HTML для искусственный интеллект и глубокое обучение буткемп Корнельского университета курсы W/машинного обучения! Новые на 2018 год!
Чему Вы Научитесь?
Студенты смогут создать сайты, создание приложений, создание искусственных интеллектуальных обучающих программ, которые могут распознавать рукописный текст и узнавать при анализе данных.
Поможет вам получить работу в качестве программиста Fullstack или искусственный интеллект ученого данных.
Построить более 10 инструментов анализа данных ИИ
требованиям
есть ПК или Mac. Должно быть желание научиться программированию. HD монитор предпочтительнее.
Описание
Меня зовут ГП. Я использовала ИИ для классификации опухолей головного мозга. У меня 11 публикации на Pubmed говорить об этом. Я поступил в Корнеллский университет и преподавал в Калифорнии, низ, Корнельского университета и Колледжа Амхерст.
Мы предлагаем помощь онлайн м-ф 9-5, а также в нерабочее время, когда в интернете.
Этот курс будет постоянно обновляться и мы ответим на все вопросы. Мы будем продолжать обновлять контент на основе спроса пользователей и изменений в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Если вы взяли в предыдущем Bootcamp, но все еще борются, этот курс позволит заполнить дыры и вы применяя Python на множество различных проектов. Вы научитесь быстрее на
это единственный курс fullstack, которое учит вас все от базового интерфейс на HTML в Python 3, машинное обучение, поток тензора, и искусственный интеллект / рекуррентных нейронных сетей!
Это большие конечно, но все равно легко! Секрет этого курса заключается в том, что чтобы быстро выучить, мы представляем информацию в малых шагов, так что ни один шаг кажется трудным. Конечно, есть много шагов, поэтому знания, строит быстро, но на очень прочном фундаменте.
Это, безусловно, самым передовым, но простой в Python fullstack курс онлайн. Нет другого пути в любом месте, которая идет так далеко в науку о данных и машинного обучения/ искусственный интеллект как самостоятельный раздел, а уж с FULLSTACK Python в предшествующих научных данных. Мы можем буквально взять человека, не имеющего опыта программирования, и у них делали программы AI в примерно 2 недели (или быстрее, если они обучаются в день). Если вы никогда не программировали, уже знаю базовый синтаксис, или хотите, наконец, продвигать ваши навыки, этот курс для вас! В этом курсе мы будем учить вас HTML-код, CSS, AJAX, чистый jаvascript и jQuery и на Python 3.
С более чем 170 лекций и более 30 часов видео этот курс является чрезвычайно всеобъемлющей
мы охватывают широкий спектр тем, в том числе:
в HTML
УСБ
загрузчик (делать адаптивные сайты быстро!)
В jаvascript (для взаимодействия с пользователями)
на jQuery (для дальнейшего взаимодействия с пользователями через клики и наведение)
Установки Python
запущенный Python код
строки
внешние модули
объектно-ориентированное программирование
наследство
полиморфизм
список
словарях
кортежи
переменной
количество типов данных
печатать форматирования
функции
сфера
параметр args/kwargs
встроенных функций
отладка и обработка ошибок
модули файл
я/О
прогрессивных методов
декораторы/ передовые декораторы
и многое другое!
Для Данных Наук / Машинное Обучение И Искусственный Интеллект$$1$. Машинное Обучение
2. Алгоритм Обучения$$3$. Пакет scikit$$4$. Предобработки Данных$$5$. Снижение Dimesionality$$6$. Hyperparemeter Оптимизации$$7$. Обучение Ансамбля$$8$. Анализ Настроений$$9$. Регрессионный Анализ$$10$.Кластерный Анализ$$11$. Искусственные Нейронные Сети$$12$. TensorFlow$$13$. TensorFlow Мастерская$$14$. Сверточных Нейронных Сетей$$15$. Рекуррентные нейронные сети
традиционной статистики и машинного обучения$$1$. Описательные Статистики
2.Классические Пропорции Вывода$$3$. Классическая InferenceMeans$$4$. Байесовский Анализ
5. Пропорции Байесовский Вывод$$6$. Байесовский Вывод Средств$$7$. Корреляции$$11$. КНН$$12$. Дерево Решений$$13$. Случайные Леса$$14$. ОЛС$$15$. Оценки Линейной Модели$$16$. Гребневой Регрессии$$17$. Регрессия лассо$$18$. Интерполяция$19$$. Персептрон Основные$$20$. Обучение Нейронной Сети$$21$. Регрессионная Нейронная Сеть$$22$. Кластеризация$$23$. Оценка Кластерной Модели$$24$. kMeans$$25$. Архиерейский$$26$. Спектральный$$27$. ППШ$$28$. СВД$$29$. Низкоразмерных
вы получите Пожизненный доступ к более 180 лекций, а также соответствующее тетради для лекций!
Этот курс поставляется с 30 дней гарантия возврата денег! Если вы не удовлетворены в любом случае, вы получите свои деньги обратно.
Выучить Python и ИИ в простой из возможных способов, поэтому вы можете заранее быстро и легко вашей карьеры.
Кто является целевой аудиторией?
Новичкам, которые никогда не программировали до этого.
Люди, которые взяли ее программирования, но хотите применять эти знания, чтобы построить что-то, кроме очень базовых проектов.
Промежуточными программистов на Python, которые хотят понять, искусственного интеллекта, программирования.
Всем, кто хочет научиться fullstack в Python 3 и применить его, чтобы сделать сразу ИИ. Если вы находитесь на Python 3 эксперта, вы будете по-прежнему получать знания из 45 проектов.
В Python разработчиков, которые хотят начать использование машинного обучения в реальный путь, используя численное или изображения наборов данных.

DOWNLOAD






turbobit

---