обучающейся машиной, библиотек matplotlib, NumPy и TensorFlow про. Использование ИИ для программирования, бизнеса или науки!
Чему Вы Научитесь?
Код для распознавания изображений, распознавания рукописного ввода, анализа данных и создания рекуррентных нейронных сетей.
Необходимые требования
некоторый опыт работы с Python-это. Статистические данные будут полезны, но не обязательны.
Описание
Меня зовут ГП. Я использовала ИИ для классификации опухолей головного мозга. У меня 11 публикации на Pubmed говорить об этом. Я пошел в Корнелльский университет и преподавал в Корнельском университете, Амхерст и UCSF. Я работал в Калифорнии и них
.ИИ и наук о данных происходят по всему миру! Ну вроде и не совсем еще. Это прекрасное время, чтобы отточить свое мастерство в области искусственного интеллекта, анализа данных и робототехники, искусственного интеллекта и взяли мир штурмом, так как одним из важных направлений исследований и разработок. Python имеет всплыли, как доминирующим языком в интеллект и машинное обучение, Программирование из-за своей простоты и гибкости, в дополнение к большой поддержки библиотеки с открытым исходным кодом и TensorFlow.
Этот видео курс создан для тех, кто не пониманию искусственного интеллекта или матанализ и линейная алгебра. Мы познакомим вас с продвинутым искусственным интеллектом проекты и методики, которые являются ценными для машиностроения, биологические исследования, химические исследования, финансовых, деловых, социальных, аналитических, маркетинговых (КПИ), так и многих других отраслях. Зная, как анализ данных позволит оптимизировать ваше время и ваши деньги. Нет поля, где с пониманием ИИ будет недостатком. ИИ действительно будущее.
У нас есть много проектов, обработка естественного языка , распознавание рукописного текста, интерполяции, сжатия, байесовский анализ, гиперплоскостей (и других понятий линейной алгебры). ВЕСЬ КОД ВКЛЮЧЕН И ЛЕГКО ВЫПОЛНИТЬ. Можно вводить вместе или просто выполнить код в Jupyter, если вы ограничены во времени и хотели бы получить удовлетворение от того, что курс держать тебя за руку.
Я использую ИИ я создал этот курс для торговли акции. Вы можете использовать ИИ, чтобы делать, что хочешь. Это те проекты, которые мы покрываем.
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
кто является целевой аудиторией?
Начинают про Python-разработчиков, которые хотят начать использование машинного обучения в реальный путь, используя численное или изображения наборов данных.

DOWNLOAD






turbobit

---