Deep Learning course at NYU, Spring 2020. Taught by Yann LeCun & Alfredo Canziani. With practical applications using PyTorch.
共32課時1天18小時43分17秒
本課程完整覆蓋數據挖掘領域的各項核心技術，包括數據預處理、分類、聚類、回歸、關聯、推薦、集成學習、進化計算等。強調在知識的廣度、深度和趣味性之間尋找最佳平衡點，在生動幽默中講述數據挖掘的核心思想、關鍵技術以及一些在其它相關課程和教科書中少有涉及的重要知識點。本課程適合對大數據和數據科學感興趣的各專業學生以及工程技術人員學習，不追求純粹的理論推導，而是把理論與實踐有機結合，讓學生學到活的知識、有用的知識和真正屬于自己的知識，特別是數據分析領域的研究方法和思維方式。
共65課時14小時55分52秒
《大數據機器學習》課程是面向信息學科的高年級本科生或研究生開設的基礎理論課，目的是培養學生深入理解大數據機器學習理論基礎，牢固掌握大數據機器學習方法，并能夠解決實際問題等綜合能力。課程的主要內容包括：統計學習基本理論，機器學習基本方法，深度學習理論和方法。
共113課時15小時39分33秒
視頻主要講解在圖像算法開發的落地過程當中常用的算法加速手段，本教程以ARM嵌入式作為研究基礎，以樹莓派4作為實驗平臺，主要內容包含： 1：列舉嵌入式應用中，一些可行的圖像加速手段； 2：逐一詳細說明； 3：逐一進行代碼上機演示。
共1課時35分1秒
本課程為入門級人工智能課程，適合初學者，可以幫助初學者實現“零基礎”學習人工智能。本課程采用浙江工業大學王萬良教授編著的專業教材《人工智能導論》（第4版），緊緊圍繞人工智能的基本思想、基本理論、基本方法及其應用展開，并融合了人工智能的一些前沿內容。本課程共有12講，包括：人工智能概述、一階謂詞邏輯表示法、產生式表示法和框架表示法、基于謂詞邏輯的推理方法、可信度方法和證據理論、模糊推理方法、搜索求解策略、遺傳算法及其應用、蟻群算法及其應用、專家系統與機器學習、BP神經網絡及其應用和Hopfield神經網絡及其應用。
共80課時12小時15分33秒
《圖像處理與分析》意在豐富學生圖像處理與分析的知識，培養學生圖像處理與分析的學習興趣、創新思維和動手能力。目的是讓學生深入理解圖像處理的概念，掌握圖像處理與分析的方法與技能，了解數字圖像處理的發展與應用。
共41課時6小時4分9秒
在本課程中，您將從一系列實用的案例研究中獲得有關機器學習的動手經驗。 在第一門課程的最后，您將研究如何基于房屋特征預測房價，從用戶評論中分析情緒，檢索感興趣的文檔，推薦產品以及搜索圖像。 通過使用這些用例的動手實踐，您將能夠在廣泛的領域中應用機器學習方法。
共116課時8小時3分27秒
本課程為青年AI自強項目-計算機視覺課程，主要的組織者、演講者、參與者全部以學生為主，為同學們解決實際問題：彌補“技術小白”與“老師覺得你懂”之間的鴻溝、彌補“課本”到“實踐”的鴻溝、解決一般的學術文章/資源不易讀的問題。本課程主要由8次講座以及1個轉化挑戰任務組成，講座每隔一周舉辦一次。每次講座會用通俗易懂的語言引導大家掌握AI相關的知識點，依次為AI鳥瞰與進階指南、機器學習入門、經典神經網絡、深度神經網絡、卷積神經網絡、分類任務、探測任務、實例與調參方法，最后通過轉化挑戰任務帶領大家實操實踐等等。
共43課時7小時18分59秒
云計算技術（cloud computing）是基于互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。云是網絡、互聯網的一種比喻說法。過去在圖中往往用云來表示電信網，后來也用來表示互聯網和底層基礎設施的抽象。狹義云計算指IT基礎設施的交付和使用模式，指通過網絡以按需、易擴展的方式獲得所需資源；廣義云計算指服務的交付和使用模式，指通過網絡以按需、易擴展的方式獲得所需服務。這種服務可以是IT和軟件、互聯網相關，也可是其他服務。它意味著計算能力也可作為一種商品通過互聯網進行流通。
共15課時5小時4分13秒
在本視頻中，您將跟隨Loren Shure快速入門機器學習算法，并了解三種類型的機器學習（聚類，分類和回歸）： 聚類——將一組事物分成具有不同屬性的組； 分類——用于圖像中的對象檢測，預測性維護和垃圾郵件檢測等應用程序； 回歸——用于構建模型，以預測給定其他功能的連續體的響應。 本視頻用簡單易懂的方法講解機器學習算法中的線性回歸、鄰近算法（K-NN）、?k均值聚類算法（k-means）、?支持向量機（SVM）、?判別分析、?決策樹（Decision Tree）?
共7課時15分42秒
介紹各種數字圖象處理的算法分析及編程實現技術。 主要內容包括：位圖基礎、圖象的顯示、圖像的幾何變換、圖象灰度變換、圖像的平滑處理、圖像銳化處理及邊緣檢測、圖像分割及測量、圖像的形態學處理、圖像的變換域處理及應用、圖像的合成、24位彩色圖像處理、JPEG圖像的壓縮編碼。
共49課時1天4小時20分39秒
Hinton 教授的這門 課程是一門必修課。對所有人，包括初學者和專家都將受益于 Hinton 的觀點和思想的廣度。
共75課時12小時4分17秒
隨著搜索應用程序，圖像識別、App應用、成像、醫學、無人機和無人駕駛汽車，計算機視覺在我們的社會中已經變得無處不在。許多這樣的應用程序，比如：圖片分類、定位和檢測的核心功能任務都是視覺識別技術完成的。最新發現的神經網絡方法（又名“深度學習”），極大地提升了視覺識別系統的先進性能。
共37課時20小時8分36秒
深受好評的臺大李宏毅老師講述的機器學習課程，該課程也是此類教程中非常難得使用中文授課的一門，外語不好的小伙伴兒們有福啦。課程以深度學習為主軸，強調實戰性。除了基礎知識和算法的講解，還包含各種相關前沿技術的解讀，課程中涉及到的項目都非常新，與時俱進。 李老師講課注重對基本原理的深入淺出，風趣幽默，舉重若輕，常常引用動漫形象進行原理的類比解說，實在是機器學習教程里的一股清流哇~
共35課時1天3小時17分6秒
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