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首页 - 课程列表 - 课程详情
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人工智能技术与应用
课程类型:
选修课
发布时间:
2023-09-12 09:27:19
主讲教师:
课程来源:
建议学分:
3.00分
课程编码:
aymk001736
课程介绍
课程目录
教师团队
{1}--嗨,和你聊聊这门课
[1.1]--课程简介.mp4
(8分钟)
{2}--人工智能概述
[2.1.1]--0_乌鸦的智能.mp4
(1分钟)
[2.1.2]--1_1人工智能的定义.mp4
(9分钟)
[2.2]--1_2人工智能的发展历程.mp4
(18分钟)
[2.3]--1_3人工智能的技术流派(1).mp4
(18分钟)
{3}--Python基础及开发环境
[3.1.1]--2_11Python及开发环境简介.mp4
(6分钟)
[3.1.2]--2_12Spyder操作演示.mp4
(5分钟)
[3.1.3]--2_13Jupyter Noteboo操作演示.mp4
(8分钟)
[3.1.4]--2_14百度AI Studio操作演示.mp4
(12分钟)
[3.2]--2_2Python常用数据类型.mp4
(17分钟)
[3.3]--2_3Python程序结构.mp4
(16分钟)
{4}--Python多维数据结构与运算
[4.1]--3_1Python多维数组创建与访问(1).mp4
(18分钟)
[4.2]--3_2Python多维数组运算(1).mp4
(11分钟)
[4.3]--3_3Pandas的一维数据对象Series(1).mp4
(10分钟)
[4.4]--3_4Pandas的二维数据对象DataFrame(1).mp4
(14分钟)
[4.5]--3_5数据文件读写与统计分析(1).mp4
(14分钟)
[4.6]--3_6数据可视化.mp4
(16分钟)
{5}--搜索智能与仿生智能
[5.1.1]--4_1启发式搜索.mp4
(12分钟)
[5.1.2]--4_2对抗搜索.mp4
(15分钟)
[5.1.3]--4_3蒙特卡洛树搜索.mp4
(13分钟)
[5.2.1]--4_4遗传算法简介.mp4
(13分钟)
[5.2.2]--4_5遗传算法应用与实现.mp4
(15分钟)
{6}--用线性回归进行数值预测
[6.1]--5_1机器学习概述.mp4
(13分钟)
[6.2]--5_2线性回归的基本原理.mp4
(23分钟)
[6.3.1]--5_3基于Scikit-learn实现线性回归.mp4
(10分钟)
[6.3.2]--5_4线性回归模型的性能评估.mp4
(15分钟)
[6.4]--5_5广义线性回归.mp4
(16分钟)
{7}--用逻辑回归进行分类
[7.1]--6_1逻辑回归的基本原理.mp4
(19分钟)
[7.2]--6_2基于Scikit_learn实现逻辑回归.mp4
(20分钟)
[7.3]--6_3分类模型的性能评估.mp4
(17分钟)
{8}--决策树与随机森林
[8.1]--7_1决策树的基本原理.mp4
(26分钟)
[8.2]--7_2基于Scikit_learn实现决策树.mp4
(12分钟)
[8.3]--7_3集成学习与随机森林.mp4
(14分钟)
[8.4]--7_4基于Scikit-learn实现集成学习.mp4
(9分钟)
{9}--用k-means进行聚类
[9.1]--8_1聚类及K-means算法.mp4
(10分钟)
[9.2]--8_2基于Scikit-learn实现聚类.mp4
(7分钟)
[9.3]--8_3聚类模型的性能评估.mp4
(17分钟)
[9.4]--8_4其他常用聚类算法.mp4
(12分钟)
{10}--神经网络原理与实现
[10.1]--录课1_1神经网络_原理与实现.mp4
(14分钟)
[10.2]--录课1_2神经网络_原理与实现.mp4
(25分钟)
[10.3]--录课1_3神经网络_原理与实现.mp4
(36分钟)
[10.4]--录课1_5实验指导.mp4
(12分钟)
{11}--神经网络案例与调优
[11.1]--录课2_1神经网络_应用案例及调优.mp4
(26分钟)
[11.2]--录课2_2神经网络_应用案例及调优.mp4
(17分钟)
[11.3]--录课2_3神经网络_应用案例及调优.mp4
(23分钟)
[11.4.1]--录课2_4神经网络_应用案例及调优.mp4
(25分钟)
[11.4.2]--录课2_4神经网络_应用案例及调优.mp4
(25分钟)
{12}--卷积神经网络_计算机视觉基础
[12.1]--11_1深度学习与图像处理(1).mp4
(11分钟)
[12.2]--11_2卷积神经网络基本原理.mp4
(0分钟)
[12.3]--11_3基于Keras实现CNN.mp4
(12分钟)
[12.4]--11_4基于小数据集的CNN应用.mp4
(21分钟)
[12.6.1]--录课3_4卷积神经网络_计算机视觉基础.mp4
(15分钟)
[12.6.2]--录课3_5卷积神经网络_计算机视觉基础.mp4
(7分钟)
{13}--循环神经网络_自然语言处理基础
[13.1.1]--12_1文本数据的表示方式.mp4
(14分钟)
[13.1.2]--12_2词嵌入的生成和使用.mp4
(18分钟)
[13.2]--12_3循环神经网络的基本原理.mp4
(20分钟)
[13.3]--12_4基于Keras实现RNN.mp4
(10分钟)
[13.4]--12_5音频数据处理.mp4
(9分钟)
{14}--生成式深度学习_艺术创作
[14.1]--13_1文本生成.mp4
(21分钟)
[14.2]--13_2图像生成.mp4
(13分钟)
{15}--AI服务集成与AI定制模型
[15.1]--14_1AI开放服务简介.mp4
(6分钟)
[15.2]--14_2AI开放服务调用.mp4
(14分钟)
[15.3]--14_3EasyDL模型定制.mp4
(8分钟)