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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(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計算機視覺、自然語言處理等領(lǐng)域的新聞資訊、前沿理論、技術(shù)知識、應(yīng)用案例。
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L先生智能課堂 · 19課時 · 567人學(xué)習(xí)
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tensorflow基本概念
tensorflow常量示意和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)流程
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大白話EM算法--從此愛上EM迭代
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L先生智能課堂 · 12課時 · 183人學(xué)習(xí)
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OpenCV級聯(lián)分類器訓(xùn)練與使用實戰(zhàn)教程
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賈志剛 · 13課時 · 28565人學(xué)習(xí)
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Haar與LBP級聯(lián)分類器原理介紹-01
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李寧 · 11課時 · 422人學(xué)習(xí)
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識別單選題目(方法2)
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機器學(xué)習(xí)項目:基于SVM算法的圖像識別
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TIGT · 35課時 · 3293人學(xué)習(xí)
計算機視覺圖像基礎(chǔ)
圖像的顯示
OpenCV的圖像讀取和顯示
Matplotlib顯示圖像的方法
AIGC編程之JAVA技術(shù)實戰(zhàn)篇
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張哥編程課 · 18課時 · 4049人學(xué)習(xí)
AIGC的火爆發(fā)展趨勢和未來
AIGC和WEChat的輔助學(xué)習(xí)
aiXcode使用
AIGC-claude
AIGC實戰(zhàn)應(yīng)用先導(dǎo)課
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AI的前世今生(起源和發(fā)展)
AIGC的概念和八大模態(tài)
從PGC、UGC到AIGC
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AIGC應(yīng)用領(lǐng)域及場景
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石紀(jì) · 4課時 · 406人學(xué)習(xí)
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AIGC顛覆過去產(chǎn)品交互邏輯創(chuàng)造新價值
AIGC應(yīng)用領(lǐng)域案例和總結(jié)(汽車制造、營銷、商業(yè)設(shè)計、零售)
AI通過強化Q-Learning學(xué)習(xí)《貓抓老鼠》游戲【中字】
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XCourses · 19課時 · 7人學(xué)習(xí)
課程介紹
1 屏幕設(shè)置
2 創(chuàng)建一個Turtle來記分
3為Jerry創(chuàng)建一個Turtle
AI話術(shù)革命:prompt提示詞深度攻略(AI大模型全棧系列)
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Garagong · 19課時 · 4534人學(xué)習(xí)
課程簡介
交互革命和Prompt、Prompt Engineering概念
Prompt優(yōu)勢和目的
Prompt調(diào)優(yōu)和關(guān)鍵原則
Function Calling技術(shù)(AI大模型全棧系列)
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Garagong · 15課時 · 893人學(xué)習(xí)
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大模型為什么要連接外部世界
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AI變現(xiàn)賺錢零基礎(chǔ)快速入門
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陸通 · 10課時 · 3506人學(xué)習(xí)
5分鐘快速把你的GPTs接入廣告系統(tǒng)變現(xiàn)
用AI自動生成短視頻
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Sora文生視頻AI模型變現(xiàn)案例拆解
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陸通 · 4課時 · 1315人學(xué)習(xí)
Sora文本生成高清視頻功能介紹及變現(xiàn)方式
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GPTs及Assistant API快速開發(fā)AI應(yīng)用
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陸通 · 6課時 · 518人學(xué)習(xí)
GPTs介紹及快速創(chuàng)建第一個GPTs
GPTs的3大分類
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ChatGPT新手指南
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陸通 · 5課時 · 1551人學(xué)習(xí)
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GPT4最新版本介紹
驗證碼識別 深度學(xué)習(xí)視頻課程
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浦深 · 9課時 · 11212人學(xué)習(xí)
驗證碼識別(caffe基礎(chǔ)課程已經(jīng)包含本課程,勿兩個都買!)
驗證碼 項目內(nèi)容說明(重要)
現(xiàn)進行盜版視頻舉報,第一名舉報,核實無誤后,將獎勵200元
修改caffe源碼滿足多標(biāo)簽輸入(c++)與回歸實例
NLP自然語言處理文本自動分類算法【陳敬雷】
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充電了么 · 3課時 · 16人學(xué)習(xí)
文本分類算法原理及樸素貝葉斯、SVM支持向量機介紹
Python開源快速文本分類器fastText框架核心原理解
Python快速文本分類器fastText源碼實現(xiàn)及服務(wù)器部
機器學(xué)習(xí)NLP自然語言處理Word2Vec詞向量算法模型
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充電了么 · 3課時 · 178人學(xué)習(xí)
Word2Vec詞向量算法模型原理
word2vec詞向量模型源碼解析實戰(zhàn)
word2vec源碼編譯打包及服務(wù)器部署模型訓(xùn)練操作實戰(zhàn)全過
推薦算法Rerank二次重排序 - LR、GBDT、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、L2R
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充電了么 · 3課時 · 75人學(xué)習(xí)
推薦Rerank二次重排序算法基于LR、GBDT、隨機森林
Learning to rank排序?qū)W習(xí)算法原理及源碼操實戰(zhàn)
推薦Rerank二次重排序算法(基于加權(quán)公式思想做二次排序)
Spark分布式機器學(xué)習(xí) - Learning to rank排序?qū)W習(xí)算法
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充電了么 · 4課時 · 4人學(xué)習(xí)
Learning to rank排序?qū)W習(xí)算法原理概述
PointWise、PairWise、ListWise排序
Learning to rank評價指標(biāo)MAP和NDCG
Learning to rank排序?qū)W習(xí)算法源碼深度解密實戰(zhàn)
推薦系統(tǒng)多策略融合算法
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充電了么 · 2課時 · 88人學(xué)習(xí)
推薦系統(tǒng)多策略融合算法
推薦算法系統(tǒng)介紹及架構(gòu)設(shè)計
Spark分布式機器學(xué)習(xí) - SVM支持向量機算法【陳敬雷】
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充電了么 · 6課時 · 5人學(xué)習(xí)
SVM支持向量機算法原理與介紹
SVM經(jīng)典應(yīng)用場景
Python的scikit-learn的SVM算法實戰(zhàn)
LIBSVM 算法工具包實戰(zhàn)
Spark分布式機器學(xué)習(xí) - 貝葉斯算法【陳敬雷】
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充電了么 · 6課時 · 3人學(xué)習(xí)
樸素貝葉斯算法原理與介紹
樸素貝葉斯應(yīng)用場景
樸素貝葉斯文本分類特征工程
Mahout樸素貝葉斯源碼實戰(zhàn)
Spark分布式機器學(xué)習(xí) - 隨機森林算法【陳敬雷】
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充電了么 · 6課時 · 30人學(xué)習(xí)
隨機森林算法原理與介紹
隨機森林經(jīng)典應(yīng)用場景
隨機森林模型參數(shù)詳解
隨機森林源碼實戰(zhàn)
Spark分布式機器學(xué)習(xí) - 人工智能之LR邏輯回歸算法源碼與實戰(zhàn)
Spark分布式機器學(xué)習(xí) - 人工智能之LR邏輯回歸算法源碼與實戰(zhàn)
充電了么 · 5課時 · 8人學(xué)習(xí)
邏輯回歸算法原理與介紹
邏輯回歸經(jīng)典應(yīng)用場景
SGD邏輯回歸(隨機梯度下降法)
LBFGS邏輯回歸(擬牛頓法)
NLP自然語言處理關(guān)鍵詞提取和文本摘要算法【陳敬雷】
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充電了么 · 3課時 · 87人學(xué)習(xí)
NLP關(guān)鍵詞提取和文本摘要算法原理
基于Python的關(guān)鍵詞提取和文本摘要算法源碼實現(xiàn)
基于Java的關(guān)鍵詞提取和文本摘要算法源碼實現(xiàn)
Spark分布式機器學(xué)習(xí) - 序列模式挖掘prefixSpan算法【陳敬雷】
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充電了么 · 8課時 · 28人學(xué)習(xí)
序列模式挖掘算法原理與介紹
序列模式挖掘算法應(yīng)用場景
序列模式挖掘算法的基本概念
PrefixSpan算法的基本概念
Spark分布式機器學(xué)習(xí) - GBDT梯度提升決策樹算法【陳敬雷】
Spark分布式機器學(xué)習(xí) - GBDT梯度提升決策樹算法【陳敬雷】
充電了么 · 6課時 · 1人學(xué)習(xí)
GBDT算法原理與介紹
GBDT經(jīng)典應(yīng)用場景
GBDT模型參數(shù)詳解
GBDT源碼實戰(zhàn)
NLP自然語言處理語言模型(language model)【陳敬雷】
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充電了么 · 5課時 · 29人學(xué)習(xí)
自然語言處理之語言模型原理與介紹
n-gram統(tǒng)計語言模型原理
LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型原理
語言模型源碼實現(xiàn)深度解析實戰(zhàn)
Spark分布式機器學(xué)習(xí) -人工智能之決策樹算法源碼與實戰(zhàn)
Spark分布式機器學(xué)習(xí) -人工智能之決策樹算法源碼與實戰(zhàn)
充電了么 · 5課時 · 4人學(xué)習(xí)
決策樹算法原理與介紹
決策樹算法經(jīng)典應(yīng)用場景
決策樹算法源碼實戰(zhàn)
決策樹算法優(yōu)缺點
YOLOv8目標(biāo)檢測實戰(zhàn):訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集
YOLOv8目標(biāo)檢測實戰(zhàn):訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集
白老師 · 34課時 · 13703人學(xué)習(xí)
課程簡介
目標(biāo)檢測-任務(wù)說明
目標(biāo)檢測-常用數(shù)據(jù)集
目標(biāo)檢測-性能指標(biāo)
機器學(xué)習(xí)之樸素貝葉斯理論與代碼實踐
機器學(xué)習(xí)之樸素貝葉斯理論與代碼實踐
紀(jì)佳琪 · 16課時 · 1054人學(xué)習(xí)
開課簡介
機器學(xué)習(xí)知識體系
機器學(xué)習(xí)流程
樸素貝葉斯之條件概率
YOLOv8實例分割實戰(zhàn):訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集
YOLOv8實例分割實戰(zhàn):訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集
白老師 · 39課時 · 12080人學(xué)習(xí)
課程介紹
圖像分割-任務(wù)說明及常用數(shù)據(jù)集
圖像分割-性能指標(biāo)
YOLO目標(biāo)檢測系列技術(shù)發(fā)展史
Swin Transformer原理與代碼精講
Swin Transformer原理與代碼精講
白老師 · 18課時 · 2115人學(xué)習(xí)
課程介紹
Transformer的架構(gòu)概述
Transformer的Encoder
Transformer的Decoder
Python機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)視頻課程1-零基礎(chǔ)上手
Python機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)視頻課程1-零基礎(chǔ)上手
數(shù)智學(xué)堂官方賬號 · 54課時 · 5336人學(xué)習(xí)
課程介紹
人工智能和機器學(xué)習(xí)的關(guān)系
機器學(xué)習(xí)的分類
生成對抗網(wǎng)絡(luò)和強化學(xué)習(xí)
自然語言(NLP)處理之動手學(xué)中文分詞視頻課程
自然語言(NLP)處理之動手學(xué)中文分詞視頻課程
Bruce · 24課時 · 6012人學(xué)習(xí)
課程簡介及項目演示
人工智能概述
NLP概述
中文分詞簡介
Python+OpenCV圖像處理入門視頻課程
Python+OpenCV圖像處理入門視頻課程
撥云教育 · 59課時 · 63026人學(xué)習(xí)
環(huán)境測試
圖像的讀入、顯示和保存
圖像處理入門
像素處理
機器學(xué)習(xí)之決策樹理論與代碼實踐
機器學(xué)習(xí)之決策樹理論與代碼實踐
紀(jì)佳琪 · 18課時 · 844人學(xué)習(xí)
開課簡介
機器學(xué)習(xí)知識體系
機器學(xué)習(xí)流程
決策樹介紹
機器學(xué)習(xí)之線性回歸理論與代碼實踐
機器學(xué)習(xí)之線性回歸理論與代碼實踐
紀(jì)佳琪 · 21課時 · 2522人學(xué)習(xí)
課程簡介
機器學(xué)習(xí)知識體系
機器學(xué)習(xí)流程
線性回歸介紹與符號表示
機器學(xué)習(xí)之邏輯回歸、KNN理論與代碼實踐
機器學(xué)習(xí)之邏輯回歸、KNN理論與代碼實踐
紀(jì)佳琪 · 23課時 · 1718人學(xué)習(xí)
開課介紹
機器學(xué)習(xí)知識體系
機器學(xué)習(xí)流程
邏輯回歸介紹
機器學(xué)習(xí)之聚類、主成分分析理論與代碼實踐
機器學(xué)習(xí)之聚類、主成分分析理論與代碼實踐
紀(jì)佳琪 · 27課時 · 1661人學(xué)習(xí)
開課簡介
機器學(xué)習(xí)知識體系
機器學(xué)習(xí)流程
聚類簡介
機器學(xué)習(xí)之集成學(xué)習(xí)理論與代碼實踐
機器學(xué)習(xí)之集成學(xué)習(xí)理論與代碼實踐
紀(jì)佳琪 · 12課時 · 784人學(xué)習(xí)
開課簡介
機器學(xué)習(xí)知識體系
機器學(xué)習(xí)流程
集成學(xué)習(xí)簡介
基于Django 2.2.5的快速應(yīng)用構(gòu)建
基于Django 2.2.5的快速應(yīng)用構(gòu)建
趙益軍 · 10課時 · 54人學(xué)習(xí)
Python開發(fā)環(huán)境搭建-Python3.7安裝(Mac)
Python開發(fā)環(huán)境搭建-Python3.7(win10)
MongoDB 4.2安裝(Mac)
MongoDB 4.2安裝(win10)
AI人工智能之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)|人工智能基礎(chǔ)與提升
AI人工智能之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)|人工智能基礎(chǔ)與提升
周老師 · 13課時 · 472人學(xué)習(xí)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-線性回歸
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-線性回歸梯度下降法
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-非線性回歸
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-激活函數(shù)
AI人工智能之Tensorflow使用
AI人工智能之Tensorflow使用
周老師 · 16課時 · 237人學(xué)習(xí)
Tensorflow-Variable
Tensorflow-Placeholder
案例-用Tensorflow來實現(xiàn)LR-構(gòu)建數(shù)據(jù)
案例-用Tensorflow來實現(xiàn)LR-訓(xùn)練模型
深度學(xué)習(xí)理論與實戰(zhàn)
深度學(xué)習(xí)理論與實戰(zhàn)
撥云教育 · 38課時 · 20299人學(xué)習(xí)
什么是深度學(xué)習(xí)
再說說深度學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)的基本原理
工作原理
圖像識別算法的核心原理與技術(shù)實現(xiàn)
圖像識別算法的核心原理與技術(shù)實現(xiàn)
橘子視覺 · 18課時 · 669人學(xué)習(xí)
課程總體介紹
opencv安裝配置(MFC、QT兩個版本)
圖像、矩陣、像素的關(guān)系
MFC界面上的圖像顯示
YOLOv5(PyTorch)目標(biāo)檢測實戰(zhàn):訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集(Ubuntu)
YOLOv5(PyTorch)目標(biāo)檢測實戰(zhàn):訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集(Ubuntu)
白老師 · 24課時 · 2470人學(xué)習(xí)
課程介紹
目標(biāo)檢測-任務(wù)說明
目標(biāo)檢測-常用數(shù)據(jù)集
目標(biāo)檢測-性能指標(biāo)
YOLOv5(PyTorch)目標(biāo)檢測實戰(zhàn):訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集(Windows)
YOLOv5(PyTorch)目標(biāo)檢測實戰(zhàn):訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集(Windows)
白老師 · 25課時 · 3772人學(xué)習(xí)
課程介紹
目標(biāo)檢測-任務(wù)說明
目標(biāo)檢測-常用數(shù)據(jù)集
目標(biāo)檢測-性能指標(biāo)
YOLOX目標(biāo)檢測實戰(zhàn):訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集
YOLOX目標(biāo)檢測實戰(zhàn):訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù)集
白老師 · 28課時 · 3203人學(xué)習(xí)
課程介紹
目標(biāo)檢測-任務(wù)說明
目標(biāo)檢測-常用數(shù)據(jù)集
目標(biāo)檢測-性能指標(biāo)
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