узнайте об основных понятиях искусственного интеллекта, как нейронные сети, классификация, регрессия и оптимизации с помощью Python.
Что вы узнаете
выучить основы искусственного интеллекта с нуля.
Узнайте, как нейронные сети работают.
Программа Сети многослойный персептрон с нуля на Python.
Вы будете знать, как рекуррентных нейронных сетей работа.
Вы узнаете, как создать ЛСТМ сети с помощью Python и водоснабжении
вы будете знать, как прогноз цен на акции Google с высокой точностью
использовать k ближайших соседей метод классификации для классификации наборов данных.
Классификация данных с использованием метода опорных векторов метод
понять основные концепции опорных векторов метод.
Классификации рукописных изображений методом логистической классификации
вы будете знать, как линейная регрессия работать.
Вы будете знать, как множественной линейной регрессии работу, используя sklearn и Python
. Программы логистической регрессии с нуля на Python.
Построить модель для прогнозирования выбросов СО2 и глобальной температуры полиномиальной регрессии.
Вы будете знать идеи, лежащие в основе генетического алгоритма.
Вы будете знать идеи, метод роя частиц.
Вы узнаете, как найти оптимальные точки для сложных тригонометрических функций.
Вы узнаете, как решить известные проблемы, как задача коммивояжера (ЗК).
Требования
все, что вам нужно, это приличный ПК/ноутбука (процессор 2 ГГц, 4 ГБ оперативной памяти). Вы получите отдохнуть от меня.
Вы должны знать основы программирования на Python.
Установите возвышенное и необходимые библиотеки для Python.
Вы должны иметь огромное желание учиться искусственный интеллект и сделать его в руки-о моде.
Описание
вы хотите узнать, как прогноз экономических временных рядов, как цены на акции или индексы, с высокой точностью?
Вы хотели бы знать, как прогнозировать погодные данные, такие как температура и скорость ветра с помощью нескольких строк кода?
Вы как для классификации рукописных цифр более точно ?
Если вы говорите, да так далее ...
в информатике, искусственный интеллект (ИИ), иногда называемого машинного интеллекта, интеллект продемонстрировали машины, в отличие от естественного интеллекта, отображаемой на людей и других животных. В этой вы узнаете основные понятия ИИ, используя Python:
нейронных сетей
классификация методов
регрессионного анализа
методы оптимизации
в первом, втором,третьем разделах вы узнаете нейронных сетей
вы узнаете, как сделать двухслойной рекуррентной нейронной сети с помощью водоснабжении и LSTMs:
вы узнаете, как использовать Python и водоснабжении для прогноз акций Google, цена .
вы будете знать, как использовать Python и водоснабжении для прогнозирования индекса NASDAQ точно.
вы узнаете, как использовать Python и водоснабжении для прогнозирования температуры Йорк с низкой погрешностью.
вы будете знать, как использовать Python и водоснабжении предсказать Нью-Йорке точно определять скорость ветра.
В следующем разделе вы узнаете, как использовать Python sklearn и MLPclassifier прогнозировать выход из разных наборов, как
логические элементы
средствами данных
создаваемые наборы данных
в третьем разделе можно прогнозировать выход из различных наборов данных с помощью выбранной позиции библиотеки как
случайных наборов данных
прогноз международных авиапассажиров
Лос-Анджелес температуру прогнозирование
Далее вы узнаете, как классифицировать известные наборы данных с высокой точностью с помощью k-ближайших соседей, Байеса, Опорных векторов и логистической регрессии.
В 4-м разделе вы узнаете, как использовать Python и k-ближайших соседей для оценки выхода системы. В этом разделе можно классифицировать:
питона набора данных
ириса
сделать свой собственный k ближайших соседей алгоритм
в 5-м разделе вы узнаете, как использовать Байеса и Python классифицировать на выходе системы с нелинейной структурой .В этом разделе можно классифицировать:
ириса
индейцев Пима диабета БД
сделать свой собственный наивный байесовский алгоритм
вы можете также научиться классифицировать набор данных можно с помощью метода опорных векторов, чтобы найти правильный класс для данных и сократить ошибки. Далее вы идете дальше, вы узнаете, как классифицировать выпуска модели с помощью логистической регрессии
в 6-м разделе вы узнаете, как использовать Python, чтобы оценить мощность вашей системы. В этом разделе можно оценить выход: массив данных
случайном
ириса
рукописных цифр
в 7-м разделе вы узнаете, как использовать Python для классификации выходе системы с нелинейной структурой .В этом разделе вы можете оценить вывода:
кляксы
ириса
рукописных цифр
после этого мы будем учиться регрессионных методов, как линейный, мульти-линейной и полиномиальной регрессии.
В 8-м разделе вы узнаете, как использовать линейную регрессию и Python, чтобы оценить мощность вашей системы. В этом разделе вы можете оценить вывода:
случайное число
СД
Бостон дома цене
встроенный набор данных
в 9 разделе вы узнаете, как использовать Python и множественной линейной регрессии для оценки выхода системы с линейных входов.В этом разделе вы можете оценить вывода:
глобальной температуры
общий объем продаж рекламная кампания
встроенный набор данных
в 10-м разделе вы узнаете, как использовать полиномиальную регрессию Python, чтобы оценить мощность вашей системы. В этом разделе можно оценить выход: функция
нелинейной синусоидальной
питона набора температуры
и СО2
наконец-то я хочу узнать вас за теория био вдохновил алгоритмы, такие как генетический алгоритм и метод роя частиц. Вы узнаете основные генетические операторы мутации и кроссовера выбор и как они работают. Вы узнаете основные понятия роя частиц и как они работают.
В 11 разделе вы узнаете, как использовать Python и глубокими библиотеке, чтобы решить задачу оптимизации и найти мин/макс точек для желаемой функции с помощью генетического алгоритма.
вы узнаете теорию генетического метода оптимизации алгоритма
вы будете знать, как использовать Python и глубокими, чтобы оптимизировать простую функцию точно.
вы узнаете, как использовать Python и глубокими, чтобы найти оптимальную точку сложной тригонометрической функции.
вы будете знать, как использовать Python и глубокими для решения задачи коммивояжера (ЗК) точно.
В 12-м разделе мы идти дальше, вы узнаете, как использовать Python и глубокими библиотека для решения задачи оптимизации с использованием роя частиц
вы узнаете теорию частиц Роя способ
вы будете знать, как использовать Python и глубокими, чтобы оптимизировать простую функцию точно.
вы узнаете, как использовать Python и глубокими, чтобы найти оптимальную точку сложной тригонометрической функции.
вы будете знать, как использовать Python и глубокими, чтобы точно решить стандартные функции Растригина.
Кто этот курс предназначен для:
всем, кто хочет сделать правильный выбор, когда начинают изучать искусственный интеллект.
Учащиеся, которые хотят работать в науке данных и большие данные в поле студенты
кто хочет освоить машинное обучение
анализатор данных, исследователь, инженеров и аспирантов

DOWNLOAD






turbobit

---