機器學習從零到一

機器學習從零到一

機器視覺神經網絡機器學習

你將了解到機器學習是編程的一個新領域。用傳統的編程語言,比如Java或C++,去編寫一個程序,是需要使用明確的規則的。而機器學習則可以通過訓練數據來推理出這些規則。但機器學習究竟是什么樣子的呢?在第一集的系列視頻里,費穎會用一個簡單的示例代碼去構建一個機器學習模型,介紹一些基礎概念,而我們會在之后的視頻中應用這些概念去解決一個更有意思的問題:計算機視覺。

共4課時29分38秒

計算機視覺與深度學習

計算機視覺與深度學習

機器視覺深度學習

計算機視覺與深度學習(研究生課程) 北京郵電大學 魯鵬

共16課時23小時24分48秒

跟我學myRIO

跟我學myRIO

機器視覺MyRIO

跟我學myRIO

共14課時2小時17分18秒

Deep Learning Course (NYU, Spring 2020) Yann Lecun

Deep Learning Course (NYU, Spring 2020) Yann Lecun

GaN深度學習CNNRNN

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

數字圖像處理(MATLAB)山東大學(江銘炎)

數字圖像處理(MATLAB)山東大學(江銘炎)

MATLAB數字圖像處理

數字圖像處理matlab版 山東大學公開課

共57課時22小時4分42秒

數據挖掘:理論與算法 清華大學(袁博)

數據挖掘:理論與算法 清華大學(袁博)

數據挖掘

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(袁春)

大數據機器學習(袁春)

機器學習貝葉斯大數據

《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

2020_Digikey KOL系列:圖形算法在深度學習等應用中的加速手段

2020_Digikey KOL系列:圖形算法在深度學習等應用中的加速手段

圖像處理Digi-Key深度學習圖形算法

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

數據結構 上海交大

數據結構 上海交大

復雜度堆棧

數據結構是指相互之間存在一種或多種特定關系的數據元素的集合。通常情況下,精心選擇的數據結構可以帶來更高的運行或者存儲效率,數據結構往往同高效的檢索算法和索引技術有關。本教程由淺入深,超級詳細,適合自學、課堂教學與課后復習考試之用。上海交大算法與數據結構視頻教程是檀曉紅老師主講的,基本上不遺漏任何重點和難點,本門課程主要內容包括:數據結構相關基本概念、線性表的基本操作與應用、棧和隊列的定義與基本操作、串的模式匹配算法、二叉樹相關基本概念與算法實現、圖的存儲結構與算法以及各類查找和排序算法等

共29課時1天10小時20秒

人工智能導論 浙江工業大學

人工智能導論 浙江工業大學

人工智能模糊蟻群推理

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 武漢大學 賈永紅

圖像處理與分析 武漢大學 賈永紅

濾波圖像處理邊緣檢測

《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

機器學習基礎:案例研究(華盛頓大學)

機器學習基礎:案例研究(華盛頓大學)

機器學習ML

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

計算機視覺課程 清華大學 王明哲

計算機視覺課程 清華大學 王明哲

機器視覺cv

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

Generative Adversarial Network (GAN)

Generative Adversarial Network (GAN)

人工智能機器學習GaN深度學習

李宏毅2018GAN算法講解

共10課時8小時20分14秒

李宏毅:機器學習的下一步

李宏毅:機器學習的下一步

機器學習GaNattack

李宏毅老師2019年最新機器學習視頻教程

共61課時12小時45分47秒

OpenCV 3 with Python 3 Tutorial

OpenCV 3 with Python 3 Tutorial

Pythonopencvimage

共53課時11小時32分54秒

大規模數據處理與云計算  北京大學

大規模數據處理與云計算 北京大學

云計算大數據

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

matlab機器學習(英語中字)

matlab機器學習(英語中字)

MATLAB機器學習線性回歸K近鄰

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

數字圖像處理 天津理工大學

數字圖像處理 天津理工大學

小波變換幾何變換灰度變換

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機器學習與神經網絡

Hinton機器學習與神經網絡

神經網絡機器學習反向傳播

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

深度學習與計算機視覺  斯坦福 李飛飛

深度學習與計算機視覺 斯坦福 李飛飛

機器視覺神經網絡機器學習ML

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

統計機器學習

統計機器學習

機器學習統計概率

統計學習是關于計算機基于數據構建的概率統計模型并運用模型對數據進行預測和分析的一門科學,統計學習也成為統計機器學習。

共41課時1天47分24秒

機器學習 (臺大李宏毅)

機器學習 (臺大李宏毅)

神經網絡機器學習有監督無監督

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

機器學習導論

機器學習導論

機器學習上海交大張志華

機器學習的目標是對計算機編程,以便使用樣本數據或以往的經驗來解決給定的問題。已經有許多機器學習的成功應用,包括分析以往銷售數據來預測客戶行為,人臉識別或語音識別,優化機器人行為以便使用最少的資源來完成任務,以及從生物信息數據中提取知識的各種系統。為了對機器學習問題和解進行統一的論述,《機器學習導論》討論了機器學習在統計學、模式識別、神經網絡。人工智能、信號處理、控制和數據挖掘等不同領域的應用。

共42課時1天4小時6分25秒

大數據算法

大數據算法

算法大數據并行

大數據算法這門課程旨在通過講授一些大數據上基本算法設計思想,包括概率算法、I/O有效算法和并行算法,讓聽課的同學們接觸到和傳統算法課程不一樣的算法設計與分析思路,并且以最新的研究成果為導向,讓參與這門課程學習的同學了解大數據算法的前沿知識。通過這門課程的學習,同學可以掌握大數據算法設計的基本思想,并通過本門課程的作業,掌握大數據算法設計與分析的技術。

共35課時7小時35分52秒

About Us 關于我們 客戶服務 聯系方式 器件索引 網站地圖 最新更新 手機版 版權聲明

站點相關: 汽車電子 智能硬件

北京市海淀區知春路23號集成電路設計園量子銀座1305 電話:(010)82350740 郵編:100191

電子工程世界版權所有 京B2-20211791 京ICP備10001474號-1 電信業務審批[2006]字第258號函 京公網安備 11010802033920號 Copyright ? 2005-2021 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved
花蝶直播app下载安装_花蝶直播破解版_花蝶直播入口_花蝶直播视频