人工智能实战与应用课程

发布时间：2024-12-08

发布者：

灵鹊墨侠

文件大小：共计654个文件，合计:40.14 GB

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资源来源：夸克网盘

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资源介绍

《人工智能实战与应用课程》是一次深入浅出的AI学习之旅。课程涵盖从基础的高等数学、线性代数到复杂的神经网络、迁移学习、强化学习等内容。通过22讲至67讲，您将学习如何让神经网络听懂故事、进行时间序列分析、掌握迁移学习技巧，以及深入了解RNN、SVM、计算机视觉和深度学习。此外，课程还包括Pyh进阶操作、数据库管理、爬虫技术，以及机器学习的数学基础和实际应用。无论是初学者还是有经验的开发者，本课程都将为您提供宝贵的人工智能知识，帮助您在AI领域取得实际成果。资源存储在夸克网盘，方便随时学习。

资源目录结构(只展示部分的文件和文件夹，以下文件快照生成于2024-12-08)

资源投诉

人工智能实战与应用课程6.17 GB

22.让神经网络听懂故事633.59 MB

22.6.mp455.40 MB

22..mp455.50 MB

22.7.mp475.87 MB

22.0.mp439.47 MB

22.9.mp469.99 MB

22.3.mp446.02 MB

22.2.mp459.39 MB

22.8.mp455.58 MB

22..mp456.76 MB

22.5.mp443.61 MB

22.4.mp475.99 MB

49.时间序列分析693.02 MB

49.3.mp451.16 MB

49.7.mp468.62 MB

49.2.mp479.95 MB

49.5.mp483.99 MB

49.4.mp487.54 MB

49.6.mp456.47 MB

49..mp452.55 MB

49.9.mp458.79 MB

49.0.mp467.99 MB

49.8.mp485.97 MB

47.迁移学习682.39 MB

47.9.mp441.92 MB

47.7.mp475.37 MB

47.5.mp478.63 MB

47.3.mp483.49 MB

47.2.mp425.17 MB

47.0.mp428.79 MB

47.2.mp423.26 MB

47..mp418.51 MB

47..mp436.18 MB

47.4.mp492.63 MB

47.6.mp468.61 MB

47.8.mp4109.84 MB

9.线性代数—矩阵、等价类和行列式938.83 MB

9.9.mp450.68 MB

9.2.mp453.18 MB

9.6.mp4109.10 MB

9.2.mp462.21 MB

9.0.mp498.07 MB

9.8.mp455.66 MB

9.3.mp483.99 MB

9.3.mp4109.84 MB

9..mp451.53 MB

9..mp445.14 MB

9.4.mp4115.10 MB

9.5.mp436.66 MB

9.7.mp467.67 MB

55.强化学习（上）535.35 MB

55.4.mp440.37 MB

55.3.mp426.64 MB

55.2.mp426.04 MB

55..mp441.21 MB

55.4.mp457.39 MB

55.8.mp445.83 MB

55.6.mp422.54 MB

55.3.mp444.28 MB

55.2.mp442.78 MB

55.0.mp435.24 MB

55.7.mp429.65 MB

55.9.mp434.24 MB

55..mp450.46 MB

55.5.mp438.68 MB

33.集群模型161.28 MB

33.3.mp427.23 MB

33.5.mp426.30 MB

33..mp418.50 MB

33.6.mp436.39 MB

33.2.mp418.06 MB

33.4.mp434.80 MB

67.监督学习－分类785.43 MB

67..mp424.44 MB

67.4.mp465.73 MB

67.0.mp481.63 MB

67..mp464.75 MB

67.5.mp451.39 MB

67.2.mp444.12 MB

67.2.mp496.85 MB

67.7.mp486.02 MB

67.8.mp461.44 MB

67.3.mp411.00 MB

67.3.mp443.82 MB

67.6.mp443.81 MB

67.9.mp454.65 MB

67.4.mp455.78 MB

4.Python进阶（上）706.58 MB

4.4.mp429.78 MB

4.9.mp461.22 MB

4.3.mp443.41 MB

4.6.mp441.25 MB

4.2.mp461.55 MB

4.4.mp476.12 MB

4..mp455.70 MB

4.3.mp438.22 MB

4.8.mp456.32 MB

4.0.mp442.12 MB

4.2.mp440.16 MB

4.7.mp466.76 MB

4..mp448.02 MB

4.5.mp445.94 MB

56.强化学习（下）654.63 MB

56.2.mp437.37 MB

56.6.mp429.64 MB

56..mp440.30 MB

56..mp437.56 MB

56.6.mp467.79 MB

56.4.mp439.56 MB

56.5.mp427.58 MB

56.3.mp421.21 MB

56.3.mp439.73 MB

56.8.mp471.11 MB

56.7.mp423.21 MB

56.0.mp419.58 MB

56.2.mp456.84 MB

56.9.mp430.08 MB

56.5.mp456.90 MB

56.4.mp456.17 MB

50.RNN531.36 MB

50.3.mp455.30 MB

50.4.mp427.92 MB

50.6.mp421.41 MB

50.9.mp433.39 MB

50.5.mp450.40 MB

50.2.mp430.70 MB

50.8.mp430.70 MB

50.2.mp460.05 MB

50..mp429.72 MB

50.0.mp424.20 MB

50..mp449.01 MB

50.4.mp432.12 MB

50.3.mp450.01 MB

50.7.mp436.43 MB

36.升维大法之SVM

64.数据呈现基础

8.让神经网络看懂图象

52.RNN时间序列预测

2.高等数学—两个重要的极限定理

62.计算机视觉深度学习入门工具篇

46.图像识别综述

4.PyTorch（上）

20.预测简史

32.模拟人类理性的决策树

26.机器学习引入

3.Python操作数据库、 Python爬虫

5.Python进阶（下）

27.分类问题

29.机器学习背后的数学（上）

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