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务实的AI和机器学习核心原则 
务实的AI和机器学习核心原则
类别 : 视频教程
格式 : MP4
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概述

务实的AI和机器学习核心原则

机器学习是对模型和算法的科学研究,这些模型和算法训练计算机在没有明确指令的情况下进行预测。机器学习是人工智能的子集,可以定义为模仿人类解决问题的计算机。该视频演示了机器学习和AI的核心原理,包括有监督的机器学习,无监督的机器学习,神经网络和社交网络理论。

学习掌握AI和机器学习的基本概念。LiveLessons视频从人工智能概述开始,涵盖了AI在各个行业中的应用以及为个人,组织和生态系统提供的AI机会。它还涵盖了狭窄AI,通用AI和超级AI之间的差异。

涵盖内容:

  • 了解机器语言,人工智能和云计算中的关键概念,以及如何将这些技术用于业务评估和增长
  • 通过AI,ML和数据科学要点的核心报道与未来的人面对面
  • 区分狭窄AI,通用AI和超级AI
  • 框架ML问题
  • 梯度下降的原因
  • 使用神经网络
  • 了解社交网络理论

目录(4时)

第1课:解码人工智能

1.1了解人工智能的发展

1.2了解狭义,通用和超级人工智能之间的区别

1.3了解人工智能在各行业中的应用

1.4了解人工智能为个人,组织和生态系统带来的机遇

第2课:学习机器学习的原理-第一部分

2.1了解机器学习的基础

2.2了解机器学习问题的框架

2.3理解最近的邻居算法

2.4了解决策树

2.5了解梯度下降背后的直觉

2.6了解神经网络理论

2.7理解监督学习的基础

第3课:学习机器学习的原理-第2部分

3.1了解集群分析

3.2学习期望最大化

3.3理解降维理论

3.4理解社交网络理论

3.5学习推荐系统

3.6理解无监督学习的基础

AI,Machine Learning


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