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人工智能
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聚合人工智能話題下,包括 機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理等領域的新聞資訊、前沿理論、技術知識、應用案例。
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共 1252 條
aicoder三部曲-從0到1使用大模型自動生成完整的項目代碼
aicoder三部曲-從0到1使用大模型自動生成完整的項目代碼
acedar · 23課時 · 2200人學習
01-aicode三部曲整體規(guī)劃介紹
02-aicode生成的完整項目代碼效果體驗
3-agent各模塊功能分析和梳理
04-aicoder主函數(shù)定義和實現(xiàn)
從0到1實現(xiàn)大模型AI Agent-手把手教
從0到1實現(xiàn)大模型AI Agent-手把手教
acedar · 12課時 · 2089人學習
agent原理及核心邏輯實現(xiàn)01
agent核心邏輯實現(xiàn)02
agent各模塊功能分析和梳理03
tools的定義及與action的映射
deepseek小樣本學習與模型微調(diào)技術進階
deepseek小樣本學習與模型微調(diào)技術進階
RichadLee · 1課時 · 0人學習
deepseek小樣本學習與模型微調(diào)技術進階
模型服務化部署與性能優(yōu)化實踐
模型服務化部署與性能優(yōu)化實踐
RichadLee · 1課時 · 0人學習
模型服務化部署與性能優(yōu)化實踐
Deepseek大模型結(jié)構(gòu)設計與優(yōu)化原理
Deepseek大模型結(jié)構(gòu)設計與優(yōu)化原理
RichadLee · 1課時 · 0人學習
Deepseek大模型結(jié)構(gòu)設計與優(yōu)化原理
模型量化與壓縮技術實踐
模型量化與壓縮技術實踐
RichadLee · 1課時 · 0人學習
模型量化與壓縮技術實踐
RAG系統(tǒng)核心原理與技術分析
RAG系統(tǒng)核心原理與技術分析
RichadLee · 1課時 · 0人學習
RAG系統(tǒng)核心原理與技術分析
基于deepseek大模型安全評估與審計體系構(gòu)建
基于deepseek大模型安全評估與審計體系構(gòu)建
RichadLee · 1課時 · 0人學習
基于deepseek大模型安全評估與審計體系構(gòu)建
復雜Agent系統(tǒng)設計與開發(fā)實踐
復雜Agent系統(tǒng)設計與開發(fā)實踐
RichadLee · 1課時 · 0人學習
復雜Agent系統(tǒng)設計與開發(fā)實踐
系統(tǒng)級計算框架性能調(diào)優(yōu)技術
系統(tǒng)級計算框架性能調(diào)優(yōu)技術
RichadLee · 1課時 · 0人學習
系統(tǒng)級計算框架性能調(diào)優(yōu)技術
深度安全防護體系設計原理
深度安全防護體系設計原理
RichadLee · 1課時 · 0人學習
深度安全防護體系設計原理
ChatBI系統(tǒng)設計原理與架構(gòu)演進
ChatBI系統(tǒng)設計原理與架構(gòu)演進
RichadLee · 1課時 · 0人學習
ChatBI系統(tǒng)設計原理與架構(gòu)演進
企業(yè)級Deepseek大模型合規(guī)性框架與治理實踐
企業(yè)級Deepseek大模型合規(guī)性框架與治理實踐
RichadLee · 1課時 · 0人學習
企業(yè)級Deepseek大模型合規(guī)性框架與治理實踐
多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與深度融合技術
多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與深度融合技術
RichadLee · 1課時 · 0人學習
多模態(tài)數(shù)據(jù)處理與深度融合技術
大規(guī)模模型性能優(yōu)化及deepseek的部署策略
大規(guī)模模型性能優(yōu)化及deepseek的部署策略
RichadLee · 1課時 · 0人學習
大規(guī)模模型性能優(yōu)化及deepseek的部署策略
大模型實戰(zhàn)課:LangChain智能體開發(fā)實戰(zhàn)
大模型實戰(zhàn)課:LangChain智能體開發(fā)實戰(zhàn)
TIGT · 22課時 · 9人學習
提示詞基礎
LangChain的入門介紹
Django創(chuàng)建工程項目
AI開發(fā)環(huán)境(Python解釋器的安裝)
多模態(tài)復雜業(yè)務系統(tǒng)性能調(diào)優(yōu)實踐
多模態(tài)復雜業(yè)務系統(tǒng)性能調(diào)優(yōu)實踐
RichadLee · 1課時 · 0人學習
多模態(tài)復雜業(yè)務系統(tǒng)性能調(diào)優(yōu)實踐
AI治理體系與風險防控策略
AI治理體系與風險防控策略
RichadLee · 1課時 · 0人學習
AI治理體系與風險防控策略
大規(guī)模Agent集群架構(gòu)設計與實踐
大規(guī)模Agent集群架構(gòu)設計與實踐
RichadLee · 1課時 · 0人學習
大規(guī)模Agent集群架構(gòu)設計與實踐
OpenCV圖像處理視頻課程
OpenCV圖像處理視頻課程
賈志剛 · 35課時 · 386493人學習
概述 - OpenCV介紹與環(huán)境搭建
加載、修改、保存圖像
矩陣的掩膜操作
Mat對象
從零開始的OpenCV實戰(zhàn)視頻課程(答題卡識別)
從零開始的OpenCV實戰(zhàn)視頻課程(答題卡識別)
禾路 · 15課時 · 35723人學習
綜述
OpenCV圖像處理的環(huán)境配置。
答題卡識別的算法分析1
答題卡識別的算法分析2
OpenCV圖像拼接(pipeline)原理解析和分模塊實現(xiàn)視頻課程
OpenCV圖像拼接(pipeline)原理解析和分模塊實現(xiàn)視頻課程
禾路 · 16課時 · 14478人學習
L0為了搞懂PipeLine,為什么必須要先學習本課內(nèi)容?
L1圖像拼接基本概念和流程
L2圖像拼接廣泛運用和**成果
L3圖像拼接的特點和微軟拼接軟件(ICE)介紹
OpenCV圖像分割實戰(zhàn)視頻教程
OpenCV圖像分割實戰(zhàn)視頻教程
賈志剛 · 16課時 · 11167人學習
概述
KMeans方法-原理
KMeans方法-數(shù)據(jù)聚類
KMeans方法-圖像分割
OpenCV3.2服務器端圖像處理與Java圖像處理視頻教程
OpenCV3.2服務器端圖像處理與Java圖像處理視頻教程
賈志剛 · 39課時 · 26934人學習
概述與環(huán)境搭建
加載與保存
認識Mat-01
認識Mat-02
Python+OpenCV3.3圖像處理視頻教程
Python+OpenCV3.3圖像處理視頻教程
賈志剛 · 30課時 · 57440人學習
概述與環(huán)境搭建
圖像加載與保存
Numpy數(shù)組操作
色彩空間-01
OpenCV特征點提取和運用視頻課程
OpenCV特征點提取和運用視頻課程
禾路 · 13課時 · 12561人學習
綜述
特征點的基本概念和如何找到它們
尋找Harris、Shi-Tomasi和亞像素角點和Fast
SIFT特征原理簡析(下)
從零開始的嵌入式圖像處理(PI+QT+OpenCV)實戰(zhàn)演練視頻課程
從零開始的嵌入式圖像處理(PI+QT+OpenCV)實戰(zhàn)演練視頻課程
禾路 · 11課時 · 15197人學習
L1 PI的綜述、安裝(通用配置)
L2 安裝QT、prebuild版本的OpenCV
編寫QT
L3 基于QT編寫運用程序綜述;
機器學習瘋狂入門(1):相似性算法篇
機器學習瘋狂入門(1):相似性算法篇
沈逸 · 7課時 · 547人學習
用戶相似性、向量、四維空間和鬼、余弦相似性入門
用戶口味計算、修正的余弦相似性、利用sklearn實現(xiàn)
用戶消費能力計算、歐氏距離的使用場景、利用sklearn實現(xiàn)
跨商品類別用戶消費能力計算、標準化的歐氏距離的使用場景
機器學習入門與中級——數(shù)學原理到百例代碼演示
機器學習入門與中級——數(shù)學原理到百例代碼演示
張威 · 23課時 · 600人學習
2
預處理介紹
資料說明
無監(jiān)督學習
深度學習之Tensorflow基礎快速入視頻課程【1.7版本】
深度學習之Tensorflow基礎快速入視頻課程【1.7版本】
張敏 · 21課時 · 2651人學習
tensorflow簡介及環(huán)境安裝
tensorflow和scikit-learn完成線性回歸
tensorflow開發(fā)基本步驟
tensorflow擬合一元二次數(shù)據(jù)
[老湯-人工智能]機器學習一之數(shù)學基礎
[老湯-人工智能]機器學習一之數(shù)學基礎
老湯 · 18課時 · 2708人學習
章節(jié)內(nèi)容
章節(jié)內(nèi)容
無窮和極限
矩陣以及特殊矩陣
基于R語言的機器學習算法和案例詳解
基于R語言的機器學習算法和案例詳解
陳建平 · 15課時 · 1820人學習
購物籃分析概述
結(jié)課測試
文本挖掘概述
協(xié)同過濾概述
[老湯-人工智能]機器學習十一之Spark推薦系統(tǒng)
[老湯-人工智能]機器學習十一之Spark推薦系統(tǒng)
老湯 · 20課時 · 4239人學習
推薦系統(tǒng)概述
隱式模型vs顯示模型
基于內(nèi)容的推薦算法
數(shù)據(jù)集準備
從零開始的OpenCV+Csharp實戰(zhàn)演練視頻課程
從零開始的OpenCV+Csharp實戰(zhàn)演練視頻課程
禾路 · 10課時 · 4583人學習
L1創(chuàng)建本門課程的思考和主要內(nèi)容
L2硬件基礎知識和選配
L3軟件框架1
關于軟件框架選擇的思考
[老湯-人工智能]機器學習七之決策樹算法視頻課程
[老湯-人工智能]機器學習七之決策樹算法視頻課程
老湯 · 13課時 · 1991人學習
決策樹感官認識
隨機森林
回歸樹
構(gòu)建決策樹的過程
基于OpenCV的精度測量項目實戰(zhàn)
基于OpenCV的精度測量項目實戰(zhàn)
禾路 · 10課時 · 10295人學習
課程綜述和主要內(nèi)容
本項目的算法要點
軟硬件平臺的選型、選擇的依據(jù)和原因,界面設計,具體代碼結(jié)構(gòu)。
標定和換算
人工智能基礎入門
人工智能基礎入門
唐宇迪 · 45課時 · 1618人學習
編程語言的選擇
人口普查收入預測任務概述
線性回歸算法概述
貓狗識別任務概述
[老湯-人工智能]機器學習六之Spark項目實戰(zhàn)一
[老湯-人工智能]機器學習六之Spark項目實戰(zhàn)一
老湯 · 31課時 · 1922人學習
老湯大數(shù)據(jù)課程體系介紹
數(shù)據(jù)源說明
libsvm數(shù)據(jù)格式
具體預測業(yè)務
Python數(shù)據(jù)分析與科學計算基礎篇1:NumPy圖解,使抽象的數(shù)據(jù)具象為可觸摸的圖形
Python數(shù)據(jù)分析與科學計算基礎篇1:NumPy圖解,使抽象的數(shù)據(jù)具象為可觸摸的圖形
關東升 · 79課時 · 20508人學習
課程介紹
創(chuàng)建二維數(shù)組
創(chuàng)建一維數(shù)組
索引訪問
深度學習基礎
深度學習基礎
齊向彬 · 21課時 · 822人學習
深度學習介紹
決策數(shù)算法
總結(jié)
Kmeans算法
[老湯-人工智能]機器學習十之Spark項目實戰(zhàn)三
[老湯-人工智能]機器學習十之Spark項目實戰(zhàn)三
老湯 · 20課時 · 900人學習
老湯大數(shù)據(jù)課程體系介紹
項目要達到的效果
Spark中的KMeans實現(xiàn)
項目架構(gòu)
人工智能系列機器學習-詳解三種樸素貝葉斯【數(shù)學原理+入門實戰(zhàn)】
人工智能系列機器學習-詳解三種樸素貝葉斯【數(shù)學原理+入門實戰(zhàn)】
零壹 · 12課時 · 251人學習
簡單介紹
隨機變量(連續(xù)型、離散型)
實戰(zhàn)1:葡萄酒多分類(多項式分布與高斯分布)
概率分布之高斯分布詳解
基于QT和OpenCV編寫Linux平臺下圖像處理程序
基于QT和OpenCV編寫Linux平臺下圖像處理程序
禾路 · 10課時 · 3036人學習
L1_課程綜述和簡介
L2_基本環(huán)境和Hellolena
L3_安裝GDB_ImageWatch
L4_如何去實現(xiàn)一個圖像處理程序
[老湯-人工智能]機器學習八之Spark項目實戰(zhàn)二
[老湯-人工智能]機器學習八之Spark項目實戰(zhàn)二
老湯 · 32課時 · 798人學習
老湯大數(shù)據(jù)課程體系介紹
回顧決策樹
業(yè)務場景定義
信息增益的計算
老錢《自然語言處理》實戰(zhàn)訓練營-深度學習文本分類項目實踐(附源碼)
老錢《自然語言處理》實戰(zhàn)訓練營-深度學習文本分類項目實踐(附源碼)
Jack Qian · 26課時 · 813人學習
文本分類的定義與典型應用場景
TextCNN網(wǎng)絡概述
搜狗新聞分類項目背景介紹
文本分類的難點
Python人工智能入門專題課|游戲破解/動態(tài)二維碼/微信/爬蟲
Python人工智能入門專題課|游戲破解/動態(tài)二維碼/微信/爬蟲
扣丁學堂 · 22課時 · 1399人學習
Python工具安裝
人工智能入門及整蠱小程序簡介
21點游戲制作
短信發(fā)送驗證碼平臺操作
自然語言處理課程導論
自然語言處理課程導論
Jack Qian · 3課時 · 170人學習
自然語言處理崗位薪酬介紹
自然語言處理應用領域與處理流程
互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)自然語言處理應用
神經(jīng)網(wǎng)絡基礎入門視頻課程(C/C++/Python3語言實現(xiàn))
神經(jīng)網(wǎng)絡基礎入門視頻課程(C/C++/Python3語言實現(xiàn))
銀河星君 · 66課時 · 2089人學習
1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡課程介紹
2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡理論基礎
5.1 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡RNN簡介
4.1 MNIST手寫體數(shù)據(jù)集簡介
人工智能深度學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡入門(下)實踐
人工智能深度學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡入門(下)實踐
馬克-to-win · 9課時 · 55人學習
Anaconda下載,安裝
Jupyter notebook的用法
如何建立安裝Tensorflow所需的Anaconda虛擬環(huán)
如何在Anaconda虛擬環(huán)境安裝Tensorflow與Ke
OpenVINO計算機視覺—實例實戰(zhàn)
OpenVINO計算機視覺—實例實戰(zhàn)
禾路 · 10課時 · 1434人學習
課程綜述、環(huán)境配置
系統(tǒng)配置安裝全過程
OpenVINO范例-超分辨率
OpenVINO范例-道路分割
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