、TF多机训练

40、课程:深度学习框架剖析.8、主流开源深度学习平台简析

40、课程:深度学习框架剖析.9、答疑

40、课程:深度学习框架剖析.10、Tensorflow tutorial example(一)

40、课程:深度学习框架剖析.11、ensorflow tutorial example(二)

40、课程:深度学习框架剖析.12、模型训练Tricks分享

40、课程:深度学习框架剖析.13、DL优化方法分析以及相关TF API说明

40、课程:深度学习框架剖析.14、Tensorflow detection models

40、课程:深度学习框架剖析.15、实际模型项目介绍(一)

40、课程:深度学习框架剖析.16、实际模型项目介绍(二)

41、课程:递归神经网络.1、递归神经网络—序列问题

41、课程:递归神经网络.2、为什么递归

41、课程:递归神经网络.3、递归神经网络(一)

41、课程:递归神经网络.4、递归神经网络(二)

41、课程:递归神经网络.5、双向递归神经网络

41、课程:递归神经网络.6、沿时间反向传播

41、课程:递归神经网络.7、梯度消失

42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.1、长短记忆网络(一)

42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.2、长短记忆网络(二)

42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.3、伪装曹雪芹(一)

42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.4、伪装曹雪芹(二)

42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.5、伪装曹雪芹(三)

42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.6、伪装曹雪芹(四)

42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.7、图像识别(一)

42、课程:长短记忆网络和递归神经网络代码操作.8、图像识别(二)

43、课程:线性代数与数值分析.1、线性代数与数值分析概述

43、课程:线性代数与数值分析.2、线性代数的基础定义

43、课程:线性代数与数值分析.3、矩阵乘积和转置

43、课程:线性代数与数值分析.4、矩阵性质

43、课程:线性代数与数值分析.5、矩阵行列式

43、课程:线性代数与数值分析.6、矩阵的迹和秩

43、课程:线性代数与数值分析.7、范数

43、课程:线性代数与数值分析.8、矩阵的特征值和特征向量

43、课程:线性代数与数值分析.9、特殊类型的矩阵和向量(一)

43、课程:线性代数与数值分析.10、特殊类型的矩阵和向量(二)

43、课程:线性代数与数值分析.11、矩阵分解

43、课程:线性代数与数值分析.12、矩阵微积分

43、课程:线性代数与数值分析.13、矩阵计算(一)

43、课程:线性代数与数值分析.14、矩阵计算(二)

43、课程:线性代数与数值分析.15、范数、向量之间的夹角

43、课程:线性代数与数值分析.16、对角矩阵、单位矩阵、转置矩阵和reshape

43、课程:线性代数与数值分析.17、行列式、秩、迹以及SVD奇异值分解

44、课程:词嵌入表示.1、N-元模型回顾

44、课程:词嵌入表示.2、神经语言模型

44、课程:词嵌入表示.3、递归神经网络语言模型

44、课程:词嵌入表示.4、词嵌入

44、课程:词嵌入表示.5、哈夫曼树

44、课程:词嵌入表示.6、连续词袋模型—分层Softmax

44、课程:词嵌入表示.7、Skip-gram:分层Softmax

44、课程:词嵌入表示.8、连续词袋模型:负采样

44、课程:词嵌入表示.9、词向量:可视化

45、课程:递归神经网络的应用.1、文本生成和情绪分析

45、课程:递归神经网络的应用.2、语音识别

45、课程:递归神经网络的应用.3、机器翻译(一)

45、课程:递归神经网络的应用.4、机器翻译(二)

45、课程:递归神经网络的应用.5、视觉注意力机制

45、课程:递归神经网络的应用.6、词嵌入表示—Word2Vec

45、课程:递归神经网络的应用.7、词嵌入表示—RNN语言模型(一)

45、课程:递归神经网络的应用.8、词嵌入表示—RNN语言模型(二)

45、课程:递归神经网络的应用.9、词嵌入表示—RNN for POS tagging(一)

45、课程:递归神经网络的应用.10、词嵌入表示—RNN for POS tagging(二)

46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.1、复习监督学习

46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.2、强化学习基本概念(一)

46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.3、强化学习基本概念(二)

46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.4、策略与总价值(一)

46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.5、策略与总价值(二)

46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.6、强化学习系列方法总览(一)

46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.7、强化学习系列方法总览(二)

46、课程:强化学习系列课程基本概念与方法总览.8、强化学习系列方法总览(三)

47、课程:马尔可夫决策过程.1、马尔可夫决策过程:Markov状态转移矩阵

47、课程:马尔可夫决策过程.2、Markov Rewards Process

47、课程:马尔可夫决策过程.3、状态价值state value

47、课程:马尔可夫决策过程.4、Bellman方程(一)

47、课程:马尔可夫决策过程.5、Bellman方程(二)

47、课程:马尔可夫决策过程.6、Bellman方程(三)

47、课程:马尔可夫决策过程.7、Bellman方程(四)

47、课程:马尔可夫决策过程.8、状态价值函数 v.s 动作价值函数(一)

47、课程:马尔可夫决策过程.9、状态价值函数 v.s 动作价值函数(二)

47、课程:马尔可夫决策过程.10、最优总价值与最优动作价值(一)

47、课程:马尔可夫决策过程.11、最优总价值与最优动作价值(二)

47、课程:马尔可夫决策过程.12、Flappy bird的简单解决方法(一)

47、课程:马尔可夫决策过程.13、Flappy bird的简单解决方法(二)

48、课程:强化学习:迭代法.1、动态规划(一)

48、课程:强化学习:迭代法.2、动态规划(二)

48、课程:强化学习:迭代法.3、迭代法(一)

48、课程:强化学习:迭代法.4、迭代法(二)

48、课程:强化学习:迭代法.5、复习+Jacob方法(一)

48、课程:强化学习:迭代法.6、复习+Jacob方法(二)

48、课程:强化学习:迭代法.7、Gauss-Seidel迭代法

48、课程:强化学习:迭代法.8、迭代法求策略估值(一)

48、课程:强化学习:迭代法.9、迭代法求策略估值(二)

48、课程:强化学习:迭代法.10、迭代法求策略估值(三)

48、课程:强化学习:迭代法.11、迭代法更新最佳策略(一)

48、课程:强化学习:迭代法.12、迭代法更新最佳策略(二)

48、课程:强化学习:迭代法.13、斐波拉契数列

48、课程:强化学习:迭代法.14、最长递增序列(一)

48、课程:强化学习:迭代法.15、最长递增序列(二)

49、课程:简单的蒙特卡洛.1、蒙特卡洛模拟方法介绍

49、课程:简单的蒙特卡洛.2、训练flappy bird 模型(一)

49、课程:简单的蒙特卡洛.3、训练flappy bird 模型(二)

49、课程:简单的蒙特卡洛.4、训练flappy bird 模型(三)

49、课程:简单的蒙特卡洛.5、整理碰壁函数与reward函数

49、课程:简单的蒙特卡洛.6、离散化环境状态

49、课程:简单的蒙特卡洛.7、由状态环境选择飞行动作

49、课程:简单的蒙特卡洛.8、处理碰壁函数与reward函数

49、课程:简单的蒙特卡洛.9、队列存飞行路径(一)

49、课程:简单的蒙特卡洛.10、队列存飞行路径(二)

49、课程:简单的蒙特卡洛.11、队列存飞行路径(三)

49、课程:简单的蒙特卡洛.12、队列存飞行路径(四)

49、课程:简单的蒙特卡洛.13、答疑

50、课程:云,计算,数据.1、云计算的定义

50、课程:云,计算,数据.2、NIST、云计算市场的发展条件

50、课程:云,计算,数据.3、芯片设计的取舍、并行化

50、课程:云,计算,数据.4、WSC(新型数据中心)的形成、概念、优点

50、课程:云,计算,数据.5、虚拟化(一)

50、课程:云,计算,数据.6、虚拟化(二)

50、课程:云,计算,数据.7、云计算的商业模式

50、课程:云,计算,数据.8、层级分类

50、课程:云,计算,数据.9、阿里云介绍(一)

50、课程:云,计算,数据.10、阿里云介绍(二)

50、课程:云,计算,数据.11、实例创建(一)

50、课程:云,计算,数据.12、实例创建(二)

50、课程:云,计算,数据.13、实例创建(三)

50、课程:云,计算,数据.14、Logging模块的简单应用(一)

50、课程:云,计算,数据.15、Logging模块的简单应用(二)

50、课程:云,计算,数据.16、Logging模块的简单应用(三)

51、课程:机器学习(上).1、时间差分法公式

51、课程:机器学习(上).2、蒙特卡洛法(一)

51、课程:机器学习(上).3、蒙特卡洛法(二)

51、课程:机器学习(上).4、TD(时间差分)的特点

51、课程:机器学习(上).5、课间答疑

51、课程:机器学习(上).6、MC与TD对比

51、课程:机器学习(上).7、无偏估计

51、课程:机器学习(上).8、收敛性质

51、课程:机器学习(上).9、MC与TD收敛差异

51、课程:机器学习(上).10、Model-Free Control(一)

51、课程:机器学习(上).11、Model-Free Control(二)

51、课程:机器学习(上).12、Model-Free Control(三)

51、课程:机器学习(上).13、Model-Free Control(四)

51、课程:机器学习(上).14、Model-Free Control(五)

52、课程:机器学习(下).1、函数的近似方法(一)

52、课程:机器学习(下).2、函数的近似方法(二)

52、课程:机器学习(下).3、函数的近似方法(三)

52、课程:机器学习(下).4、DQN(一)

52、课程:机器学习(下).5、DQN(二)

52、课程:机器学习(下).6、Flappy bird(一)

52、课程:机器学习(下).7、Flappy bird(二)

52、课程:机器学习(下).8、Flappy bird(三)

52、课程:机器学习(下).9、Flappy bird(四)

52、课程:机器学习(下).10、Flappy bird(五)

52、课程:机器学习(下).11、Flappy bird(六)

52、课程:机器学习(下).12、Flappy bird(七)

52、课程:机器学习(下).13、Flappy bird(八)

53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.1、自我介绍及课程介绍

53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.2、Career Path Insight

53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.3、软件工程师之基础课程

53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.4、软件工程师之面试准备与技巧

53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.5、大数据之协同合作(一)

53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.6、大数据之协同合作(二)

53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.7、数据工程师和数据科学家

53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.8、答疑(一)

53、课程:软件工程师、数据工程师和数据科学家职业介绍.9、答疑(二)

54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.1、金融行业不同岗位对人才的需求

54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.2、金融科技用到的数据科学

54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.3、职位和机会

54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.4、数字化财富管理行业

54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.5、智能投顾创业公司的数据分析

54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.6、答疑(一)

54、课程:金融科技—数据科学在金融业的应用和前景.7、答疑(二)

55、课程:深度学习经典网络分析基础.1、课程安排

55、课程:深度学习经典网络分析基础.2、深度学习的两大基本问题

55、课程:深度学习经典网络分析基础.3、反向传播算法简介

55、课程:深度学习经典网络分析基础.4、深度学习网络模型回顾

55、课程:深度学习经典网络分析基础.5、CNN架构发展简要流程

55、课程:深度学习经典网络分析基础.6、LeNet

55、课程:深度学习经典网络分析基础.7、答疑—人脸识别

55、课程:深度学习经典网络分析基础.8、答疑—通用检测

55、课程:深度学习经典网络分析基础.9、答疑—语音识别

55、课程:深度学习经典网络分析基础.10、AlexNet

55、课程:深度学习经典网络分析基础.11、VGG

55、课程:深度学习经典网络分析基础.12、GoogleNet(一)

55、课程:深度学习经典网络分析基础.13、GoogleNet(二)

55、课程:深度学习经典网络分析基础.14、ResNet

55、课程:深度学习经典网络分析基础.15、经典网络简单比较、网络设计考虑

55、课程:深度学习经典网络分析基础.16、答疑(一)

55、课程:深度学习经典网络分析基础.17、答疑(二)

标签:Python人工智能


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